【摘 要】
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随着多旋翼无人机引入输电线路巡检作业后,对巡线人员通过图像判断线路上设备是否有缺陷提出了新的挑战。为了帮助巡线人员做出准确决策,提高发现缺陷的能力,基于深度卷积神经网络,搭建了适用于无人机图像识别的输电线路缺陷识别网络模型。首先详细描述了输电线路缺陷识别图像数据库的建立过程,然后通过分析对比三个预训练前端网络的性能及多个参数对网络模型识别准确率的影响,得到基于Faster R-CNN的输电线路缺陷
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随着多旋翼无人机引入输电线路巡检作业后,对巡线人员通过图像判断线路上设备是否有缺陷提出了新的挑战。为了帮助巡线人员做出准确决策,提高发现缺陷的能力,基于深度卷积神经网络,搭建了适用于无人机图像识别的输电线路缺陷识别网络模型。首先详细描述了输电线路缺陷识别图像数据库的建立过程,然后通过分析对比三个预训练前端网络的性能及多个参数对网络模型识别准确率的影响,得到基于Faster R-CNN的输电线路缺陷最优识别网络模型。经过测试集验证,提出的缺陷识别网络模型的识别准确率达到了90%以上,单张图片耗时达到了
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针对当前《多媒体技术与应用》课程的教学中存在的重理论轻实践或重实践轻理论的现象,本文将OBE成果为导向的教育理念引入到该课程的教学过程中,以本专业学生的最终学习成果作为起点,对课程的教学过程进行了反向设计。通过引入OBE教育模式,学生可以更清晰地知道本课程的学习目的和要求,激发学生的积极性,从而有效改进教学质量和教学效果。
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随着我国高等教育事业的迅猛发展,学校占有、使用的固定资产规模急剧膨胀,其构成日趋复杂,管理难度越来越大。尤其是随着校际间的合作与交流,合并与调整,学校内部推行的后勤管理、财务、人事等分配各项改革的深化,对学校的固定资产管理工作不断提出新的、更高的要求。为了适应信息时代及教育事业发展的需要,本文以二维码信息识别技术,服务器端技术PHP+MySQl为基础,开发设计高校资产管理维修平台。
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