高职院校市政工程技术专业教学探讨

结合市政工程技术专业课程体系的构成及高职学生的生源状况,对教学课程安排的重点进行了分析,并以提高学生职业能力为本的高职专业课程设置理念,对市政专业的课程安排及考试形式重点进行了探讨。     

面向互动电视的手势交互系统

针对用户与互动电视交互的需求,设计实现一种基于智能移动终端加速度传感器的手势交互系统。考虑到智能移动设备资源及计算能力有限的特点,采用简单高效的时域特征提取方法,对加速度信号进行平稳降噪、去冗余和归一化处理,并用SVM进行分类和识别。手势识别结果应用于基于Android平台的机顶盒原型系统,实现用户与电视的实时交互。实验结果表明该系统实现了电视常用手势的准确识别,识别率达到了96%,具有一定的实用价值。     

紫薯水溶性提取物以及紫薯酸奶对SHR血压的影响

以紫薯为原料,12周龄雄性原发性高血压大鼠(SHR)和正常Wistar大鼠为受试动物,研究紫薯水溶性提取物的降血压作用.用紫薯水溶性提取物以低、中、高3个剂量(0.12、0.6、1.2g/kg·bw)灌胃SHR大鼠和正常Wistar大鼠,观察对大鼠尾动脉收缩压(SBP)的影响.结果表明:单次灌胃8h内,低、中、高三个剂量对正常Wistar大鼠的血压无影响;三种剂量对SHR的血压有明显的降低作用,且中、高剂量作用效果较好.灌胃后,中剂量在2h时达到最低值,下降了27.25mmHg,高剂量在4h时下降了约33.00mmHg.连续灌胃三种剂量水溶性提取物可较长时间维持低水平SBP.用上述三种不同剂量制备紫薯酸奶,灌胃SHR大鼠.单次灌胃三种酸奶都有降血压作用,低剂量组在4h时达到最低值,下降了20.25mmHg,中剂量组在3h时达到最低值,下降了25.13mmHg,高剂量组在4h时达到最低值,下降了28.13mmHg,且连续灌胃紫薯酸奶可以在8h内维持较低的血压.     

猪油曲奇饼干货架期预测模型的建立

采用货架期加速试验方法和Arrhenius方程建立猪油曲奇饼干的货架期预测模型。以过氧化值为指标,在试验储藏条件下(25,35,45,55℃),猪油曲奇饼干的过氧化值随储藏时间的变化符合一级品质劣变动力学模型。研究了加速储藏条件下的样品检测重复次数、检测点数和检测时间间隔对货架期预测模型预测精度的影响。结果表明:测定点数对预测精度的影响最大,其次是测定重复次数,影响最小的是测定时间间隔。不同温度下的速率常数以及结合Arrhenius方程建立了猪油曲奇饼干的货架期预测模型,该模型对25℃下猪油曲奇饼干货架寿命具有较好的预测效果,预测误差为-2.74%,具有一定的应用价值。     

数字化测图在城镇地籍测量中的应用探讨

国民经济的快速发展,对土地的要求也越来越高,为了更好的促进经济发展,做好地籍测量的管理是非常重要的工作。在信息技术的发展中,数字化测图有效的推动了城镇地籍测量工作的开展,提高了我国地籍管理的水平。本文主要针对数字化测图在城镇地籍测量中的应用进行讨论与分析,促进数字化测图的大力推广。     

基于四元数时空卷积神经网络的人体行为识别

传统卷积神经网络(CNN)只适用于灰度图像或彩色图像分通道的特征提取,忽视了通道间的空间依赖性,破坏了真实环境的颜色特征,从而影响人体行为识别的准确率。为了解决上述问题,提出一种基于四元数时空卷积神经网络(QST-CNN)的人体行为识别方法。首先,采用码本算法预处理样本集所有图像,提取图像中人体运动的关键区域;然后将彩色图像的四元数矩阵形式作为网络的输入,并将CNN的空间卷积层扩展为四元数空间卷积层,将彩色图像的红、绿、蓝通道看作一个整体进行动作空间特征的提取,并在时间卷积层提取相邻帧的动态信息;最后,比较QST-CNN、灰度单通道CNN(Gray-CNN)和RGB 3通道CNN(3Channel-CNN)3种方法的识别率。实验结果表明,所提方法优于其他流行方法,在Weizmann和UCF sports数据集分别取得了85.34%和80.2%的识别率。     

一种自动、快速的Kinect标定方法

针对目前Kinect传感器人工标定方法误差大、速度慢等问题,提出一种自动、快速的Kinect传感器外参标定方法。首先,根据彩色图像提取的角点,生成彩色图像的角点集合;其次,为了实现角点点云的自动提取,对点云图像进行深度分割,提取棋盘格点云,采用三维哈夫(Hough)变换检测方法将棋盘格点云投影到深度图像的模板平面上,在深度图像模板中提取深度图像中的角点;然后,将深度图像中的角点映射到棋盘格点云中,形成角点点云;最后,将角点点云与彩色图像的角点集合进行配准,得到角点的3D空间坐标,进而计算出深度相机到彩色相机的姿态变换矩阵。实验结果表明,本文提出的算法在保证相机标定精度的前提下,将相机参数的计算时间从平均218ms降低到166ms,实现了自动、快速的Kinect相机标定。     

响应面法优化绿茶调味酱配方

对调味绿茶酱的配方进行研究,对超微绿茶粉、瓜尔豆胶和魔芋精粉的复配粉、有机酸、白砂糖的添加量进行了单因素实验,从感官和质构上对成品进行评价,并采用响应面分析法优化各参数比例,研制出具有绿茶风味的调味酱。结果表明:最佳配方为瓜尔豆胶和魔芋精粉的复配粉的添加量1.6%,绿茶粉的添加量0.4%,有机酸的添加量为0.15%,白砂糖的添加量为12%,制成的绿茶调味酱外观、组织形态、风味、色泽、口感的综合评分最高,为84.09分。