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基于深度神经网络的航空叶片表面缺陷检测算法

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光电子·激光 2024年

作者：苏宝华张吟龙张男冯选中国航发黎明产品检验检测中心中国科学院沈阳自动化研究所工业控制网络与系统研究室沈阳化工大学信息工程学院

准确的航空叶片表面缺陷检测是保证航空发动机安全可靠运转的关键。目前基于视觉的航空叶片表面缺陷检测算法存在实时性差、漏检率高、定位目标不准等问题。针对上述问题，本文提出一种基于深度神经网络的航空叶片表面缺陷检测算法。为... 详细信息

准确的航空叶片表面缺陷检测是保证航空发动机安全可靠运转的关键。目前基于视觉的航空叶片表面缺陷检测算法存在实时性差、漏检率高、定位目标不准等问题。针对上述问题，本文提出一种基于深度神经网络的航空叶片表面缺陷检测算法。为了提高检测实时性，本文设计了DSC (depthwise separable convolution) 模型分解标准卷积；为了降低小目标缺陷漏检，本文设计了SE-PAN (squeeze-and-excitation path aggregation network) 模型对每个通道的特征进行重标定，使得具有更强信息的特征得到更多的关注；为了提高定位准确度，本文设计了Focal-DIOU (focal-distance intersection over union) 损失函数减弱低效框的作用。在本文的航空叶片表面缺陷数据集上的实验证明：本文算法的Precision、Recall、AP达到了95.7%、94.6%、96.3%，检测帧率达到24帧/s，均优于主流检测算法。

关键词：缺陷检测深度神经网络损失函数注意力模型

基于DenseNet+FPN网络的视频帧内CU快速划分算法

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光电子·激光 2024年第11期 1208-1214页

作者：程栋梁张吟龙周道先冯选沈阳理工大学自动化与电气工程学院中国科学院沈阳自动化研究所机器人学国家重点实验室中国科学院网络化控制系统重点实验室中国科学院机器人与智能制造创新研究院沈阳化工大学信息工程学院

针对多功能视频编码(versatile video coding, VVC)帧内编码中编码单元(coding units, CU)划分存在计算复杂度过高的问题，本文提出了一种基于DenseNet+FPN(feature pyramid network)的CU快速划分算法。该算法能够大幅度降低VVC的编码... 详细信息

针对多功能视频编码(versatile video coding, VVC)帧内编码中编码单元(coding units, CU)划分存在计算复杂度过高的问题，本文提出了一种基于DenseNet+FPN(feature pyramid network)的CU快速划分算法。该算法能够大幅度降低VVC的编码复杂度，减少编码时间。首先，本文提出了一种基于纹理复杂度的CU分类算法，来评估CU块的纹理复杂度。其次，提出一种基于DenseNet+FPN的网络模型，利用多尺度信息来优化CU划分，以适应多尺度情况下的编码需求。最后，设计了一个新的自适应的质量复杂度均衡损失函数，用于平衡编码质量和计算复杂度。所提算法进行了大量的实验分析，结果证明，与公共参考软件(WC test model 10.0,VTM10.0)相比，所提算法的帧内编码平均时间减少了44.268%,而BDBR(bj?ntegaard delta bit rate)仅增加了0.94%。

关键词： H.266/VVC 帧内编码纹理复杂度快速划分算法

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教育家精神:中国传统教师文化的新时代传承

改革与开放 2024年第6期 64-72页

作者：冯殿华娄淑华辽宁师范大学吉林外国语大学

中华优秀传统文化中包含以传统师道、师德和师术为核心意蕴的中国传统教师文化。文章提出,教育家精神是对新时代以来我国教师队伍建设相关论述的集中概括与凝练,并从国家责任与弘道使命、道德品质与理想人格、职业态度与岗位能力3个维... 详细信息

中华优秀传统文化中包含以传统师道、师德和师术为核心意蕴的中国传统教师文化。文章提出,教育家精神是对新时代以来我国教师队伍建设相关论述的集中概括与凝练,并从国家责任与弘道使命、道德品质与理想人格、职业态度与岗位能力3个维度实现了对中国传统教师文化的创造性转化与创新性发展。新时代弘扬教育家精神,应以传统教师文化为基础,增强教师自身的内在自觉、推进教师队伍建设和涵育尊师重教的良好风尚。

关键词：教育家精神新时代中国传统教师文化

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轻量级多场景群养猪只行为识别模型研究与部署

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农业机械学报 2024年

作者：漆海霞冯发生尹选春杨泽康周子森梁广升华南农业大学工程学院

针对现有猪只行为识别模型体积大、识别场景单一、部署应用硬件要求高等问题，本文提出轻量级多场景群养猪只行为识别模型YOLO v5n-PBR（YOLO v5n for Pig Behavior Recognition）。首先通过拍摄和收集不同养殖场景、不同猪只数量及不... 详细信息

针对现有猪只行为识别模型体积大、识别场景单一、部署应用硬件要求高等问题，本文提出轻量级多场景群养猪只行为识别模型YOLO v5n-PBR（YOLO v5n for Pig Behavior Recognition）。首先通过拍摄和收集不同养殖场景、不同猪只数量及不同角度的群养猪只行为数据构建多场景群养猪只行为数据集，并根据该数据集中猪只行为目标的特点引入迁移学习方法和OTA（Optimal Transport Assignment）标签分配方法对YOLO v5n模型进行训练，加快模型收敛速度并提升模型精度，构建高精度多场景群养猪只行为识别模型；然后利用L1-norm剪枝算法筛选并删减模型中不重要的通道，去除冗余参数；最后通过微调训练和中间特征知识蒸馏去除剪枝带来的性能劣化，从而得到轻量级多场景群养猪只行为识别模型YOLO v5n-PBR并进行嵌入式设备部署。实验结果表明，YOLO v5n-PBR模型的平均精度均值 (mean Average Precision，mAP)为96.9%，参数量、计算量和内存占用量分别为0.47M、1.2G和1.2MB，在两种不同系统和不同硬件配置的嵌入式设备上的部署实时识别帧率分别为12.2帧/s和66.3帧/s，与原始模型YOLO v5n相比，mAP提高1.1个百分点，参数量、计算量和内存占用量分别减少73.3%、70.7%和68.4%，部署实时识别帧率分别提高74.3%和83.1%。此外，基于多场景群养猪只行为数据集训练得到的YOLO v5n-PBR模型在4个单场景或双场景的群养猪只行为数据集上的mAP均能达到98.1%，对2种不同养殖场景的6段猪只行为视频的嵌入式设备部署识别统计结果与人工统计结果相近，平均精确率和平均召回率均为95.3%，以较少的参数达到较强的泛化性。本文提出的YOLO v5n-PBR模型具有精度高、体积小、速度快、泛化性强等优点，可满足嵌入式设备部署要求，为猪只行为的实时、准确监测及猪只行为识别模型的部署应用提供技术基础。

关键词：模型轻量化通道剪枝知识蒸馏猪只行为识别 YOLO v5n 嵌入式设备

中职商务越南语专业虚拟仿真智慧实训课程资源开发

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广西教育 2024年第20期 114-117页

作者：冯选萍广西华侨学校

中职商务越南语专业实训教学面临教学资源缺乏、教师教学方法单一、实训设备成本高等问题,制约了部分中职学校商务越南语专业社会服务水平的提高。对此,广西华侨学校实施中职商务越南语专业虚拟仿真智慧实训课程资源开发策略:通过创编... 详细信息

中职商务越南语专业实训教学面临教学资源缺乏、教师教学方法单一、实训设备成本高等问题,制约了部分中职学校商务越南语专业社会服务水平的提高。对此,广西华侨学校实施中职商务越南语专业虚拟仿真智慧实训课程资源开发策略:通过创编中职商务越南语专业数字化校本读本,整合中职商务越南语专业在线数字课程资源,建设中职商务越南语“语言+技能”虚拟仿真资源库,实施中职商务越南语“语言+技能”实训项目等,以教育信息化带动教育现代化,培养中职商务越南语专业创新型人才。

关键词：虚拟仿真技术中职商务越南语智慧实训课程教学改革资源开发

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