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高职机电专业“双域融合、三层递进”人才培养模式的探索与实践

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潍坊工程职业学院学报 2018年第6期31卷 91-93页

作者：赵庆松王守庆潍坊工程职业学院山东青州262500

针对当前高职机电专业人才培养模式滞后,不能适应行业企业转型升级需求的问题,引入场域理论,整合育人场域和生产场域,发挥企业重要主体作用,探索出高职机电专业"双域融合、三层递进"的技术技能拔尖人才培养模式:搭建卡特彼勒培训中心、... 详细信息

针对当前高职机电专业人才培养模式滞后,不能适应行业企业转型升级需求的问题,引入场域理论,整合育人场域和生产场域,发挥企业重要主体作用,探索出高职机电专业"双域融合、三层递进"的技术技能拔尖人才培养模式:搭建卡特彼勒培训中心、技能大师工作室、应用技术协同创新中心等人才培养平台;构建融入卡特彼勒培训体系的"黄带(技术骨干)——绿带(技术主管)——黑带(技术经理)"三个层次、工匠精神贯穿始终的模块化课程体系;实施"校企协同、产学研一体"的校企协同育人模式;创新"一平台、双主体、三原则、四保障"的系统化育人体制机制,保障了高职机电专业技术技能拔尖人才培养体系的有效运行。

关键词：双域融合三层递进技术技能拔尖人才

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基于双域融合与亮度补偿的室内图像增强算法

传感技术学报 2023年第1期36卷 45-52页

作者：徐耀松刘翰林王雨虹辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

针对室内环境下的图像易存在失真、整体偏暗、点光源区域明暗交接处存在光晕效应、边缘细节丢失等问题,提出一种基于双域融合与点光源亮度补偿模型相结合的室内图像增强算法。该算法首先采用Canny算子边缘检测方法对图像进行分割,区分... 详细信息

针对室内环境下的图像易存在失真、整体偏暗、点光源区域明暗交接处存在光晕效应、边缘细节丢失等问题,提出一种基于双域融合与点光源亮度补偿模型相结合的室内图像增强算法。该算法首先采用Canny算子边缘检测方法对图像进行分割,区分出明亮区域和非明亮区域,然后使用亮通道先验算法和暗通道先验算法粗算明亮区域和非明亮区域的透射率后进行正则化求解,用含有归一化参数的点光源亮度补偿模型进行最优步长迭代优化透射率,使图像透射率具有自适应调节能力。黄玉川煤矿选煤厂中监控图像具有典型的失真、偏暗、点光源影响大等特点,以此应用背景为例,对所提出的算法进行实验验证,结果表明处理后图片在峰值信噪比(PSNR)平均提高约20%、平均梯度(MG)平均提高约25%、信息熵(IE)平均提高约30%、结构相似度(SSIM)平均提高约25%,在减少图像明暗交接处光晕、细节保持、鲁棒性等方面均有显著提升。

关键词：室内图像增强双域融合 Canny算子边缘检测光晕效应点光源亮度补偿模型正则化大气散射模型

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基于双频域特征聚合的低照度图像增强

光电工程 2023年第12期50卷 28-44页

作者：徐胜军杨华李明海刘光辉孟月波韩九强西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055 西安市建筑制造智动化技术重点实验室陕西西安710055

针对低照度图像质量较差、噪声多、纹理模糊等问题,提出一种基于双频域特征聚合的低照度增强网络(dual frequency-domain feature aggregation network,DF-DFANet)。首先,构建频谱光照估计模块(frequency domain illumination estimation module,FDIEM)实现跨域特征提取,通过共轭对称约束调整频域特征图抑制噪声信号,并采用逐层融合方式提高多尺度融合效率以扩大特征图感受野范围。其次,设计多谱双注意力模块(multiple spectral attention module,MSAM)聚焦图像局部频率特征,通过小波域空间、通道注意力机制关注图像细节信息。最后,提出双域特征聚合模块(dual domain feature aggregation module,DDFAM)融合傅里叶域和小波域特征信息,利用激活函数计算自适应调整权重实现像素级图像增强,并结合傅里叶域全局信息提高融合效果。实验结果表明,在LOL数据集上所提网络的PSNR达到24.3714,SSIM达到0.8937。与对比网络相比,所提网络增强效果更具自然性。

关键词：深度学习图像增强傅里叶变换小波变换双域融合注意力机制

基于双域融合DenseNet的高速列车转向架故障诊断方法研究

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基于双域融合DenseNet的高速列车转向架故障诊断方法研究

作者：付远哲西南交通大学

学位级别：硕士

随着中国高速铁路运行速度和运营里程进一步提升,人们对列车在运行过程中安全性与稳定性提出更高的要求。因此,如何更加高效地对列车进行安全监测和健康评估已经成为学者研究的重要课题。转向架作为轨道和车体间唯一的连接部件,其健康... 详细信息

随着中国高速铁路运行速度和运营里程进一步提升,人们对列车在运行过程中安全性与稳定性提出更高的要求。因此,如何更加高效地对列车进行安全监测和健康评估已经成为学者研究的重要课题。转向架作为轨道和车体间唯一的连接部件,其健康状况与列车的安全运行状态息息相关。由于转向架故障机理复杂,故障特征难以可视化,应用传统的诊断方法提取到关键故障信息有一定难度。因此,研究一种高效的列车转向架故障诊断方法具有重要意义。本文主要针对高速列车转向架关键部件的故障,提出基于Dense Net(Dense Convolutional Network)的智能故障诊断模型。主要内容如下:首先,对转向架及其相关研究进行详细阐述,从不同维度介绍转向架关键部件,并介绍基于SIMPACK的转向架仿真方案和故障数据。进一步通过对仿真数据进行时频域变换分析和EEMD(Ensemble Empirical Mode Decomposition)分解,掌握数据间的内在联系。为后文的理论依据打下基础。其次,搭建基于GRU(Gated Recurrent Unit)网络的高速列车转向架故障诊断模型,利用该模型对时序数据较强的处理能力,构建信号特征与故障模态间的非线性映射关系。针对原始的时域信号,此模型能够实现多通道特征自主融合,在不同速度下对单拆故障都具有良好的分类效果。上述模型仅仅针对时域数据进行特征提取,而忽略频域中的关键信息。为了进一步充分挖掘故障数据信息,提出结合时频域两个维度的双域融合Dense Net(DDFDense Net)模型,相比于传统的单域特征提取模型,此模型能在联合时频域表征的新信号中提取复杂抽象的高维特征,从而更深刻地理解故障信号本质。针对部件单拆故障和损坏部件类型识别两个任务,均有优异表现。随后针对高速列车转向架部件性能蜕化故障,搭建基于分类算法的双域融合网络模型,在不同速度下对转向架两个关键部件展开蜕化程度评估及预测,并通过多个评价指标来评估模型性能。最后,对本文提出的采用时域和时频域数据的故障诊断模型分别进行归纳,综合两种模型的结果展开讨论,同时对下一步的研究方向进行展望。

关键词：高速列车转向架故障诊断双域融合门控循环单元密集连接卷积网络

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基于改进室内图像复原算法的智能降尘系统

基于改进室内图像复原算法的智能降尘系统

作者：刘翰林辽宁工程技术大学

学位级别：硕士

针对选煤厂工作区域长期存在煤尘超标现象,造成周围环境污染、员工患病、粉尘爆炸风险和加速设备老化等问题,提出对胶带运输机煤尘侧漏点进行系统性研究,同时针对车间内图像受到空气中的煤尘、降尘水雾等颗粒的散射作用和点光源等因素... 详细信息

针对选煤厂工作区域长期存在煤尘超标现象,造成周围环境污染、员工患病、粉尘爆炸风险和加速设备老化等问题,提出对胶带运输机煤尘侧漏点进行系统性研究,同时针对车间内图像受到空气中的煤尘、降尘水雾等颗粒的散射作用和点光源等因素的影响,出现典型的图像失真、整体偏暗、点光源区域明暗交接处存在光晕效应、边缘细节丢失、影响图像目标识别、监控设备运转、易造成监控室人员对工作现场的把控不足等问题。提出基于双域融合和点光源亮度补偿模型的室内图像处理算法,通过图像清晰化算法方面的研究并结合自动化降尘技术构建智能降尘监控系统,保证了视觉监控系统能够应用于室内各类环境,进而提高系统的稳定性。本文从以下两方面对复杂情况下车间室内图像复原算法及智能降尘系统进行了研究。首先从图像复原的角度,考虑到空间相关性和景深突变的特点,提出了一种双域融合的增强方法,首先用Canny算子将图像划分出明亮区域和非明亮区域,并采用不同的透射率估算策略,明亮区域通过正则化来寻找最优透射率以提高图像质量,使得细节模糊部分得到增强。从图像内点光源角度,考虑到不同图像所含不同角度和数量的点光源,提出了一种基于点光源亮度补偿模型的透射率优化算法。算法通过建立点光源亮度补偿模型,用含有归一化参数的点光源亮度补偿模型进行最优步长迭代优化透射率,使图像透射率具有自适应调节能力,进而利用大气散射模型还原图像。其次为了实现矿山智慧化生产,提高降尘的效率,设计了基于改进室内图像复原算法的智能监控降尘系统,实现了全天候对工作区域粉尘浓度、烟雾浓度、现场作业图像等数据的监测,在设定阈值超限后实现自动喷雾,同时系统具有数据可视化、超限报警、数据存储等功能,面对危险情况如火灾、爆炸、设备停转、人员涉险等,能够及时作出有效预警和处理。实验结果表明,系统监控采集图像经改进室内图像复原算法处理后,图像的峰值信噪比(PSNR)平均提高约20%、平均梯度(MG)平均提高约25%、信息熵(IE)平均提高约30%、结构相似度(SSIM)平均提高约25%,在减少图像明暗交接处光晕、细节保持、鲁棒性等方面均有显著提升。优化后的智能降尘系统,根据不同煤尘污染类型制定有针对性的综合降尘布置方案,平均降尘效率达到92%。该论文有图46幅,表18个,参考文献61篇。

关键词：粉尘污染智能降尘系统室内图像处理双域融合 Canny算子边缘检测点光源亮度补偿模型大气散射模型

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基于FMCW雷达的人体跌倒检测方法研究

基于FMCW雷达的人体跌倒检测方法研究

作者：郑志远厦门理工学院

学位级别：硕士

空巢老人的身体条件较差,一旦发生跌倒事件,会导致严重的健康安全问题,因此开发有效的跌倒检测算法,可以及时预警,减少对空巢老人的危害。基于雷达传感器的非接触式人体跌倒检测是近几年发展起来的一种新兴的检测技术,和其他的传感器相... 详细信息

空巢老人的身体条件较差,一旦发生跌倒事件,会导致严重的健康安全问题,因此开发有效的跌倒检测算法,可以及时预警,减少对空巢老人的危害。基于雷达传感器的非接触式人体跌倒检测是近几年发展起来的一种新兴的检测技术,和其他的传感器相比,基于调频连续波(Frequency Modulated Continuous Wave,FMCW)雷达的人体跌倒检测具有较强的穿透性、保护个人隐私以及不会遭受来自光线和温度因素干扰的优点。现有的大部分文献是基于单一数据域结合深度学习的方法对人体跌倒进行研究,然而单一数据域只利用雷达信号的局部信息而忽视了其他数据域中的信息,因此研究了雷达信号的不同数据表示域并加以融合,用于提高跌倒识别准确率。此外,现有大部分文献将雷达信号解析成光学图像,无法充分利用数据间的时序特征信息,于是将雷达信号解析成序列信号进行研究。本文主要的工作内容如下:(1)针对单一数据域存在信息表征不全的问题,提出了一种基于双域融合图和长短时记忆(Long and Short Term Memory,LSTM)网络的人体单向跌倒检测方法。该方法首先将距离-时间图和微多普勒图在通道处拼接形成双域融合图来加强数据域特征表示,接着将双域融合图进行7等分形成序列信号,最后使用LSTM网络提取时序特征并完成对跌倒的检测。采用公开的格拉斯哥大学人体活动数据集构建人体单向跌倒数据集,根据不同的输入图像和特征提取方式设计了4组对比实验,通过实验结果表明,和单一数据域的最佳效果相比,所提方法的跌倒识别准确率提高了1.03%,可达98.45%。(2)进一步研究了人体多向跌倒与其他人体活动的混淆情况,针对微多普勒图特征识别人体多向跌倒的局限性,提出一种基于LSTM网络融合微多普勒图特征和距离-多普勒图特征的人体多向跌倒检测方法。该方法将微多普勒图和距离-多普勒图按照切分策略形成序列信号,使用LSTM网络分别提取两种图像的时序特征并在输出处进行拼接融合从而完成对跌倒的检测。由5个实验对象通过采集不同方向的跌倒动作和6种复杂的人体活动构建了人体多向跌倒数据集,根据不同的输入图像和切分策略设计了9组对比实验,实验结果表明,相比于单一特征方法的最佳效果,所提方法在基于4+3等分的切分策略时跌倒识别准确率提高了2.59%,达93.97%。

关键词：调频连续波雷达人体跌倒检测双域融合特征融合长短时记忆网络

场域理论视角下高职校内生产性实训基地育人模式研究——以商贸类专业为例

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职业教育 2022年第4期21卷 76-82页

作者：董鸿安宁波职业技术学院

校内生产性实训基地是高职挖掘企业和学校双方资源和优势，实现课堂实践教学和企业生产经营一体化的重要场所。针对商贸类专业人才培养与现代商贸服务业需求脱节、培养精准度不够、校内实训基地育人和服务功能不足等问题，借鉴场域理论... 详细信息

校内生产性实训基地是高职挖掘企业和学校双方资源和优势，实现课堂实践教学和企业生产经营一体化的重要场所。针对商贸类专业人才培养与现代商贸服务业需求脱节、培养精准度不够、校内实训基地育人和服务功能不足等问题，借鉴场域理论，引企驻校，共建共管校内生产性实训基地。通过建立章程制度和创新运行机制完善基地的实体运营模式和资源共享模式，实现学校职业教育场域和企业生产场域的“双域融合”；通过职业岗位活动、创新创业活动和专业工作坊活动的“三轮联动”，使学生获得真实的岗位训练和职业体验，提升职业素养和专业技能，增强创新创业能力和社会适应能力，实现专业人才培养与企业需求无缝对接。

关键词：双域融合三轮联动校内生产性实训基地产教一体

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选煤厂内图像复原算法研究

选煤厂内图像复原算法研究

第30届全国煤矿自动化与信息化学术会议暨第11届中国煤...

作者：徐耀松刘翰林辽宁工程技术大学电气与控制工程学院

针对选煤厂内复杂环境下的图像易存在失真、整体偏暗、点光源区域明暗交接处存在光晕效应、边缘细节丢失等问题,提出一种基于双域融合与点光源补偿模型相结合的室内图像复原算法。该算法首先提出对图像进行分割,区分出明亮区域和非明亮... 详细信息

针对选煤厂内复杂环境下的图像易存在失真、整体偏暗、点光源区域明暗交接处存在光晕效应、边缘细节丢失等问题,提出一种基于双域融合与点光源补偿模型相结合的室内图像复原算法。该算法首先提出对图像进行分割,区分出明亮区域和非明亮区域,使用区间估计大气光值,利用伽马矫正方法调整图像亮度,粗算明亮区域的透射率后进行正则化求解,利用点光源补偿模型进行透射率融合和权重分析,使图像透射率具有自适应调节能力。黄玉川选煤厂工作环境中具有典型起尘,起雾等现象,以此应用背景为例,对所提出的算法进行实验分析,结果表明复原后图像在各项图像质量评价指标等方面均有明显提高,同时在减少图像明暗交接处光晕,细节保持和鲁棒性等方面均有显著提升。

关键词：双域融合光晕效应点光源补偿模型正则化伽马矫正大气散射模型

来源： cnki会议评论

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基于空频域融合的MRI重建方法研究

基于空频域融合的MRI重建方法研究

作者：舒柄林厦门大学

学位级别：硕士

近年来,磁共振成像MRI因其能提供较为充足的病理信息逐渐成为极其重要的医学影像分析工具。然而,由于当前磁共振检测仪的成像速度相对较慢,可能会影响最终的医学诊断,所以提高MRI的成像速度成为当前的研究热点。当前加快磁共振成像速度... 详细信息

近年来,磁共振成像MRI因其能提供较为充足的病理信息逐渐成为极其重要的医学影像分析工具。然而,由于当前磁共振检测仪的成像速度相对较慢,可能会影响最终的医学诊断,所以提高MRI的成像速度成为当前的研究热点。当前加快磁共振成像速度的方式主要分为两种:第一种是通过对核磁共振硬件进行改造的方式实现快速成像;第二种是直接减少K空间采样数据的方式,后期通过设计重建算法由部分K空间数据重建完整MR图像。其中,第二类方法不仅成本较第一类低廉而且可保证较高的成像质量。因此设计MRI重建算法成为当前MRI加速成像的研究热点,特别是随着近几年深度学习的飞速发展,基于深度学习的MRI重建算法备受关注,虽已取得一定的成效但还有不少挑战。本文针对当前MRI重建算法存在的不足展开,提出了基于空频域融合的MRI重建方法。主要创新点如下:首先,当前主流的基于深度学习的MRI重建方法中一般是使用实数卷积网络模型,其并不能有效提取复值特征。本文使用复数卷积网络来学习复值K空间更丰富的表示,提高MRI重建性能。其次,当前的MRI重建方法一般是将原始数据由K空间（即频域数据）变换到图像域（即空域数据）,再依据图像表示模型进行重建,并没有有效挖掘及利用K空间数据自身的有效信息。本文考虑到原始K空间数据的重要性,借助深度学习模型强大的非线性拟合能力,挖掘K空间数据的内在结构性。同时结合图像域重建过程,提出一个双域融合的深度级联网络,该模型能够自适应地挖掘K空间与图像域各自隐含的数据信息,达到彼此优势互补,提高MRI重建性能,为MRI重建提供新模式。本文在复数MR图像数据集上进行验证,实验表明使用复数卷积的重建模型其重建性能优于使用实数卷积的重建模型。本文的双域重建模型的重建性能与经典算法相比有较大的比较优势,且相对单域重建模型有了明显的提升。

关键词：磁共振成像加速成像复数卷积双域融合