检索结果-南通市图书馆

智农监测——基于阿里云的植物生长环境监测系统设计

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

电脑知识与技术 2024年第12期20卷 87-89页

作者：张欣征刘晓东齐佳萌李梦源杜小杰河南城建学院计算机与数据科学学院河南平顶山467000

为响应国家农业信息化发展,文章采用物联网技术,基于阿里云平台,结合钉钉与微信小程序技术,设计并实现实植物生长环境数据可视化显示及预警,为促进高标准农田的建设提供数据与技术支撑,促进智慧农业快速发展。

关键词：智农监测 STM32 Wi-Fi 微信小程序阿里云

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

自动驾驶下的纯视觉BEV融合研究与应用

计算机应用文摘 2024年第14期40卷 107-108,111页

作者：赵园园曾亚涛河南城建学院计算机与数据科学学院河南平顶山467036

自动驾驶技术中的感知系统需要对车辆周围环境进行全面、精确的感知。基于摄像头的视觉感知具有成本低、信息量大、安装方便等优势,但存在视野受限、深度信息不足等问题。文章介绍了基于纯视觉数据的BEV(Bird̓s Eye View)融合方法和基... 详细信息

自动驾驶技术中的感知系统需要对车辆周围环境进行全面、精确的感知。基于摄像头的视觉感知具有成本低、信息量大、安装方便等优势,但存在视野受限、深度信息不足等问题。文章介绍了基于纯视觉数据的BEV(Bird̓s Eye View)融合方法和基于深度学习的BEV融合方法,将多个摄像头的数据映射到鸟瞰图中进行融合,可以有效克服摄像头视野受限的问题,从而获得车辆周围的全局视野,可为自动驾驶技术中的感知系统优化提供参考。

关键词：自动驾驶技术感知系统多目摄像头融合

新工科背景下计算机专业课程思政建设的实践及效果

维普期刊数据库评论

在线全文

维普期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

高教学刊 2024年第9期10卷 176-180页

作者：柳运昌郭力争郝伟吴孝丽河南城建学院计算机与数据科学学院河南平顶山467036

全面推进课程思政建设是落实立德树人根本任务的战略举措,是全面提高人才培养质量的重要任务。该文基于新工科背景下课程思政建设的要求,剖析计算机专业课程的顶层教学设计。首先明确计算机专业课程的教学目标,其次基于建构主义教学模... 详细信息

全面推进课程思政建设是落实立德树人根本任务的战略举措,是全面提高人才培养质量的重要任务。该文基于新工科背景下课程思政建设的要求,剖析计算机专业课程的顶层教学设计。首先明确计算机专业课程的教学目标,其次基于建构主义教学模式从教学方法角度分析实现教学目标的契合性,最后以云计算技术及应用课程为例,介绍采用隐性教育方式进行课程思政建设的实践及效果,并展望计算机专业课程的未来发展方向。

关键词：新工科课程思政建构主义计算机专业隐性教育

少水/DMSO反应体系制备聚丙烯腈动力学研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

化工新型材料 2024年

作者：赵亚奇王佳慧李佳慧苏文聚河南城建学院材料与化工学院

以过硫酸铵（APS）为引发剂，丙烯腈（AN）与衣康酸（IA）为聚合反应单体，采用少量水（不超过10%）和二甲基亚砜（DMSO）作为混合溶剂，进行均相溶液聚合制备聚丙烯腈（PAN）共聚物。研究了AN与IA共聚反应动力学规律，绘制了转化率-时... 详细信息

以过硫酸铵（APS）为引发剂，丙烯腈（AN）与衣康酸（IA）为聚合反应单体，采用少量水（不超过10%）和二甲基亚砜（DMSO）作为混合溶剂，进行均相溶液聚合制备聚丙烯腈（PAN）共聚物。研究了AN与IA共聚反应动力学规律，绘制了转化率-时间曲线，建立了聚合反应速率方程，探究了温度对聚合速率的影响。结果表明：随着引发剂浓度和总单体浓度升高，聚合反应转化率增加；随着共聚单体IA含量的增多，聚合反应转化率下降；随水含量的增多，转化率先升高后降低；随温度升高，聚合反应速率常数增大，计算得到反应活化能为127.61kJ/mol；该聚合反应速率方程为：Rp∝[APS]0.924[M]1.35。

关键词：聚丙烯腈均相溶液聚合动力学

长额负蝗和黄星蝗线粒体全基因组测定及蝗总科系统发生分析

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

昆虫学报 2024年第5期67卷 700-711页

作者：常会会刘玄增严可欣谢朝晖河南城建学院生命科学与工程学院平顶山467000 陕西师范大学生命科学学院西安710062

【目的】对长额负蝗Atractomorpha lata和黄星蝗Aularches miliaris的线粒体全基因组进行测定和分析,从线粒体基因组水平探讨蝗总科(Acridoidea)内部尤其是锥头蝗科(Pyrgomorphidae)和瘤锥蝗科(Chrotogonidae)之间的系统发生关系。【方... 详细信息

【目的】对长额负蝗Atractomorpha lata和黄星蝗Aularches miliaris的线粒体全基因组进行测定和分析,从线粒体基因组水平探讨蝗总科(Acridoidea)内部尤其是锥头蝗科(Pyrgomorphidae)和瘤锥蝗科(Chrotogonidae)之间的系统发生关系。【方法】基于Illumina HiSeq 2500测序平台测定长额负蝗和黄星蝗线粒体基因组序列,对线粒体基因组结构、碱基组成、蛋白质编码基因(protein-coding genes,PCGs)密码子使用频率(relative synonymous codon usage,RSCU)、tRNA二级结构等进行分析。以已知的蝗总科34个物种的线粒体基因组为内群,以蜢总科(Eumastacoidea)2个物种的线粒体基因组为外群,构建13 PCGs+2 rRNA基因序列联合数据集,并分别采用最大似然法(maximum likelihood,ML)和贝叶斯推断法(Bayesian inference,BI)构建蝗总科系统发生关系。【结果】长额负蝗和黄星蝗线粒体基因组全长分别为15561和15798 bp,均为闭合环状分子(GenBank登录号分别为OR544953和OR253923),均包含37个基因(13个PCGs、22个tRNA基因、2个rRNA基因)及1个控制区,且均存在KD基因重排现象(即trnK-trnD发生重排形成trnD-trnK),A+T含量分别为74.4%和75.8%,存在明显的AT偏好性,基因排序、碱基组成、氨基酸组成和RSCU均与锥头蝗科和瘤锥蝗科其他物种相似。22个tRNA基因中有21个均能形成三叶草结构,只有trnS AGN缺少DHU臂。ML和BI法构建的系统发生树具有相同的拓扑结构,癞蝗科(Pamphagidae)、斑腿蝗科(Catantopidae)、斑翅蝗科(Oedipodidae)、网翅蝗科(Arcypteridae)、槌角蝗科(Gomphoceridae)及剑角蝗科(Acrididae)聚为一支,且支持癞蝗科、斑翅蝗科和槌角蝗科的单系性;锥头蝗科和瘤锥蝗科物种聚为一支,并与蝗总科其他物种形成姐妹群关系;锥头蝗科负蝗亚科(Atractomorphinae)具有单系性,瘤锥蝗科因锥头蝗科物种的加入而不具有单系性。【结论】本研究首次对长额负蝗和黄星蝗线粒体全基因组进行了测定和分析,并从线粒体基因组水平构建了蝗总科系统发生树,结果支持锥头蝗科、癞蝗科、斑翅蝗科和槌角蝗科单系性。锥头蝗科和瘤锥蝗科具有较近的亲缘关系,两个科的物种相互嵌套形成一个分支,支持将中国蝗总科分类系统中的锥头蝗科和瘤锥蝗科合并为一个科的观点。

关键词：线粒体基因组系统发生蝗总科锥头蝗科瘤锥蝗科

基于SR-YOLOv8n-BCG的模糊花卉图像检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

河南农业科学 2024年第4期53卷 161-171页

作者：黄小龙陈中举许浩然李和平长江大学计算机科学学院湖北荆州434023

为满足复杂环境下对模糊花卉图像快速、精确的检测需求,提出了一种组合模型SR-YOLOv8n-BCG,该模型有效地综合了SRGAN(Super-resolution generative adversarial network)的图像重建能力和YOLOv8的目标检测能力,并针对网络结构进一步改进... 详细信息

为满足复杂环境下对模糊花卉图像快速、精确的检测需求,提出了一种组合模型SR-YOLOv8n-BCG,该模型有效地综合了SRGAN(Super-resolution generative adversarial network)的图像重建能力和YOLOv8的目标检测能力,并针对网络结构进一步改进,以提高准确率并实现轻量化。首先,SR-YOLOv8n-BCG利用SRGAN对模糊花卉图像进行超分辨处理,提高输入模型的图像质量。其次,在YOLOv8n特征提取网络中使用加权双向特征金字塔网络(Bidirectional feature pyramid network,BiFPN)替换PAN-FPN模块,以有效融合多尺度的花卉特征,并降低模型的体积。同时,引入坐标注意力机制(Coordinate attention,CA)以增强模型的特征提取能力。最后,利用Ghost卷积替换普通卷积,进一步提升检测精度并轻量化模型。结果表明,经过在自制的5类花卉数据集上的试验评估,相较于SR-YOLOv8n,SR-YOLOv8n-BCG模型在模型尺寸减小35.5%的情况下,平均精度均值提高1.2百分点,达到95.4%。表明提出的改进模型有效地提高了对模糊花卉图像检测的准确率,并实现了轻量化以适应低配的设备。

关键词：花卉图像检测 SRGAN YOLOv8 BiFPN 坐标注意力机制 Ghost卷积

维普期刊数据库博看期刊

应用多尺度融合策略和改进YOLOV5的道路病害无人机检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

地球信息科学学报 2024年第8期 1991-2007页

作者：程传祥金飞林雨准王淑香左溪冰李军杰苏凯阳信息工程大学河南城建学院平顶山学院

结合无人机和深度学习目标检测算法自动检测道路病害具有范围广、成本效益高等优势。然而，道路病害的形状和大小变化剧烈，很难完整检测它们。此外，受限于计算资源，通用的目标检测算法只适用于小尺寸影像（512像素×512像素或640像素... 详细信息

结合无人机和深度学习目标检测算法自动检测道路病害具有范围广、成本效益高等优势。然而，道路病害的形状和大小变化剧烈，很难完整检测它们。此外，受限于计算资源，通用的目标检测算法只适用于小尺寸影像（512像素×512像素或640像素×640像素），很难直接应用于大尺寸的无人机影像（5 472像素×3 648像素或7 952像素×5 304像素）。使用传统方法检测大尺寸影像中的多尺度目标会出现大尺寸目标切分、小尺寸目标漏检等问题。针对上述问题，本文提出了一种结合全局-局部多尺度融合策略和YOLOv5-RDD的创新解决方案。(1)构建了YOLOv5-RDD模型，在现有YOLOv5模型的基础上，设计多尺度C3(MSC3)模块和上下文特征金字塔网络（CFPN），增强了对多尺度目标的检测能力。(2)提出了一种全局-局部多尺度融合策略，利用下采样和切分手段获取大尺寸无人机影像的全局和局部信息，然后叠加全局和局部多尺度信息以获取整个大尺寸影像的多尺度信息，并采用中心非极大值抑制算法优化检测结果。(3)为验证所提方法的有效性，创建了一个专门用于无人机道路病害检测的UAV-RDD数据集。实验结果显示，与原始的YOLOv5模型相比，新模型YOLOv5-RDD在mAP上提升了5.8%，而全局-局部多尺度融合策略相比传统方法在mAP上提升了9.73%，充分证明了本文方法的有效性和优越性。

关键词：道路病害检测 YOLOv5 无人机影像目标检测大尺寸影像多尺度特征融合非极大值抑制

基于Resnet和FrFT的水下多目标定位

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

华中科技大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 127-134页

作者：刘树东马子枫王燕张艳天津城建大学计算机与信息工程学院天津300384

针对水下多目标定位精度依赖采样间隔的问题,提出了将深度残差网络(ResNet)和分数傅里叶变换(FrFT)相结合的多目标定位算法(MLRF).首先,建立水下多目标定位仿真模型;其次,使用ResNet训练了一种适合多目标定位的网络;然后,对回波进行FrF... 详细信息

针对水下多目标定位精度依赖采样间隔的问题,提出了将深度残差网络(ResNet)和分数傅里叶变换(FrFT)相结合的多目标定位算法(MLRF).首先,建立水下多目标定位仿真模型;其次,使用ResNet训练了一种适合多目标定位的网络;然后,对回波进行FrFT得到其频谱图,使用ResNet检测频谱峰值并计算目标个数;最后,设计了一个多目标定位算法来区分不同目标数据,并估计每个目标的位置和速度.通过仿真对比了信噪比(SNR)和锚节点数量对定位的影响.实验结果表明:MLRF算法的定位均方根误差随信噪比和锚节点数量的增加而减小,并在SNR为-5时均方误差在2 m以下.该方法受噪声影响较小,能够有效应对水下多目标定位问题,并有助于水下多目标跟踪的研究.

关键词：水下定位多目标定位分数傅里叶变换深度残差网络传感器

通道剪枝与知识蒸馏相结合的轻量化SAR目标检测

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

测绘学报 2024年第4期53卷 712-723页

作者：黄启灏靳国旺熊新王丽美李佳豪信息工程大学地理空间信息学院河南郑州450001 河南城建学院测绘与城市空间信息学院河南平顶山467000

轻量化SAR目标检测方法对快速检测SAR影像中的地物目标具有重要意义。针对轻量化检测方法精度不高的问题,设计了一种通道剪枝与知识蒸馏相结合的轻量化SAR目标检测方法。该方法通过对复杂网络中批归一化层的缩放因子γ进行稀疏化训练,... 详细信息

轻量化SAR目标检测方法对快速检测SAR影像中的地物目标具有重要意义。针对轻量化检测方法精度不高的问题,设计了一种通道剪枝与知识蒸馏相结合的轻量化SAR目标检测方法。该方法通过对复杂网络中批归一化层的缩放因子γ进行稀疏化训练,判别对应特征通道的重要程度,进而裁剪次要通道,并在微调训练后将其作为教师网络,构造知识蒸馏框架指导轻量模型训练,提高轻量模型的检测精度。采用YOLOv5-6.1算法搭建了检测框架,并在重组的MSAR和SSDD多类目标数据集上进行了训练和检测试验,结果表明该方法能够在保持模型体积仅3.73 MB的轻量化条件下,提升SAR目标检测精度,验证了本文方法的有效性。

关键词： SAR 目标检测轻量化通道剪枝知识蒸馏