基于深度学习的疲劳驾驶检测技术研究

疲劳驾驶是导致交通事故的主要原因之一,为提高道路交通安全,基于深度学习的疲劳驾驶检测技术应运而生。本研究旨在开发一种高效的疲劳驾驶检测系统。首先,收集和标注大量真实驾驶过程中的疲劳驾驶视频数据,构建包含正常驾驶和疲劳驾驶状态的数据库。其次,利用卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的方法对驾驶员的面部特征和行为进行特征提取和分类,并通过数据增强和迁移学习技术优化模型性能。实验结果表明,所提出的深度学习模型在疲劳驾驶检测上的准确率达到了95%以上,显著优于传统的检测方法。该研究成果不仅为疲劳驾驶检测提供了新的技术手段,还为相关领域的进一步研究和应用奠定了基础,具有重要的理论意义和实际应用价值。

审美感性水平对中学生审美概念学习及迁移的影响

本研究运用科学实证的方法探讨了审美感性水平的高低对中学生审美概念学习及迁移的影响作用,即审美感性对于审美理性的影响作用。结果表明:(1)中学生审美感性水平的高低显著影响了审美概念的学习及迁移;(2)审美感性的"审美联想"因子是普遍影响中学生审美概念学习和迁移的显著因子,而"审美想象"因子则是对中学生审美概念的迁移效应有显著影响的因子。

基于CNN和DLTL的步态虚拟样本生成方法

针对步态识别在反恐、安防领域亟待解决的小样本问题,提出了一种基于深度卷积神经网络(convolutional and neural network,CNN)和DLTL(dual learning and transfer learning)的步态虚拟样本生成方法。首先用基于VGG19的深度卷积神经网络模型低层响应提取步态风格特征图,然后利用基于对抗网络的对偶学习(dual learning,DL)对风格特征图进行风格训练,得到风格特征模型;其次利用VGG19模型的高层响应提取步态内容特征图,然后让步态内容特征图对风格特征模型中的风格特征进行学习;最后使用迁移学习(transfer learning,TL)获得步态虚拟偏移样本。实验结果表明,经过DLTL风格学习生成的步态虚拟样本虽然整体风格发生改变,但人体步态特征没有改变,可有效扩充小样本容量;当虚拟样本增加到一定数量时,步态识别率有所提升。该方法与现有步态虚拟样本生成方法进行对比实验,结果表明该算法优于现有方法,能够大量生成虚拟样本且稳定提高步态识别的识别率。

试论英语听力课的有效教学策略

英语听力课的教学过程是一个第二语言的习得过程,是获得语言信息能力的培养和训练过程,是一门技能训练课。在英语语言的听、说、读、写四种基本能力的培养训练中,听的能力的培养是最重要的。在人们的交际活动中,听是交流思想和传递信息的最直接的语言活动。要学会说,首先必须掌握听的技能。在英语的学习过程中。

抛锚式教学模式(二)

抛锚式教学研究的基本目的不是提高学生在测验中的分数,因为这类测验大多数侧重的是互不关联的技能与知识的片断。温特比尔特认知与技术小组(CTGV)