张凌涛
- 作品数：14 被引量：42H指数：3
- 供职机构：中南林业科技大学更多>>
- 发文基金：湖南省教育厅科研基金中南林业科技大学青年科学基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学矿业工程经济管理更多>>
- WiFi技术在矿井远程监控系统中的应用被引量：21
- 2010年
- WiFi以其灵活性和可移动性,越来越受到广泛关注,显示出极大的应用前景。本文介绍了WiFi技术的特点和优势,结合实际情况提出了一种基于WiFi技术的矿井远程监控的实施方案,并对该方案在远程监控系统中的具体应用进行了阐述,实践证明该方案具有应用灵活、布线简单等特点,具有一定的推广应用价值。
- 蒋峰张凌涛贺超英
- 关键词：WIFI远程监控PCMCIA
- 建设特色通信工程专业的研究与探索被引量：2
- 2014年
- 依托中南林业科技大学鲜明的行业特色,强调"定位明确、特色鲜明、素高能强"的办学思路,我校通信工程专业以符合社会发展需要,尤其以为林业信息化工程输送合格的通信技术人才为目标导向,对培养方案中人才培养目标、理论课程体系以及实践教学等内容展开研究和实践工作,以能力培养为主线,建立多层次实践训练体系,形成了颇具特色的通信工程专业培养方案。
- 徐卓农张凌涛
- 关键词：通信工程课程体系实践教学
- 课赛融合下的工程团队项目课程教学改革被引量：2
- 2022年
- 在“新工科”背景下,学生的创新能力和实践能力是应用型本科高校电子信息工程专业人才需要具备的核心能力。通过将学科竞赛融入课程教学,转换学生角色,改革教学内容,优化教学设计,推进课程教学改革。在课赛融合下,以学生为中心,教师为主导,激发学生的兴趣,推动学生主动思考,提升学生的文献检索和阅读、创新实践和团队合作等多项综合能力,同时促进学科建设和专业发展。
- 张守首张凌涛
- 关键词：学科竞赛教学改革
- 基于嵌入注意力机制层级LSTM的音视频情感识别被引量：8
- 2021年
- 对于语音的情感识别,针对单层长短期记忆(LSTM)网络在解决复杂问题时的泛化能力不足,提出一种嵌入自注意力机制的堆叠LSTM模型,并引入惩罚项来提升网络性能。对于视频序列的情感识别,引入注意力机制,根据每个视频帧所包含情感信息的多少为其分配权重后再进行分类。最后利用加权决策融合方法融合表情和语音信号,实现最终的情感识别。实验结果表明,与单模态情感识别相比,所提方法在所选数据集上的识别准确率提升4%左右,具有较好的识别结果。
- 刘天宝张凌涛于文涛魏东川范轶军
- 关键词：情感识别多模态融合
- 一种基于遥感图像的道路识别方法及系统
- 本申请公开了一种基于遥感图像的道路识别方法及系统，其中，方法包括：S1、构建道路识别模型；S2、将训练集遥感图像输入所述道路识别模型，得到道路识别训练预测图；S3、根据训练集标签图像和所述训练预测图计算损失值，更新模型参...
- 张凌涛段晨博严浩然薛帆
- 结合自适应权重的MPC-LSTM空气质量预测方法
- 本发明提供了结合自适应权重的MPC‑LSTM空气质量预测方法，包括：构建空气质量样本的数据集，并对所述数据集进行预处理；构建MPC‑LSTM空气质量预测模型；基于预处理后的所述数据集，对所述MPC‑LSTM空气质量预测模...
- 张凌涛米全严浩然谢宇陆民王佳琪冯艳艳
- 一种环境监测缺失数据补偿处理的方法
- 本发明公开一种环境监测缺失数据补偿处理的方法，包括：获取环境监测初始数据；对所述环境监测初始数据进行分析，计算各环境污染指标与目标指标的相关度，其中，所述相关度用于度量所述环境污染指标与所述目标指标的相关程度强弱；构建数...
- 张凌涛严浩然段晨博薛帆刘拥民
- 文献传递
- 一种基于机器视觉的智能垃圾分类系统及方法
- 本发明公开了一种基于机器视觉的智能垃圾分类系统及方法，运用MobileNet深度学习与机器视觉技术，采用Raspberry pi、STM32为主控制器，设计实现了传送装置，实现垃圾的全自动投放，无需人力投入。测试结果显示...
- 张凌涛江婉婷段泽浩程乾杰
- 文献传递
- “以学生发展为中心”的教育理念在课程教学中的探索与实践研究——以“通信原理”为例
- 2024年
- 在“新工科”背景下,探讨“以学生发展为中心”的教育理念在“通信原理”课程教学中的研究,落实立德树人根本任务。以“通信原理”课程教学为例,首先分析了课程特色与学生主体优势;其次从教学理念、教学内容、教学方法3个方面提出了具体举措;最后形成了“以学生发展为中心”的“通信原理”教学实施方案,并从学生发展和收获的角度设计了教学评价指标,来评估“以学生发展为中心”教育理念的实施效果。目的在于进一步提高“通信原理”课程的教学质量,实现从替代性教学模式向指导性教学模式转变,启迪学生创新思维。
- 冯艳艳石金晶周健张凌涛
- 关键词：通信原理教学改革
- 基于TinyML轻量化边缘侧处理的智能分类垃圾桶被引量：1
- 2022年
- 提出了一种基于TinyML轻量化边缘侧处理的智能分类垃圾桶。首先,将分类垃圾桶分为3个模块:垃圾图像识别分类模块、垃圾投放模块和监测模块,解决了传统的垃圾桶结构较为单一的问题,实现了垃圾的全自动分类和投放。然后,对于垃圾图像的分类,将计算机视觉与深度学习相结合,使用MobileNetv2模型作为基本卷积神经网络模型,删除了网络中部分Bottleneck层来减少不必要的计算开支,在每个Bottleneck层后添加了SE注意力机制增强对图像的关注程度,更深层次地提取特征信息,提高分类准确率。经验证该模型识别准确率较高,且尺寸更小,计算时间更短。最后,将改进的MobileNetv2模型运用TinyML技术部署在Arduino板上,由云计算转为本地计算,独立性更强,实现了低功耗和低延时。该分类垃圾桶通过创新性引入TinyML轻量化边缘侧处理技术,在性能提升和功能创新方面均取得了显著效果,适用于家庭、办公场所、景区、商场等需对单个垃圾进行自动分类的场景,可以有效提升垃圾分类回收管理的智能化、自动化水平,具有很好的推广应用价值。
- 刘旭瑶曾天凯戴嘉庆张凌涛
