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BOPPPS模式在英文组织学与胚胎学实验教学中的应用

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基础医学教育 2024年 674-678页

作者：李兰秦建强任铭新肖坚韩嘉垚梁雨虹王安妮张静张文勇南方科技大学医学院病理学教研室

组织学与胚胎学是研究显微镜下人体微观结构的学科,也是医学生最先接触的一门专业基础课。为提升学生自主学习兴趣和提升英文专业学习技能,组织学与胚胎学实验课程引入了近来教学改革中较为新颖的BOPPPS教学模型,建设了一套BOPPPS英文... 详细信息

组织学与胚胎学是研究显微镜下人体微观结构的学科,也是医学生最先接触的一门专业基础课。为提升学生自主学习兴趣和提升英文专业学习技能,组织学与胚胎学实验课程引入了近来教学改革中较为新颖的BOPPPS教学模型,建设了一套BOPPPS英文组织学与胚胎学实验教学的具体实施方案,从导入、目标、前测、参与式学习、后测、总结共六个环节设计教学目标和教学方法,并对比使用实施新模式前后三个学期的教学效果。调研结果显示,实施BOPPPS模式后,课程期末考试中英文专业名词英译中准确率和课程综合教学评价总体满意度均有显著提升。教学实践证明,BOPPPS的引入达到了提升教学质量和学习效果的目的,教学理念值得进一步推广应用。

关键词：组织学与胚胎学实验教学 BOPPPS教学模式教学改革课程设计

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基于视频的行人恐慌事件智能侦测技术及实现

基于视频的行人恐慌事件智能侦测技术及实现

作者：肖坚中南财经政法大学

学位级别：硕士

随着社会不断发展,人们对社交需求不断增加,类似商场、广场等公共场所的人流量也在不断增加,这对公共场所行人安全的要求变得越来越高。在公共场所发生突发事件时,由于相关管理人员没办法及时获取突发事件的预警消息,导致无法及时疏散人... 详细信息

随着社会不断发展,人们对社交需求不断增加,类似商场、广场等公共场所的人流量也在不断增加,这对公共场所行人安全的要求变得越来越高。在公共场所发生突发事件时,由于相关管理人员没办法及时获取突发事件的预警消息,导致无法及时疏散人员,最终造成公共场所人员的生命损伤或者财产损失。针对这种需要长时间监控的情况,传统人工视频监控没办法高效地完成监控预警工作。如今监控视频技术不断更新和应用,使用智能化的视频来侦测公共场所安全问题成为了一种可能。在此背景下,本论文结合计算机视觉、近景测量学和统计学相关技术和知识,通过监控视频检测、跟踪行人获得行人真实的坐标和速度来侦测恐慌事件的发生,并且通知相关紧急事件的管理人员,及时疏散突发事件的周边人员。本论文的主要工作包括:(1)从实时检测速度和精度两方面综合考虑,在当前主流的行人检测算法中选择YOLOv5模型作为公共场所的行人检测模型,提取出行人双足中点的像素坐标,并以检测结果作为智能侦测算法的输入数据。(2)基于直线线性变换标定法,选择15组像素坐标系和世界坐标系的对应点,对监控的单目相机进行标定得到相机内参数和外参数,建立行人的像素坐标和真实坐标的转换关系。(3)使用Deep SORT行人跟踪模型跟踪监控区域中的行人,记录行人对应的真实世界坐标并计算该行人的运动速度。将正常情况下行人的运动速度作为一组经验数据,而后续时间内的行人运动速度作为一组实验数据。对这两组独立的经验数据和实验数据进行曼-惠特尼U检验,判断该区域是否有突发事件发生。(4)根据对恐慌预警实际应用的需求,设计了行人恐慌事件智能侦测系统。该系统使用Java语言基于Spring Boot框架快速开发,设计并实现了用户管理、恐慌预警、行人人数统计、行人轨迹可视化等功能。并对真实的监控视频进行分析,以验证本系统和对应算法的可行性。

关键词：行人检测行人跟踪行人轨迹异常速度 YOLOv5 DeepSORT

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基于机器视觉的非限制环境下奶牛的个体识别

基于机器视觉的非限制环境下奶牛的个体识别

作者：肖坚星河北农业大学

学位级别：硕士

奶牛的个体识别是实现奶牛行为分析与疾病检测的前提。传统的依靠人工观察识别奶牛个体的方法效率低,成本高,不能满足现代精细化、智能化养殖的需求。由于机器视觉具有无接触、无应激、效率高等特点。多位学者开展基于机器视觉技术的奶... 详细信息

奶牛的个体识别是实现奶牛行为分析与疾病检测的前提。传统的依靠人工观察识别奶牛个体的方法效率低,成本高,不能满足现代精细化、智能化养殖的需求。由于机器视觉具有无接触、无应激、效率高等特点。多位学者开展基于机器视觉技术的奶牛个体识别研究,但都是局限在限制性环境下的识别。非限制环境中奶牛的活动范围较大,受图像采集角度与距离的影响,奶牛身体花纹图案形状变化较大。以上问题对奶牛个体识别带来很大挑战。牛舍中分为活动区与休息区,本文深入分析两个区域中奶牛的活动特点,分别采用不同方法对两个区域中的奶牛进行个体识别。本文的主要研究内容以及研究结论如下:(1)基于改进Mask R-CNN的活动区奶牛的背部图像分割。活动区中的奶牛活动范围较大,奶牛数量较多。当多个奶牛相邻时,准确地分割每个奶牛个体的背部图像较为困难。为在复杂环境下快速、准确地分割奶牛背部图像,对Mask R-CNN模型进行了改进。首先将Mask R-CNN模型的主干网络的通道数量降为原来的50%,提高模型的运行速度。然后在主干网络中融入通道注意力机制结构,在特征金字塔结构后面增加增强特征融合结构增强模型的检测性能。试验结果表明,本研究改进的Mask R-CNN模型的精准率为98.21%,召回率为96.48%,平均精确率为97.34%,单帧图像处理时间为1.02s。相对于原模型单帧图像处理时间减少了约20%,参数数量减少了 50%,AP 值提高了 0.78%。(2)背部花纹特征提取及基于支持向量机的活动区奶牛个体识别。将奶牛背部图像归一化、二值化处理,调整为统一的大小与方向。基于奶牛背部的二值图像提取网格特征、Hu矩特征与形状特征。研究上述特征的对奶牛背部花纹图案的表征能力,对提取后的特征进行特征选择,提高模型的泛化能力。最后采用支持向量机算法识别奶牛个体,利用48头奶牛共8640张奶牛背部图像进行试验,识别准确率高达98.67%。结果表明,虽然活动区中奶牛身体花纹形变较大,选择的特征对奶牛身体花纹的形变具有较高鲁棒性。(3)基于MSRCP与改进YOLO v4模型的休息区奶牛个体识别。休息区中的奶牛主要为躺卧姿态,活动范围较小,且躺卧的方向保持一致,身体花纹形变较小。每个奶牛个体数据集可采用矩形框进行标记,方便快捷。本文采用改进YOLO v4算法识别躺卧奶牛个体。为了提高模型识别的准确率,在YOLO v4模型中融合RFB-s网络结构,通过增强主干网络特征提取的感受野来增强模型特征的提取能力。对NMS算法的改进解决了识别相似奶牛出现的重叠框问题。利用72头奶牛共9000张图像进行试验,结果表明,本研究改进的YOLO v4模型的检测的精确率为97.84%,召回率为93.68%,mAP值为96.87%,F1值为95.71%,单帧图像处理时间为135.23ms。与原模型相比,精准率、召回率、mAP与F1值分别提高了 4.66%,3.07%,4.20%,3.83%。改进的YOLO v4模型对花纹的形变以及物体的遮挡具有较强的鲁棒性。

关键词：奶牛个体识别改进Mask R-CNN 特征提取改进YOLO v4 机器视觉

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绿色金融发展的碳减排效应

资源科学 2023年第4期45卷 843-856页

作者：韩先锋肖坚董明放昆明理工大学管理与经济学院昆明650093 西安建筑科技大学管理学院西安710055

【目的】如何有效释放绿色金融发展的“降碳”红利是新发展格局下国家践行“双碳”战略的重大抉择。【方法】本文在系统阐释绿色金融助力碳减排三维机制的基础上,基于省级面板数据,采用面板中介效应、分位数等方法做了实证考察。【结果... 详细信息

【目的】如何有效释放绿色金融发展的“降碳”红利是新发展格局下国家践行“双碳”战略的重大抉择。【方法】本文在系统阐释绿色金融助力碳减排三维机制的基础上,基于省级面板数据,采用面板中介效应、分位数等方法做了实证考察。【结果】①绿色金融的快速发展显著抑制了中国碳排放,完全可成为国家加速实现“双碳”目标的新动能,这一结果在进行一系列稳健性检验后仍然成立;②绿色金融不仅可为“降碳”提供直接动力,还能通过加速产业升级、驱动绿色技术创新等途径间接对碳减排产生积极影响,但现阶段绿色金融发展的间接“降碳”效应尚远逊其直接效应;③积极引导社会投资切实为碳减排提供助力是绿色金融施策的关键环节,但目前该路径尚未畅通,“降碳”效果还极为有限,这预示着政府应进一步优化顶层设计和强化制度引领;④绿色金融对碳减排的现实冲击效果并非一成不变,而是存在明显的阶段性“结构突变”特征,即随着碳排放水平的持续降低,绿色金融发展的“降碳”效果将会逐步增强,且较低碳排放水平情景下绿色金融发展的碳减排效应将更为明显。【结论】本文证实了“双碳”进程中提供绿色金融支持的有效性和必要性,也发现分阶段、有重点、动态化的绿色金融策略更有利于发挥“降碳”的引领和倒逼作用,以上发现对于未来国家执行和优化“双碳”相关政策具有一定的参考价值。

关键词：绿色金融碳减排中介效应动态影响新动能中国

基于MSRCP与改进YOLO v4的躺卧奶牛个体识别方法

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农业机械学报 2023年第1期54卷 243-250,262页

作者：司永胜肖坚星刘刚王克俭河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北省农业大数据重点实验室保定071001 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

奶牛的躺卧率可以反映奶牛的舒适度和健康情况,躺卧奶牛的个体识别是自动监测奶牛躺卧率的基础。本文提出了一种基于改进YOLO v4模型识别非限制环境下躺卧奶牛个体的方法。为实现对躺卧奶牛全天的准确个体识别,首先对18:00—07:00的图... 详细信息

奶牛的躺卧率可以反映奶牛的舒适度和健康情况,躺卧奶牛的个体识别是自动监测奶牛躺卧率的基础。本文提出了一种基于改进YOLO v4模型识别非限制环境下躺卧奶牛个体的方法。为实现对躺卧奶牛全天的准确个体识别,首先对18:00—07:00的图像采用MSRCP(Multi-scale retinex with chromaticity preservation)算法进行图像增强,改善低光照环境下的图像质量。其次,在YOLO v4模型的主干网络中融入RFB-s结构,改善模型对奶牛身体花纹变化的鲁棒性。最后,为提高模型对身体花纹相似奶牛的识别准确率,改进了原模型的非极大抑制(Non-maximum suppression,NMS)算法。利用72头奶牛的图像数据集进行了奶牛个体识别实验。结果表明,相对于YOLO v4模型,在未降低处理速度的前提下,本文改进YOLO v4模型的精准率、召回率、mAP、F1值分别提高4.66、3.07、4.20、3.83个百分点。本文研究结果为奶牛精细化养殖中奶牛健康监测提供了一种有效的技术支持。

关键词：躺卧奶牛个体识别机器视觉改进YOLO v4

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基于融合视觉词袋的高分遥感水体提取算法

系统仿真学报 2022年第5期34卷 1033-1043页

作者：王鑫徐明君肖坚徐立中河海大学计算机与信息学院江苏南京211100

针对高分遥感影像中水体目标提取易受植被阴影及光照条件等影响问题,提出基于融合视觉词袋的高分遥感水体目标提取算法。在分析遥感水体特性基础上,提出一种遥感水体目标频谱特征提取方法。为增强水体目标特征表达能力,设计一种基于局... 详细信息

针对高分遥感影像中水体目标提取易受植被阴影及光照条件等影响问题,提出基于融合视觉词袋的高分遥感水体目标提取算法。在分析遥感水体特性基础上,提出一种遥感水体目标频谱特征提取方法。为增强水体目标特征表达能力,设计一种基于局部二值模式和频谱特征的融合视觉词袋模型。基于提出的模型,设计水体目标分类器。为进一步细化水体和非水体边界,提出对水陆交界区域进行二次识别,得到优化后的水体目标提取结果。实验结果表明:提出算法能有效检测高分遥感影像中水体目标,在准确率和Kappa系数上表现良好。

关键词：高分遥感影像水体目标提取频谱特征融合视觉词袋模型

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山药:药食同源泉营养多

老同志之友（下半月） 2022年第8期 46-47页

作者：肖坚不详

山药貌不惊人,吃起来甜糯可口,既是食用佳蔬,又是滋补佳品,素有“平价人参”的美誉。如何挑选品质优良的山药并且料理得美味、安全,不妨听听食品科学专家如何说。山药:是菜也是药山药,薯科薯属植物,又名薯、怀山药、白茗、山芋、山薯等... 详细信息

山药貌不惊人,吃起来甜糯可口,既是食用佳蔬,又是滋补佳品,素有“平价人参”的美誉。如何挑选品质优良的山药并且料理得美味、安全,不妨听听食品科学专家如何说。山药:是菜也是药山药,薯科薯属植物,又名薯、怀山药、白茗、山芋、山薯等,主要生长在热带和亚热带地区,在我国河南、河北、湖北、山东、山西等地被广泛种植。

关键词：怀山药食品科学药食同源山薯山芋人参甜糯

高速公路企业转型与发展研究--基于广东高速公路企业现状的思考

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交通财会 2022年第3期 9-15,32页

作者：肖坚广东省高速公路有限公司广东广州510623

随着高速公路路网的不断完善,高速公路企业收取的车辆通行费收入占比加大、主营业务非常突出、多元化发展较为缓慢,而受高速公路项目经营期限逐年届满的影响,高速公路企业已不可避免地面临发展困境和转型升级的挑战。本文通过分析高速... 详细信息

随着高速公路路网的不断完善,高速公路企业收取的车辆通行费收入占比加大、主营业务非常突出、多元化发展较为缓慢,而受高速公路项目经营期限逐年届满的影响,高速公路企业已不可避免地面临发展困境和转型升级的挑战。本文通过分析高速公路企业目前现状、行业政策及发展态势,分别从立足企业自身挖潜、积极扩展相关业务以及开拓其他产业版块等三个方面,研究探讨高速公路企业的转型升级与发展方向。为使高速公路企业实现新的更大的经济效益,进一步提升核心竞争力而高质量发展,提供相应政策参考、理论依据与实践支持。

关键词：高速公路转型升级发展战略研究

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初中历史兴趣教学探析

教育评论 2001年第1期 74-75页

作者：肖坚

兴趣是推动学生努力学习的内部动力，是开拓学生智力的主要途径，因此唤起学生的热情和兴趣是当今教学的迫切任务。下面谈谈我在初中历史课教学中是如何营造兴趣教学的氛围。

关键词：初中历史教学兴趣教学