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基于AR技术的智能制造科普教育互动平台的研发与应用
1
作者
张培
庄毅
彭帅
波
《天津科技》
2024年第3期87-92,共6页
以天津中德应用技术大学机械工程学院与GF集团校企共建航空航天材料加工工艺技术中心双创平台智能制造生产线为依托,设计研发一款基于增强现实(Augmented Reality,AR)技术的智能制造科普教育互动平台。该AR平台使用Creo软件完成三维模...
以天津中德应用技术大学机械工程学院与GF集团校企共建航空航天材料加工工艺技术中心双创平台智能制造生产线为依托,设计研发一款基于增强现实(Augmented Reality,AR)技术的智能制造科普教育互动平台。该AR平台使用Creo软件完成三维模型和交互设计,基于Vuforia平台的研发与制作,实现智能制造科普教育互动体验,提高体验者在智能制造领域的创新能力和应用能力,推动AR技术与科普教育融合,促进科普教育创新发展。
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关键词
智能制造
AR技术
科普教育
互动平台
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职称材料
基于SSD目标检测框架的乌龟常见病症识别方法
被引量：
1
2
作者
鲍烈
王曼韬
+2 位作者
刘江川
彭珍
彭帅
波
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期238-244,共7页
为实现对乌龟常见病症的快速检测,以便及时对患病乌龟进行治疗,防止病情加重或传染蔓延,减少乌龟养殖所需要的人力监督,降低养殖过程因监督不当所造成的乌龟因病死亡带来的损失。结合深度神经网络,采用可分卷积代替传统卷积方式,精简SSD...
为实现对乌龟常见病症的快速检测,以便及时对患病乌龟进行治疗,防止病情加重或传染蔓延,减少乌龟养殖所需要的人力监督,降低养殖过程因监督不当所造成的乌龟因病死亡带来的损失。结合深度神经网络,采用可分卷积代替传统卷积方式,精简SSD300目标检测框架以及特征提取网络结构,以retina_net中提出的Focal Loss作为损失函数训练目标检测模型,并且针对乌龟常见状态的目标尺寸,利用聚类算法k-means得出适合乌龟病症识别的默认框纵横比,使预测框的回归更加精确,最终利用非极大值抑制去除重叠率较大的预测框,得出检测结果。相比于SSD300原模型,该模型参数量从550.1MB减少至18.8MB,参数量缩减共计531.3MB,检测一张图像仅需0.45s,速度提升4.11s,平均查准率为98.22%,仅仅降低0.48%,同时也验证了Focal Loss对于目标检测的提升,采用Focal Loss的模型至少提升2个百分比的平均查准率。该方法能够有效地检测出乌龟的白眼病、中耳炎、腐甲病3种常见病症,在保证精度的同时,大幅提升检测速度,能及时发现具有很强传染性的腐甲病病龟,实施相应的治疗和隔离措施后,可防止腐甲病进一步扩散,极大程度的降低损失。
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关键词
深度学习
目标检测
图像处理
SSD
乌龟疾病检测
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职称材料
题名
基于AR技术的智能制造科普教育互动平台的研发与应用
1
作者
张培
庄毅
彭帅
波
机构
天津中德应用技术大学
出处
《天津科技》
2024年第3期87-92,共6页
基金
天津市科学技术普及项目“基于AR技术的线上线下混合式智能制造科普教育互动平台建设研究”(22KPXMRC00200)。
文摘
以天津中德应用技术大学机械工程学院与GF集团校企共建航空航天材料加工工艺技术中心双创平台智能制造生产线为依托,设计研发一款基于增强现实(Augmented Reality,AR)技术的智能制造科普教育互动平台。该AR平台使用Creo软件完成三维模型和交互设计,基于Vuforia平台的研发与制作,实现智能制造科普教育互动体验,提高体验者在智能制造领域的创新能力和应用能力,推动AR技术与科普教育融合,促进科普教育创新发展。
关键词
智能制造
AR技术
科普教育
互动平台
Keywords
intelligent manufacturing
AR technology
science popularization education
interactive platform
分类号
G434 [文化科学—教育学]
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职称材料
题名
基于SSD目标检测框架的乌龟常见病症识别方法
被引量：
1
2
作者
鲍烈
王曼韬
刘江川
彭珍
彭帅
波
机构
四川农业大学信息工程学院/四川省农业信息工程重点实验室
出处
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020年第2期238-244,共7页
基金
科技部国家重点研发计划项目(2018YFD0501005)
四川省教育厅青年基金项目(18ZB0467)
四川农业大学国家级创新训练项目(201910626048)。
文摘
为实现对乌龟常见病症的快速检测,以便及时对患病乌龟进行治疗,防止病情加重或传染蔓延,减少乌龟养殖所需要的人力监督,降低养殖过程因监督不当所造成的乌龟因病死亡带来的损失。结合深度神经网络,采用可分卷积代替传统卷积方式,精简SSD300目标检测框架以及特征提取网络结构,以retina_net中提出的Focal Loss作为损失函数训练目标检测模型,并且针对乌龟常见状态的目标尺寸,利用聚类算法k-means得出适合乌龟病症识别的默认框纵横比,使预测框的回归更加精确,最终利用非极大值抑制去除重叠率较大的预测框,得出检测结果。相比于SSD300原模型,该模型参数量从550.1MB减少至18.8MB,参数量缩减共计531.3MB,检测一张图像仅需0.45s,速度提升4.11s,平均查准率为98.22%,仅仅降低0.48%,同时也验证了Focal Loss对于目标检测的提升,采用Focal Loss的模型至少提升2个百分比的平均查准率。该方法能够有效地检测出乌龟的白眼病、中耳炎、腐甲病3种常见病症,在保证精度的同时,大幅提升检测速度,能及时发现具有很强传染性的腐甲病病龟,实施相应的治疗和隔离措施后,可防止腐甲病进一步扩散,极大程度的降低损失。
关键词
深度学习
目标检测
图像处理
SSD
乌龟疾病检测
Keywords
deep learning
object detection
image processing
SSD
turtle disease recognition
分类号
S828 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于AR技术的智能制造科普教育互动平台的研发与应用
张培
庄毅
彭帅
波
《天津科技》
2024
0
下载PDF
职称材料
2
基于SSD目标检测框架的乌龟常见病症识别方法
鲍烈
王曼韬
刘江川
彭珍
彭帅
波
《沈阳农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
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职称材料
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