在科技迅猛发展的当下,西京学院全面而深入地推进创新创业教育,学院特别强调人工智能技术的引入与应用,旨在助力传统行业的转型升级,并培养具备创新精神和实践能力的高素质人才。
自2023年以来,西京学院在“大学生创新创业训练计划”的资助过程中,特别关注人工智能技术相关项目。重点资助了以“基于深度学习的疲劳驾驶检测及预警装置”、“基于深度学习的猴痘影像识别研究与实现”为代表的一批既有科技前瞻性,又有落地实用潜力的研究项目。这些项目不仅反映了学校对人工智能技术的高度重视,也展现了西京学院在人工智能领域的积累与沉淀。
学院鼓励学生将理论知识与实践操作相结合,通过参与实际项目研发,提高解决复杂问题的能力。学生们在项目实施过程中,学习如何运用人工智能技术进行数据分析、模式识别和智能决策,并学会了如何在现实世界中应用这些技术解决实际问题,最终不仅掌握了当前主流的人工智能技术,还提升了他们创新实践、解决复杂问题的能力。
西京学院也将继续深化与行业的合作,推动更多人工智能技术在各个领域的应用,同时为学生提供更多创新创业的机会。学院相信,通过不断的努力和探索,能够培养出更多能够适应未来社会发展需求的创新型人才。
在数字化时代背景下,人工智能技术正以前所未有的速度发展,其在医疗健康领域的应用尤为引人注目。西京学院积极响应国家推进公共卫生数字化战略,鼓励多源医疗数据共享,致力于培养创新创业型科技人才,促进科技成果转化。在这样的背景下,西京学院“大学生创新创业训练计划”项目“基于深度学习的猴痘影像识别研究与实现”应运而生,旨在通过深度学习技术,实现猴痘影像的智能识别与诊断,为公共卫生安全贡献力量。
本项目由西京学院电子信息学院的孙昭诚负责,团队成员包括朱佳俊、邓煜鑫、宫毅、陈俣赫、张浩哲、孙媛媛等同学,袁宝玺副教授担任指导教师。项目团队依托西安市高精密工业智能视觉测量技术重点实验室,利用深度学习技术,开发了一款便携式快速精准猴痘普查设备,旨在提高猴痘检测的准确性、隔离性、现场检测能力和速度。
项目团队设计了一种名为MpoxNet的高精度轻量化分类网络,该网络基于ConvNext架构,引入了双分支深度可分离卷积残差Squeeze and Excitation(D2RSE)模块和卷积注意力模块(CBAM),以提高模型的特征提取能力和分类精度。MpoxNet在猴痘疾病分类方面取得了显著成绩,准确率达到了95.28%,精确率为96.40%,召回率为93.00%,F1-Score为95.80%,明显优于目前主流分类模型的表现。
项目团队在科研方面取得了丰硕成果。他们发表了SCI二区论文一篇,详细介绍了项目的理论基础、技术创新点和实验结果,为猴痘缺陷检测领域提供了新的研究方向和解决方案。此外,项目团队还申请了实用新型专利(2024年6月已授权),进一步验证了他们研究成果的实用性和有效性。
在竞赛方面,项目团队同样表现出色。他们获得了2023年中国大学生计算机设计大赛西北地区赛的二等奖,这些荣誉的获得,不仅是对团队成员辛勤工作的认可,也是对他们创新能力和实践能力的肯定。
“基于深度学习的猴痘影像识别研究与实现”项目的成功实施,对于推动公共卫生安全领域的自动化和智能化具有重要意义。通过该系统的应用,可以大幅提高猴痘检测效率,降低人工成本,提升检测准确性,从而增强公共卫生事件的应对能力。
未来,西京学院将继续支持和鼓励学生参与创新创业活动,加强与企业的合作,推动更多科技成果的转化和应用。同时,学院也将进一步完善创新创业教育体系,培养学生的创新精神和实践能力,为社会培养更多高素质的创新人才。
“基于深度学习的猴痘影像识别研究与实现”项目的成功,是西京学院在科技创新和人才培养方面取得的又一重要成果。它不仅展示了学院在深度学习和图像处理领域的研究实力,也为公共卫生安全领域的技术进步提供了有力支持。随着项目的进一步推广和应用,相信将会为该产业的发展带来更多的机遇和挑战。
另一方面,西京学院的“基于深度学习的疲劳驾驶检测及预警装置”项目也取得了显著成效。随着经济的快速发展和生活节奏的加快,疲劳驾驶问题日益凸显,成为引发交通事故的重要因素之一。为了有效预防和减少因疲劳驾驶导致的交通事故,西京学院“大学生创新创业训练计划”省级项目“基于深度学习的疲劳驾驶检测及预警装置”应运而生,旨在通过深度学习技术,研发一款能够有效检测并预警疲劳驾驶行为的智能装置。
该项目由西京学院电子信息学院学生团队负责,他们通过深入研究和不懈努力,成功开发了一套高效的疲劳驾驶检测系统。该系统利用深度学习技术,能够自动识别和分类驾驶员的疲劳状态,显著提高了驾驶安全的自动化和智能化水平。
项目团队在科研方面取得了丰硕成果。他们发表了多篇论文,详细介绍了项目的理论基础、技术创新点和实验结果,为疲劳驾驶检测领域提供了新的研究方向和解决方案。此外,项目团队还申请了相关专利,进一步验证了他们研究成果的实用性和有效性。
在竞赛方面,项目团队同样表现出色。他们获得了多项荣誉,这些荣誉的获得,不仅是对团队成员辛勤工作的认可,也是对他们创新能力和实践能力的肯定。
“基于深度学习的疲劳驾驶检测及预警装置”项目的成功实施,对于提高道路安全、减少交通事故具有重要意义。通过该系统的应用,可以大幅提高驾驶安全监测效率,降低交通事故发生率,从而增强道路运输的安全性。
未来,西京学院将继续支持和鼓励学生参与创新创业活动,加强与企业的合作,推动更多科技成果的转化和应用。同时,学院也将进一步完善创新创业教育体系,培养学生的创新精神和实践能力,为社会培养更多高素质的创新人才。
总之,“基于深度学习的疲劳驾驶检测及预警装置”项目的成功,是西京学院在科技创新和人才培养方面取得的又一重要成果。它不仅展示了学院在深度学习和图像处理领域的研究实力,也为道路安全技术的进步提供了有力支持。随着项目的进一步推广和应用,相信将会为交通安全领域的发展带来更多的机遇和挑战。
西京学院的这两个项目的成功,不仅体现了学院在人工智能领域的研究实力,也为相关产业的发展提供了新的动力。学院将继续致力于培养具有创新精神和实践能力的高素质人才,为社会的科技进步和产业发展做出更大的贡献。随着这些项目的进一步推广和应用,我们期待它们能够为社会带来更多的积极影响,推动相关领域的技术进步和产业升级。(西京学院 袁宝玺)
