实施班级常规精细化管理培养学生良好行为习惯

“天下难事,必做于易,天下大事,必作于细”,教育无小事,事事是要事。班主任工作是辛苦的、繁琐的。面对学生出现的问题,不良的行为习惯,如果没有不抛弃、不放弃的精神,没有持之以恒的韧性,没有用心做好事情的态度,班主任就不可能做好教书育人的本职工作。在班级管理中,我对学生的要求,     

基于Opencv的车牌识别研究与分析

通过OpenCV机器视觉库技术与Python开发平台对车牌识别进行了研究与分析,该车牌识别系统主要由图像预处理、车牌定位、字符分割与识别等部分组成,实验表明该系统具有良好的识别效果。     

通道注意力联合增强卷积U型网络的图像分割

为提升小目标图像分割性能,提出一种通道注意力联合增强卷积的改进U-Net网络。该网络以增强卷积模块丰富目标特征信息提取,结合通道注意力加强网络对目标特征的专注学习,从而更有效捕捉小目标对象的深层次特征。NIH数据集上的实验结果表明,提出网络在保证计算效率的同时,有效提升了Dice系数、召回率和精确率,能够更好地用于小目标图像分割。     

基于空间约束模糊聚类的活性污泥显微图像分割

针对活性污泥相差显微图像中絮体和丝状菌分布不均衡、絮体结构多样、存在大量细小丝状菌、图像对比度低,以及光晕、阴影等现象,提出了一种基于多尺度Retinex和空间约束模糊聚类的丝状菌分割算法和基于阈值、形态学操作的絮体分割算法。丝状菌分割算法对原始图像进行多尺度Retinex增强改善不同样本的光源强度,顶帽、底帽滤波增强絮体和丝状菌的对比度,采用边缘检测方法去除图像背景,考虑显微图像相邻像素空间的邻域信息采用空间约束模糊聚类法对增强后的图像进行聚类,结合像素面积和回旋半径形态学特性参数确定丝状菌目标和去除碎片;絮体分割算法利用灰度变换、图像反转以及开操作对絮体进行预处理,克服图像中的光晕和阴影,用阈值分割算法分割絮体,利用形态学操作对其进行后处理。实验结果表明,所提算法在图像分割准确率、精确率、Dice等指标上有明显提升。     

基于无人机激光点云的树障检测与砍伐树木数量估算

电力走廊的树木生长会对输电线路的安全运营造成巨大影响,精确检测出影响线路安全的树木并将其砍伐至关重要。因此,提出一种基于无人机激光点云的树障检测与砍伐树木数量估算方法。首先,对激光点云进行快速自动化处理,先后精确提取地面点、电力线点与植被点;其次,基于电力线点进行分段,并分析电力线与植被点的安全距离,进而确定树障区域的位置和范围;最后,对树障区域植被点云进行单木分割,并统计单木数量,最终实现砍伐树木数量的精准估算。研究结果表明,无人机激光点云可以实现输电通道树障的有效检测与砍伐树木数量的精确估算,总体树木砍伐数量估算精度可达92.3%,可为输电线路安全运营提供遥感技术支撑,也可为电网运维单位制订树木砍伐计划提供可靠依据。     

走出听课的误区

听课是学校教育教学的常规活动,也是校本教研的重要形式,更是青年教师提升自己教学水平的捷径之一。因此,现在许多学校都设有“课堂开放周”,甚至“课堂开放月”。希望通过课堂对校内及外界的广泛开放,提高教师的专业化素养,同时扩大学校的学术影响。有道是“外行看热闹,内行看门道”,那么对于校内教师,这些“行家里手”们之间的相互听课,一定都会收到预期的效果     

基于PCAW-UNet的田间杂草实时分割

深度学习已被广泛运用于图像分割领域,将其用于农业方面,能有效地将幼苗和杂草的位置准确定位,降低除草剂的使用,避免不必要的生产成本和环境污染.提出了一种基于UNet网络的实时分割方法,以UNet为主干网络,提取多尺度信息融合,在模型末端添加双注意力模块,考虑图像像素位置之间的依赖关系与不同通道间的信息联系,对RGB图像中...     

观美国高中教育有感

正前不久,笔者赴美国学习与考察培训。在美国,我们走访了5所大学、12所中学和几家教育管理机构。通过参观校园、听课走访、师生交流、专题辅导等,对美国的基础教育特别是高中有了较深刻的感性认知。一、美国高中课程的设置与特点一是人才培养目标以简驭繁,重在实用能力与社会素质的养成。美国联邦政府对于基础教育本无统一的标准与教材,也没有规定统一的人才培养目标和课程内容。但进入新世纪之后,美国     

一种新的模糊边缘检测算法

基于信息论中最大熵原理 ,提出了一种新的模糊边缘检测算法 .首先介绍了模糊概率、用条件概率与条件熵定义模糊划分熵的概念以及模糊划分的原理 .算法利用了自然划分以及梯度图像模糊划分的关系 ,在条件概率与模糊划分熵的基础上 ,通过最大模糊熵原则实现图像分割中最优阈值的自动提取 ,从而实现图像的边缘检测 .对不同测试图像的边缘检测结果进行比较 ,表明了该算法的有效性 .