能力培养为导向的实践课程改革与设计

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大学实践课程是培养学生创新、创业实践能力的重要环节,本文在新工科实验课程建设中,提出了以能力培养为导向的实践课程设计思路,旨在培养适应当今新技术、新产业、新模式快速变革时代的创新性工程科技人才。本文将传统的验证性实践课程调整为"目标设定、方案规划及实施"的设计型实验课程,强调学生在实践中的主体地位,遵循实践能力培养的规律,引导学生在实践中重参与、重思考、重实施、重过程。同时,将行业的最新发展、最新变革反映在实践教学课程中,增加了新型传感器及混合云人机协作数据处理平台,确保学生获取的知识和技术与快速发
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传统的遥感影像目标提取方法大多采用目视解译或基于像素信息进行处理,难以适用于高分辨率影像中的复杂场景。而现有的卷积神经网络语义分割模型,由于难以达到较高的精度会出现提取目标粘连的情况。针对该问题,本文对实例分割模型Mask R-CNN进行改进,提出了一种高效、准确的高分辨率遥感影像建筑物提取算法。首先,在Mask R-CNN原有的特征提取部分每个层级的特征图后再增加一层卷积操作,以降低上采样造成的
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针对点云配准过程中易产生错误对应点、收敛速度慢、配准时间长等问题,提出了一种基于内部形态描述子(ISS)及方向直方图描述子(SHOT)特征的点云配准算法。运用体素格网法下采样后,采用ISS算法提取特征点,并用SHOT对特征点进行描述,利用余弦相似度匹配对应点对,再采用RANSAC算法剔除错误对应点对,使得两片点云获得良好的初始位姿,最后采用点到平面的ICP算法进行精确配准。试验结果表明,与传统IC
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