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基于机器视觉的马铃薯图像特征参数获取方法n

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电气工程与自动化（中英文版） 2016年第2期5卷 42-49页

作者：黎邹邹王红军熊俊涛邓建猛黎源鸿周伟亮华南农业大学工程学院广东广州510642 华南农业大学数信学院广东广州510642

目前马铃薯的分级方法主要还是以人工为主,而人工分级普遍存在不稳定性,费时成本高,依赖人的主观经验等.近些年来,机器视觉技术在农业领域取得了广泛的应用,尤其是农产品分级领域取得了较多的成果.机器视觉技术具有无损害、经济性好、... 详细信息

目前马铃薯的分级方法主要还是以人工为主,而人工分级普遍存在不稳定性,费时成本高,依赖人的主观经验等.近些年来,机器视觉技术在农业领域取得了广泛的应用,尤其是农产品分级领域取得了较多的成果.机器视觉技术具有无损害、经济性好、精确率高等优点.对于马铃薯分类,可以从外观尺寸上判断马铃薯的形状类型和重量范围.人工分级时,通过观察不同马铃薯样本的不同横截面大小,就可以主观上判断出马铃薯的形状类型,大致评估质量范围.基于人工分级的特点,通过机器视觉进行分级,只需获得不同横截面的的投影,通过提取图像特征参数的方式来对这些横截面进行定量分析,就可以模拟人工分级的模式对马铃薯进行基于机器视觉的自动分级.本文设计了一套机器视觉系统,分别获取马铃薯平放时的图片与竖放时的图片,以获取最大横截面与最小横截面的投影.采集图片并对得到的照片进行图像处理,得到只有目标区域和背景的二值化图像.从一副图像中获得9个特征,然后通过100个马铃薯样本得到了基于这些特征的数据集.利用软件Unscramble对这些数据集进行分析,以验证方法的合理性.

关键词：机器视觉系统三面投影图像处理最小外接矩形特征参数

基于残差时域注意力神经网络的交通模式识别算法

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计算机应用 2021年第6期41卷 1557-1565页

作者：刘世泽朱奕达陈润泽罗海勇赵方孙艺王宝会北京航空航天大学软件学院北京100191 北京邮电大学计算机学院(国家示范性软件学院) 北京100876 中国科学院计算技术研究所北京100190

交通模式识别是用户行为识别中的一个重要分支,其目的是对用户所处的交通模式进行准确判断。针对现代智慧城市交通系统对在移动设备环境下精准感知用户交通模式的需求,提出了一种基于残差时域注意力神经网络的交通模式识别算法。首先,... 详细信息

交通模式识别是用户行为识别中的一个重要分支,其目的是对用户所处的交通模式进行准确判断。针对现代智慧城市交通系统对在移动设备环境下精准感知用户交通模式的需求,提出了一种基于残差时域注意力神经网络的交通模式识别算法。首先,通过具有较强局部特征提取能力的残差网络提取传感器时序中的局部特征;然后,采用基于通道的注意力机制对不同传感器特征进行重校准,并针对不同传感器的数据异构性进行注意力重校准;最后,利用具有更广感受野的时域卷积网络(TCN)提取传感器时序中的全局特征。采用数据丰富度较高的宏达通讯(HTC)交通模式识别数据集来对已有的交通模式识别算法和所提出的残差时域注意力模型进行评估,实验结果表明,所提出的残差时域注意力模型在对现代移动嵌入式设备的计算开销友好的前提下具有高达96.07%的准确率,且对单一类别均具有高于90%的召回率与精确率,验证了该模型的准确性与鲁棒性。所提模型可以作为一种支持移动智能终端运算的交通模式识别应用于智能交通出行、智慧城市等领域。

关键词：时域卷积网络交通模式识别残差网络注意力机制深度学习

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多维智能光电传感实验教学平台设计与开发

实验室研究与探索 2023年第4期42卷 94-100页

作者：万洪丹王子吉常洪强许吉张云山陆云清南京邮电大学电子与光学工程学院柔性电子学院南京210023

设计并开发了一种多维智能光电传感实验教学平台,利用模块化方法实现了视频联动可视化模块、人工智能算法模式识别模块、光电信号处理模块、红外光源模块、视频信号采集与传输模块以及传感光路模块,开发了振动、漏气传感器,可实现敲击... 详细信息

设计并开发了一种多维智能光电传感实验教学平台,利用模块化方法实现了视频联动可视化模块、人工智能算法模式识别模块、光电信号处理模块、红外光源模块、视频信号采集与传输模块以及传感光路模块,开发了振动、漏气传感器,可实现敲击、踩踏、攀爬、气体泄露等多种信号的高灵敏传感功能;同时基于Qt5软件开发了人机交互界面可同时实现传感与视频实时监测。该平台拥有数据采集、处理、存储以及测试等功能,结合集中讲授、分组示教、现场调试、共同讨论等实验教学等步骤,充分调动了学生参与科研实验的积极性和主动性。

关键词：光电检测模块化多维智能人机交互实验教育平台

24 GHz MIMO FMCW雷达实验平台的设计与实现

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实验室研究与探索 2020年第11期39卷 59-62,66页

作者：朱熙铖王玲玲张盼盼林乐宵叶颖张永鑫南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210044 南京邮电大学电子与光学工程学院南京210003

介绍了一个24 GHz MIMO FMCW雷达实验平台的开发过程,涉及天线阵列、射频前端、信号处理等内容的设计与实现,并给出了雷达实验平台的实验过程及其实验结果。在雷达信号处理及控制部分集成了一个千兆网口实现与上位机交互信息,可用于雷... 详细信息

介绍了一个24 GHz MIMO FMCW雷达实验平台的开发过程,涉及天线阵列、射频前端、信号处理等内容的设计与实现,并给出了雷达实验平台的实验过程及其实验结果。在雷达信号处理及控制部分集成了一个千兆网口实现与上位机交互信息,可用于雷达实验平台的教学应用及后续开发。与理论教学和软件仿真相比,雷达实验平台以雷达实物系统为载体,以真实场景为测试环境,使得雷达原理课程的讲授更具说服力,对雷达学科的教学具有一定的推动作用。

关键词：雷达系统多发多收调频连续波

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具有快速锁定时间的ADPLL电路设计

微电子学与计算机 2023年第4期40卷 95-100页

作者：王巍张涛洪刘斌政赵汝法袁军重庆邮电大学光电工程学院/国际半导体学院重庆400065

快速锁定是全数字锁相环(ADPLL)的关键指标之一.在理想情况下,锁定时间应尽可能短.传统结构ADPLL(TS-ADPLL)通常使用自适应带宽技术或数控振荡器(DCO)调谐字和预设技术来减少锁定时间.然而,自适应带宽技术和预设技术都需要额外的模块,... 详细信息

快速锁定是全数字锁相环(ADPLL)的关键指标之一.在理想情况下,锁定时间应尽可能短.传统结构ADPLL(TS-ADPLL)通常使用自适应带宽技术或数控振荡器(DCO)调谐字和预设技术来减少锁定时间.然而,自适应带宽技术和预设技术都需要额外的模块,这将增加额外的功耗.为了提升全数字锁相环的锁定速度,本文提出了一种基于高分辨时间数字转换器(TDC)快速锁定的全数字锁相环(ADPLL)电路.其中,TDC电路采用双级触发器和抽头延迟链相结合的结构,不仅提升了电路对信号的容纳程度,还提高了量化误差信号的分辨率以及电路的锁定速度.同时,通过双SR锁存器完成对参考信号超前或滞后的鉴定,可以更好的检测参考信号与输出信号的相位关系,利于系统对输出信号的相位调整及信号的锁定.采用XILINX Artix-7 FPGA器件进行验证仿真.仿真结果表明,该ADPLL的锁定时间可达3.9μs,其锁定范围为4.7 MHz~35.7 MHz.该ADPLL电路具有锁定速度快,锁定范围大等特点.

关键词：时间数字转换器快速锁定全数字锁相环

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基于梯度下降算法的光学神经网络性能的研究

微电子学与计算机 2022年第12期39卷 13-20页

作者：刘美玉刘启发程亚玲王瑾南京邮电大学通信与信息工程学院江苏南京210003

光电混合人工智能计算芯片在人工智能应用中通过人工智能算法实现高速和高效的计算,其中光学神经网络(Optical Neural Networks,ONNs)算法在实现大量矩阵运算方面尤为重要.通过使用由马赫曾德尔干涉仪(Mach-Zehnder interferometers,MZI... 详细信息

光电混合人工智能计算芯片在人工智能应用中通过人工智能算法实现高速和高效的计算,其中光学神经网络(Optical Neural Networks,ONNs)算法在实现大量矩阵运算方面尤为重要.通过使用由马赫曾德尔干涉仪(Mach-Zehnder interferometers,MZI)搭建的快速傅里叶变换(Fast Fourier transform,FFT)型光学神经网络来实现手写数字的高精确度识别.在模型构建方面,利用奇异值分解将神经网络的线性层进行分解,从而实现数据降维,主要特征提取.在对该ONN的训练中,分别采用了带动量的随机梯度下降算法(Stochastic Gradient Descent with momentum,SGD with momentum)和均方根传递(Root Mean Square propagation,RMSprop)算法,分析了在不同训练算法下该ONN对手写数字的识别精度.此外,还深入剖析了两种训练算法背后的数学理论,探究造成两种训练算法实验结果差异的本质原因.最后,通过实验对比,发现RMSprop算法在FFT型光学神经网络上具有较高的识别精确度,达到97.4%;并且采用RMSprop算法的ONN计算速度优于SGD with momentum算法.

关键词：光学神经网络误差反向传播随机梯度下降法均方根传递算法马赫曾德尔干涉仪

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混合式教学在“过程控制”课程中的应用

计算机时代 2022年第2期 97-99,102页

作者：韩燕王冬生蔡晓敏景妍妍南京邮电大学通达学院电气工程学院江苏扬州225000

结合“过程控制”课程的教学实践与探索,介绍了该课程中应用混合式教学的目的,具体实施的方法与过程,以及思政元素的融入等。结合教学成果分析,对混合式教学模式进行教学反思,总结经验并发现问题。结果表明,混合式教学所取得的教学效果... 详细信息

结合“过程控制”课程的教学实践与探索,介绍了该课程中应用混合式教学的目的,具体实施的方法与过程,以及思政元素的融入等。结合教学成果分析,对混合式教学模式进行教学反思,总结经验并发现问题。结果表明,混合式教学所取得的教学效果更佳,基本达到教学改革的目的。

关键词：混合式教学教学目的方法与过程课程思政教学反思

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如何在大学数学教学中激发学生的学习兴趣

武汉生物工程学院学报 2018年第2期 55-57页

作者：阳彩霞张清平邓敏英武汉生物工程学院计算机与信息工程系

学习兴趣是学生最重要的学习素质,是提高学生学习积极性、主动性,保障课堂教学效果的关键因素,是引领、促进、保障有效学习、终身学习的重要品质。从教学过程设计的角度,结合实例阐述了如何在大学数学课堂上开端引趣、课中激趣和结尾增... 详细信息

学习兴趣是学生最重要的学习素质,是提高学生学习积极性、主动性,保障课堂教学效果的关键因素,是引领、促进、保障有效学习、终身学习的重要品质。从教学过程设计的角度,结合实例阐述了如何在大学数学课堂上开端引趣、课中激趣和结尾增趣,以唤醒学生的求知欲望,让学生变被动学习为主动学习,从而达到真正提高课堂'抬头率'和教育教学质量的目的。

关键词：大学数学学习兴趣教学过程

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基于改进YOLOV5的火焰检测算法

计算机与现代化 2023年第1期 103-107页

作者：王洪义孔梅梅徐荣青南京邮电大学电子与光学工程学院、微电子学院江苏南京210023

针对现有的火焰检测算法检测平均精度低、小目标火焰漏检率高的问题,提出一种改进YOLOV5的火焰检测算法。该算法使用Transformer Encode模块代替YOLOV5主干网络末端的CSP bottleneck模块,以增强网络捕获不同局部信息的能力,提高火焰检... 详细信息

针对现有的火焰检测算法检测平均精度低、小目标火焰漏检率高的问题,提出一种改进YOLOV5的火焰检测算法。该算法使用Transformer Encode模块代替YOLOV5主干网络末端的CSP bottleneck模块,以增强网络捕获不同局部信息的能力,提高火焰检测的平均精度,并且在YOLOV5网络中增加CBAM注意力模块,增强网络提取图像特征的能力,对于小目标火焰能够较好地提取特征,降低小目标火焰的漏检率。将该算法在公开数据集BoWFire、Bilkent上进行实验,结果表明,改进YOLOV5网络的火焰检测平均精度更高,可达83.9%,小目标火焰漏检率更低,仅为1.6%,检测速率为34帧/s,相比于原YOLOV5网络,平均精度提升了2.4个百分点,小目标火焰漏检率降低了4.1个百分点,改进后的YOLOV5网络能够满足火焰检测的实时性和精度要求。

关键词： YOLOV5算法 Transformer CBAM注意力