以解决复杂工程问题能力为导向的电子信息类实践育人模式 被引量：26

1

作者 朱正伟 储开斌 +1 位作者 焦竹青 徐守坤 《实验技术与管理》 CAS 北大核心 2019年第7期1-4,共4页

针对社会对高素质电子信息类人才的需求,在教学框架、教学平台、教学机制和教学模式上进行了整体设计;构建了以提高学生解决复杂工程问题能力为目标导向的教学实践、工程实践、创新实践和企业实践协同互补的实践育人模式,打破了学校与... 针对社会对高素质电子信息类人才的需求,在教学框架、教学平台、教学机制和教学模式上进行了整体设计;构建了以提高学生解决复杂工程问题能力为目标导向的教学实践、工程实践、创新实践和企业实践协同互补的实践育人模式,打破了学校与企业之间的地理界限,加强了知识融合与自我构建,提高了学生的动手实践能力、工程设计能力、科研创新能力和企业实践能力,为培养高层次、多样化、创造性的电子信息类人才进行了有益尝试。 展开更多

关键词 电子信息 复杂工程问题 实践育人模式 协同互补

在线阅读 下载PDF 职称材料

浅谈大学生健全人格塑造的意义与途径 被引量：1

2

作者 储志新 韩福东 《教育与职业》 北大核心 2015年第30期49-51,共3页

健全的人格对大学生具有十分重要的意义。文章就大学生人格塑造的机制和具体途径进行了探讨,旨在促进大学生健全人格的培养。

关键词 大学生 健全人格 塑造 意义 途径

在线阅读 下载PDF 职称材料

结合双随机相位加密和四元数格拉斯曼平均网络的彩色人脸隐私保护识别 被引量：5

3

作者 徐子涵 邵珠宏 +3 位作者 尚媛园 陈滨 毕卉 向文涛 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期116-125,共10页

为保护彩色人脸图像的隐私并提高识别准确率,提出一种结合双随机相位加密和四元数格拉斯曼平均网络的彩色人脸隐私保护识别算法.首先将彩色人脸图像的颜色分量编码为纯四元数矩阵,使用双随机相位加密和四元数Gyrator变换进行加密.为了... 为保护彩色人脸图像的隐私并提高识别准确率,提出一种结合双随机相位加密和四元数格拉斯曼平均网络的彩色人脸隐私保护识别算法.首先将彩色人脸图像的颜色分量编码为纯四元数矩阵,使用双随机相位加密和四元数Gyrator变换进行加密.为了隐藏原始彩色人脸图像的内容,通过随机二值幅度掩模选取部分密文进行解密,得到不可见的人脸图像,然后使用四元数格拉斯曼平均网络提取人脸的特征向量和线性支持向量机进行识别.当人脸特征模板泄露时,可以重新生成随机二值幅度矩阵并构建新的特征模板替换原始的特征模板,满足可撤销性,从而保证原始人脸图像的安全性.在Aberdeen, Georgia Tech, Visible Light和YouTube Makeup 4个数据集上与当前3种人脸隐私保护识别算法进行比较,实验结果表明该算法能够有效地提高识别率,而且对数据集的变化具有较好的鲁棒性. 展开更多

关键词 可撤销人脸识别 双随机相位加密 四元数Gyrator变换 四元数格拉斯曼平均网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于改进Faster RCNN的安全帽佩戴检测研究 被引量：75

4

作者 徐守坤 王雅如 +3 位作者 顾玉宛 李宁 庄丽华 石林 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期901-905,共5页

针对已有安全帽佩戴检测算法对部分遮挡、尺寸不一和小目标存在检测难度大、准确率低的问题,提出了基于改进的Faster RCNN和多部件结合的安全帽佩戴检测方法。在原始Faster RCNN上运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目... 针对已有安全帽佩戴检测算法对部分遮挡、尺寸不一和小目标存在检测难度大、准确率低的问题,提出了基于改进的Faster RCNN和多部件结合的安全帽佩戴检测方法。在原始Faster RCNN上运用多尺度训练和增加锚点数量增强网络检测不同尺寸目标的鲁棒性,并引入防止正负样本不均衡的在线困难样本挖掘策略,然后对检测出的佩戴安全帽工人和安全帽等采用多部件结合方法剔除误检目标。实验表明,相比于原始Faster RCNN,检测准确率提高了7%,对环境的适应性更强。 展开更多

关键词 安全帽佩戴检测 FASTER RCNN 多尺度训练 在线困难样本挖掘 多部件结合

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于AlexNet的小样本水面漂浮物识别 被引量：23

5

作者 李宁 王雨萱 +1 位作者 徐守坤 石林 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第2期245-251,共7页

针对水面漂浮物识别中图像数据量少、噪声影响多,导致识别精度低的问题,采用一种基于深度学习的小样本水面漂浮物识别方法进行水面常见污染物塑料袋与塑料瓶的识别。采用现有大型数据集中的普通塑料袋与塑料瓶图像构建并训练卷积神经网... 针对水面漂浮物识别中图像数据量少、噪声影响多,导致识别精度低的问题,采用一种基于深度学习的小样本水面漂浮物识别方法进行水面常见污染物塑料袋与塑料瓶的识别。采用现有大型数据集中的普通塑料袋与塑料瓶图像构建并训练卷积神经网络模型AlexNet;采用梯度下降法对模型进行微调,并用融合的光照矫正法处理待识别图像;将网络识别结果与传统的HOG特征提取方法进行比较。实验结果表明,该方法相较于传统的提取特征方法,对于水面漂浮物的识别率提高近15%。 展开更多

关键词 漂浮物图像 小样本 深度学习 AlexNet 光照矫正

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于HOG-CSLBP及YOLOv2的行人检测 被引量：6

6

作者 徐守坤 邱亮 +1 位作者 李宁 石林 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第10期2964-2968,共5页

使用传统的YOLOv2网络训练出来的行人检测模型在背景简单以及行人遮掩不严重的情况下,检测效果良好,但是当背景复杂以及行人遮掩严重的时候,检测效果较差。针对此问题,在YOLOv2网络中添加HOG-CSLBP特征提取层,根据维度聚类方法对INRIA... 使用传统的YOLOv2网络训练出来的行人检测模型在背景简单以及行人遮掩不严重的情况下,检测效果良好,但是当背景复杂以及行人遮掩严重的时候,检测效果较差。针对此问题,在YOLOv2网络中添加HOG-CSLBP特征提取层,根据维度聚类方法对INRIA数据集目标聚类分析的结果调整YOLOv2网络的先验框个数与维度值。实验结果表明,在误检率为0.1时该算法的漏检率为9.13%,与传统的YOLOv2网络相比漏检率降低了5.27%,说明此方法有效可行。 展开更多

关键词 YOLOv2网络 HOG-CSLBP特征 维度聚类 先验框 漏检率

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多传感器融合的动态手势识别研究分析 被引量：6

7

作者 马正华 李雷 +2 位作者 乔玉涛 戎海龙 曹海婷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第17期153-159,共7页

研究利用三类传感器(表面肌电仪、陀螺仪和加速度计)信号的特点进行信息融合,提高可识别动态手势动作的种类和准确率。将动态手势动作分解为手形、手势朝向和运动轨迹三个要素,分别使用表面肌电信号(s EMG)、陀螺仪信号(GYRO)和加速度信... 研究利用三类传感器(表面肌电仪、陀螺仪和加速度计)信号的特点进行信息融合,提高可识别动态手势动作的种类和准确率。将动态手势动作分解为手形、手势朝向和运动轨迹三个要素,分别使用表面肌电信号(s EMG)、陀螺仪信号(GYRO)和加速度信号(ACC)进行表征,利用多流HMMs进行动态手势动作的模式识别。对包含有5个运动轨迹和6个静态手形的识别实验结果表明,该方法可以有效地从连续信号中识别动态手势,三类传感器组合使用获得的全局平均识别率达到92%以上,明显高于任意两个传感器组合和仅采用单个传感器获得的平均识别率。实验表明该方法是一种有效的动态手势识别方法,并且相较于传统的动态手势识别的方法更具有优势。 展开更多

关键词 手势识别 表面肌电信号(sEMG) 加速度信号(ACC) 陀螺仪信号(GYRO) 多流隐马尔可夫模型(MHMMs)

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于LDA的表面肌电信号分类研究 被引量：7

8

作者 马正华 乔玉涛 +1 位作者 李雷 戎海龙 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2016年第11期2321-2327,共7页

研究了一种基于LDA分类器的模式识别方法,比较了五种特征参数组合方式,分析了无关联线性判别分析ULDA和PCA两种降维方法,通道数量和窗口长度对肌电信号分类的影响,最后应用LDA分类器对降维后的数据进行分类。实验结果表明:均方根和四阶A... 研究了一种基于LDA分类器的模式识别方法,比较了五种特征参数组合方式,分析了无关联线性判别分析ULDA和PCA两种降维方法,通道数量和窗口长度对肌电信号分类的影响,最后应用LDA分类器对降维后的数据进行分类。实验结果表明:均方根和四阶AR系数两种特征组合在4通道和8通道下的准确率分别可以达到90%和96%,增加通道数量或特征数量可以进一步提高准确率;通过ULDA将特征矢量的维数降低到6维时,仍可以保证较高的准确率;6种手势的识别率超过了94%,其中4种手超过了97%,分类出错的窗口主要集中在过渡阶段。 展开更多

关键词 表面肌电 无关联线性判别分析 线性判别式分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型 被引量：4

9

作者 徐守坤 吉晨晨 +1 位作者 倪楚涵 李宁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第6期256-265,共10页

为解决施工场景中缺少空间关系图像描述的问题,提出一种融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型。采用YOLOv3网络进行目标检测,以TransE算法为基础在传统对象检测模型中加入特征提取层形成关系检测模型,结合对象坐标框信息得到对象... 为解决施工场景中缺少空间关系图像描述的问题,提出一种融合施工场景及空间关系的图像描述生成模型。采用YOLOv3网络进行目标检测,以TransE算法为基础在传统对象检测模型中加入特征提取层形成关系检测模型,结合对象坐标框信息得到对象之间的关系,并采用基于规则和模板的方法生成图像描述。实验结果表明,与m-RNN、NIC、Soft-Attention等模型相比,该模型能生成更准确的空间关系图像描述。 展开更多

关键词 YOLOv3网络 施工场景 空间关系 图像描述 关系检测模型

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于SEF-GHEI及协同表示的步态识别研究 被引量：2

10

作者 徐守坤 邱亮 +1 位作者 石林 李宁 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第6期1917-1920,共4页

将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的... 将协同表示方法应用于步态识别中可以解决稀疏表示方法计算耗时的问题,但提取步态特征采用的GEI算法没有考虑步态内部轮廓边界信息,导致识别率不高。针对此问题,提出使用融合Hog和GEI算法的方法提取步态特征,在此基础上使用协同表示的方法训练,再通过计算测试样本的最小重构误差进行分类。实验结果表明,该方法在单一视角下步态识别准确率平均提高了1.315%,以及跨视角下步态识别准确率平均提高了6.51%,说明该方法是可行的。 展开更多

关键词 稀疏表示 协同表示 GEI算法 Hog算法

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于均匀测度的水面目标分割 被引量：2

11

作者 徐守坤 王雨萱 +1 位作者 李宁 石林 《计算机工程与设计》 北大核心 2019年第7期1996-2001,共6页

为更好地分割出水面漂浮物区域,利用水面图像背景比较均匀的特点,在一维Otsu法的基础上结合均匀性测度函数实现自适应阈值的选择,提出基于均匀性测度函数的阈值分割法,采用基于GT图像的分割算法性能评价方法进行分割结果对比。实验结果... 为更好地分割出水面漂浮物区域,利用水面图像背景比较均匀的特点,在一维Otsu法的基础上结合均匀性测度函数实现自适应阈值的选择,提出基于均匀性测度函数的阈值分割法,采用基于GT图像的分割算法性能评价方法进行分割结果对比。实验结果表明,在背景相对均匀的水面图像中,该方法比传统的一维Otsu法具有更好的分割效果。 展开更多

关键词 水面图像 一维Otsu法 均匀性测度 阈值分割 自适应

在线阅读 下载PDF 职称材料

智能车运动轨迹跟踪算法的研究 被引量：10

12

作者 储开斌 郭俊俊 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期131-137,共7页

针对智能车运动过程中轨迹跟踪精度差的问题,提出了一种基于反演控制算法的智能车运动轨迹跟踪算法。首先,建立智能车的运动学模型;误差模型和动态模型。然后,根据反演控制算法,设计出合理的分部虚拟控制量,并结合李雅普诺夫稳定性分析... 针对智能车运动过程中轨迹跟踪精度差的问题,提出了一种基于反演控制算法的智能车运动轨迹跟踪算法。首先,建立智能车的运动学模型;误差模型和动态模型。然后,根据反演控制算法,设计出合理的分部虚拟控制量,并结合李雅普诺夫稳定性分析,设计智能车运轨迹跟踪控制律;最后,在Simulink上进行智能车轨迹跟踪控制的仿真实验。实验结果表明,设计的智能车运动轨迹跟踪算法相比于迭代学习算法或者李雅普诺夫直接法,具有更好的实时性且跟踪精度好,且满足不同车速环境下智能车稳定性的需求。 展开更多

关键词 智能车 轨迹跟踪 反演控制算法 分部虚拟控制量

在线阅读 下载PDF 职称材料

工科高校教师实践创新能力培养研究 被引量：11

13

作者 王永利 龚方红 《教育与职业》 北大核心 2011年第12期55-57,共3页

教师是实施教育的主体,其能力与素质是培养学生实践创新能力的关键。工科高校应充分了解当前教师队伍实践创新能力的现状,以产学研合作教育为重点,外引内培,强化体制机制的保障作用,完善教师评价体系,不断增强教师的实践创新能力。

关键词 工科高校 教师 实践创新能力

在线阅读 下载PDF 职称材料

SUSAN算子和Hough变换在杨梅果实识别中的应用 被引量：7

14

作者 徐黎明 吕继东 《中国农机化学报》 2015年第6期216-220,共5页

研究自然场景下成熟杨梅的识别技术。根据杨梅果实的特点,在RGB模式下,选用R-G颜色特征用最大类间方差阈值分割法Otsu对图像进行分割去除复杂背景;再利用SUSAN算子不需要梯度计算的特点,自适应选取阀值进行边缘检测;然后通过Hough来实... 研究自然场景下成熟杨梅的识别技术。根据杨梅果实的特点,在RGB模式下,选用R-G颜色特征用最大类间方差阈值分割法Otsu对图像进行分割去除复杂背景;再利用SUSAN算子不需要梯度计算的特点,自适应选取阀值进行边缘检测;然后通过Hough来实现杨梅果实的识别;最后通过实验结果验证本文方法的有效性。 展开更多

关键词 杨梅 R-G颜色特征 SUSAN HOUGH 果实识别

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于Sentence-Rank的图像句子标注 被引量：1

15

作者 徐守坤 徐坚 +2 位作者 李宁 周佳 刘楚秋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期121-127,共7页

传统的图像语义句子标注是利用句子模板完成对图像内容描述,但其标注句子很难做到符合语言逻辑。针对这一问题,提出基于统计思想从语料库中选出一条最优的句子来描述图像内容,设计以N-gram算法为主要思想的Sentence-Rank算法生成标注句... 传统的图像语义句子标注是利用句子模板完成对图像内容描述,但其标注句子很难做到符合语言逻辑。针对这一问题,提出基于统计思想从语料库中选出一条最优的句子来描述图像内容,设计以N-gram算法为主要思想的Sentence-Rank算法生成标注句子。首先执行机器视觉特征学习,选择标注性能最好的HSV-LBP-HOG融合特征完成图像分类,获得图像标注关键词。然后,利用字符串匹配算法从语料库中列出包含所有标注关键词的句子,并将得到的句子通过Sentence-Rank算法进行价值排序,选取评分最高的句子描述图像。实验结果表明,该方法得到的标注句子具有较低的困惑度,较好地解决了句子的语言逻辑问题。 展开更多

关键词 机器学习 自然语言处理 特征融合 Sentence-Rank N-GRAM

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于姿态估计的安全帽佩戴检测方法研究 被引量：20

16

作者 王雨生 顾玉宛 +3 位作者 封晓晨 符心宇 庄丽华 徐守坤 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2021年第3期937-940,945,共5页

针对现有安全帽佩戴检测方法在施工人员复杂姿态下检测难度大、精度不高的问题,提出一种基于姿态估计的安全帽佩戴检测方法。该方法在OpenPose姿态估计模型中引入残差网络优化特征提取,获得施工人员的骨骼点信息,并提出三点定位法,通过... 针对现有安全帽佩戴检测方法在施工人员复杂姿态下检测难度大、精度不高的问题,提出一种基于姿态估计的安全帽佩戴检测方法。该方法在OpenPose姿态估计模型中引入残差网络优化特征提取,获得施工人员的骨骼点信息,并提出三点定位法,通过骨骼点位置信息确定头部区域以缩小检测范围。使用RetinaNet检测头部区域安全帽的佩戴情况,以解决安全帽与施工背景之间类极不平衡的问题。实验表明,该方法在检测精度上较其他方法有明显提高,并且对环境的适应性更强。 展开更多

关键词 目标检测 安全帽识别 姿态估计 三点定位 RetinaNet

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于卷积胶囊网络的油套管变形程度评估方法 被引量：2

17

作者 施佳椰 王章权 +2 位作者 徐菲 刘半藤 周莹 《腐蚀与防护》 CAS 北大核心 2022年第7期102-108,共7页

针对当前油气田管道电磁检测中存在的管道形变量化方法单一、精度不足的问题,引入深度学习的思路,提出一种基于卷积胶囊网络的油套管变形程度估计方法,通过设计多个卷积层对不同探头涡流信号进行特征提取;设计胶囊网络的输出层,构建基... 针对当前油气田管道电磁检测中存在的管道形变量化方法单一、精度不足的问题,引入深度学习的思路,提出一种基于卷积胶囊网络的油套管变形程度估计方法,通过设计多个卷积层对不同探头涡流信号进行特征提取;设计胶囊网络的输出层,构建基于模长的约束函数,对最小臂值进行量化,实现对油套管形变程度的估计。本方法考虑了不同类型探头信息之间的联系,并构建量化模型,以提高模型非线性映射能力,适用于多个探头同时检测的设备。通过对实际井下管道的脉冲涡流检测数据进行验证,相比于常见的深度学习方法,本方法具有更好的量化精度。 展开更多

关键词 油套管形变量化 脉冲涡流检测 卷积网络 胶囊网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

“电脑120”在特色本科实践教学活动中的探索 被引量：1

18

作者 何可人 王永利 许淮 《教育与职业》 北大核心 2011年第30期154-155,共2页

"自考助学"的特色本科教育是为适应教育改革和经济发展对多层次人才的需要,加快应用型人才培养步伐而设立的新型办学形式。文章阐述了"电脑120"在特色本科教学活动中的有益尝试,希望切实提高大学生的实践创新能力,... "自考助学"的特色本科教育是为适应教育改革和经济发展对多层次人才的需要,加快应用型人才培养步伐而设立的新型办学形式。文章阐述了"电脑120"在特色本科教学活动中的有益尝试,希望切实提高大学生的实践创新能力,顺应时代与社会的发展需求。 展开更多

关键词 电脑120 课外科技活动 素质教育

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种改进的Faster R-CNN对小尺度车辆检测研究 被引量：1

19

作者 张御宇 杨彪 邓林红 《现代电子技术》 北大核心 2019年第11期98-103,共6页

针对传统Faster R-CNN算法对小尺度车辆检测效果不佳的问题,提出一种改进型网络进行车辆检测的方法。首先,通过改进经典全卷积网络和区域建议网络的结构,增强低层特征与高层特征之间的信息传递;其次,增加更小尺度的锚,从而改善Faster R-... 针对传统Faster R-CNN算法对小尺度车辆检测效果不佳的问题,提出一种改进型网络进行车辆检测的方法。首先,通过改进经典全卷积网络和区域建议网络的结构,增强低层特征与高层特征之间的信息传递;其次,增加更小尺度的锚,从而改善Faster R-CNN对小目标的检测能力;最后,增加锚选择策略,通过平衡锚数量的差异,缓解区域建议网络生成的正负锚数量不平衡问题。文中实验分别在VOC2007、Kitti、真实数据集上对所提方法和传统Faster R-CNN算法进行比较,检测准确率分别提高了9%,8.1%,8.9%。 展开更多

关键词 FASTER R-CNN 小尺度车辆检测 全卷积网络 区域建议网络 锚选择 平衡锚数量

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于深度卷积生成对抗网络和拓展近邻重排序的行人重识别 被引量：28

20

作者 戴臣超 王洪元 +1 位作者 倪彤光 陈首兵 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2019年第8期1632-1641,共10页

行人重识别任务旨在识别不相交摄像头视图下的相同行人.这项任务极具挑战性,尤其是当数据集中每个行人仅仅有几张图片时.针对行人重识别数据集中行人图片数量不足的问题,提出一个从原始数据集中生成额外训练数据的方法.在这项工作之中存... 行人重识别任务旨在识别不相交摄像头视图下的相同行人.这项任务极具挑战性,尤其是当数据集中每个行人仅仅有几张图片时.针对行人重识别数据集中行人图片数量不足的问题,提出一个从原始数据集中生成额外训练数据的方法.在这项工作之中存在2个挑战:1)如何从原始数据集之中获取更多的训练数据;2)如何处理这些新生成的训练数据.使用深度卷积生成对抗网络来生成额外的无标签行人图片,并采用标签平滑正则化来处理这些新生成的无标签行人图片.为了进一步提升行人重识别准确度,提出了一种新的无监督重排序框架.此框架既不需要为每组图像对重新计算新的排序列表,也不需要任何人工交互或标签信息.在Market-1501,CUHK03和DukeMTMC-reID数据集上的实验验证了所提方法的有效性. 展开更多

关键词 行人重识别 深度卷积生成对抗网络 重排序 标签平滑正则化 无监督

在线阅读 下载PDF 职称材料