浅谈图片视频处理在教学中的应用

把多媒体虚拟现实技术更有效的运用推广到《图片与视频处理》科目的课堂教学活动当中,不但能切实提高教学效果,同时也能真正激发学生自身的自主学习兴趣,还能提升教师教学信息化能力的利用。文中重点将从《图片与视频的前期和后期处理》这门课程内容在虚拟现实技术专业教学环节中具有的主要作用进行分析,探讨教学内容在虚拟现实技术专业综合实训的运用。

信息化教学背景下视频及图片在中药显微鉴定实训教学中的应用

中药鉴定技术是高职高专中药学专业学生的专业核心课程,主要包括中药性状与显微两大鉴别方法的学习,中药学专业技能抽查中也包含了性状与显微技能抽查两个项目。显微鉴定因学习时数少、内容枯燥、显微特征抽象难辨识让很多学生望而却步,没有学习兴趣。为了改善这一现象,笔者依托信息化教学系统,在本校2020级中药学1~6班的中药显微鉴定实训教学中应用了视频及图片,改善了实训教学效果。

微视频动态图片在广告设计中的应用

目的通过了解微视频动态图片的起源与发展,研究微视频动态图片在当代广告中的应用,并从中了解数据和信息的价值。方法分析微视频动态图片的主体变动、局部变动、时间变动和空间变动的四大变换形式,并结合具体案例进行对比研究。结论通过总结动态图片广告所具备的优势条件,得出运用微视频动态图片使得广告设计更加丰富、易于传播、可增强观感,在新的信息化时代下必然给用户带来更好的体验感。

人员定位技术在矿灯视频快速检索中的应用

针对煤矿矿灯视频文件传输不稳定、海量视频管理单一、信息封闭、视频量大及关键信息无法快速查看等现象,基于自适应视频关键图片提取和人员定位技术,设计和构建了一种有限带宽条件下井下视频传输方法以及具有时间刻度的视频快速索引模型,将井下矿灯的音视频实时通信、人员定位信息与矿灯视频内容进行融合,实现视频快速检索查看。

基于深度学习的海底观测视频中鱼类的识别方法

针对海底环境恶劣、海底观测视频品质差导致视频中的海洋鱼类识别难的问题,提出一种基于深度学习的海洋鱼类识别方法。首先,将海底观测视频分解为图片,由于海底观测视频中存在较大比例的空白数据,使用背景差分法过滤不包含鱼类的图片,缩短处理全部数据的时间;然后,考虑到海底拍摄环境亮度低、场景模糊的实际情况,对图片基于暗通道先验算法进行预处理提高品质;最后,以卷积神经网络(CNN)为基础构建深度学习模型,并且提出了权重化特征的卷积过程,提高模型的鲁棒性。实验结果表明:面对较差品质的海底观测视频图片,在深度学习模型结构相同的条件下,与普通卷积神经网络模型相比,使用权重化卷积作为隐层并且加入预处理过程后,对海洋鱼类识别准确率的提升幅度达到23%,有助于实现对海底观测视频图片中海洋鱼类的精准识别。

新闻摄影记者要换“饭碗”——小议视频截图对纸质媒体的影响

据悉,美国的《达拉斯晨报》,率先抛弃数码相机应用DV。他们负责拍摄视频的摄影记者们采访回来,先在电脑上编辑视频节目,上传报纸网站。然后在视频中利用最新的软件将视频截图的像素提高,再用PHOTOSHOP将截图制作成新闻图片,刊登在报纸上。摄影记者职能发生根本性的改变,对于一个地市级党报来说,我们离他们有多远?视频截图会成为将来我们新闻摄影记者的"饭碗"吗?面对新的媒体传送方式,我们该做些什么呢?

整合临床知识于药理学教学的研究与评价

目的:将临床知识以不同的形式整合于药理学教学过程中,提高药理学教学质量。方法:在本校部分本科生的药理学教学中尝试增加视频图片资料、常用药物商品名称、典型的病例分析内容。结果:实验组学生考试成绩和对病例的综合分析能力明显强于对照班;学生认为此种教学方式增强了教学效果。结论:将临床知识整合于教学过程中有助于提高药理学教学质量。

灌溉排水工程学课程教学改革探讨

为适应社会经济发展的需要,满足生产第一线农业水利工程建设与管理的高级技术应用型人才的需求,应积极转变灌溉排水工程学课程教育教学思想观念,通过建立视频图片库、技术规范库和课外阅读文献库信息等丰富的网络资源,来增强学生学习专业知识的兴趣,以方便学生自学,使学生对课程内容有更加形象的认识,并能更好地掌握,形成师生教学互动机制,从而达到提高教学效果和人才培养质量的目的。

基于多三角联立模型太阳影子定位优化模型的研究

文章合理考虑了地球公转、自转、纬度等众多因素对影子长度的影响,建立了影子长度随多因素变化的函数关系,并运用Matlab作图给出了影子长度随时间变化的曲线图;通过影长与时刻的拟合得出了正午时刻,推算得到经度,成功运用Matlab读取了视频中坐标值,还利用方位角公式求得纬度。文章后续对纬度、日期等做了灵敏度分析,还考虑了大气折射对太阳高度角做了模型的改进。

基于卷积神经网络的车辆尾部放大号牌检测算法研究

为了有效治理工程渣土、垃圾等散装物品运输车辆野蛮行驶行为,依法高效地对车辆尾部未喷涂放大号牌的违法行为进行查处,提出一种基于卷积神经网络的车辆尾部喷涂放大号牌检测方法。该方法对经典的AlexNet网络模型进行了改进,适当减少了网络模型层数,保留了Dropout技术,运行效率和准确率较高。为验证算法模型的可行性,对不同车型的样本分别进行训练和测试;为验证算法模型的通用性和有效性,对不同车型的混合车型样本集进行训练和测试。实验测试表明,该方法对车辆尾部放大号牌的检测相比经典AlexNet算法速度更快、效果更好,准确率达到91.2%,满足实践检测的要求。

巧设情境 促进英语词汇学习

词汇记忆是很多学生所面临的难题。把词汇置身于特定的情境中有助于学生相对轻松习得并提高识记效果。基于语境理论,笔者从视频图片、故事讲述、歌曲学习、游戏竞赛四个维度阐述了情境的创设促进词汇学习的课堂教学实例。

手机私密助手的设计

本设计开发一个基于android平台的私密助手。该应用总体上分为四个大模块：应用加密、图片视频加密、联系人加密、私密助手设置。手机应用加密：加解密指定的应用程序；加密后需要输入本应用设置的密码才可进入应用。手机图片视频加密：加解密指定的图片和视频；加密后图片视频仅能在本应用中浏览查看。手机联系人加密：加解密指定的联系人，并加密该联系人的通话记录和短息；加密联系人的电话和短信记录仅能在本应用中浏览查看。该应用是本地应用，设计和具体实现是基于android开发语言，采用sqlite作为数据库，代码结构清晰，方便协同开发和阅读。

教学影像资料的编辑与制作

本文简述了教学影像资料中常用图片和视频文件的制作，利用视频制作工具软件并结合其他图片使作品图文并茂、生动活泼。适于学术交流及多媒体教学。

视频压缩技术在线应用的研究

随着电子设备的普及和通讯技术的发展,图片和视频占据互联网流量的85%以上。使用深度学习算法来进行图像视频压缩,这样用户不仅可以使用更少硬件设备进行数据存储,也可以在窄带宽的环境下通过视频、图片压缩技术实时无卡顿的传输高清视频和图片。同时可以利用所提取出的压缩编码进行如识别、检测等高层应用,实现高效的多任务算法,这是传统编码技术所不能比拟的优势。

基于模型集成的在线学习投入评测方法研究

针对慕课等在线学习课程存在的完成率低、辍课率高等问题,不少研究者通过检测学习者的学习投入度来发现"问题"学生,对其进行干预以保证学习效果。本文以构建在线学习投入自动化评测模型为目标,通过构建集成评测模型,利用学习过程中产生的视频图片和鼠标流数据对学习者的投入水平进行评测。集成模型由3个子模型组成,其中两个子模型用于进行图片数据的处理,一个子模型用于进行鼠标流数据的处理,图片部分的评测采用VGG16卷积神经网络对源图片和相应的LGCP特征进行评测,鼠标流数据采用BP神经网络进行评测。最后,利用模型集成的方法对学习者的学习投入度进行综合评测,再将其结果与学习者填写的NSSE-China调查量表的结果进行相关性分析,结果显示两者的评测结果显著相关,表明该模型用于学习投入评测是可行且有效的。

提高科普讲解能力的方式与途径初探——基于全国科普讲解大赛的分析

讲解能力是科普场馆重要的基础能力,是科普场馆科学传播能力的重要组成部分。在加快我国科普场馆、科普基地建设的同时,重视培养一批优秀的科普讲解人才,提高科普讲解能力,对于弘扬科学精神、传播科学思想、普及科学知识、倡导科学方法、提高公众科学素质具有重要意义,也将使科普场馆、科普基地的效用得到充分发挥,激发公众特别是青少年对科学的兴趣。