贾小军
- 作品数：48 被引量：321H指数：8
- 供职机构：浙江理工大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省哲学社会科学规划课题上海市教育委员会重点学科基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信轻工技术与工程更多>>
- MOOC协作的高校计算机通识课程群教学建构被引量：5
- 2016年
- 作为一种优质的教学模式,MOOC正被高校教师灵活地应用于各类课程的教学中,以满足学生个性化学习的需要。针对高校计算机通识课程的现状,初步构建了基于MOOC的计算机通识课程群结构,提出了3+X的课程群设置方案。然后,论述了计算机通识课程群的资源设置、O2O的混合教学模式,以及基于MOOC课程的多元评价方式,为MOOC进一步的研究及应用于计算机通识课程群教学提供有益的思路及参考。
- 贾小军童小素
- 关键词：教学模式
- 基于蚁群算法的多路径覆盖测试数据生成被引量：21
- 2020年
- 为了提高多路径覆盖测试数据的生成效率,研究了一种基于蚁群算法的多路径覆盖测试数据生成方法.首先给出蚁群算法的一种改进方法,该算法以蚂蚁对生成测试数据的重要性作为蚂蚁状态转移和蚂蚁路径变异的依据,以引导更多蚂蚁穿越小概率节点,提高测试数据生成效率.其次,根据改进的蚁群算法分别提出了基于单信息素表和多信息素表的多路径覆盖测试数据生成方法.在基于多信息素表的方法中,每条目标路径的信息素表均被用于其它路径测试数据的求解,而且蚁群算法运行一次即可求解多条目标路径的覆盖测试数据.最后对所提出方法的有效性和复杂度进行了理论分析.实验结果表明,与其它方法相比,基于多信息素表的测试数据生成方法能够有效地生成多路径覆盖测试数据.
- 廖伟志夏小云贾小军
- 关键词：测试数据生成蚁群算法多路径
- 基于量子纠缠的字符识别方法
- 本发明关于一种基于量子纠缠的字符识别方法，属于计算机技术和量子物理交叉领域。本发明提供的基于量子纠缠的字符识别方法，通过引入量子纠缠理论用于手写字符图像的识别，在丰富字符识别方式的同时，为量子物理和人工智能之间建立沟通搭...
- 刘子豪贾小军 张素兰
- 基于DSM-YOLO v5的无人机航拍图像目标检测被引量：17
- 2023年
- 针对传统无人机航拍图像目标检测算法存在漏检率高、检测成功率低、模型体积大等问题,提出一种新的基于深度可分离多头网络结构的目标检测方法DSM-YOLO v5(depthwise separable multiplex YOLO v5)。通过在YOLO v5网络结构上增加一个尺寸为160×160的小目标检测头,并将其与高层网络进行残差连接,以提升小目标检测能力,同时在Conv模块中引入深度可分离卷积算法,将其中的普通卷积替换为深度可分离卷积,能有效减少网络的参数量,降低模型体积。实验结果表明,基于DSM-YOLO v5网络结构的目标检测的mAP@0.5为36.8%,较YOLO v5s提高3.6个百分点,参数量和模型体积较YOLO v5s整体下降21.1%和19.7%,能够有效地应用于无人机航拍图像目标检测任务。
- 陈卫彪贾小军贾小军朱响斌谢昊
- 关键词：目标检测
- MOOC质量评价体系的构建探究被引量：85
- 2017年
- 随着信息技术的快速发展,MOOC已融入了新的网络应用元素,原有网络课程评价的部分标准已显得陈旧,无法充分反映大数据时代MOOC的特点。虽然国内外已有不少学者从不同角度对此展开研究并提出了相应的评价体系,但国内目前还没有形成比较权威且系统的MOOC质量评价体系。在借鉴已有网络课程和网络资源评价规范的基础上,采用文献调研法和专家访谈法,并以我国教育部教育信息化标准委员会制定的《网络课程评价规范(CELTS-22)》为蓝本,探索性地建立了包含3个一级指标(课程内容、教学设计、学习支持)和26个二级指标的MOOC质量评价指标体系,并利用层次分析法确立了指标的权重。同时,在国内三大MOOC平台上各选取一门课程,利用评价体系进行了评价实践。实践表明其具有较强的可操作性,可以有效评判MOOC建设的优劣,在一定程度上丰富了MOOC质量评价的理论体系,对MOOC的规范建设和可持续发展提供了有益的指导。
- 童小素贾小军
- 关键词：层次分析法
- 一种基于改进Vibe+算法的运动目标背景分割方法
- 本发明公开了一种基于改进Vibe+算法的运动目标背景分割方法，涉及视频图像处理领域。本发明提供的方法，通过对目标监控视频采用传统Vibe+算法获取原始二值化图像，采用基于区域生长的连通域标记法对分割图像中各连通区域进行标...
- 刘子豪 李攀攀贾小军 谢正霞
- 基于多阈值和改进的Hough变换检测电表接线圆孔尺寸被引量：9
- 2018年
- 针对智能电表接线圆孔尺寸自动检测的问题,提出一种以多阈值分割方法为主体并基于改进的随机Hough变换的圆检测方法。首先,实时获得包含所有智能电表接线圆孔并经裁剪的彩色图像,经图像灰度化、滤波处理后,通过阈值分割得到能够反应圆孔特征的二值图像。基于连通域标记算法准确将包含多个接线圆孔的图像自动裁剪为至多包含一个真实接线圆孔的多个子图像。其次,对于每个子图像,应用给定范围内的连续阈值进行Canny边界提取,并通过改进的随机Hough变换提取圆信息,进行圆累积。最后,根据峰值大小和位置提取有效圆及半径。对大量智能电表接线圆孔图像进行实验的结果表明,该方法能准确地提取出外观颜色、圆孔尺寸各异的接线圆孔,圆心坐标平均误差不超过2个像素,圆半径平均误差不超过2.5mm,是实时电表接线圆孔信息表征的新尝试。
- 贾小军魏远旺廖伟志曾丹
- 关键词：多阈值圆检测HOUGH变换
- 织物坯布疵点快速检测系统及方法
- 一种织物坯布在线快速自动检测系统，包括一台CCD摄像机，一台装配有图像采集卡的计算机和一个流水线操作平台。流水线操作平台包括一个屏蔽装置，两个坯布卡槽和导布轨。CCD摄像机固定于坯布正上方的屏蔽装置上，镜头嵌入屏蔽装置内...
- 贾小军方玫童小素顾国松
- 文献传递
- 基于VGGNet卷积神经网络的蓝印花布纹样分类被引量：13
- 2019年
- 为了数字化传承与创新传统的蓝印花布纹样,需要将蓝印花布纹样进行分类。为此,提出一种改进的VGGNet卷积神经网络模型的纹样分类方法。首先,采集原始的蓝印花布图案,通过图像增强技术扩充样本,形成训练数据集。其次,改进经典的VGGNet 16卷积神经网络结构,增加卷积组及调整网络参数,增加丢弃层。同时,分析、验证训练优化策略对蓝印花布纹样分类的影响。最后,利用训练集及验证集中的图像样本,通过自动学习获取网络模型参数,得到纹样分类的最佳网络模型并获得较为理想的分类结果。实验结果显示,改进的卷积神经网络模型针对5类蓝印花布纹样进行分类训练,其平均分类准确率达89.73%,为蓝印花布纹样的继承和创新研究提供了新思路。
- 贾小军邓洪涛刘子豪叶利华
- 关键词：卷积神经网络
- 基于UML的复杂嵌入式系统建模研究被引量：7
- 2006年
- UML是一种优秀且高效的建模语言,在复杂嵌入式系统设计中得到了广泛应用。本文介绍了UML建模的原理及方法,给出了一个详细的嵌入式系统设计建模实例:汽车速度自动控制系统,并在Rational Rose 2003集成环境下实现。
- 贾小军谭召均胡旭东
- 关键词：UML嵌入式系统
