基于CNN和多尺度融合的驾驶员打电话行为检测

由于传统的驾驶员违规接听电话行为检测方法缺乏一套严谨的评判模型,难以满足现实中驾驶员违规接听电话的识别需要,因此如何建立一套合理有效的评判模型成为亟待解决的问题。针对目前评判模型的局限性,采用计算机视觉技术和深度学习模型相结合的方式对驾驶员违规接听电话行为进行科学评判。主要是通过提取的Haar-Like特征训练级联分类器捕获脸部特征,采用CNN模型和ROI技术提取手部特征,并利用YoloV3目标检测算法识别手机,依据特征间的空间位置关系来判断驾驶员是否存在违章接听电话行为。通过大量数据的实验测试,结果证明了该评判模型不仅能将精确度提高至96.28%,而且能实时检测到行车时违规接听电话行为并进行提醒,进而降低因违规接听电话发生交通事故的概率。     

“三步教学法”对提升软件工程双语课堂效果的作用

通过对软件工程专业人才培养形势的分析,提出针对软件专业实施"三步教学法"双语课堂教学改革,即以问题驱动为基础,通过让学生研读教材和强化技能训练,达到提高双语教学效果的目的。文章结合每个教学改革步骤,提出具体实施办法。     

基于图像融合的微表面快速三维重构算法研究*

在分析电子探针图像多样性与相关性特征的基础上,提出先应用提升小波进行快速图像融合,以提高图像信息量,然后根据微表面图像纹理相似性,抽取出高程数据,通过顶点数组方式快速重构三维立体场景。实验表明,此方法信息量大、操作简单、场景逼真,易形成交互场景,具有较好的实际应用价值。