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计算机视觉任务中,密集小目标的人数统计在人群行为分析、资源优化配置、现代安防等室内场景中具有重要的社会意义。现有的密集小目标统计方法存在着诸如目标相互遮挡造成的漏检、检测目标密集产生的错检以及目标小且人脸特征提取不足等问题。针对室内场景中密集小目标的漏检、错检以及特征不足等问题,提出一种基于YOLOv5框架的人数统计模型STO-YOLO。该方法首先在YOLOv5的主干网络加入针对密集小目标的检测模块以提升特征提取能力,然后在特征融合Neck网络中加入小目标检测模块来增强特征融合能力,从而改善远离监控的密集小目标的错检问题;其次引入OTA机制,将标签分配视作最优传输问题,同时结合上下文信息来减少模糊框的个数,从而有效减少目标遮挡产生的误差。在实际教学场景中自建数据集并验证所提方法。实验结果表明,与SOTA方法YOLOv5相比,STO-YOLO检测结果的precision和recall指标均得到了显著提升;相比最新的YOLOv8,recall和mAP等指标也得到了提升,充分验证了所提STO-YOLO方法的有效性。  相似文献   
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随着4G技术发展以及5G技术迅速兴起,网络通信技术已在移动终端得到深入应用,为移动学习带来新机遇,使移动学习成为移动互联网时代一种新型教育形式。移动学习不仅能够满足学习者随时随地进行学习需求,还能提高学生的学习兴趣和效率,成为未来不可或缺的学习模式之一。研究移动学习的挑战,并提出移动学习系统的框架。该系统包含五个模块,当学生登录进行身份验证时,可以选择录制的课程或加入实时课堂,并且采用各种互动学习方法,包括文本、视频和音频。设计一个具有用户友好界面的系统,在此基础上进行实验,以评估所提出系统的有效性。实验结果表明,该系统实现所提功能,并得到满意的结果,与现有移动学习应用相比,还可以支持点播在线学习、消息通知、学分信息查询、服务咨询等功能。  相似文献   
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随着新冠肺炎感染在全球范围内的持续发展以及局部地区的疫情反复,在线教育的学习模式得到进一步的深入推广和广泛应用。当前主流的在线教育模式主要通过专门的应用程序,如智慧树、雨课堂、云课堂以及腾讯会议等传统在线方式实现,目前还没有通过Web浏览器的B/S模式进行通信的免费、高质量的完整解决方案。研究当前在线学习系统中存在的依赖于专门App、学习模式单一、学习者之间互动性不足等问题,针对服务器上实现基于WebRTC的web-Skyclass系统。该系统通过不同的多媒体控制方式提供问答模式、论文答辩和课堂直播等多种实际场景的不同学习模式,为学习者提供文字、视频、音频的多种学习场景和互动方式。基于这些媒体控制设计了一个具有用户友好界面的系统,在此基础上进行实验以评估所提控制方式支持的系统的有效性和实用性。  相似文献   
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