摘要：为解决当前视觉显著性检测技术忽略图像的全局与局部特征的联系,使其对复杂图像的检测准确度不佳的问题,设计颜色空间转换图耦合Ripplet变换的视觉显著性检测算法。将图像转换到RGBYI空间,并计算R与G、B与Y分量的颜色差异;引入Ripplet变换,对图像进行分解,获取相应的变换系数;借助逆Ripplet变换,形成特征图;基于概率密度函数,联合特征图,计算全局显著图;利用逐像素相似度估算像素的信息熵,获取图像的局部显著图;通过组合局部与全局显著图,形成最终的显著图,完成目标检测。实验结果表明,与当前显著性检测技术相比,所提技术具有更好的检测效果,呈现出更为理想的接收机工作特性曲线。

摘要：确定事件发生的传感器节点位置是大多数无线传感网络应用场景中不可缺失的一部分。目前,在资源受限的无线传感网络中设计高精度定位算法仍是一个极具挑战性问题。为此,深入分析了DV-HOP算法中误差产生的原因,提出一种改进的DV-HOP算法。该算法为了降低计算所带来的固有误差,估算坐标时采用不直接对估算方程进行平方的方法;此外,为了进一步降低误差,采用了加权最小二乘法进行坐标估算;最后,采用理论分析的方法对算法进行了误差分析。仿真结果表明改进的算法与传统DV-HOP算法及文献[16-17]中的算法相比定位精度得到明显改善,分别提高了40%、28%和15%。

摘要：传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。

摘要：井冈蜜柚产业是吉安市六大富民产业之首和扶贫攻坚的首选产业。目前,该产业在生产阶段仍采用粗放型管理模式,为向精细化管理模式转型,急需建立信息化管理平台作为技术支撑。开发了一个基于Web的井冈蜜柚管理系统,实现了对果树的样区和样地管理、基础信息管理、健康信息管理和统计分析等核心功能。该系统采用了前后端分离的开发模式,前端和后端分别采用了主流的***框架和Spring Boot框架,持久层采用了MyBatis框架,数据库采用了MySQL。该系统具有较好的可操作性、安全性、可维护性和扩展性,已部署于腾讯云并在企业中测试使用。

摘要：大尺度、高分辨率数字地形数据应用需求的增长,给计算密集型的累积汇流等数字地形分析算法带来了新的挑战。针对CPU/GPU(Graphics Processing Unit)异构计算平台的特点,提出了一种基于OpenCL(Open Computing Language)的多流向累积汇流算法的并行化策略,具有更好的平台独立性和可移植性,简化了CPU/GPU异构平台下的并行应用程序设计。累积汇流并行算法包括时空独立型的流量分配和空间依赖型的累积入流两个过程,均定义为OpenCL内核并交由OpenCL设备并行执行,其中累积入流过程借助流量转移矩阵由递归式转换为迭代式来实现并行计算。与基于流量转移矩阵的并行汇流算法相比,尽管基于单元入度矩阵的并行汇流算法可以降低迭代过程中的计算冗余,但需要采用具有较大延迟的原子操作以及需要更多的迭代次数,在有限的GPU计算资源下,两种算法性能差异不明显。实验结果表明,并行累积汇流算法在NVIDIA GeForce GT 650M GPU上获得了较好的加速比,加速性能随格网尺度增加而有所增加,其中流量分配获得了约50～70倍的加速比,累积入流获得了10～20倍的加速比,展示了利用OpenCL在GPU等并行计算设备上进行大规模数字地形分析的潜在优势。

摘要：近年来,国家各级政府为支持大学生创业,陆续发布了较多政策信息,涉及融资、开业、创业培训和创业指导等方面,而如何高效管理这些信息并为大学生提供快速访问通道是急需解决的问题。本文设计和实现了一套创业资讯发布系统,该系统采用了主流的SSM整合框架、B/S结构模式、MVC设计模式和Spring Security安全框架。该系统具有较好的安全性、可操作性、可维护性和可扩展性,并已在高校投入使用。

摘要：为了培养学生在单片机课程学习中的实际动手能力与创新能力,本文探讨一种基于任务驱动的教学模式并将其运用到单片机原理的课程教学中。以任务为主线的教学变革促进单片机基础理论与实践的深度融合,探索了以任务驱动为主体的单片机原理课程教学模式变革。按照这种模式对教学内容、组织形式、实践教学等进行了教学设计和模式改革实践,激发了学生的学习兴趣,提升了学生的动手能力,教学效果得到了较为明显的提高。

摘要：充分利用计算机视觉和人工神经网络技术 ,建立了一个苹果综合外观品质检测与分级系统 ,实现了对苹果的正确分级 ,正确识别率可达 90 .8%。还借助于遗传算法对 BP网络进行设计 ,提高了其学习速度。

摘要：本文基于网络评论观点挖掘相关理论分析,对观点挖掘的实现过程进行设计和分析,以期通过网络评论观点的挖掘,了解网络用户行为与观点倾向,掌握网络用户观点表达规律。