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探究式学习是以学生自主探究为主的一种积极的学习过程,借助它可以构建以"学生为中心"的学习模式。面向高等工程教育学生专业能力与工程素养的培养,根据工程技术领域知识建构、技术积累和能力培养的一般规律,提出一种以实验与项目为主要形式的多层级探究式学习模式,并在《计算机网络》课程教学中给出具体实施范例。 相似文献
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为分析商业区人群流动情况,或避免人群踩踏等公共事件的发生,通常采用人群计数方法统计监控图像中的人数信息,从而达到提前预警的效果。受目标遮挡、背景干扰、多尺度变化等因素的影响,现有的人群计数方法在统计人数信息的过程中存在误算或漏算的问题,导致准确率降低。提出一种基于注意力机制与上下文密度图融合的人群计数网络CADMFNet。以VGG16的部分卷积层作为前端网络,通过引入上采样融合模块对输入的特征图进行上下文特征融合,将不同膨胀率的膨胀卷积作为后端网络,生成高质量的中间密度图。在此基础上,采用上下文注意力模块融合不同层级的中间密度图,获得精细的人群密度图。实验结果表明,该网络在Mall数据集上的平均绝对误差和均方根误差分别为1.31和1.59,相比CSRNet、MCNN等网络,能够有效提高计数的准确度,并且具有较优的鲁棒性。 相似文献
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针对现有I帧错误隐藏方法不能平衡恢复图像质量与算法复杂度的问题,提出了一种高效的I帧分区错误隐藏方法。首先,利用视频帧之间的运动相关性将丢失宏块分为运动宏块和静止宏块。对于静止宏块,采用帧拷贝法进行掩盖;对于运动宏块,再根据其周围正确解码宏块的纹理信息将其分为平滑块和纹理块。对平滑块采用双线性插值法进行恢复;对纹理块利用比较精细的指数分布权重的加权模板匹配(WTE)法进行掩盖。实验结果表明,与WTE算法相比,所提方法的峰值信噪比(PSNR)平均提高了2.6 dB,计算复杂度平均降低了90%。对于场景连续的具有不同特征和分辨率的视频序列,所提方法都具有一定的适用性。 相似文献
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针对虚拟视点图像存在与普通图像不同失真的问题,提出了一种基于偏度和结构特征的无参考虚拟视点图像质量评价方法.首先,将输入图像分为H、S、V三个通道,每个通道都均分为九个小块,对每个小块提取偏度特征;然后,利用局部二值模式算子对结构特征映射进行编码,计算质量感知分数;最后,将偏度特征和结构特征输入支持向量机进行训练,得到无参考的虚拟视点图像回归与视觉质量预测模型来预测图像质量.在IRCCyN/IVC和MCL-3D两个公共虚拟视点图像数据库上对提出方法进行了实验.实验结果表明,提出方法的皮尔逊线性相关系数(PLCC)分别为0.8538和0.9534,斯皮尔曼秩相关系数(SROCC)分别为0.7966和0.9159.提出方法的PLCC和SROCC均高于自回归加阈值(APT)等10个虚拟视点图像质量评价方法和BRISQUE等6个通用的无参考质量评价方法.该方法采用的偏度和结构特征能很好地评价虚拟视点图像的视觉质量,评价结果与主观感知有较好的一致性. 相似文献
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为了有效地保护视频信息,根据H.265/高效视频编码(HEVC)的特点,提出一种变换系数置乱和语法元素加密相结合的方案。针对变换单元(TU),利用Arnold变换对4×4大小的TU进行置乱,同时设计了一种移位加密器,根据TU的直流电(DC)系数近似分布规律对加密器进行初始化,并用Arnold变换生成加密映射对8×8、16×16、32×32大小TU的DC系数进行移位加密。针对熵编码过程中部分采用旁路编码的语法元素,利用Logistic混沌序列进行加密。加密后的视频峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)分别平均下降了26.1 dB和0.51,压缩率仅降低了1.126%,也仅带来0.170%的编码时间增长。实验结果表明,在保证较好的加密效果、对比特率影响较小的前提下,所提方案具有较小的额外编码开销,适用于实时视频应用。 相似文献
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为了降低传输失真对自由视点视频虚拟视点质量 的影响,提出了一种同时适用于彩色图及深度 图的宏块区分模型。模型主要包括两部分:首先结合立体视频时空域的相关性,在 考虑错误扩散 的基础上,提出一个递归形式的宏块级传输失真模型;之后分别讨论彩色图失真和深度图失 真对虚拟视点 质量的影响,进而提出了一个低复杂度的基于绘制失真分析的重要性模型。实验结果表明, 与随机丢包相比, 本文算法能在不改变丢包率(PLR)的情况下大幅提高虚拟视 点的客观 质量,在PLR为20%时,平均峰值信噪 比(PSNR)最大能提 高15.65dB,且主观质量接近零传输失真情况。 相似文献