基于深度学习的建筑物识别

针对随着城市化的快速发展,城市与城市间的辨识度越来越弱,城市地标的概念越来越热门这一现象,提出了一种基于深度学习的建筑物识别方法;使用改进的Faster R-CNN算法作为训练模型,首先,将需要识别的图片输入深度神经网络,提取出特征框图;然后,模型通过区域建议网络预测目标建筑物所在位置的区域建议,并将这些区域建议映射到特征框图上,RoI Pooling层将这些区域建议转换成固定大小的特征框图;最后使用非极大值抑制从预测边界框中移除相似的结果,得到预测边界框以及边框中目标建筑物的类别和概率;实验结果表明:在训练数据集充足的条件下,使用此方法对地标建筑物的识别率能达到90. 8%,通过与其他模型比较分析,该模型具有较好的识别效果。     

我国公安交通管理研究的总体态势与前沿问题——基于科学文献计量的可视化分析

为更加全面直观展示我国近30年来公安交通管理研究成果,为交通事务治理能力现代化建设提供知识支持,研究采用科学计量学和共词分析法,综合运用Cite Space、Bibexcel、Pajek软件绘制公安交通管理研究领域的科学知识图谱。研究结果发现我国公安交通管理研究呈现良好发展态势,演化趋势经历探索起步期、平稳发展期、快速增长期3个阶段,研究热点集中于交通安全管理、智能化建设、交通事故责任认定、交警执法专业化和规范化以及交管学科专业建设等方面,研究前沿则突显为智能交通、集成指挥、大数据、实战化以及交通信用体系等方面。     

以创新实践能力培养为导向的遥感教学实习模式探讨

针对遥感课程教学实习中存在理论知识与创新实践的教育发展不均衡现象,以培养掌握理论知识与具有创新实践能力的人才为目标,通过相关调查与分析,分析创新实践能力培养在遥感教学实习中的重要性,在人才培养体系建设理念、课程教材、教学方法与手段、实践教学等方面探讨了遥感科学与技术专业的教学改革,着重培养掌握并运用遥感科学与技术专业及其他相关专业的专业基础理论、知识和技能,融工程实践创新能力和科研能力为一体的的复合型专业人才。     

基于深度学习的多STBC盲识别算法

针对空时分组码(space-time block code, STBC)识别中多种编码类型难区分的问题, 提出了一种基于卷积神经网络的STBC盲识别算法。该算法首先将接收信号采用自相关函数的频域预处理, 输入到卷积神经网络中对信号特征进行提取, 全连接层对特征进行映射, 实现对6种STBC类型的识别。仿真实验结果表明, 在无信道和噪声等先验信息的条件下, 所提算法能够有效区分3种相似度高的STBC3码, 且将STBC可识别的编码类型由目前的4种扩充到6种, 识别准确率能达到96%。该方法的复杂度较低, 不需要利用大量样本数据, 实时性高, 具有较好的工程应用价值。     

基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法

研究一种基于MEMS传感器的助老型机构人体姿态识别方法,通过对老人的坐起、卧起、走路、上下楼梯五个动作识别,验证该识别方法的有效性.将7个传感器模块置于老人的腰部、大腿、胳膊等部位,采用坐标变换的方法,将采集到的相关部位四元数信息转化到腰部坐标系下,并组建标准矩阵,提取标准矩阵的均值、方差等特征值,通过基于阈值的两层识别算法快速判断动作类型,并采用支持向量机融合多种特征值作对比实验.实验表明,使用融合后的特征,平均识别率提高了18.4％.本研究完成了老人日常生活中五个动作的识别.     

基于行业特色高校应用型人才双创能力培养体系研究

具有鲜明办学特色的行业高校在服务行业和培养应用型人才中发挥了重要作用,高素质应用型人才培养是行业高校一贯坚持的目标,具体表现在系统思维能力、逻辑推理能力、技术研发能力、工程实践能力和创新协同能力的培养,而创新创业能力是支撑上述五种能力培养的关键.通过对当前双创能力培养存在问题的基础上进行分析,构建了基于行业特色高校应用型人才双创能力"一二三三四"培养体系,并提出了相关解决方案.该研究为行业高校应用型人才双创能力培养提供参考借鉴.     

普通高校生物师范生和教育硕士教学实践能力调查分析

采用问卷调查法,针对生物本科师范生及教育硕士的教学实践能力进行调查和分析,对生物本科生和生物学教育硕士在教育实习期间的教学能力、实验技能、专业知识等方面进行对比分析.根据研究结果提出了几点思考,以期为师范院校在生物专业师范生及教育硕士培养方面提供参考.