亓璐
- 作品数：18 被引量：54H指数：4
- 供职机构：济宁学院更多>>
- 发文基金：北京市自然科学基金国家自然科学基金济南大学科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信农业科学文化科学更多>>
- H.264标准中视频编码层技术的研究
- 文中详细介绍了作为新一代视频编码标准H．264视频编码层的关键技术:帧内预测编码、帧间编码、变换与量化过程、运动估计和运动补偿等。同时介绍了JM校验模型中帧内预测模式的选择算法和帧内预测模式与帧间模式的选择算法。
- 亓璐张勇杨波韩涵
- 关键词：帧内预测模式帧间模式
- 文献传递
- 近年我国水稻五大产区主要病害发生情况分析被引量：36
- 2021年
- 为系统全面地掌握我国水稻病害的发生形势,为我国水稻病害分区域治理提供科学依据,本文以2010—2020年《全国植保专业统计资料》为主要依据,重点分析了我国水稻纹枯病、稻瘟病、病毒病、稻曲病、白叶枯病和恶苗病的发生及防控情况,并对水稻五大产区间病害发生情况进行了比较研究。结果表明,水稻纹枯病、稻瘟病和稻曲病是我国水稻的三大病害,广泛发生于我国水稻主产区。我国水稻五大产区病害发生为害情况不同,华中稻区和华南稻区以水稻纹枯病为害最重,造成产量损失占病害造成总损失的比例高达73.13%和69.26%,西南稻区水稻纹枯病和稻瘟病造成的产量损失接近,东北稻区稻瘟病造成的产量损失高于水稻纹枯病,华北稻区稻瘟病造成的产量损失低于水稻纹枯病。我国水稻三大病害不同年份间的防控产量损失挽回率维持在较高水平,且相对稳定,而水稻病毒病、白叶枯病和恶苗病的产量损失挽回率在不同年份间展现出一定波动。其中,水稻白叶枯病是挽回损失率最低的病害。
- 亓璐张涛曾娟李春广李天娇赵艳丽闫硕
- 关键词：稻瘟病水稻病害水稻纹枯病
- 快拆式自行车动力辅助装置及其控制方法
- 本发明为一种快拆式自行车动力辅助装置及其控制方法，包括壳体和复合动力轮，壳体内部设置有电池和控制器，复合动力轮通过弹力装置紧贴在自行车轮胎侧面，弹力装置有一定的倾斜角度；使得复合动力轮更好贴合自行车轮胎侧面，复合动力轮包...
- 季节杨丰源高腾骏刘帆李浩亓璐王琦史波王云飞刘舒豪
- 文献传递
- 网络蠕虫扫描策略和检测技术的研究被引量：5
- 2010年
- 随着网络蠕虫的出现,网络的安全性受到极大挑战,许多重要数据遭到破坏和丢失,造成社会财富的巨大浪费,因此,研究网络蠕虫的传播行为和防御策略非常重要。重点研究了网络蠕虫工作机制中的蠕虫扫描和蠕虫检测,介绍了多种扫描策略和检测方法,并给出了各自的优点和不足。随着网络蠕虫复杂性的增加,多态蠕虫已成为新的研究方向。
- 亓璐吴海峰翟鹏徐祥涛
- 关键词：网络蠕虫蠕虫检测蜜罐多态蠕虫
- 模糊控制在皮棉加湿控制系统中的应用
- 针对皮棉的特殊物理性质以及系统本身存在的大滞后、非线性等因素,皮棉加湿系统的精确数学模型难以建立,利用传统的设计方案无法达到系统控制的要求这一问题,提出应用模糊控制技术对皮棉加湿控制系统进行设计改造,在实现对皮棉加湿过程...
- 徐小妮张勇亓璐张金斗张琳
- 关键词：模糊控制MATLAB仿真
- 文献传递
- 数字视频监控系统关键技术的研究
- 随着通信技术、图像处理技术和相关硬件技术的发展，监控技术由模拟技术步入数字时代。数字化的视频监控系统功能强大、成本低、使用方式灵活，已经广泛应用于生产生活的各个领域，但是其中的许多关键技术仍然不够成熟，不能满足人们对数字...
- 亓璐
- 关键词：数字视频监控系统编码技术运动目标检测边缘检测图像增强
- 文献传递
- “互联网+”时代基于OBE的课程生态系统研究与实现被引量：7
- 2018年
- 互联网与教育领域深度融合的时代背景下,单一的传统教学方式不能满足现代产业对人才的需求。文章从95后大学生的学习行为特点出发,提出在OBE教育理念指导下,重构人才培养方案和教学大纲,调整教学内容和教学设计,整合校内课程资源、企业相关资源、学生大赛资源等资源,构建线上学习和线下教学有机结合的课程生态系统,形成过程评价、教学反馈、反思改进生态圈,并说明数据结构生态系统的建设情况。
- 亓璐
- 关键词：个性化
- 《数据结构》课程教学改革探讨
- 2012年
- 针对《数据结构》课程教学中存在的问题，提出了如下改革措施：运用生活和科研案例，激发学生的学习兴趣；使用面向对象的特性，挖掘知识点之间的关系，使学生建立课程的整体知识框架；转变学生的学习思路，使其重视概念的理解；采用图解法使程序分析中的抽象问题具体化，帮助学生编写代码。实践表明，采取上述措施和方法，有效地提高了课堂教学效率。
- 亓璐
- 关键词：数据结构面向对象案例教学图解法
- 基于SAW-YOLO v8n的葡萄幼果轻量化检测方法
- 2024年
- 葡萄簇幼果果实受背景色、遮挡和光照变化的影响,检测难度大。为了实现对背景色、遮挡和光照变化具有鲁棒性的葡萄簇幼果检测,提出了一种融合随机注意力机制(Shuffle attention,SA)的改进YOLO v8n模型(SAW-YOLO v8n)。通过在YOLO v8n模型的Neck结构中融入SA机制,增强网络多尺度特征融合能力,提升检测目标的特征信息表示,并抑制其他无关信息,提高检测网络检测精度,在不明显增加网络深度和内存开销的情况下,实现了葡萄簇幼果的高效准确检测;采用基于动态非单调聚焦机制的损失(Wise intersection over union loss,Wise-IoU Loss)作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并进一步提高模型的准确率。构建了葡萄簇幼果的数据集GGrape,该数据集由3780幅复杂场景下的葡萄簇幼果图像及对应标注文件组成。通过该数据集对SAW-YOLO v8n模型进行训练和测试。测试结果表明,基于SAW-YOLO v8n的葡萄簇幼果检测算法的精度(Precision,P)、召回率(Recall,R)、平均精度均值(Mean average precision,mAP)和F1值分别为92.80%、91.30%、96.10%和92.04%,检测速度为140.85 f/s,模型内存占用量为6.20 MB。与SSD、YOLO v5s、YOLO v6n、YOLO v7-tiny、YOLO v8n等5个轻量化模型相比,其mAP值分别提高16.06%、1.05%、1.48%、0.84%、0.73%,F1值分别提高24.85%、1.43%、1.43%、1.09%、1.60%,模型内存占用量分别降低93.16%、56.94%、37.63%、47.00%、0,是所有模型中最小的,具有明显的轻量化、高精度优势。讨论了不同遮挡程度和光照条件的葡萄幼果检测,结果表明,基于SAW-YOLO v8n的葡萄幼果检测方法能适应不同遮挡和光照变化,具有良好的鲁棒性。结果表明,SAW-YOLO v8n不仅能满足对葡萄簇幼果检测的高精度、高速度、轻量化的要求,且具有较强的鲁棒性和实时性。
- 张传栋高鹏亓璐丁华立
- 关键词：疏果
- 图像处理在数字视频监控系统中的应用被引量：2
- 2008年
- 针对数字视频监控系统智能化方面的薄弱环节,采用运动目标检测和图像增强方法对视频图像进行处理;针对视频监控系统背景图像变化不大的特点,在传统帧间差分运动目标检测的基础上,提出了对"门"等敏感区域增加权值的方法,成功分离出运动目标,提高了检测效率;给出了对Hall监控视频序列Y分量进行邻域平均加权法、Roberts算子边缘检测的图像增强结果。
- 亓璐
- 关键词：数字视频监控系统图像处理边缘检测帧间差分法
