摘要：面向人工智能专业培养需求,秉承紧扣理论课程内容、体现教学特色等原则,对计算机组成与嵌入式系统实验课程进行扩展改进。结合嵌入式系统中的并行卷积计算和图像处理中的形态学滤波相关内容,设计了基于Logisim仿真平台的形态学滤波并行计算电路设计实验。通过设计形态学滤波电路和测试用的图像案例,对比分析不同滤波操作的特性差异,学生既可以融会贯通各学科相关知识,又锻炼了系统设计能力,也为学习后续智能芯片等课程打下基础。

摘要：为了研究不同红外图像量化方法对目标检测网络性能影响的差异,将红外图像量化对深度学习目标检测网络性能影响的研究和分析设计成教学实验。实验内容涉及图像处理、模式识别、计算机视觉等多个专业课程。实验过程包括红外图像量化、网络模型训练、测试分析等多个环节,贯穿基于深度学习的高层视觉任务开发全流程。该实验紧跟学科前沿,促进学生科研能力和综合素质的培养。

摘要：为了提高动车检修效率和准确性,设计了一种基于多任务级联的动车裙板螺栓缺陷检测算法。首先结合螺栓缺陷特征的先验知识,在YOLOv3的基础上引入注意力机制,采用通道级拼接方式引入螺栓的边缘特征图,引导检测网络学习鲁棒的螺栓缺陷特征,检测螺栓是否缺失;然后对螺栓局部区域进行语义分割,获得防松标记线信息,并基于这些信息判断是否存在螺栓松动和标记线缺失等缺陷。实验结果表明,该检测算法显著提升了动车裙板螺栓缺陷的检测性能,与YOLOv3相比,平均准确率提升11.3%,平均召回率提升13.6%。