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融合创新创业理念的课程思政教育研究与实践——以大学计算机课程为例被引量：6: 2024年; 在“大众创业、万众创新”与“互联网+”背景下,大学生创新活动受到重视,但与专业课程的融合研究较少。该文探讨了在大学计算机课程中融合创新创业理念进行课程思政教育的重要意义,提出了重构教学目标、整合教学内容,并开展多角度教学效果评价的实施路径。这些措施旨在使大学计算机课程成功地融合创新创业和思政教育元素,以期有效地培养出既具备专业技能和创新思维,又具有高度社会责任感的人才。; 黎艳玲罗旭东李帼; 关键词：创新创业思政教育大学计算机教学改革

基于改进YOLOv4的果园柑橘检测方法研究被引量：9: 2021年; 水果的自动检测是自动采摘、果园喷药、采后分拣等农业应用中的关键技术。针对果园环境中柑橘目标小、噪声多、遮挡严重等问题,本文基于YOLOv4算法提出一种改进的适用于果园环境的柑橘快速识别方法。主要改进措施包括:一是在训练阶段利用Canopy算法和K-Means++算法自动选择先验框的数目和大小;二是在YOLOv4网络中每个不同尺度特征的输出层前增加一个调整层,并采用残差网络结构和密集连接网络相结合,同时修改回归框损失函数,以便检测复杂背景下的小柑橘;三是在保证不造成较大检测精度损失的前提下,对网络中不重要的通道和网络层进行剪枝。与目前常用的YOLOv4、MLKP和Cascade R-CNN等3种目标检测算法的对比实验结果表明,本文改进的YOLOv4算法对果园环境下不同生长期柑橘的检测平均准确率达96.04%,平均检测速度为每张图像0.06 s,均优于对比的3种主流目标检测算法。本文提出的方法可为自然条件下果园中柑橘的采摘、产量评估等应用提供技术和方法指导。; 陈文康陆声链陆声链李帼李帼陈明; 关键词：小目标检测卷积神经网络

基于改进GrabCut算法的黄瓜植株图像分割被引量：9: 2021年; 植物图像的自动分割是植物表型研究的热点问题,也是作物生长过程监测、病虫害识别等应用的核心技术之一。以黄瓜为对象,通过对图像中作物与背景特点的分析,选取EXG超绿分割和GrabCut算法进行试验研究;基于EXG超绿分割和GrabCut算法在黄瓜群体图像上的分割结果及这两种算法的优缺点,提出具有更高分割精度的改进算法。用室内室外不同生长时期的黄瓜植株图像进行试验,温室内图像和室外自然光照图像的平均分割精度分别达到96.56%和96.59%,均优于EXG超绿分割和GrabCut算法。同时表明,本文的改进算法适应性更强,具有较好的鲁棒性。; 李帼曹苏艳钱婷婷陆声链; 关键词：黄瓜植株图像分割

面向软件工程能力培养的Web技术与应用课程教学实践被引量：1: 2019年; Web技术相关课程是高校计算机专业的主要课程。在"互联网+"时代,培养合格且有创新能力的互联网专业人才不仅仅需要与时俱进地更新该类课程中Web技术的知识体系,同时也需要在课堂教学和实践中融入软件系统分析、项目文档撰写、编码测试、团队合作等软件工程实施关键能力的训练,提高学生的软件项目开发综合能力。; 陆声链李帼; 关键词：WEB技术教学改革项目化教学

基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化百香果检测方法被引量：3: 2024年; 在果园中,准确且快速的果实检测是水果产量预测和自动化采摘等农业智能化应用的关键任务之一。针对目前目标检测模型参数量和计算量大,难以满足嵌入式设备实时性要求的问题,本文提出一种基于改进YOLOv7-Tiny的轻量化检测方法,用于复杂果园环境中百香果的检测。首先,在主干网络中使用全维动态卷积(ODConv),提高主干网络的特征提取能力,使平均精度均值(mAP)提升2个百分点;其次,为了减少颈部网络的参数量和计算量,融合GhostNet网络和MobileOne网络,提出GMConv轻量化模块,使模型参数量下降约30%,计算量下降约20%,FPS提高约50 frame/s。在百香果数据集上的实验结果表明,与YOLOv7-Tiny相比,改进后算法的参数量和计算量分别下降32.1%和25.4%,mAP提升2.6个百分点。在降低计算量和参数量的前提下,改进后算法进一步提高了检测精度,有利于在嵌入式设备中部署。; 涂智荣凌海英李帼李帼钱婷婷陆声链; 关键词：目标检测百香果

实测数据驱动的小型植物三维重建研究被引量：2: 2017年; 以小型植物为对象,根据植物的形态结构特点,采用三维数字化技术获取植物主干和枝条的空间信息,重建植物枝干骨架拓扑结构模型;然后以植物器官的三维网格模型为模板,结合不同器官在植物上的生长规律,实现植物形态结构的精细三维重建.实验结果表明,该方法能较好地实现不同类型小型植物不同生长时期植株形态结构的多分辨率三维重建,用户可以根据需要调整三维模型的精细程度,从而为开展植物株型分析研究、植物品种展示及植物三维资源库开发等应用提供了简单、灵活的技术.; 陆声链李帼吴升; 关键词：植物形态建模三维重建

基于深度学习的二维单人姿态估计综述被引量：1: 2024年; 人体姿态估计是计算机视觉领域的一项关键技术,它通过检测人体关键点以识别人体姿态。随着深度学习的快速发展,其已成为人体姿态估计的主流技术并取得了显著进展。围绕单人姿态估计问题,从数据预处理、网络架构设计、监督学习方法以及后处理技术四个维度对基于深度学习的单人姿态估计研究进行回顾,同时探讨关键点表征的新方式及Transformer模型在该领域的应用,此外还介绍了常用的数据集和性能估计指标,深入讨论当前单人姿态估计领域的挑战和发展方向。; 苏妍妍邱志良李帼李帼陆声链; 关键词：计算机视觉

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李帼