计算机视觉下的果实目标检测算法综述

基于计算机视觉的果实目标检测识别是目标检测、计算机视觉、农业机器人等多学科的重要交叉研究课题,在智慧农业、农业现代化、自动采摘机器人等领域,具有重要的理论研究意义和实际应用价值。随着深度学习在图像处理领域中广泛应用并取得良好效果,计算机视觉技术结合深度学习方法的果实目标检测识别算法逐渐成为主流。本文介绍基于计算机视觉的果实目标检测识别的任务、难点和发展现状,以及2类基于深度学习方法的果实目标检测识别算法,最后介绍用于算法模型训练学习的公开数据集与评价模型性能的评价指标,且对当前果实目标检测识别存在的问题和未来可能的发展方向进行讨论。

基于无人机机器视觉的西瓜侦测创新农场管理模式

传统西瓜多种植在广大凹凸不平的黄土坡地或河川沙地,其种植环境条件不利于用人力或车辆进行管理,特别是西瓜盛产时的产量预估或计数管理。该文提出一种基于无人机机器视觉的西瓜侦测创新农场管理模式,使用图像处理方法,利用高空无人机对西瓜农场拍摄的西瓜分布图,进行成熟西瓜的侦测及计数。这一管理模式可大量减轻瓜农在西瓜盛产时预估产量所耗费的人力和物力,效果良好。

伟大建党精神融入高校书院制育人模式的实践研究

伟大建党精神是我们党最大的精神创造和精神遗产,是鼓舞中国共产党人和人民群众在新时代新征程继续奋斗的精神动力。文章首先梳理了国内学者目前与伟大建党精神的相关研究,简要概述伟大建党精神融入高校书院制育人模式的研究背景。然后,从育人理念与基础设施、初步实践、平台搭建等方面阐述伟大建党精神融入佛山科学技术学院粤台明德书院的现实基础。最后,从引导学生形成“坚持真理、坚守理想”的认知、培养学生树立“践行初心、担当使命”的观念、锤炼学生坚定“不怕牺牲、勇于斗争”的意志、鼓励学生践行“对党忠诚、不负人民”的行为四个方面介绍了伟大建党精神融入高校书院制育人模式的实践特色。

从国际发展现状与世界动向展望CSP的未来前景

聚光光热发电(CSP)是比太阳光电(PV)发展晚的较新颖技术,其原理虽简单,但许多应用技术细节内容却并不容易,未来可因电厂操作所获经验帮助降低成本,也会因目前进行中的新技术开发成功而大幅降低成本。目前CSP的全球安装量仅约为PV的1%,发展空间很大。该文分析CSP的国际发展现状及其世界动向,发现CSP未来的可能前景包括应用新技术降低成本,借热能储存技术优化发电效率,开发进一步的新解决方案,全球的使用将更普及,发展精巧型模块化CSP等。而全球由于新冠肺炎病毒的影响,经济社会发展受挫,更应对CSP的未来发展做出客观、科学的分析,避免重蹈环境伤害,创造人类与地球共存的前景。

聚力人才最大公约数 打造产教最佳融合点

对新时代地方高校高层次人才队伍建设的认识贯彻国家和地方发展战略的重要举措。目前,国家和地方正在实施创新驱动发展战略、建设人力资源强国、深化产教融合等重大部署,积极推进"一带一路"建设、粤港澳大湾区建设和深圳中国特色社会主义先行示范区建设,推动广州"四个出新出彩"行动,实现这些战略部署都需要人才。地方高校是地方高层次人才的主要集聚地,也是人才培养和科学研究的重要阵地。