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朱德利
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- 所属机构:重庆师范大学
- 所在地区:重庆市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 杨德刚
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- 【目的】玉米雄穗在玉米生产及品种鉴别等方面具有重要的作用,其性状在一定程度上也和产量相关,自动监测玉米抽雄期能有效观察玉米生长状况,现阶段的玉米雄穗检测方法无法很好地完成实时检测任务,从而提出一种兼顾检测精度与检测速度的新检测模型。【方法】使用无人机在中国西南地区的玉米农田采集数据样本,对数据样本进行处理,共得到1000张有效数据,使用LabelImg软件标注出样本中雄穗的位置和大小。为使试验模拟出复杂环境下的玉米雄穗在不同气候与光照呈现出不同的特征,随机采用镜像对称、仿射变换、高斯加噪、对比度变化的方式对数据样本增强至11000张,以此制作数据集。选用检测精度高但参数量和计算量较大的YOLOv4作为检测的基准模型,为了减少模型参数量与计算量,更好地完成雄穗实时检测任务,新的检测模型使用轻量级神经网络GhostNet替换YOLOv4的主干特征提取网络,在加强特征提取网络中使用深度可分离卷积模块替代普通卷积模块,并将激活函数更换为稀疏性较强的ReLU6,从而有效地进行轻量化。【结果】轻量化后的新模型参数量为43.4 MB,计算量为3.55 GFLOPs,仅占原基准模型YOLOv4的1/5与1/8。将数据集按照9∶1的比例划分训练集与测试集进行实验,原基准模型YOLOv4的检测精度为94.72%,检测速度为37.86 f/s;Faster-RCNN的检测精度为77.18%,检测速度为10.82 f/s;CenterNet的检测精度为89.91%,检测速度为44.6 f/s;新模型在检测精度上达到了95.37%,检测速度上达到了47.55 f/s。【结论】综合对比各个模型的精度、检测速度、模型参数,新模型的各项指标都优于其他检测模型,所以新模型更适合部署在无人机平台上进行玉米雄穗的实时检测。
- 张晓勐朱德利余茂生
- 关键词：玉米雄穗无人机目标检测轻量化
- 基于能力层次的文献检索与利用课程实验教学方法实证研究
- 2021年
- 以能力层次为依据设计教学内容和开展教学活动的思路在文献检索与利用课程的教学研究中有一定的影响力。本文把文献检索与利用的知识点分为知源、知取、知用、资料管理4个模块,以检索能力层次为依据设计课程的教学内容,逐层次完成检索资源的认知、检索技巧和方法的掌握、检索结果的分析和利用等不同的教学任务。实证研究表明,基于能力层次的文检课实验教学方法在调动学生掌握文献检索的相关知识的主观能动性,促成主动学习方面效果较好。该方法对提升学生综合运用文献信息资源的能力方面能产生较好的作用。
- 朱德利
- 关键词：文献检索与利用教学模式实证研究
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- 朱德利
- 关键词：电子商务网站重构商务模型WEB2.0应用
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- 朱德利杨德刚
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- Web2．0是基于元数据评注信息发布方式的新型互联网。技术上,它用xml处理RSS／ATOM／RDF／FOAF等数据、用AJAx来综合web信息发布技术,并且使用开放的web应用API来开发web服务。这些并不具有革命性的技术特征却给信息传播思想带来了革命性的变化,web2．0将六度关系理论应用于信息传播、以微内容为信息传播的基础并在大众信息传播中着眼于用户个体。
- 朱德利
- 关键词：元数据信息传播WEB2.0
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- 在农业生产数字化和智慧化阶段,需实时、全面、准确地了解作物生长状态和农田环境,并根据相关信息做出相应的分析、反馈、决策。针对这一问题,借鉴工业数字孪生系统的概念,将作物实际生长与模拟生长的同步、作物实时状态与作物实时管理策略之间的交互系统概括为作物数字孪生系统。在梳理国内外研究现状的基础上,指出作物数字孪生系统包含数据获取与传输、模型构建、可视化交互等阶段;其关键技术包括传感器技术、图像分割技术、建模技术以及可视化技术等。同时指出该领域的研究可以从作物基础数据、系统模型能力、多方协同交互等方面进行。监测生长状态和环境响应的作物数字孪生系统的相关研究对农业生产的智慧化和数字化有较大的现实意义,从理论和应用层面也有较大的价值。
- 李炜朱德利王青王青
- 关键词：虚拟作物
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- 随着科技技术的发展,社会对人才的要求更加专业化、技术化。用传统的教学模式将高级Web开发相关的技能和知识传授给学生,使得理论知识和实际开发情况不能很好结合。以开源框架为导向的高级Web开发教学模式从教学方式、考核方法、课程安排和课堂活动等方面对其进行改进,以项目为驱动,更加注重交流和实践表明,这种教学模式使学生更加有兴趣,有更高的参与感,学习质量有极大提高,学生能将课堂理论知识充分运用到实际开发中去。
- 朱德利文瑞熊俊逸
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