钟剑丹
- 作品数：8 被引量：7H指数：2
- 供职机构：成都信息工程大学通信工程学院更多>>
- 发文基金：四川省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 一种基于LSKNet的绝缘子缺陷检测方法研究被引量：4
- 2024年
- 目前,电力网络缺陷检测主要通过无人机航拍完成。对当前公开的数据集进行筛选,发现绝缘子的标注误差较大且正负样本失衡;同时,巡检图像中存在许多小尺度和细长类型的目标,使用现有的算法很难达到高精度的检测效果。针对上述问题,通过雾化算法构建一个新的数据集,采用大型选择核网络(LSKNet),引入暗通道先验算法,提出针对电力网络缺陷的LSK绝缘子图像去雾算法。实验结果表明,在SFID-PRO数据集上的mAP达到85.90%,其中缺陷绝缘子的召回率达到了99.6%,能够对细长物体和小尺寸物体进行精准的检测。
- 范美楷方志晏宇刘苈乐黄鹏程钟剑丹
- 关键词：小目标检测
- 新工科背景下人工智能与嵌入式类课程结合的人才培养方式探索
- 2023年
- 随着人工智能技术的不断进步和发展,我国对“AI+应用”提出了更高的要求。嵌入式与AI的结合为“AI+应用”提供了更加丰富的落地场景和成果转化的可能性,这也符合新工科建设背景下多学科交叉融合的基本要求。针对通信、电子类专业在嵌入式结合人工智能方向的人才培养需求,本文首先分析了当前此类课程的现状与问题,然后从课程建设、实践项目、学科竞赛等方面进行阐述,探索如何将人工智能理论与嵌入式平台进行有机结合,以项目驱动的方式设计实训案例,将理论学习与“数据收集与预处理、模型构建、测试、优化与部署”等环节进行有机整合,以达到理论与实践充分结合的目的,为新形势下创新型、复合型人才的培养提供有力的支撑。
- 钟剑丹
- 关键词：人工智能嵌入式系统
- 以专业为导向的“互联网程序设计”课程案例教学研究被引量：1
- 2022年
- 目前,程序设计类课程的案例教学改革已取得了显著的成效,但在新工科背景下,如何以专业为导向,从教学模式、教学内容及其考核方式全方面进行程序设计类课程的案例教学改革还有待研究。因此,本门课程紧密结合本专业工程教育要求,首先创设了层次化案例教学,并采用学生为中心的教育模式,充分调动学生自主学习的积极性,最后通过多元化教学考核手段评测教学效果,提高教学质量,培养学生工程实践能力。
- 杨佳钟剑丹陈超
- 关键词：工程教育程序设计案例教学
- 一种基于LBP和GLCM融合的气象雷达地物杂波识别新算法
- 2021年
- 为了识别多普勒雷达气象回波图中的地物杂波,论文提出了一种基于局部二进制模(Local Binary Patterns,LBP)与灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)融合的新算法。其中使用LBP判断图像是否包含块状杂波,使用GLCM特征值识别地域零散的地物杂波。实验表明,该算法对气象雷达回波图中地物杂波具有较良好的识别效果。
- 李栋刘光普梁铭峰王印李英祥钟剑丹
- 关键词：LBP灰度共生矩阵气象雷达地物杂波
- JFFS2文件系统的移植分析与实现被引量：2
- 2009年
- 介绍了JFFS2文件系统以及与其相关技术,分析了与μClinux内核接口的关键函数。然后以NOR Flash芯片SST39VF6401B为例,详细介绍了如何构建JFFS2文件系统的关键过程。主要涉及相关源代码和重要数据结构的分析和修改,内核的配置过程以及JFFS2文件系统镜像的制作和挂载的方法。实际测试结果表明了该移植的正确性。
- 钟剑丹李英祥孙晋良
- 关键词：JFFS2文件系统MTDΜCLINUXNORFLASH
- 基于类概率的加权投票模型用于预测论文评审结果
- 2021年
- 学术论文的评审工作大多采用同行评审的方法完成,但庞大的稿件数量给人工评审带来了过重的负担,审稿人的主观偏好对结果的影响也不容忽视。基于此,提出一种基于类概率的多分类器加权投票模型来预测论文评审结果,协助人工评审。该模型采用基于集成学习的投票法,根据文本的词汇特征和评审准则的统计特征对样本进行分类。并充分考虑各分类器的性能差异,通过融合类概率进一步调整和优化权重系数,从而使投票模型的性能得到提升。实验证明,论文所提出的方法有效地提高了模型的性能,预测结果的准确率更高。
- 刘兰李英祥钟剑丹
- 关键词：论文评审
- 以专业为导向的互联网程序设计课程教学改革与实践
- 2023年
- 在新工科背景下,互联网程序设计课程以专业为导向,切实针对教学当中存在的问题,以学生为中心创设了层次化案例教学的整套教学材料,制定了以线下教学为主,PTA实验平台、微课视频等线上教学为辅助的多元化循序渐进的教学方案,在此基础上增设了翻转课堂试点,进一步调动学生能动性,帮助学生巩固对知识点的理解和掌握,提高其综合应用知识的能力。
- 杨佳钟剑丹陈超
- 关键词：工程教育程序设计线上教学混合式教学
- 基于改进Res-UNet的昼夜地基云图分割网络
- 2024年
- 针对昼夜地基云图在分割中细节信息丢失、分割精度低等问题,提出一种基于改进Res-UNet(Residual network-UNetwork)的昼夜地基云图分割网络CloudRes-UNet(Cloud ResNet-UNetwork),整体采用编码器-解码器的网络结构。首先,编码器使用ResNet50提取特征,增强特征提取能力;其次,设计多级特征提取(Multi-Stage)模块,该模块结合分组卷积、膨胀卷积和通道打乱这3种技巧,获取高强度语义信息;再次,加入高效通道注意力(ECA‑Net)模块,在通道维度上聚焦重要信息,加强对地基云图中云区域的关注,提高分割精度;最后,解码器使用双线性插值对特征进行上采样,提高分割图像的清晰度并减少目标和位置信息丢失。实验结果表明,与当前基于深度学习表现较好的地基云图分割网络(Cloud-UNet)相比,CloudRes-UNet在昼夜地基云图分割数据集上的分割准确率提升了1.5个百分点,平均交并比(MIoU)上升了1.4个百分点,更准确地获取了云量信息,对天气预报、气候研究和光伏发电等方面具有积极意义。
- 王铂越李英祥钟剑丹
