基于计算机视觉的采摘机器人智能避障系统研究

为了实现采摘机器人对前进道路上障碍物的避障功能,提出了一种基于计算机视觉技术的采摘机器人智能避障系统。该系统结合计算机视觉技术与嵌入式智能控制技术,引入障碍物立体识别检测技术,将其应用于采摘机器人的静态避障中。试验结果表明:该系统能够准确无误地避开障碍物,并能在动态移动中规划出局部最优路径,证明了该智能避障系统的有效性、准确性和可行性。

计算机专业《电路》课程教学改革

根据计算机专业的实际情况,探索和研究专业基础课《电路》课程的教学改革方法和实践,改进实践教学和教学考核方式。在实际教学过程中,应根据学生的掌握情况,不断进行调整,完善教学改革,使该课程的学习,深入浅出,达到良好的学习效果。

浅析计算机专业学生管理中学科竞赛的作用

在当前发展应用型本科院校的要求下,学科竞赛对于高校的学风和校风建设发展提供了自己独特的作用。通过学科竞赛可以促进学生理论联系实际、分析问题和解决问题的能力培养,使学生的知识、能力、素质得到综合锻炼和提高,增强学生的学习能力与效果,促进优良学风校风的形成。

计算机嵌入式实时操作系统设计及应用

本文针对计算机嵌入式实时操作系统设计及应用,结合理论实践,先分析了计算机嵌入式实时操作系统的基本概念,接着阐述了设计思路,最后提出计算机嵌入式实时操作系统的应用方法。分析结果表明,计算机嵌入式实时操作系统在控制、监视或者辅助操作机器方面具有独特的优势,可实现实时控制,保证操作机器运行的稳定性和安全性,值得大范围推广应用。

计算机嵌入式系统体系结构研究

本文针对计算机嵌入式系统体系结构研究,结合理论实践,先分析了嵌入式系统体系结构组成情况,接着论述了此种系统的优势,最后研究了关键技术的应用。分析结果表明,和其他系统体系结构相比,嵌入式系统体系结构具有很强的综合性、安全性及便捷性,具有良好的发展前景,值得大范围推广应用。

频域特征提取联合双流CNN的轴承故障诊断方法

针对传统方法提取到的轴承各类故障特征混杂,部分类别故障不易区分的问题,设计一种双流卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的故障诊断模型。首先将振动信号转换到频域,为减少低频微弱信号的干扰,过滤频域信号,设定滤波器通带和阻带衰减值以保证信号不失真,进而确定频率带宽,在该带宽值下求得信号振幅占比最大值的范围,同时以正常信号振幅平均值作为高频信号的阈值确定频率最高值。用上述参数分别作为滤波器的参数,过滤信号得到频谱信号和构建时频图像。将提取频谱信号和时频图作为模型两个通道的输入,在卷积层和池化层后加入特征融合层,通过加权融合的方式将两个通道的特征融合,使得各类故障特征区分度显著提高。实地搭建故障平台采集数据验证,实验结果表明,该方法能提取到每类故障独有的特征,轴承故障识别准确率达到98.95%。

标准化统计分析方法在Python教学中的应用与课程设计

在快速演变的数据科学领域,Python作为一种强大的编程语言,已成为统计分析和数据处理的关键工具。本研究聚焦于如何将标准化统计分析方法有效融入Python的教学和课程设计中。通过分析Python在数据科学教学中的应用现状,提出了一套创新的课程设计方案。该方案不仅深入探讨了统计分析的基本原理和Python的编程特性,而且着重于实践与理论的结合,旨在培养学生的实际操作能力和分析思维。实践结果表明,这种融合标准化统计方法和Python编程的教学模式,能够显著提升学生对复杂数据处理的理解和应用能力,同时激发他们对数据科学领域的热情。

浅谈"四诊"教学法在提高计算机等级考试通过率中的应用

计算机等级考试一直是每个在校生比较关心的话题,也是一项重要的学习任务,计算机考试的等级证书,对学生将来的择业范围、择业难易程度等都具有较大的影响.武汉晴川学院一直把等级考试放在教学工作的重要位置,调动各种教学手段提高学生等级考试通过率.本文结合晴川学院的教学现状和学生特点,针对计算机二级等级考试C语言的教学进行了探讨.

无锚点的遥感图像任意角度密集目标检测方法

针对基于深度学习的遥感图像目标检测方法密集目标漏检率高、分类不准确的问题,建立了一种基于深度学习的无锚点的遥感图像任意角度的密集目标检测方法。首先采用CenterNet作为基线模型,经过主干网络提取特征,并改造原有检测器结构,即加入角度回归分支进行目标角度回归;然后提出一种基于非对称卷积的特征增强模块,并将主干网络提取到的特征图输入特征增强模块,从而增强目标的旋转不变性特征,消除由于目标的旋转、翻转带来的影响,进一步提升目标中心点、尺寸信息的回归精度。采用HourGlass-101作为主干网络时,该方法在DOTA数据集上的平均精度均值(mAP)比旋转区域候选网络(RRPN)提升了7.80个百分点,每秒处理帧数(FPS)提升了7.5;在自建数据集Ship3上,该方法的mAP比RRPN提升了8.68个百分点,FPS提升了6.5。结果表明,所提方法能获得检测精度和速度的平衡。

基于残差注意力网络模型的浮游植物识别

浮游植物作为水生态系统中最重要的生物组成部分之一,对水环境敏感,在水环境监测中得到了广泛的关注。然而水生环境复杂多样,准确高效地识别浮游植物是监测工作中的一大挑战。当前浮游植物识别方法可分为经典形态学分类、分子标记和人工智能图像识别三类。前两种方法已被广泛采用,但费时费力,不利于监测机构的大规模应用和推广。同样,利用图像进行自动化分类难以在高准确率与高效率上达到平衡。深度学习技术的发展为此提供了新思路。本文提出一种新的深度卷积神经网络RAN-11。该网络以残差注意力网络Attention-56和Attention-92为基础,凭借通道对齐融合主干上的底层特征与顶层特征,通过调整注意力模块和残差快个数以精简结构,并引入了Leaky ReLU激活函数代替ReLU。以太湖11个优势属共计1036张图像为数据来源进行对比验证。除星杆藻外,RAN-11对单一优势属的的查准率都在90%以上,并且有5个优势属达到100%的查准率。RAN-11的识别准确率为95.67%,推理速率为41.5帧/s,不仅比Attention-92(95.19%的准确率,23.6帧/s)更准确,而且比Attention-56(94.71%的准确率,41.2帧/s)更快,真正兼顾了准确率与效率。研究结果表明:(1)RAN-11在查准率、准确率和推理速率上优于原始残差注意力网络,更优于以词包模型为代表的传统图像识别方法;(2)融合多尺度特征、精简网络结构和优化激活函数是提高卷积神经网络性能的有力手段。建立在经典分类基础之上,本文提出新的残差注意力网络来提升浮游植物鉴定技术,并构建出浮游植物自动化识别系统,识别准确率高、易于推广,对于实现水体中浮游植物的自动化监测具有重要意义。

高职院校高水平专业群:内涵、要素与优化策略

高水平专业群不仅是专业群建设的自然延伸,也是对经济社会发展的一种主动回应。高水平专业群是一个历史范畴,其是通过不同专业的优化组合来满足社会对高技术人才需求的一项教育管理制度。实践表明,高水平专业群已经成为教育实体组织。从现代组织学的角度看,高水平专业群由组织目标、组织环境、管理主体和管理客体等要素构成。为了履行自身职能,建设高水平专业群需要采取的策略包括:关注组织特性,明确建设愿景;处理好两个关系,实行多元共治;营造内部环境,提供建设保障;多管齐下,整合组织资源等。

基于类人足球比赛决策系统的采摘机器人多路径优化

采摘机器人的研究已经成为实现智能化农业的一个热点,到目前为止,采摘机器人还没有一套完备的自主决策系统,对其理论研究也不足;而基于足球比赛决策系统的机器人已经研究的较为成熟,如果将其决策系统移植到采摘机器人上,将大大提高采摘机器人的决策效率和自主规划能力。为此,提出了一种基于足球比赛决策系统的采摘机器人多路径优化方法,采用小波神经网络提高了训练后的值和期望目标值的逼近程度,实现了足球比赛路径优化的高精度预测;结合机器视觉技术,采用模糊决策算法对最终的运行轨迹进行决策,实现了机器人的自主路径规划。将该方案移植到了采摘机器人控制系统中,为了验证方案的可行性,采用不同的算法对采摘路径进行优化,结果发现:采用小波神经网络和模糊决策算法可以成功地锁定果实目标,且优化所需时间少,路径最短,满足设计需求。

基于SDN技术的数据中心网络异常流量检测算法

随着数据中心网络流量剧增,导致异常流量攻击事件频繁发生,严重威胁了用户数据安全,为此,提出一种基于软件定义网络(SDN:Software-Defined Networking)技术的数据中心网络异常流量检测算法。该算法采用SDN技术网络框架与时间、频率集合方式构建数据流量传输流程,利用模糊C均值聚类、四元组、反向传播(BP:Back Propagation)神经网络等算法提取数据流量特征,利用主成分分析算法建立流量特征子空间,并使用矩阵方式向子空间投影,最后采用设定阈值和投影周期数据向量判断数据中心网络是否存在异常流量。实验结果表明,所提算法不仅计算简便,还能保证异常流量检测计算结果的精度,有效维护数据中心网络稳定与安全。

基于改进图割的遥感图像水体自提取算法

为实现遥感图像水体的自提区,结合图片灰度值的分布,做出水体灰度值与非水体灰度值均服从高斯分布的假设,融合高斯混合模型,提出一种基于图割的图像分割算法,解决了传统图割算法需要人工标注的问题,能准确地在遥感图片中提取水体区域。对通过高斯滤波处理后的真实遥感图像进行实验,采用EM算法计算高斯混合模型的相关参数,利用高斯混合模型计算图割中t-link的权重,采用增广路径法解决最大流最小割问题对图像进行分割。对比阈值分离相关算法,融合高斯混合模型的图割算法具有较高的准确率,省去传统图割算法中人工标记这一环节。

基于大型物联网技术的电商仓库检测

针对当前检测电商仓库容量或流量精度不高的问题,在大型物联网环境下设计基于决策树主成分分析的电商仓库检测方法。首先基于电子标签技术构建电商仓库存储系统的物联网构架模型,采用超高频射频识别技术追踪电商仓库系统的物流流量,并提取信息特征;在C4.5决策树模型下,分析仓库物流信息特征主成分,实现对电商仓库吞吐量和容量的准确检测和预估;最后通过实验进行性能测试。实验结果表明,采用该方法对仓库的吞吐量预测和物资收发数据实时检测的精度较高,提高了电商仓库的物资收发效率。

基于FPGA的声频定向扬声器系统的设计

传统扬声器系统在给人们生活带来便利的同时,也产生了很多噪声污染,比如广场舞音响,超市促销宣传喇叭;为了缓解噪声污染,构造独立的语音空间,提升大众生活质量,实现了基于FPGA的声频定向扬声器的设计;通过自主开发信号处理单元,设计功率放大电路,探究超声波换能器数目与指向性的影响,最终在FPGA上实现了信号的调制,不仅完成了可听声的定向传播,而且使系统具有更好的频率响应特性,从而构造出独立的语音空间,从根源上缓解噪声污染;除此之外,该系统在一定环境下进行了指向性测试,测试结果表明设计出的系统具有较强指向性,可以广泛用于国际会议、银行保密性通话、博物馆展厅等场合,无论军用还是民用,声频定向扬声器系统都具有极大的应用潜力。

超融合架构的大数据虚拟仿真实验平台建设研究

为了更好地开展大数据实验教学与研究,提高大数据实验课程质量,克服传统大数据实验建设弊端,基于KVM技术与超融合架构设计一种新的大数据虚拟仿真实验平台建设方案。该方案将计算和存储融合在X86单一物理节点中,分布式存储成本低,提高了IO性能,具有开放兼容、易于扩展,方便维护、高可用等特点。该大数据虚拟仿真实验平台能够简化大数据实验平台环境搭建,提高教学实验效率。基于该平台可以定制各种实验环境,通过弹性分配计算资源,保障实验教学环境稳定运行。

一种超小硅基多波长路由器的仿真研究

文章设计了一种超小的硅基多波长路由器,它可实现光通信窗口多波长的路由功能。首先用平面波展(PWG)方法分析了这种光路由的理论及其结构特性,然后用时域有限差分(FDTD)方法数值模拟了该类器件的导光波特性及光场能量传播特性。所设计的硅基多波长路由器具有透射效率高和整体尺寸超小(总长度在20μm左右)的特点,能同时实现1.31、1.55和1.65μm光波长的路由功能。

混合式教学模式下Web前端技术教学资源建设研究

在Web系统中前后端分离的架构方式更利于项目分工,软件开发由此细分出前端技术岗位。为培养专业的前端工程师,需要将传统的前端课程转变为大前端授课,建设大前端教学资源以提升教学效果。基于混合式教学特点与教学目标,梳理了Web前端开发技术课程资源建设思路,重构传统Web前端课程知识结构,探索在混合教学模式下课程教学资源建设过程。教学资源建设以学生为中心,建成开放、共享、实用、实效的教学资源,突出以任务为导向,线上线下联动,提升学生学习的参与感与成就感。

面向工程教育认证的物联网工程专业改革探索

工程教育认证是国际通行的高等教育专业认证,认证的过程可以有效地推动高校工程教育质量的提升,并为工程专业毕业生的国际化提供可能。在对武汉晴川学院物联网工程专业现有培养方案存在问题梳理的基础上,我们探索以工程教育认证标准为指导,以培养应用型人才为主线修订专业人才培养方案,制定符合认证标准的培养目标和毕业要求,对课程体系做出相应调整优化,并将在今年秋季进行实施。