驾车安全常识

开车吸烟影响驾车安全 驾驶员在行车中摸烟、拿打火机点焖及嘴衔香烟，烟雾在眼前缭绕分散了注意力会影响到驾车安全。     

驾驶中的信息运用与注意力

(1)突然信息。外界信息来得比较突然，如前车突然紧急刹车；行人、自行车突然调头拐弯、摔倒；自己的车转向、制动突然失灵等。对这些不易提防的突然信息，驾驶员要保持高度警惕，注意观察，以防万一。     

生态旅游景区注意力管理的探讨

介绍了国内外对"注意力"、"注意力管理"研究的现状.论述了注意力管理在生态旅游景区中应用的重要意义.生态旅游景区的注意力管理包涵经营者的注意力管理,对环境保护的注意力管理、员工的注意力管理、生态旅游者的注意力管理、当地居民的注意力管理等.     

基于YOLOv5s改进模型的小白菜虫害识别方法

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,但真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制,将其放在CBS（卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU）的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度（mean Average Precision, mAP）达到91.40%,提高了12.9个百分点;每秒传输帧数（Frame Per Second, FPS）为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53个百分点;参数量仅为14.4 MB,降低了25.78个百分点。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度分别高出20.1、24.6、14、13.4和13.3个百分点,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。     

老年犬的养护

如果家里有一头老年犬,它一定陪伴你走过了好几个年头,在这么多年里它也许是你的精神寄托;有了它你的生活更快乐了,是它提高了你的生活品质。这个时候,它仍然在你的身旁,但它已经不像年轻时那样爱玩爱闹了,对事情的注意力、警惕性也有明显下降。这些都是不可避免的,你深爱的犬正在逐渐衰老。这个时候,它的需求正在变化,它对你的依赖越来越强,它需要你给它保持一个健康的身体和安逸的老年生沽。     

基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部

为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但平均精度均值提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51和16.32个百分点;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。     

“硬气功”中的力学知识

我们经常在街边或是一些旅游景区内会见到一些"硬气功"的表演,比如"腹上开石""银枪刺喉""刀砍不入""汽车过身""头撞石碑""手指钻砖"等等,可谓花样繁多。其实了解内情的人都知道,所谓"硬气功"不过是一些人靠力气、胆量和窍门来迷惑不知内情的人的一种杂耍表演,谈不上表演者有什么超人的能力。下面举几个例子来说明。银枪刺喉:两人相对,分别用喉部顶住木杆两头的枪尖,只见木杆被两人顶弯了,但喉部却安然无     

浅议犬注意力的培养方法

当前，犬注意力的训『练培养在警犬训练中越来越受到重视，虽然在一些教科书中有所涉及，但没有形成系统性的体系。在国外，犬注意力的训练与培养受到了足够的重视，有大量的文献资料涉及犬的注意力培养，并在日常的警犬训练中把其作为训练的前提条件。随着注意力在警犬训练中的应用及其重要作用，我们应该在警犬训练中高度重视犬的注意力的培养，犬的注意力提高了，警犬训练就会轻松，使我们在训练中达到事半功倍的效果。     

基于注意力机制改进卷积神经网络的柑橘病虫害识别

柑橘是我国种植面积最大、产量最高的水果作物,对我国的经济发展具有重要作用。柑橘病虫害侵染是导致柑橘产量及品质下降的重要原因之一,高效、准确的柑橘检测技术对柑橘产业的发展具有重要意义。因此,本研究提出一种基于注意力机制改进卷积神经网络的柑橘病虫害识别算法,以多尺度特征提取网络Inception v3为基础,在Inception结构间加入CBAM注意力机制,构建基于注意力机制的多尺度特征提取网络;然后融合残差注意力网络,提升模型的整体性能,以实现对柑橘病虫害的精准识别。试验结果表明,基于注意力机制改进卷积神经网络的柑橘病虫害识别算法从通道和空间维度提高了对输入有效特征的关注度,在融合残差注意力网络后,提高了模型的整体性能,实现对5种柑橘叶片(溃疡病、潜叶蛾、黑点病、红蜘蛛和健康叶片)的识别准确率达到98.49%,比基础模型提高4.02百分点,说明本研究提出的方法对柑橘病虫害的识别效果较好。最后将模型进行部署,设计柑橘病虫害识别系统,实现基于移动端的柑橘病虫害智能检测,为相关研究提供参考。     

基于改进YOLOv5的蝴蝶兰花朵识别与计数

为精确预测蝴蝶兰产量和对蝴蝶兰的生产进行科学管理,对大苗时期的蝴蝶兰植株花朵和花苞进行识别与检测,统计其花量。由于蝴蝶兰花苞目标体积较小,提出一种基于改进YOLOv5的蝴蝶兰花朵与花苞识别方法。首先,修改颈部网络的结构,在特征金字塔FPN(Feature Pyramid Network)和路径聚合网络PANet(Path Aggregation Network)中引入有利于小目标检测的160×160尺度特征层,以提升对小目标的检测效果;其次,使用K-means++聚类算法针对训练集生成更合适的先验框,并采用载入预训练权重和冻结主干网络的训练方式,以使模型更加容易学习,提高网络模型收敛速度和泛化能力;最后,在颈部网络加入轻量级注意力机制,加强对目标的关注,减少背景干扰,以提升模型的特征提取能力。试验结果显示,该算法对花苞的检测精确率达到89.54%,比改进前提升9.83%;对花苞和花朵的平均精确率达到91.81%,比改进前提升5.56%。该算法有优异的检测精度并有效提高对小目标的检测能力。