基于CBAM-YOLOv5s模型的温室作物病害检测研究

以温室马铃薯为研究对象,设计一种融合卷积块注意力机制(CBAM)的YOLOv5s植物病害检测模型,通过引入CBAM机制来提升YOLOv5s模型对马铃薯叶片中病害区域的显著度,使病害目标在检测模型中的特征表达能力得到增强,达到提高病害目标检测精度的目的。试验结果表明:改进的CBAM-YOLOv5s模型mAP达到了98.1%,比原始YOLOv5模型mAP提升2.3%,比SSD和FasterRcnn模型mAP分别提高8.7%和19%,为马铃薯叶片病害检测提供了一种可靠的检测方法,实现对温室作物叶片病害的精准识别和定位。

沉积温度对PECVD制备微晶硅薄膜性质的影响

采用PECVD（等离子体增强化学气相沉积）技术在不锈钢或玻璃衬底上制备微晶Si（硅）薄膜，研究沉积温度对PECVD法所制备的微晶硅薄膜性质的影响。从实验结果中可以看出，随着沉积腔内沉积温度的不断升高，微晶硅薄膜晶化率、晶粒尺寸在200-400℃范围内不断增加。当沉积温度为400℃时，薄膜的晶化率、晶粒尺寸得到显著提高，当沉积温度超过500℃时，薄膜的晶化率、晶粒尺寸反而略有下降。在本实验室条件下，沉积温度为400℃时十分有利于硅薄膜由非晶硅转化为微晶硅。

基于FPGA的井下多参数检测仪的设计

本文介绍一种以FPGA为核心控制处理器的对CH_4、CO、H_2S和O_2气体浓度以及环境温度、湿度等6个参数进行检测的井下多参数检测仪,依靠多种气体传感器做成的传感器模块精确检测井下气体的含量,将气体含量等参数通过LCD显示屏进行显示。实验结果表明,这种多参数检测仪具有集成度高、智能化、低功耗等优点,能够对井下气体浓度信号进行高速精确处理,软、硬件设计稳定可靠,达到设计要求。

基于FPGA的倒车可视影像系统设计与实现

为了防止司机倒车时因为“后视”不良发生危险,本文设计了一种基于FPGA的倒车可视影像系统。测试表明,汽车倒车时该系统能清晰实时显示车后影像,能准确测量汽车与障碍物之间的距离,并根据距离的远近发出不同的报警声音,当有人经过时可以实时报警,大大地提高了司机倒车时的安全性,并且该系统电路结构简单、成本功耗低、可靠性高。

基于单片机的智能灭火小车设计与实现

针对以人力为主救火的缺点,设计了一款以STC89C51为主控制器的智能灭火小车。测试表明该小车可以实现自动躲避障碍物,实时调整位置,快速寻找火源,安全灭火,并能准确回家,同时该小车电路结构简单、成本功耗低、可靠性高,具有一定的实用价值。

基于FCM和SVM的TM遥感影像自动分类算法

遥感影像分类是遥感信息提取和定量化分析的重要手段,是目前遥感技术研究中的一个热点.以TM遥感影像为研究对象,提出了一种基于模糊C均值聚类和支持向量机的自动分类方法,解决了以往利用SVM等监督分类方法训练样本时需要人工选择样本且样本难以选定的问题,比FCM等非监督聚类算法的分类精度高.该方法首先对待分类的遥感影像用FCM算法进行初始聚类,然后根据聚类后得到的隶属度矩阵设计一种算法,选取其中的混合像元作为标注的训练样本,并送入SVM分类器进行训练.最后通过一块TM遥感影像对该方法进行验证.试验结果表明,该方法减少了人工对分类过程的干预,具有较高的分类效率和分类精度.

基于粒子群优化SVM的苹果图像分割

苹果图像分割是苹果采摘机器人视觉系统中识别和定位的关键技术.针对目前苹果采摘机器人对果实识别误差大、处理时间长等问题,结合粒子群算法在求解组合优化问题时具有的全局搜索特性,提出了一种基于粒子群参数优化的SVM分割算法.试验结果表明:该算法能很好地实现苹果果实与图像背景的分离,后续利用数学形态学中的闭运算对分割后的图像进行处理,能够较好地保存苹果轮廓信息、消除孔洞现象,为完善苹果采摘机器视觉系统的识别和定位提供技术支持.

多终端教学环境下桌面云建设思路的研究

为了构建一个多终端融合教学环境,该文针对桌面云建设的系统架构关键要点进行研究和分析,设计两个管理平台:云服务器管理平台和云终端管理平台,并设计了相应网络结构,可以有效简化维护工作量和保证数据安全,提高教育质量,促进现代科技与教育深度融合。

基于Multisim和LabVIEW的比例运算电路联合仿真

针对Multisim电路仿真功能强大但实时性差和界面不够直观的缺点,利用Lab VIEW与Multisim的模数联合仿真功能,设计了比例运算电路的实验仿真平台。该仿真平台操作简单、界面直观、易学易用,可以实时地对比例运算电路进行仿真、测试和验证,有效地缩短了实验时间、提高了实验效率,对类似电路的仿真实验具有重要的借鉴意义。

协同创新机制下“数字图像处理”课程教学改革

针对"数字图像处理"课程理论性与实践性强的特点,依据教学大纲的内容,采用项目化教学实践,同时不断丰富教学手段、优化考核方式,实现教学过程中各个环节的协同创新。教学实践表明,这种教学模式的实施能够有效提升学生的实践能力、创新能力和综合素质。

基于模糊C均值和BP神经网络的遥感影像自动分类算法

针对非监督分类算法分类精度不高、监督法分类算法的训练样本需要人工选择且容易误选的问题,提出了一种基于模糊C均值聚类(FCM)和BP神经网络相结合的遥感影像自动分类算法。首先利用FCM对影像进行初始聚类,然后根据聚类结果,由该算法自动选取其中的纯净像元作为训练样本,并送入BP网络进行学习,用最终训练得到的BP神经网络分类器对TM遥感影像进行分类,实验结果表明该算法具有较高的分类精度,能够满足大尺度地物类别判定的需要。

应用型本科电子技术课程项目化教学改革

电子技术作为一门专业实践性很强的专业基础课,是典型的理论和实践紧密结合的课程,在非电类工科专业中占据着举足轻重的地位。针对应用型本科院校在开设该课程中存在的理论与实践分割开来的问题,采用新型的项目化教学模式,将专业知识的学习实时渗透到具体的项目实践中,然后再通过实践来巩固和提高学生的理论水平,构筑了应用型本科人才培养的新模式。

Effect of inertia mass on the stochastic resonance driven by a multiplicative dichotomous noise

A stochastic system driven by dichotomous noise and periodic signal is investigated in the under-damped case.The exact expressions of output signal amplitude and signal-to-noise ratio（SNR） of the system are derived.Numerical results indicate that the inertial mass greatly affects the output signal amplitude and the SNR.Regardless of whether the noise is symmetric or asymmetric,the inertial mass can influence the phenomenon of stochastic resonance（SR） of the system,leading to two types of resonance phenomenon：one is coherence-resonance-like of the SNR with inertial mass,the other is the SR of the SNR with noise intensity.