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        新工科背景下數(shù)字圖像處理課程實(shí)訓(xùn)改革與實(shí)踐

        2021-07-31 10:52:32楊森泉陳景華劉建軍胡松喜
        物聯(lián)網(wǎng)技術(shù) 2021年7期
        關(guān)鍵詞:實(shí)訓(xùn)分類課程

        楊森泉,丁 凡,陳景華,劉建軍,胡松喜

        (韶關(guān)學(xué)院 智能工程學(xué)院,廣東 韶關(guān) 512005)

        0 引 言

        “新工科”人才指的是具備工程實(shí)踐能力、創(chuàng)新能力、國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的高素質(zhì)復(fù)合人才,不僅要求學(xué)校培養(yǎng)跨學(xué)科、跨專業(yè)人才,同時(shí)要求培養(yǎng)學(xué)生能夠?qū)⑺鶎W(xué)技術(shù)與經(jīng)濟(jì)、社會(huì)、管理等方面知識(shí)進(jìn)行融合,引領(lǐng)未來科技和產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[1]。

        在“新工科”背景下,要求電子信息類學(xué)生能夠緊跟時(shí)代發(fā)展,著重提升自己的創(chuàng)新思維、持續(xù)學(xué)習(xí)能力和實(shí)踐能力[2]。數(shù)字圖像處理是電子信息類專業(yè)課程體系中一門多學(xué)科交叉融合的專業(yè)課,它涉及了高等數(shù)學(xué)、線性代數(shù)、信號(hào)與系統(tǒng)、數(shù)字信號(hào)處理等多門課程內(nèi)容[3]。

        在5G、人工智能等新興產(chǎn)業(yè)技術(shù)的推動(dòng)下,數(shù)字圖像處理技術(shù)發(fā)展日新月異,對(duì)數(shù)字圖像處理課程的教學(xué)模式、教學(xué)方法和教學(xué)手段都提出了針對(duì)性的要求[4]。本文探討了新工科背景下,基于企業(yè)實(shí)訓(xùn)的數(shù)字圖像處理課程改革實(shí)踐,以韶關(guān)學(xué)院電子系和廣州粵嵌校企共建的“眾創(chuàng)空間”為平臺(tái),發(fā)揮廣州粵嵌通信科技股份有限公司的行業(yè)優(yōu)勢(shì),通過“以訓(xùn)促學(xué)”的“穿透式”教學(xué)改革思路,以實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目成果作為人才培養(yǎng)成效的外化評(píng)價(jià)指標(biāo),消除新工科人才培養(yǎng)需求與企業(yè)實(shí)訓(xùn)和需求之間的鴻溝,著力于提高新工科人才培養(yǎng)質(zhì)量,充分體現(xiàn)新工科人才培養(yǎng)特點(diǎn)的立體化教學(xué)資源[5]。

        1 數(shù)字圖像處理課程存在的問題

        大多數(shù)應(yīng)用型本科大學(xué)的電子信息專業(yè)都開設(shè)了數(shù)字圖像處理課程。但是,由于知識(shí)點(diǎn)繁瑣、散亂,而數(shù)字圖像課程理論起點(diǎn)高、公式復(fù)雜,而且學(xué)生的物理知識(shí)和信號(hào)處理知識(shí)基礎(chǔ)普遍不牢固,因此很難理解課程本身知識(shí)體系[6]。而對(duì)于教師而言,在數(shù)字圖像處理課程教學(xué)實(shí)踐中普遍存在以下問題:

        (1)該課程教學(xué)存在課程內(nèi)容多、教學(xué)實(shí)驗(yàn)學(xué)時(shí)少的矛盾,如何在有限的課時(shí)時(shí)間內(nèi)解釋課程的基本理論和相關(guān)應(yīng)用知識(shí)點(diǎn)是一個(gè)挑戰(zhàn)。

        (2)課程的實(shí)驗(yàn)僅停留在驗(yàn)證性實(shí)驗(yàn)上,缺乏全面性和創(chuàng)新性,知識(shí)點(diǎn)單一,無法培養(yǎng)學(xué)生的綜合編程能力和解決實(shí)際應(yīng)用問題的能力。

        (3)理論知識(shí)難以掌握的問題。該課程理論知識(shí)的算法原理難度大,對(duì)于一些基礎(chǔ)知識(shí)掌握不扎實(shí)的學(xué)生來說,在理解學(xué)習(xí)上存在較大障礙。

        (4)在傳統(tǒng)的教學(xué)過程中,實(shí)驗(yàn)大多使用一些基本知識(shí)內(nèi)容,難以有效地調(diào)動(dòng)學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性和主動(dòng)性,更談不上培養(yǎng)學(xué)生的創(chuàng)新和實(shí)踐能力[7-8]。

        針對(duì)以上問題,本文從課程實(shí)訓(xùn)方面討論應(yīng)用廣州粵嵌科技實(shí)訓(xùn)項(xiàng)目在數(shù)字圖像處理課程實(shí)踐的改革,采用線上線下相結(jié)合的方法,線上采取觀看錄制好的訓(xùn)練營(yíng)課程,以作為教材不同章節(jié)內(nèi)容的補(bǔ)充;實(shí)訓(xùn)方面通過與廣州粵嵌校企共建教學(xué)實(shí)驗(yàn)室和實(shí)習(xí)實(shí)訓(xùn)平臺(tái),促進(jìn)與企業(yè)先進(jìn)技術(shù)的對(duì)接,激發(fā)學(xué)生學(xué)習(xí)熱情和積極性,提高學(xué)生動(dòng)手實(shí)踐能力。

        2 教學(xué)實(shí)訓(xùn)內(nèi)容改革

        教學(xué)實(shí)訓(xùn)作為電子信息類人才培養(yǎng)的關(guān)鍵環(huán)節(jié),而且數(shù)字圖像處理是一門實(shí)踐性非常強(qiáng)的課程,通過實(shí)踐課程有利于加強(qiáng)學(xué)生對(duì)算法的理解,鞏固對(duì)圖像處理的理論知識(shí),提高動(dòng)手能力和知識(shí)綜合運(yùn)用能力。

        下面簡(jiǎn)要列舉韶關(guān)學(xué)院與廣州粵嵌校企共建的三個(gè)實(shí)訓(xùn)內(nèi)容,分別是CIFAR-10圖像分類、人臉表情分類和車牌識(shí)別。

        2.1 CIFAR-10圖像分類

        CIFAR-10圖像分類是一個(gè)公開的測(cè)試集,其涵蓋了飛機(jī)、汽車、鳥、貓、鹿、狗、青蛙、馬、船以及卡車10個(gè)類別圖像,如圖1所示。

        圖1 CIFAR-10圖像分類示例

        實(shí)訓(xùn)過程中使用經(jīng)典的Residual Network殘差網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行識(shí)別[9],在一個(gè)帶GPU的電腦上進(jìn)行訓(xùn)練后,能達(dá)到最高70%的識(shí)別精度。通過這個(gè)實(shí)訓(xùn)課程,讓學(xué)生懂得深度學(xué)習(xí)的三個(gè)步驟:建立模型、損失函數(shù)和參數(shù)學(xué)習(xí)。同時(shí),可以進(jìn)一步引導(dǎo)學(xué)生通過修改網(wǎng)絡(luò)模型、設(shè)置不同的學(xué)習(xí)率以及使用不同的損失函數(shù),提高識(shí)別準(zhǔn)確率。

        2.2 人臉表情分類

        通過一個(gè)簡(jiǎn)單的圖像二分類識(shí)別,將圖片中的人臉表情分為正面和負(fù)面表情。如果表情為微笑、興奮,則分為正面表情;如果為傷心、哭泣,則為負(fù)面表情。模型示例如圖2所示。

        圖2 人臉表情分類示例

        本實(shí)訓(xùn)首先是對(duì)圖像臉部中心區(qū)域進(jìn)行檢測(cè),識(shí)別出人臉感興趣區(qū)域,其次對(duì)識(shí)別出的臉部中心區(qū)域進(jìn)行裁剪,然后再對(duì)圖片進(jìn)行歸一化處理。構(gòu)建包含兩個(gè)卷積層、一個(gè)全連接層和一個(gè)激活層的簡(jiǎn)單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)歸一化后的圖像進(jìn)行訓(xùn)練,訓(xùn)練完成后再利用測(cè)試集進(jìn)行測(cè)試,通過調(diào)整參數(shù)和網(wǎng)絡(luò)層,識(shí)別準(zhǔn)確率最大能達(dá)到95%。

        2.3 車牌識(shí)別

        車牌識(shí)別實(shí)訓(xùn)是一個(gè)圖像多分類任務(wù),需要將車牌圖像中的每個(gè)字符進(jìn)行分割后識(shí)別,最后將車牌圖像轉(zhuǎn)換為文字輸出,如圖3所示。

        圖3 車牌識(shí)別實(shí)例

        本次實(shí)訓(xùn)使用一個(gè)車牌字符數(shù)據(jù)集,包含了32 370張大小為20×20像素的圖片,總共有66組數(shù)字和字符,數(shù)據(jù)集的90%圖片用于訓(xùn)練,10%圖片用于測(cè)試;網(wǎng)絡(luò)使用經(jīng)典的AlexNet網(wǎng)絡(luò)[10];訓(xùn)練過程采用動(dòng)量?jī)?yōu)化法參數(shù)學(xué)習(xí),學(xué)習(xí)率設(shè)為0.01,動(dòng)量大小為0.9,迭代次數(shù)設(shè)為100;損失函數(shù)使用交叉熵?fù)p失函數(shù)。經(jīng)過以上訓(xùn)練過程,車牌的識(shí)別率達(dá)到97.6%。

        3 結(jié) 語

        本文在“新工科”更強(qiáng)調(diào)學(xué)科的實(shí)用性、交叉性與綜合性背景下,從校企聯(lián)合協(xié)同育人出發(fā),對(duì)數(shù)字圖像處理課程實(shí)訓(xùn)進(jìn)行改革,設(shè)計(jì)相關(guān)教學(xué)實(shí)訓(xùn)案例。通過實(shí)訓(xùn)案例,學(xué)生可以接觸到當(dāng)下圖像處理的主流技術(shù),并能體驗(yàn)真實(shí)企業(yè)項(xiàng)目常用的方法;可以讓學(xué)生從實(shí)訓(xùn)中學(xué)習(xí)相關(guān)的操作及其實(shí)際運(yùn)用,加強(qiáng)學(xué)生實(shí)踐動(dòng)手和解決問題能力,為其在日后投入工作提供了較好的技術(shù)支持與幫助。

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