文献的解释
[document;literature]
有 历史意义 或 研究 价值 的书籍 详细解释 (1).有关典章 制度 的文字资料和多闻熟悉 掌故 的人。 《论语· 八佾 》 ：“ 夏 礼吾能言之， 杞 不足徵也； 殷 礼吾能言之， 宋 不足徵也。文献不足故也。” 朱熹 集注：“文，典籍也；献，贤也。” 宋 陆游 《谢徐君厚汪叔潜携酒见访》 诗：“衣冠方南奔，文献往往在。” (2).专指有历史价值或参考价值的图书资料。 元 杨维桢 《送僧归日本》 诗：“我欲东夷访文献，归来中土校全经。” 清 王士禛 《香祖笔记》 卷九：“余邑先辈，文献无徵，每以为恨，故于羣书中遇 邑人 逸事逸文，辄掌録之。” 鲁迅 《书信集·致曹白》 ：“不过这原是一点文献，并非入门书。” 徐迟 《哥德巴赫猜想》 ：“由于这些研究员的 坚持 ，数学研究所 继续 订购世界各国的文献资料。”
词语分解
文的解释 文 é 事物错综所造成的纹理或形象：灿若 文锦 。 刺画花纹：文身。 记录语言的符号：文字。文盲。以文害辞。 用文字记下来以及与之有关的：文凭。文艺。文体。文典。文苑。文献（指有历史价值和参考价值的图书资 献的解释 献 （献） à 恭敬 庄严 地送给： 奉献 。 贡献 。捐献。献身。献礼。借花献佛。 表现出来：献技。献艺。献媚。献丑。 古代指贤者，特指熟悉掌故的人：文献。 部首 ：犬。
这两天在公司做PM实习，主要是自学一些CV的知识，以了解产品在解决一些在图像识别、图像搜索方面的问题，学习的主要方式是在知网检索了篇国内近3年计算机视觉和物体识别的硕博士论文。由于时间关系，后面还会继续更新图片相似度计算（以图搜图）等方面的学习成果 将这两天的学习成果在这里总结一下。你将会看到计算机视觉在解决特定物体识别问题（主要是卷积神经网络CNNs）的基础过程和原理，但这里不会深入到技术的实现层面。
计算机视觉（Computer vision）是一门研究如何使机器“看”的科学，更进一步的说，就是指用摄影机和计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量等机器视觉，并进一步做图像处理，用计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。 ————维基百科 通常而言，计算机视觉的研究包括三个层次： （1）底层特征的研究： 这一层次的研究主要聚焦如何高效提取出图像对象具有判别性能的特征，具体的研究内容通常包括：物体识别、字符识别等 （2）中层语义特征的研究： 该层次的研究在于在识别出对象的基础上，对其位置、边缘等信息能够准确区分。现在比较热门的：图像分割；语义分割；场景标注等，都属于该领域的范畴 （3）高层语义理解： 这一层次建立在前两层的基础上，其核心在于“理解”一词。 目标在于对复杂图像中的各个对象完成语义级别的理解。这一层次的研究常常应用于：场景识别、图像摘要生成及图像语义回答等。 而我研究的问题主要隶属于底层特征和中层语义特征研究中的物体识别和场景标注问题。
人类的视觉工作模式是这样的： 首先，我们大脑中的神经元接收到大量的信息微粒，但我们的大脑还并不能处理它们。 于是接着神经元与神经元之间交互将大量的微粒信息整合成一条又一条的线。 接着，无数条线又整合成一个个轮廓。 最后多个轮廓累加终于聚合我们现在眼前看到的样子。 计算机科学受到神经科学的启发，也采用了类似的工作方式。具体而言，图像识别问题一般都遵循下面几个流程
（1）获取底层信息。获取充分且清洁的高质量数据往往是图像识别工作能否成功的关键所在 （2）数据预处理工作，在图像识别领域主要包括四个方面的技术：去噪处理（提升信噪比）、图像增强和图像修复（主要针对不够清晰或有破损缺失的图像）；归一化处理（一方面是为了减少开销、提高算法的性能，另一方面则是为了能成功使用深度学习等算法，这类算法必须使用归一化数据）。 （3）特征提取，这一点是该领域的核心，也是本文的核心。图像识别的基础是能够提取出足够高质量，能体现图像独特性和区分度的特征。 过去在10年代之前我们主要还是更多的使用传统的人工特征提取方法，如PCA\LCA等来提取一些人工设计的特征，主要的方法有（HOG、LBP以及十分著名的SIFT算法）。但是这些方法普遍存在（a）一般基于图像的一些提层特征信息（如色彩、纹理等）难以表达复杂的图像高层语义，故泛化能力普遍比较弱。（b）这些方法一般都针对特定领域的特定应用设计，泛化能力和迁移的能力大多比较弱。 另外一种思路是使用BP方法，但是毕竟BP方法是一个全连接的神经网络。这以为这我们非常容易发生过拟合问题（每个元素都要负责底层的所有参数），另外也不能根据样本对训练过程进行优化，实在是费时又费力。 因此，一些研究者开始尝试把诸如神经网络、深度学习等方法运用到特征提取的过程中，以十几年前深度学习方法在业界最重要的比赛ImageNet中第一次战胜了SIFT算法为分界线，由于其使用权重共享和特征降采样，充分利用了数据的特征。几乎每次比赛的冠军和主流都被深度学习算法及其各自改进型所占领。其中，目前使用较多又最为主流的是CNN算法，在第四部分主要也研究CNN方法的机理。
上图是一个简易的神经网络，只有一层隐含层，而且是全连接的（如图，上一层的每个节点都要对下一层的每个节点负责。）具体神经元与神经元的作用过程可见下图。
在诸多传统的神经网络中，BP算法可能是性能最好、应用最广泛的算法之一了。其核心思想是：导入训练样本、计算期望值和实际值之间的差值，不断地调整权重，使得误差减少的规定值的范围内。其具体过程如下图：
一般来说，机器学习又分成浅层学习和深度学习。传统的机器学习算法，如SVM、贝叶斯、神经网络等都属于浅层模型，其特点是只有一个隐含层。逻辑简单易懂、但是其存在理论上缺乏深度、训练时间较长、参数很大程度上依赖经验和运气等问题。 如果是有多个隐含层的多层神经网络（一般定义为大于5层），那么我们将把这个模型称为深度学习，其往往也和分层训练配套使用。这也是目前AI最火的领域之一了。如果是浅层模型的问题在于对一个复杂函数的表示能力不够，特别是在复杂问题分类情况上容易出现分类不足的弊端，深度网络的优势则在于其多层的架构可以分层表示逻辑，这样就可以用简单的方法表示出复杂的问题，一个简单的例子是： 如果我们想计算sin(cos(log(exp(x))))， 那么深度学习则可分层表示为exp(x)—>log(x)—>cos(x)—>sin(x)
图像识别问题是物体识别的一个子问题，其鲁棒性往往是解决该类问题一个非常重要的指标，该指标是指分类结果对于传入数据中的一些转化和扭曲具有保持不变的特性。这些转化和扭曲具体主要包括了： （1）噪音（2）尺度变化（3）旋转（4）光线变化（5）位移
该部分具体的内容，想要快速理解原理的话推荐看[知乎相关文章] ( )， 特别是其中有些高赞回答中都有很多动图和动画，非常有助于理解。 但核心而言，CNN的核心优势在于 共享权重 以及 感受野 ，减少了网络的参数，实现了更快的训练速度和同样预测结果下更少的训练样本，而且相对于人工方法，一般使用深度学习实现的CNN算法使用无监督学习，其也不需要手工提取特征。
CNN算法的过程给我的感觉，个人很像一个“擦玻璃”的过程。其技术主要包括了三个特性：局部感知、权重共享和池化。
CNN中的神经元主要分成了两种： （a）用于特征提取的S元，它们一起组成了卷积层，用于对于图片中的每一个特征首先局部感知。其又包含很关键的阈值参数（控制输出对输入的反映敏感度）和感受野参数（决定了从输入层中提取多大的空间进行输入，可以简单理解为擦玻璃的抹布有多大） （b）抗形变的C元，它们一起组成了池化层，也被称为欠采样或下采样。主要用于特征降维，压缩数据和参数的数量，减小过拟合，同时提高模型的容错性。 （c*）激活函数，及卷积层输出的结果要经过一次激励函数才会映射到池化层中，主要的激活函数有Sigmoid函数、Tanh函数、ReLU、Leaky ReLU、ELU、Maxout等。
也许你会抱有疑问，CNN算法和传统的BP算法等究竟有什么区别呢。这就会引出区域感受野的概念。在前面我们提到，一个全连接中，较高一层的每个神经元要对低层的每一个神经元负责，从而导致了过拟合和维度灾难的问题。但是有了区域感受野和，每个神经元只需要记录一个小区域，而高层会把这些信息综合起来，从而解决了全连接的问题。
了解区域感受野后，你也许会想，区域感受野的底层神经元具体是怎么聚合信息映射到上一层的神经元呢，这就要提到重要的卷积核的概念。这个过程非常像上面曾提到的“神经元与神经元的联系”一图，下面给大家一个很直观的理解。
上面的这个过程就被称为一个卷积核。在实际应用中，单特征不足以被系统学习分类，因此我们往往会使用多个滤波器，每个滤波器对应1个卷积核，也对应了一个不同的特征。比如：我们现在有一个人脸识别应用，我们使用一个卷积核提取出眼睛的特征，然后使用另一个卷积核提取出鼻子的特征，再用一个卷积核提取出嘴巴的特征，最后高层把这些信息聚合起来，就形成了分辨一个人与另一个人不同的判断特征。
现在我们已经有了区域感受野，也已经了解了卷积核的概念。但你会发现在实际应用中还是有问题： 给一个100 100的参数空间，假设我们的感受野大小是10 10，那么一共有squar（1000-10+1）个，即10的六次方个感受野。每个感受野中就有100个参数特征，及时每个感受野只对应一个卷积核，那么空间内也会有10的八次方个次数，，更何况我们常常使用很多个卷积核。巨大的参数要求我们还需要进一步减少权重参数，这就引出了权重共享的概念。 用一句话概括就是，对同一个特征图，每个感受野的卷积核是一样的，如这样操作后上例只需要100个参数。
池化是CNN技术的最后一个特性，其基本思想是： 一块区域有用的图像特征，在另一块相似的区域中很可能仍然有用。即我们通过卷积得到了大量的边缘EDGE数据，但往往相邻的边缘具有相似的特性，就好像我们已经得到了一个强边缘，再拥有大量相似的次边缘特征其实是没有太大增量价值的，因为这样会使得系统里充斥大量冗余信息消耗计算资源。 具体而言，池化层把语义上相似的特征合并起来，通过池化操作减少卷积层输出的特征向量，减少了参数，缓解了过拟合问题。常见的池化操作主要包括3种： 分别是最大值池化（保留了图像的纹理特征）、均值池化（保留了图像的整体特征）和随机值池化。该技术的弊端是容易过快减小数据尺寸，目前趋势是用其他方法代替池化的作用,比如胶囊网络推荐采用动态路由来代替传统池化方法，原因是池化会带来一定程度上表征的位移不变性，传统观点认为这是一个优势，但是胶囊网络的作者Hinton et al.认为图像中位置信息是应该保留的有价值信息，利用特别的聚类评分算法和动态路由的方式可以学习到更高级且灵活的表征，有望冲破目前卷积网络构架的瓶颈。
CNN总体来说是一种结构，其包含了多种网络模型结构，数目繁多的的网络模型结构决定了数据拟合能力和泛化能力的差异。其中的复杂性对用户的技术能力有较高的要求。此外，CNN仍然没有很好的解决过拟合问题和计算速度较慢的问题。
该部分的核心参考文献： 《深度学习在图像识别中的应用研究综述》郑远攀,李广阳,李晔.[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. 深度学习技术在计算机图像识别方面的领域应用研究是目前以及可预见的未来的主流趋势，在这里首先对深度学习的基本概念作一简介，其次对深度学习常用的结构模型进行概述说明，主要简述了深度信念网络（DBN）、卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、生成式对抗网络（GAN）、胶囊网络（CapsNet）以及对各个深度模型的改进模型做一对比分析。
深度学习按照学习架构可分为生成架构、判别架构及混合架构。 其生成架构模型主要包括： 受限波尔兹曼机、自编码器、深层信念网络等。判别架构模型主要包括：深层前馈网络、卷积神经网络等。混合架构模型则是这两种架构的集合。深度学习按数据是否具有标签可分为非监督学习与监督学习。非监督学习方法主要包括：受限玻尔兹曼机、自动编码器、深层信念网络、深层玻尔兹曼机等。 监督学习方法主要包括：深层感知器、深层前馈网络、卷积神经网络、深层堆叠网络、循环神经网络等。大量实验研究表明，监督学习与非监督学习之间无明确的界限，如：深度信念网络在训练过程中既用到监督学习方法又涉及非监督学习方法。
[1]周彬. 多视图视觉检测关键技术及其应用研究[D].浙江大学,2019. [2]郑远攀,李广阳,李晔.深度学习在图像识别中的应用研究综述[J].计算机工程与应用,2019,55(12):20-36. [3]逄淑超. 深度学习在计算机视觉领域的若干关键技术研究[D].吉林大学,2017. [4]段萌. 基于卷积神经网络的图像识别方法研究[D].郑州大学,2017. [5]李彦冬. 基于卷积神经网络的计算机视觉关键技术研究[D].电子科技大学,2017. [6]李卫. 深度学习在图像识别中的研究及应用[D].武汉理工大学,2014. [7]许可. 卷积神经网络在图像识别上的应用的研究[D].浙江大学,2012. [8]CSDN、知乎、机器之心、维基百科
能不能给我发一份呢？
摄影测量与遥感技术发展论文主要通过对摄影技术与遥感技术的发展进行了研究，并对其在各个方面的运用进行了论述。
摄影测量与遥感技术发展论文【1】
摘要：随着经济的不断发展，科学的不断进步，摄影测量与遥感技术因其运用范围广、作用大而走上了逐渐发展的道路，并且对国民经济生活起着重要的影响。
关键词：摄影测量;遥感技术;发展;应用
摄影测量与遥感技术被划分在地球空间信息科学的范畴内，它在获取地球表面、环境等信息时是通过非接触成像传感器来实现的，并对其进行分析、记录、表达以及测量的科学与技术。
3S技术的应用、运用遥感技术以及数字摄影测量是其主要研究方向。
在多个领域内都可以运用遥感技术与摄影测量，比如：自然灾害、勘查土木工程、监测环境以及国土资源调查等。
随着我国经济的不断发展，运用到遥感技术与摄影测量的领域也在逐渐的增多。
在人类认识宇宙方面，遥感技术与摄影测量为人类提供了新的方式与方法，也为人类对地球的认知以及和谐共处提供了新的方向。
遥感技术和摄影测量可以提供比例不同的地形图以服务于各种工作，并且还能实现基础地理信息数据库的建立;遥感技术与摄影测量与地图制图、大地测量、工程测量以及卫星定位等构成了一整套技术系统，是测绘行业的支柱。
一、摄影测量与遥感技术的发展
从摄影测量与遥感技术的发展来看，摄影测量与遥感技术在近30年的时间里已经涉及到城市建设、水利、测绘、海洋、农业、气象、林业等各个领域，在我国的经济发展中起着至关重要的作用。
摄影测量从20世纪70年代后期从模拟摄影中分离出来，并逐渐步入数字摄影阶段，摄影测量正在逐渐的转变为数字化测绘技术体系。
(一)摄影测量与遥感技术有利于推动测绘技术的进步
我国的摄影测量从上世纪70年代后期经历一个系统的转变。
在经历了模拟摄影测量以及解析摄影测量阶段之后，摄影测量终于步入了数字摄影测量的阶段，这也成为我国传统测绘体系解体，测绘技术新体系兴起的标志。
首先，从数字影像的类型来看，当前我国已经建立了数字栅格图、数字高程模型以及数字正射影像，土地利用与地名数据库也随之建立起来，摄影测量与数据库的多样性在一定程度上为生产运用提供了可能，从而进一步推动了测绘技术的发展。
其次，由于摄影测量与遥感技术的飞速发展，也逐渐被国家所重视，并利用这两项技术来完成了各种地理比例尺地形图的绘制。
此外，还推动了诸多具有全国界别的基础地理信息数据库的建立。
比如：比例尺级别为1：50000，1：1000000等的国家级地理信息数据库;除开国家级的，还有省级、县级等的地理信息数据库等。
(二)摄影测量与遥感技术有利于提升空间数据的获取能力
我国获取空间数据的能力在经过五十年的发展，有了较大的提升。
对具有自主知识产权的处理遥感数据平台进行了研发，从而推动了国产卫星遥感影像地面处理系统的建立，并在摄影测量方面积极进行研究和探索，为我国独立处理信息、获取观测体系的建立提供了坚实的基础。
首先，从获取数据的能力方面来看，传感器在国家863以及973计划的支持上成功被研制出来，成功发射了对地观测的包括通信卫星、海洋卫星、气象卫星以及资源卫星等五十多颗卫星，并推动了资源、风云、环境减灾以及海洋四大民用对地观测卫星体系的建立，实现了从太阳和地球同步轨道对地球多传感器、多平台的观测以及对地球表面分辨率不同的雷达和光学图像的获取，并将这些获取的数据用于对海洋现象、大气成分、自然灾害以及水循环等各个方面的监测。
其次，从数据储备方面来看，数据积累已经成功的覆盖了全国海域、陆地以及我国周围国家和地区的包括一千五百万平方公里的地球表面数据。
二、摄影测量与遥感技术在国民经济各项领域中的运用
(一)摄影测量与遥感技术在应对自然灾害中的运用
在发生自然灾害时，为了能够第一时间了解灾情的具体分布，获取高分辨率灾区遥感影像，可以采用低空无人遥感、航天、航空遥感等方式，对灾区原有的地理信息以及尺度进行整合，推动地理信息服务平台的建立，将多尺度影像地图制作出来，及时、有效的提供地理信息以及地图数据支持，为及时制定出应对自然灾害的措施提供了依据。
比如在汶川地震时，在灾区道路交通与通信严重受损的情况下，通过摄影测量与遥感技术在第一时间获取了灾区的详细信息与资料，并利用航空遥感技术和无人机连续、动态的实现对灾区的监测，并对道路交通以及房屋倒塌等情况进行分析，建立起灾区地理信息综合服务平台，将灾区的地理信息数据进行整合，比如水系、居民地以及交通等，为各级抗震救灾指挥部门作出正确的决策以及救援人员的搜救工作提供了及时有效的灾情信息。
在灾区的救援工作中，发挥着至关重要的作用。
(二)摄影测量与遥感技术在气象中的运用
在气象方面中，摄影测量与遥感技术主要运用在对各种气象灾害的.预报和监测两方面。
在热带天气系统的监测方面，气象卫星发挥着极其重要的作用，尤其是对于台风的预报和监测。
在我国的春、夏季中，雷雨、暴雨等作为多发性的灾害性天气，在监测和分析方面，如果运用常规的气象观测资料是非常困难的。
利用具有高空间分辨率和高时间密度特点的卫星云图以及卫星产品，可以对对流系统的演变、发生、移动以及发展过程进行全方位的监测，从而为对流天气的分析和提前预警提供了非常重要的信息。
三、结语
摄影测量与遥感技术的应用已经逐渐步入信息化阶段。
随着我国航空航天技术的不断发展，如何将各行各业的发展与摄影测量和遥感技术相结合从而推动我国经济的发展，已经成为未来摄影测量和遥感技术发展的主要方向。
【参考文献】
[1]张景雄.地理信息系统与科学[M].武汉：武汉大学出版社，2010：108―114
[2]张剑清.潘励.王树根.摄影测量学[M].武汉：武汉大学出版社，2009：89―93
[3]李德仁.王树根.周月琴.摄影测量与遥感概论[M].北京：测绘出版社，2008：131―137
[4]乔瑞亭.孙和利.李欣.摄影与空中摄影学[M].武汉：武汉大学出版社，2008：178―182
[5]窦超.李兆钧.浅谈摄影测量与遥感的发展应用[M].青海国土经略，2011(06)：29―31
摄影测量与遥感技术的新特点及技术【2】
摘要：本文主要分析了近年来我国摄影测量与遥感技术表现出的许多新的特点，分别从航空摄影自动定位技术、近景摄影测量、低空摄影测量、SAR数据处理、多源空间数据挖掘等方面进行了总结与论述。
关键词：电子科技论文发表,科技论文网,自动定位技术,近景摄影测量,低空摄影测量,SAR数据处理,多源空间数据挖掘
前言：摄影测量与遥感是从摄影影像和其他非接触传感器系统获取所研究物体，主要是地球及其环境的可靠信息，并对其进行记录、量测、分析与应用表达的科学和技术。
随着摄影测量发展到数字摄影测量阶段及多传感器、多分辨率、多光谱、多时段遥感影像与空间科学、电子科学、地球科学、计算机科学以及其他边缘学科的交叉渗透、相互融合，摄影测量与遥感已逐渐发展成为一门新型的地球空间信息科学。
1、航空摄影自动定位技术
近年来，随着卫星导航和传感器技术的进步，遥感对地目标定位逐步摆脱了地面控制点的束缚，向少控制点甚至是无控制点的方向发展。
利用基于载波相位测量的GPS动态定位技术测定航空影像获取时刻投影中心的3维坐标，以此为基础研究了GPS辅助空中三角测量理论和质量控制方法，在加密区四角布设地面控制点的GPS辅助光束法区域网平差的精度可满足摄影测量规范的精度要求，大量减少了航空摄影测量所需的地面控制点。
研究成果已大规模用于国家基础测绘，产生了显著的社会和经济效益。
开展利用在飞机上装载IMU和GPS构成的POS系统直接获取航摄像片6个外方位元素的多传感器航空遥感集成平台研究，可实现定点航空摄影和无地面控制的高精度对地目标定位。
研究成果表明，在1：5万及以下比例尺的4D产品生产中，可直接使用POS系统测得的像片外方位元素进行影像定向，基本无需地面控制点和摄影测量加密，从而改变了航空摄影测量的作业模式，并使无图区、困难地区的地形测绘和空间信息数据的实时更新成为可能。
2、近景摄影测量技术
近景摄影测量的研究应用领域已涉及空间飞行器制造、航空工业、船舶工业、汽车工业、核能工业、化学工业以及医学、生物工程、公安刑事侦破、交通事故及其他事故现场处理、古建筑建档和恢复、大型工程建设监测等方面。
利用数字相机与实时数字近景摄影测量技术相结合建立相应的工业零件检测系统。
该类系统使用高重叠度序列图像作为影像数据源，利用较多同名特征的冗余观测值成功地进行粗差剔除，根据2维序列图像导出物体不同部位的3维信息，然后将这些3维信息融为统一的表面模型，实现了高精度3维重建。
利用数码相机与全站仪集成形成一个全新的测量系统——摄影全站仪系统。
尽管传统近景摄影测量近年来得巨大发展，但必须在被测物体表面或周围布设一定数量的控制点，摄影测量工作者心中的“无接触测量“没有真正实现。
全站仪作为一种高精度测量仪器在工程测量中被广泛接受，本质上它是一种基于”点“的测量仪器。
将它与基于”面“的摄影测量有机地结合起来，形成一个全新的测量系统——摄影全站仪系统。
在该系统中，量测数码相机安装在全站仪的望远镜上，测量时利用全站仪进行导线测量，在每个导线点利用量测数码相机对被测物体进行摄影。
每张影像对应的方位元素可以由导线测量与全站仪的读数中获取。
3、低空摄影测量技术
近年来随着低空飞行平台(固定翼模型飞机、飞艇、直升机、有人驾驶小型飞机)及其辅助设备的进一步完善、数码相机的快速普及和数字摄影测量技术的日趋成熟，由地面通过无线电通讯网络，实现起飞、到达指定空域、进行遥感飞行以及返回地面等操作的低空遥感平台为获取地面任意角度的清晰影像提供了重要途径。
建立基于无人驾驶飞行器的低空数字摄影测量与遥感硬件系统。
硬件平台包括无人驾驶遥控飞行平台，差分GPS接收机，姿态传感器，高性能数码相机和视频摄像机，数据通讯设备，影像监视与高速数据采集设备，高性能计算机等等。
需要深入研究无人驾驶飞行平台的飞行特性，并研制三轴旋转云台、差分GPS无线通讯、视频数据的自动下传、自动曝光等关键技术。
研究无人驾驶飞行平台的自动控制策略。
在飞行器上搭载飞控计算机，由差分GPS数据得到飞艇(相机)的精确位置，在此基础上对较低分辨率的视频序列影像进行匹配，结合姿态传感器的输出信号实时自动确定飞行器的姿态，从而进行飞行自动控制，并将所有数据同时下传到地面监控计算机。
研究多基线立体影像中连接点的多影像匹配方法与克服影像几何变形的稳健影像匹配方法。
数字表面模型与正射影像的自动获取及立体测图。
4、SAN数据处理技术
SAR成像具有全天时、全天候的工作能力，它与可见光红外相比具有独特的优势。
随着我国SAR传感器研制技术的进一步发展，先后研制了不同波段，不同极化方式，空间分辨率达到 In的传感器，并在SAR立体测绘方面设计了不同轨道和相同轨道的重复观测，为我国开展SAR技术的相关研究奠定了数据基础。
根据不同应用目的的SAR图像与可见光图像的融合。
利用SAR和可见光反映地物不同特性的特点，在提取不同土壤性质以及洪水监测和灾害评估方面采用不同的融合方法，取得了一定的理论成果，并完成了国家和部门的科研课题。
SAR图像噪声去除方法。
由于SAR的成像特点，造成了SAR图像的信噪比低，噪声严重。
提出了自适应滤波思想，基于图斑的去噪方法以及噪声去除方法的评价等。
机载和星载重复轨道的SAR立体测图技术以及星载的InSAR技术和D—InSAR的突破。
完成了星载InSAR生成DEM及D—InSAR形变检测的相关软件开发，利用极化SAR数据提取地物目标，开展极化干涉测量的研究。
5、多源空间数据挖掘技术
多源空间数据挖掘技术主要研究应用数学方法和专业知识从多源对地观测数据中，提取各种面向应用目的的地学信息。
从遥感图像数据中挖掘GIS数据。
在统计模式识别的基础上，通过神经网络、模糊识别和专家系统等技术实现图像光谱特征自动分类。
基于纹理分析的分类识别。
包括基于统计法的纹理分析、基于分形法的纹理分析、基于小波变换的纹理分析、基于结构法的纹理分析、基于模型法的纹理分析和空间/频率域联合纹理分析等。
遥感图像的解译信息提取。
把计算机自动识别出来的影像，结合GIS数据库或解译员的知识，确定其对应的地学属性。
包括基于GIS数据的图像信息识别、基于地学知识辅助的图像信息识别、基于专家知识辅助的图像信息识别、基于立体观察的图像信息识别、基于矢量栅格转化的信息提取和基于多源数据融合的信息识别等。
摄影测量与遥感的现状及发展趋势【3】
摘 要：随着信息时代的来临，人类社会步入全方位信息时代，各种新兴的科学技术迅猛发展，并广泛应用于人类生活中去。
摄影测量与遥感技术被广泛应用于我国测绘工作去，本文探讨了我国摄影测量与遥感的发展现状以及展望了发展趋势。
关键词：摄影测量;遥感;现状
随着信息时代的来临，人类社会步入全方位信息时代，各种新兴的科学技术迅猛发展，并广泛应用于人类生活中去。
摄影测量经历了模拟摄影测量、解析摄影测量和数字摄影测量三个阶段。
而在这期间，从遥感数据源到遥感数据处理、遥感平台和遥感器以及遥感的理论基础探讨和实际应用，都发生了巨大的变化。
数字地球(digitalearth)的概念是基于信息高速公路的假设和地理空间信息学的高速发展而产生的，数字地球为摄影测量与遥感学科提供了难得一遇的机会和明确的发展方向，与此同时，也向摄影测量和遥感技术提出了一些列的挑战。
而摄影测量和遥感学科是为数字地球提供空间框架图像数据及从数据图像中获得相关信息惟一技术手段
一、国内外摄影测量与遥感的现状
(一)摄影测量现状
摄影测量经历了漫长的发展过程，随着计算机技术以及自动控制技术的高数发展，进入20世纪末期的时候，基于全数字自动测图软件的完成，数字摄影测量工作站获得了迅猛发展并普遍存在于测量工作中。
进入21世纪后，科学技术的提升帮助摄影测量进入了数字化时代，数字摄影测量学学科与计算机科学有了大面积的知识交叉，摄影测量工具也变为较为经济的计算机输入输出设备，这种革命性的变革，使得数字摄影测量提升到了另一个台阶，数字摄影测量的语义信息提取、影像识别与分析等方面均产生了从质到量的变化。
目前我国各省测绘局均已广泛应用了数字摄影测量，建立了数字化测绘生产基地，实现了全数字化摄影测量与全球定位系统之间的有机合成，并且应用与测量实际工作中。
(二)遥感技术现状
目前遥感技术主要应用在日常的天气、海洋、环境预报及灾害监测、土地利用、城市规划、荒漠化监测、环境保护等方面，为社会带来了巨大的经济利益。
尤其要提出的是航天遥感，是利用卫星遥感获取各种信息是目前最有效的方法。
在实现数字地球概念，卫星遥感技术具有很重要的地位。
数字地球的实际意义就是将地球转为一个虚拟的球体，以数字形式来表达地球上的不同种类的信息，实现三维式和多分辨形式的地球描述。
数字地球是一个数量庞大的工程，从长远来看，信息量的更新一集信息的收取都需要卫星遥感技术提供可靠的信息源，换句话说，卫星遥感是实现数字地球的必要手段，也是其他手段不能够替代的。
二、摄影测量与遥感的应用与主要技术
(一)摄影测量与遥感在地籍测量中的应用
应用数字摄影测量与遥感模式进行地籍测量前景非常广阔。
航空航天事业的飞速发展，为高分辨率卫星遥感影像技术为空间地理信息提供主要的数据元。
主要以激光成像雷达、双天线SAR系统等三维数字摄影测量系统。
利用卫星遥感进行土地资源调查和土地利用动态监测，为快速及时的变更地籍测量做好参照，同时还能顺利的完成地籍线画图的测绘，还可以得到正射影像地籍图、三维立体数字地籍图等附属产品。
数字摄影测量主要以大比例尺航空像片为数据采集对象，利用该技术在航片上采集地籍数据，实行空三加密。
数字摄影测量与模式得到的地籍图信息丰富，实时性强;大部分工作均在室内完成，降低劳动强度与人工成本，还能大幅度提高工作效率，是一种非常实用的地籍测量模式。
(二)摄影测量在三维模型表面重建的应用
三维物体的重建技术可广泛应用于古建筑重建和文物保护、医学重建、工业量测、人脸重建、人体重建及程勘察等方面，这种技术主要通过手持量测数码相机进行操作，得到一组具有短基线和多度重叠的图片，通过立体匹配获取可靠的模型点数据。
基于短基线多影像数字摄影测量的快速三维重建技术能够解决静静摄影测量中不能同时兼顾变形早点近景和远景的问题，在操作过程中采用量测数码相机以及手持拍摄方式，使得这种技术简单快速，并且具有高度自动化的有点。
(三)遥感自动定位技术的应用
遥感自动定位技术能够确定影响目标的实际位置，并且准确的解译影响属性，在GPS空中三角测量的基础上，利用惯性导航系统，形成航空影响传感器，实现高精度的定点摄影成像。
在卫星遥感条件下，精度甚至可以达到米级。
遥感自动定位技术的应用，有助于实现实时测图和实时数据更新的作业流程，能够大量减少野外像控测量的工作量。
三、摄影测量与遥感发展展望
目前，摄影测量与遥感技术在数据获取与处理、信息服务和数据分析方面都有了新的进展，数据获取装备发展迅猛，数据处理系统自动化程度相应的提高，航空摄影测量软件实现模块化和标准化，实现了内外一体化的航空摄影测量方法，遥感影像信息管理能力增强。
除此之外，还可以看到测绘领域的全球化进程日益加剧。
四、结语
虽然现在摄影测量与遥感技术相对发展迅速，并且已经广泛应用与测绘工作中，逐步实现数字化与智能化。
在我国目前，摄影测量与遥感装备存在产品种类单一、生产效率低等实际生产问题，这是与飞速发展的信息产业背道而驰的，达不到国际水平。
需要国家发展测绘仪器制造业和专业软件开发能力，跨学科展开合作，集中优势力量，通过政府出台政策来引导市场发展，我国想要在摄影测量与遥感上取得更大的飞跃，还有一段很长的路要走。
参考文献：
[1]李德仁等.地球空间信息学与数字地球[C].空间数据基础设施与数字地球论文集，1999.
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[3]郑立中，陈秀万.中国卫星遥感与定位技术应用的现状和发展[A].中国遥感奋进创新二十年学术论丈集[C].北京：气象出版社，2001.
大概就这样了 参考一下吧基于landsat-TM影像的专题信息提取学生姓名：XX 学号：20085080079院系：城市与环境科学学院 专业：XX指导教师：XX 职称：助教摘 要：本文以沈阳地区为研究区，利用光谱信息提取水体、植被，采用基于灰度共生矩阵的纹理量的分类法，通过TM5波段提取灰度共生矩阵和灰度联合矩阵，计算并提取最能反映类别差异的纹理量值将光谱信息混淆的水田、旱田、居民地用分离，得到最终的分类结果。结果表明:将纹理特征应用于图像分类中可区分光谱混淆的地类，光谱与纹理特征结合得到的分类精度要高于单纯光谱的分类精度。关键词：遥感影像;光谱特征;纹理特征;灰度共生矩阵;分层提取;土地利用Abstract:Based on the study of shenyang area for using spectral information extraction，water,vegetation,based on gray symbiotic matrix of the texture classification,through the TM5 band extraction graylevel co-occurrence matrix and gray,and joint matrix extraction can reflect the differences between vector-valued texture category will confuse the paddy fields,spectral information structure,separation,with residents of the final results of the show that: the texture characteristics will be applied to image classification can distinguish the confusion of spectral spectrum and texture feature combination,the classification accuracy than pure spectral classification words:remote sensing image;spectrum feature;texture feature;text gray-level co-occurrence matrix;layered extraction;land-use引言遥感图像信息专题特征的提取，需要对TM图像的光谱信息和纹理信息进行综合分析,以达到提高影像分类精度的目的[1] 。在自然资源调查中，遥感图像已成为重要的空间数据源，其中TM图像信息是进行土地利用/覆盖变化动态监测的重要依据。常规提取TM图像信息主要是利用影像的光谱分辨率进行的，难以正确区分光谱易混淆的地物，例如菜地与其他耕地类型。提取TM图像中易混淆地物信息，可以充分利用影像的空间分辨率及影像上丰富的纹理信为了息来完成信息提取。纹理分析方法在许多领域都有重要的应用，吴高洪等[2]为了提高纹理图像分割的边缘准确性和区域一致性以及降低分割错误率，提出了一种基于小波变换进行纹理分割的方法。因此，研究地物在影像上的纹理特征，建立和充分应用基于纹理特征的地物分类及信息提取方法，将是今后研究高分辨率遥感影像信息提取的方向之一[3]。图像分析需要用到影像的灰度和纹理信息，灰度即波谱信息，是最基本的信息，纹理反映了灰度的空间变化情况，它由纹理基元按某种确定的规律或者某种统计规律排列组成。为了能用计算机进行纹理分析和形成统一的尺度，需将纹理量化，以定量反映纹理信息，形成纹理变量和纹理图像以便分析[4]。1 研究区概况苏家屯是沈阳市的九个市辖区之一，位于沈阳南部，距沈阳市中心15公里，与抚顺、本溪、辽阳三市毗邻。这里气候适宜，雨量适中，年均气温8度，年均降水量700毫米。物产丰富，蕴藏着丰富的煤石油天然气铁矿石和优质矿泉水等自然资源。苏家屯农业发达，盛产水稻、玉米，是国家确定的现代化农业示范区。本文选择数据源所选取的数据是沈阳地区2001年8月11日TM影像区的子区域。根据沈阳地区的农事历，选择10月上旬的遥感资料为宜。2光谱信息地物的光谱一般是指像素的亮度值，地表的各种地物由于物质组成和结构不同而具有独特的波谱反射和辐射特性，在图像上反映为各类地物在各波段上灰度值的差异。地物光谱响应特征是多光谱遥感影像地物识别最直接，也是最重要的解译元素。3 纹理特征纹理也是遥感影像的重要信息,它通过色调或颜色的变化表现细纹或细小的纹案，这种细纹或细小的纹案在某一确定的图像区域中以一定的规律重复出现。目标地物的纹理特征与航空相片的比例尺和太阳高度角有关。另外，它反映了影像的灰度统计信息、地物本身的结构特征和地物空间排列的关系，是进行目视判读和计算机自动解译的重要基础[5]。许多研究表明，除了原始影像光谱信息以外，加上纹理信息就可以使分析准确性和精度提高[6]。遥感图像中多为无规则纹理，一般采用统计方法进行纹理分析,目前用得较多的统计方法有共生矩阵法、分形维法和马尔可夫随机场法。所谓灰度共生矩阵是由影像灰度级之间二阶联合条件概率密度所构成的矩阵，反映了影像中任意两点间灰度的空间相关性。其方法是先依据影像的灰度级数和灰度变化情况计算出4个方向(右、下、右上和左下)任意两个灰度级相邻出现的概率矩阵，它能提供多个纹理量，可以从多个侧面描述影像的纹理特征，因而在纹理分类中得到广泛的应用[7]。4 提取方法 数据预处理本文对沈阳地区遥感影像进行光学增强处理，并采用高通滤波来进行滤波处理对影像进行融合将融合后的影像进行几何校正。本文以1∶5万比例尺地形图为底图，选取均匀地分别在整幅图像内的60个控制点，采用二次多项式纠正模型建立两幅影像的对应关系。配准精度在个像元以内， 土地利用分类体系的确定参考国家土地利用分类体系，结合研究区土地资源的实际情况，TM影像波谱特征及其分辨率等，把研究区土地利用现状分类系统按二级进行分类，一级类型5个，分别为水体、水田、旱地、居民地、植被。遥感信息提取遥感图像的某些波段往往存在异物同谱和同物异谱现象，如果把多种地物放到一起考虑，由于这些波段的加入，会使信息提取变得非常复杂，这也正是传统上基于统计特征的监督和非监督分类遇到的难题。而对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征，收到较好效果[8，9]。对某一地物进行提取，获得该信息层，与原图像进行逻辑与运算，做掩膜处理，从而将该地物像元从原始图像中去除，以避免它对其他地物提取的影响，从而为以后的信息提取创造了纯净的环境。基于地物光谱模型的遥感影像分类为获得光谱知识，在原始图像上进行采样。在采样过程中考虑到同类地物颜色的差异，如水域的深浅等，每一地类进行了多个样本值的合并，得到地物的综合光谱特征值（如图1）。图1 地物光谱特征水体的提取：太阳光照射到水面少部分被反射到空中大部分被入射到水体，入射到水体的光，部分被水体吸收，部分被水中的悬浮物反射，少部分透射到水底。被水底吸收和反射。被悬浮物反射和被水体反射的辐射，部分返回水面，折回到空中。因此，遥感器所接收到的辐射就包括水面反射光，悬浮物反射光，水底反射光和天空反射光（如图2）。由于不同水体的水面性质和水体特性的不同，从而形成传感器上接收到的反射光谱就存在差异，为遥感探测水体提供了基础。在可见光范围内，水体的反射率总体比较低，不超过10%,一般为4%～5%,并随着波长的增大逐渐降低，到μm处约2%～3%，过了μm，水体几乎成为全吸收体。因此，在近红外的遥感影像上清澈的水体成黑色。因此在提取水体时图面上黑色部分即为水体。图2 传感器接收到的光谱植被的提取:健康植物的波谱曲线有明显的特点（如图3），在可见光的μm附近有一个反射率为10%～20%的小反射峰。在μm和μm附近有两个明显的吸收谷。在～μm是一个陡坡，反射率急剧增高。在近红外波段～μm之间形成一个高的，反射率可达40%或更大的反射峰。在μm、μm和～μm处有三个吸收谷。它们分别受叶子色素，细胞构造，含水量等的影响。因此，在对TM影像上的植被进行提取时，要考虑以上因素。图3 健康植被的光谱特征基于纹理信息的分类在图1中容易看到水田、旱地、居民地有很大的光谱相似度，因此需要根据纹理特征进行提取。本文用水体和植被信息分别对原始影像做掩膜，再结合纹理信息作监督分类提取居民地、水田和旱地。为了突出图像的纹理，提高对图像的解译和分析能力，在对图像进行纹理分析之前，利用ErdasImagine软件对掩膜后的影像进行了增强处理。为了进行纹理分类，首先必须提取各类的纹理特征。试验中先提取各类样本，统计各种类纹理特征，再找出最大差异的纹理量，作为分类特征量进行分类(如图4)。纹理特征的提取需考虑到窗口的大小、方向和步长。本文利用TM第5波段的纹理特征,采用了3X3大小的窗口、四个方向的均值[10]、步长为1来对纹理值(包括角二阶距、对比度、熵、相关)进行特征统计。图4 纹理样本图本文所有的纹理分析均在上进行，主要目标是实现对输入遥感影像进行纹理分析，输出纹理分析的结果，以便通过使用结果，以不同的结合方式辅助分类作对比研究。从图5中我们可以看到，3种地类在ASM纹理特征量上差异最大，COR上次之，因此取用ASM、COR特征值，对3种地物加以提取。图5 3种纹理特征曲线旱田的提取:从纹理曲线中可以看出旱田的ASM量与水田、居民地有很大的差异，因此通过实验对ASM进行阈值设定来提取旱田。居民地和水田的区分:采用基于纹理特征和光谱特征相结合的方法，对居民地进行提取。水田和居民地在ASM特征量上，有着较大的差异，但仔细观察可以发现，在去除了旱田的干扰后，水田和居民地在COR特征量上也有着很大的差异。同时一些研究提出了(归一化建筑指数)[11]:NDVI=(TM 5- TM 4)/(TM 5+ TM 4)来对居民地进行提取（见表1）。从表2中可以看出，这种方法并不适合本文的研究区，但是对原始的光谱特征信息进行分析可以发现，在只存有水田和居民地的图像上，两者在TM5上的亮度值差距很大。综上所述,可以对COR和TM5的亮度值进行阈值设定提取居民地,将其与水田相分离。表1 5种地物的NDVI指数指标 水体 水田 旱地 居民地 植被NDVI 0．24271 0．218619 0．380397 0．231489 0．1663375精度评价衡量分类精度最广泛的方法是由Congalton提出的误差矩阵法(error matrix)，为了评价分类试验精度，本文采用随机抽样方法抽取400个点作正确率评价，通过对原图的目视判读结合实地考察对结果进行正确率评价，建立混淆矩阵，计算其Kappa系数(见表2)，在ERDAS监督分类中总正确率为 %(见表3)，两者相比较可以看出，基于光谱和纹理特征的信息分层提取方法能够很好的对研究区影象进行分类。表2 光谱纹理信息分类精度%居民地 水田 旱地` 水体 植被居民地水田旱地水体植被总合正确率/% 总正确率= Kappa系数=表3 EARDS监督分类精度居民地 水田 旱地` 水体 植被居民地水田旱地水体植被总合正确率/% 31232401072463357788 39748378 81112386 5 180182 702337937997总正确率= %6结语（1）试验表明，对地物进行分层处理，就可以充分利用各类地物在不同波段的特征。避免已提取地物对其他地物提取的干扰，为后续信息提取创造了纯净的环境；同时还可以有效地减少了漏分和误分，提高分类正确率。本文采用此方法对建设用地信息提取，获得较为满意的效果。（2)综合运用光谱知识、纹理信息对于仅基于遥感多光谱信息的传统分类方法，能够更有效地提取出土地利用类型信息，精度有了一定提高。（3）本文在进行纹理分析时，仅使用了单波段的影象数据，对于多波段影象数据未能充分利用； TM全色波段纹理清晰，如能加以利用，会对分类精度的提高有一定的帮助。参考文献[1] 梅安新，彭望琭，秦其明.遥感导论[M].北京，高等教育出版社,2003.[2] 吴高洪,章毓晋,林行刚等.利用小波变换和特征加权进行纹理分割[J].中国图像图形学报,2001,6(4):333-337.[3] 张禾.基于纹理特征的遥感影像居民地自动提取方法[J].江汉石油职工大学学报,2007,(4):93-96[4] 黄桂兰,郑肇葆,杨敏.一种基于共生矩阵法的影像纹理分类方法[J].测绘通报,1996,(3):28-31.[5] 周廷刚,郭达志,盛业华.灰度矢量多波段遥感影像纹理特征及其描述[J].西安科技学院学报,2000,2(4):336-338.[6] 舒宁.关于多光谱和高光谱影像的纹理问题[J].武汉大学学报,2004,29(4):292-295.[7] 武文波，陈静基于ETM+的遥感影像信息提取研究[J]甘肃农业大学学报2007，43(4).[8] 李四海,恽才兴.土地覆盖遥感专题信息的分层提取方法及其应用[J].遥感技术与应用,1999,(4):[9] 柴芸.甘肃省沙化土地监测研究[J].甘肃农业大学学报,2003,38(3):296～301.[10] Treitz P,Howarth spectral spatial andTerrain variables for forest ecosystem classification[J].Photogrammetric Engineering Remote Sensing,2000,66(3):305-317.[11] 查勇,倪绍祥,杨山.一种利用图像自动提取城镇用地信息的有效方法[J].遥感学报,2003,(1):38-391.标题 XXXXXXXXXXXXXX（宋体三号字加黑，居中）学生姓名：XX 学号：XXX(五号宋体字不加黑，居中)XXXX院（系） XX专业(五号宋体字不加黑，居中)指导教师：XXX 职称：XXX(五号宋体字不加黑，居中)（空两格）摘 要(黑体小四)：具体内容(楷体小四号字不加黑)（空两格）关键词(黑体小四)： **；**；** (楷体小四号字不加黑)(空一行)Abstract(Times New Roman小四加黑)： 具体内容(Times New Roman小四不加黑)Key Words(Times New Roman小四加黑)：**；**；** (Times New Roman小四不加黑)前言(宋体小三号加黑)一、政府信息公开制度概述（一级标题宋体四号字加黑）(一)政府信息公开的内涵（二级标题仿宋体小四号字加黑）1．政府信息公开（三级标题宋体小四号字）正文内容（宋体小四号不加黑）、图表说明（宋体小五号字不加黑）
知网论文检测系统
知网论文检测系统采用先进的模糊算法，能够识别论文整体大纲，一个句子如果只是更改个别字词也能识别检测出来重复，通常是检测13个连续字符重复即判定抄袭。主要是基于数字指纹的多阶快速检测，对每一篇提交的论文做指定的数字指纹处理，然后跟数据库中的文献资料进行比对，系统支持检测从词到句子、篇章级别的数字指纹，检测结果十分精准，对于重复的句子会进行标红处理。
万方论文检测系统
万方论文检测系统开发出“滑动窗口的低频特性算法”，提供论文相似性检测服务，可以对论文批量检测并识别其中的微小变化，一般是检测15个连续字符重复即判定抄袭，检测速度超级快。
PaperPP论文查重系统
PaperPP论文查重系统比对库包含10亿+的互联网数据和2千万的学术论文，采用了业内领先的智能语义识别技术，算法严谨，效率更高，查重结果更为准确，与学校常用的论文查重系统算法一致。
Turnitin论文检测系统
Turnitin论文检测系统主要是将用户上传的文档与Turnitin系统中云端数据库和网页资源等进行相似性的比对，从而得到一个相似性评分，通常5个词重复就会判定抄袭标注彩色，主要是用来检测外语论文。
论文查重率的合格标准大致都是规定在30%之内，学历越高其论文查重率要求便越严格。比如说，本科论文查重率合格标准一般要求在25%范围以内，硕士论文查重率合格标准一般是要求在15%范围以内，而博士论文查重率合格标准一般是要求在5%的范围以内。期刊报社审核投稿论文也是如此，级别越高的期刊，刊登在上面的论文质量越高，其对投稿论文的查重率要求也便越严格。
因为大部分高校都是使用知网论文查重系统，所以小编这里着重给大家介绍知网论文查重系统的原理。大部分论文查重系统是不会检测图片、表格和公式等非文字内容的，但是知网不久前升级的系统可以对图片、表格和公式这些内容还原成原文展示并查重，这个是需要注意的知网查重原理之一。大部分论文查重系统都是将大家提交的论文与其数据库收录的文献资料进行比对，从而检测出论文是否存在抄袭，并计算重复率。知网论文查重系统也不例外，不过不同的是知网有多个查重系统，根据不同的论文级别有设置对应的查重系统，这也是需要注意的知网查重原理之一。大家需要根据自己的论文级别来选择对应的知网查重系统。知网论文查重系统是将文字做数字指纹比对的，且有先进的模糊算法，所以对于自己论文的章节、段落以及格式也要着重注意。
虽然大家知道毕业论文要查重，但是真正去了解过并且熟悉论文查重的同学很少？今天小毕就来科普一下，来和大家聊一下，论文查重的标准。
据学术堂了解在指导论文过程中，发现许多同学对于论文查重有许多不明白的地方，如经常问到：“自己的论文里原创的一句话，在论文里出现多次，会被查出来吗？”“如何高效的降低重复率”“图片里的内容会被查出来吗？”等问题。其实理解论文查重的原理，这些问题是不存在的。
一、论文中不产于查重的部分
只要格式正确，论文中目录和参考文献里的字是不参与查重的。
二、查重的阈值
知网对查重系统设置一灵敏度为5%，假如一个段落有1000个字，那么引用单篇文献50个字以内，是不会被检测出来的；如果满足这一条（超过5%比例），同时一个段落13个字相似或抄袭，会被标记为红色。
三、和谁进行查重
论文查重是把你论文里的内容跟查重系统收录的论文内容进行比对，如果有相似的内容就会被识别成重复，就会标红。如：被收录的文章、网络上的文章等。这里给大家透露下，很多书籍是没有包含在检测数据库中的。
四、计算方法
知网论文查重系统所使用的算法是模糊算法，这是目前最为先进的算法之一，倘若你的论文结构和大纲被打乱，可能会引起同一处的文章检测第一次和第二次标红不一致或者第一次检测没有标红的部分第二次检测被标红。因此在修改重复内容的时候尽量变换句式，不要打乱论文原来的整体大纲和结构。
论文名称：Rich feature hierarchies for accurate object detection and semantic segmentation 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 从Alexnet提出后，作者等人思考如何利用卷积网络来完成检测任务，即输入一张图，实现图上目标的定位（目标在哪）和分类（目标是什么）两个目标，并最终完成了RCNN网络模型。 创新点： RCNN提出时，检测网络的执行思路还是脱胎于分类网络。也就是深度学习部分仅完成输入图像块的分类工作。那么对检测任务来说如何完成目标的定位呢，作者采用的是Selective Search候选区域提取算法，来获得当前输入图上可能包含目标的不同图像块，再将图像块裁剪到固定的尺寸输入CNN网络来进行当前图像块类别的判断。 参考博客： 。 论文题目：OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 该论文讨论了，CNN提取到的特征能够同时用于定位和分类两个任务。也就是在CNN提取到特征以后，在网络后端组织两组卷积或全连接层，一组用于实现定位，输出当前图像上目标的最小外接矩形框坐标，一组用于分类，输出当前图像上目标的类别信息。也是以此为起点，检测网络出现基础主干网络(backbone)+分类头或回归头（定位头）的网络设计模式雏形。 创新点： 在这篇论文中还有两个比较有意思的点，一是作者认为全连接层其实质实现的操作和1x1的卷积是类似的，而且用1x1的卷积核还可以避免FC对输入特征尺寸的限制，那用1x1卷积来替换FC层，是否可行呢？作者在测试时通过将全连接层替换为1x1卷积核证明是可行的；二是提出了offset max-pooling，也就是对池化层输入特征不能整除的情况，通过进行滑动池化并将不同的池化层传递给后续网络层来提高效果。另外作者在论文里提到他的用法是先基于主干网络+分类头训练，然后切换分类头为回归头，再训练回归头的参数，最终完成整个网络的训练。图像的输入作者采用的是直接在输入图上利用卷积核划窗。然后在指定的每个网络层上回归目标的尺度和空间位置。 参考博客： 论文题目：Scalable Object Detection using Deep Neural Networks 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 既然CNN网络提取的特征可以直接用于检测任务（定位+分类），作者就尝试将目标框（可能包含目标的最小外包矩形框）提取任务放到CNN中进行。也就是直接通过网络完成输入图像上目标的定位工作。 创新点： 本文作者通过将物体检测问题定义为输出多个bounding box的回归问题. 同时每个bounding box会输出关于是否包含目标物体的置信度, 使得模型更加紧凑和高效。先通过聚类获得图像中可能有目标的位置聚类中心，（800个anchor box）然后学习预测不考虑目标类别的二分类网络，背景or前景。用到了多尺度下的检测。 参考博客： 论文题目：DeepBox: Learning Objectness with Convolutional Networks 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 本文完成的工作与第三篇类似，都是对目标框提取算法的优化方案，区别是本文首先采用自底而上的方案来提取图像上的疑似目标框，然后再利用CNN网络提取特征对目标框进行是否为前景区域的排序；而第三篇为直接利用CNN网络来回归图像上可能的目标位置。创新点： 本文作者想通过CNN学习输入图像的特征，从而实现对输入网络目标框是否为真实目标的情况进行计算，量化每个输入框的包含目标的可能性值。 参考博客： 论文题目：AttentionNet: AggregatingWeak Directions for Accurate Object Detection 提出时间：2015年ICCV 论文地址： 主要针对的问题： 对检测网络的实现方案进行思考，之前的执行策略是，先确定输入图像中可能包含目标位置的矩形框，再对每个矩形框进行分类和回归从而确定目标的准确位置，参考RCNN。那么能否直接利用回归的思路从图像的四个角点，逐渐得到目标的最小外接矩形框和类别呢？ 创新点： 通过从图像的四个角点，逐步迭代的方式，每次计算一个缩小的方向，并缩小指定的距离来使得逐渐逼近目标。作者还提出了针对多目标情况的处理方式。 参考博客： 论文题目：Spatial Pyramid Pooling in Deep Convolutional Networks for Visual Recognition 提出时间：2014年 论文地址： 针对问题： 如RCNN会将输入的目标图像块处理到同一尺寸再输入进CNN网络，在处理过程中就造成了图像块信息的损失。在实际的场景中，输入网络的目标尺寸很难统一，而网络最后的全连接层又要求输入的特征信息为统一维度的向量。作者就尝试进行不同尺寸CNN网络提取到的特征维度进行统一。创新点： 作者提出的SPPnet中，通过使用特征金字塔池化来使得最后的卷积层输出结果可以统一到全连接层需要的尺寸，在训练的时候，池化的操作还是通过滑动窗口完成的，池化的核宽高及步长通过当前层的特征图的宽高计算得到。原论文中的特征金字塔池化操作图示如下。 参考博客 ： 论文题目：Object detection via a multi-region & semantic segmentation-aware CNN model 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： 既然第三篇论文multibox算法提出了可以用CNN来实现输入图像中待检测目标的定位，本文作者就尝试增加一些训练时的方法技巧来提高CNN网络最终的定位精度。创新点： 作者通过对输入网络的region进行一定的处理（通过数据增强，使得网络利用目标周围的上下文信息得到更精准的目标框）来增加网络对目标回归框的精度。具体的处理方式包括：扩大输入目标的标签包围框、取输入目标的标签中包围框的一部分等并对不同区域分别回归位置，使得网络对目标的边界更加敏感。这种操作丰富了输入目标的多样性，从而提高了回归框的精度。 参考博客 ： 论文题目：Fast-RCNN 提出时间：2015年 论文地址： 针对问题： RCNN中的CNN每输入一个图像块就要执行一次前向计算，这显然是非常耗时的，那么如何优化这部分呢？ 创新点： 作者参考了SPPNet（第六篇论文），在网络中实现了ROIpooling来使得输入的图像块不用裁剪到统一尺寸，从而避免了输入的信息丢失。其次是将整张图输入网络得到特征图，再将原图上用Selective Search算法得到的目标框映射到特征图上，避免了特征的重复提取。 参考博客 ： 论文题目：DeepProposal: Hunting Objects by Cascading Deep Convolutional Layers 提出时间：2015年 论文地址： 主要针对的问题： 本文的作者观察到CNN可以提取到很棒的对输入图像进行表征的论文，作者尝试通过实验来对CNN网络不同层所产生的特征的作用和情况进行讨论和解析。 创新点： 作者在不同的激活层上以滑动窗口的方式生成了假设，并表明最终的卷积层可以以较高的查全率找到感兴趣的对象，但是由于特征图的粗糙性，定位性很差。相反，网络的第一层可以更好地定位感兴趣的对象，但召回率降低。 论文题目：Faster R-CNN: Towards Real-Time Object Detection with Region Proposal Networks 提出时间：2015年NIPS 论文地址： 主要针对的问题： 由multibox（第三篇）和DeepBox（第四篇）等论文，我们知道，用CNN可以生成目标待检测框，并判定当前框为目标的概率，那能否将该模型整合到目标检测的模型中，从而实现真正输入端为图像，输出为最终检测结果的，全部依赖CNN完成的检测系统呢？ 创新点： 将当前输入图目标框提取整合到了检测网络中，依赖一个小的目标框提取网络RPN来替代Selective Search算法，从而实现真正的端到端检测算法。 参考博客 ：
对于目标检测方向并不是特别熟悉，本文记录一下RCNN, fast-RCNN, faster-RCNN, mask-RCNN这4篇有关目标检测的论文笔记和学习心得。
R-CNN的意思就是Region based，主要思路就是根据一张图像，提取多个region，再将每个Region输入CNN来进行特征的提取。因此RCNN就可以分为 Region proposals , Feature extraction 两个主要部分，提取的特征就可以输入任意一个分类器来进行分类。 模型的流程图如下：
在训练的时候，首先使用的是已经训练好的CNN网络作为特征提取器，但是由于预训练是在分类数据集上，因此在应用到检测之前要做finetune。也就是说，为了将用ImageNet数据集训练的网络应用到新的任务（检测），新的数据集（region）上，作者将原来的CNN最后的1000类的fc层，更改为了 层， 代表待检测的物体的类别数。然后，对于所有的region，如果它和ground truth的重叠率大于，就认为是正类。 对于分类器的训练，作者发现选择多大的IoU来区分正类和负类非常关键。并且，对于每一类，都会训练一个分类器。
框的回归非常重要，在对每一个region proposal使用分类器进行打分评价之后，作者使用一个回归器来预测一个新的框作为结果。这个回归器使用的特征是从CNN中提取的特征。回归器的训练中，输入是 region proposal 的 和ground truth的 ，目标是学习一种变换，使得region proposal通过该变换能够接近ground truth。同时，希望这种变换拥有尺度不变性，也就是说尺度变化的话，变换不会改变。 如下图所示，每一个regressor会学习一组参数，特征输入是pool 5的特征输出，拟合的目标是 。
Fast-RCNN 主要解决的问题是在RCNN中对于每一个region proposal都进行特征提取，会产生非常多的冗余计算，因此可以先对一张图像进行特征提取，再根据region proposal在相应的特征上进行划分得到对应region的特征（映射关系）。 这样便可以实现共享计算提高速度，但是与SPPnets不同，SPPnets在一副图像得到对应的特征后，从这张图像的特征上proposal对应的部分，采用空间金字塔池化，如下图：
RoI pooling的方法很简单，类似于空间金字塔pooling，它将proposal部分对应卷积层输出的特征（称之为RoI，因为用于做pooling的特征是 region of interest，也就是我们感兴趣的区域）划分成 块，然后对每一块求最大值，最终得到了一个 的特征图。可以看出，它只是空间金字塔pooling的一部分。 但是SPP-nets的空间金字塔也是可以求导的，那么它到底不好在哪里呢？因为当每一个RoI都可能来源于不同的图像的时候（R-CNN和SPPnets的训练策略是从一个batch的不同图像中，分别挑选一个proposal region），SPPNets的训练非常地低效，这种低效来源于在SPPnets的训练中，每个RoI的感受野都非常地大，很可能对应了原图的整个图像，因此，得到的特征也几乎对应了整张图像，所以输入的图像也就很大。 为了提高效率，Fast-RCNN首先选取 个图像，再从每个图像上选择 个RoI，这样的效率就比从每个图像提取一个RoI提高了 倍。
为了将分类和框回归结合起来，作者采用了多任务的loss，来进行联合的训练。具体来说就是将分类的loss和框回归的loss结合起来。网络的设计上非常直接，就是将RoI得到的特征接几个FC层后，分别接不同的输出层。对应于分类部分，特征会接一个softmax输出，用于分类，对于框回归部分，会接一个输出4维特征的输出层，然后分别计算loss，用于反向传播。loss的公式如下：
回归的target可以参考前面的R-CNN部分。
notes
为什么比fast还fast呢？主要原因是在这篇论文中提出了一个新的层：RPN（region proposal networks）用于替代之前的selective search。这个层还可以在GPU上运算来提高速度。 RPN的目的：
为了能够进行region proposal，作者使用了一个小的网络，在基础的卷积层输出的特征上进行滑动，这个网络输入大小为 ，输入后会映射（用 的卷积）为一个固定长度的特征向量，然后接两个并联的fc层（用 的卷积层代替），这两个fc层，一个为box-regressoin，一个为box-classification。如下图：
在每一个滑动窗口（可以参考 ），为了考虑到尽可能多的框的情况，作者设计了anchors来作为region proposal。anchors就是对于每一个滑动窗口的中心位置，在该位置对应的原图位置的基础上，按照不同的尺度，长宽比例框出 个不同的区域。然后根据这些anchors对应的原始图像位置以及区域，和ground truth，就可以给每一个滑动窗口的每一个anchor进行标记，也就是赋予label，满足一定条件标记为正类（比如和ground truth重叠大于一个值），一定条件为负类。对于正类，就可以根据ground truth和该anchor对应的原图的区域之间的变换关系（参考前面的R-CNN的框回归），得到回归器中的目标，用于训练。也就是论文中的loss function部分：
自然地，也就要求RPN的两个并联的FC层一个输出2k个值用于表示这k个anchor对应的区域的正类，负类的概率，另一个输出4k个值，用于表示框回归的变换的预测值。
对于整个网络的训练，作者采用了一种叫做 4-step Alternating Training 的方法。具体可以参考论文。
与之前的检测任务稍有不同，mask r-cnn的任务是做instance segmentation。因此，它需要对每一个像素点进行分类。 与Faster R-CNN不同，Faster R-CNN对每一个候选框产生两个输出，一个是类别，一个是bounding box的offset。Mask R-CNN新增加了一个输出，作为物体的mask。这个mask类似于ps中的蒙版。
与Faster R-CNN类似的是，Mask R-CNN同样采用RPN来进行Region Proposal。但是在之后，对于每一个RoI，mask r-cnn还输出了一个二值化的mask。
不像类别，框回归，输出都可以是一个向量，mask必须保持一定的空间信息。因此，作者采用FCN来从每个RoI中预测一个 的mask。
由于属于像素级别的预测问题，就需要RoI能够在进行特征提取的时候保持住空间信息，至少在像素级别上能够对应起来。因此，传统的取最大值的方法就显得不合适。 RoI Pooling，经历了两个量化的过程： 第一个：从roi proposal到feature map的映射过程。 第二个：从feature map划分成7*7的bin，每个bin使用max pooling。
为此，作者使用了RoIAlign。如下图
为了避免上面提到的量化过程
可以参考
作者使用ResNet作为基础的特征提取的网络。 对于预测类别，回归框，mask的网络使用如下图结构：
整体看完这几篇大佬的论文，虽说没有弄清楚每一个实现细节，但是大体上了解了算法的思路。可以看出，出发点都源于深度神经网络在特征提取上的卓越能力，因此一众大神试图将这种能力应用在检测问题中。从R-CNN中简单地用于特征提取，到为了提高速度减少计算的Fast R-CNN，再到为了将region proposal集成进入整个模型中，并且利用GPU加速的RPN，也就是Faster R-CNN。再到为了应用于instance segmentation任务中，设计的RoIAlign和mask。包括bounding box regression，pooling层的设计，训练方法的选择，loss的设计等等细节，无一不体现了大师们的思考和创造力。 可能在我们这些“拿来”者的眼中，这些方法都显得“理所应当”和巧妙，好用，但是，它们背后隐藏的选择和这些选择的思考却更值得我们学习。 以及，对待每一个问题，如何设计出合理的解决方案，以及方案的效率，通用性，更是应该我们努力的方向。
为了更好的提高微生物食品的安全性，对微生物的检验技术的发展就变得十分的重要。下面是我为大家整理的食品微生物论文，供大家参考。
【论文关键词】：食品微生物 实验教学 实验开放管理
【论文摘要】：食品微生物实验教学中,本文从精心选择实验内容,有效组织管理实验教学,引进综合考评机制并加强开放管理实验室方面进行思考和 总结 ,以期确保实验课安全、有序、成功的完成,达到教学目的。
实验教学是高等 教育 教学活动的重要环节。通过实验课不仅可以加深学生对课堂内容的理解,巩固已学到的理论知识,而且能够培养学生理论联系实际的能力、分析问题和解决问题的能力,对于活跃思维、提高创新能力起着积极的作用。
食品微生物学是食品专业学生必修的专业课,是普通微生物学的延伸。食品微生物学是一门实践性和应用性较强的学科,它要求学生在系统学习基础理论知识的基础上,掌握食品微生物学检测技术、分离纯化技术、鉴定技术、发酵食品的制备技术、食品加工与保鲜技术以及现代分子微生物学实验 方法 等。通过食品微生物实验教学培养出不仅具有丰富理论知识,而且能掌握现代生物技术并熟练操作的高技能人才。
如何加强食品微生物实践教学的组织指导,如何调动学生的积极性,提高实验教学效果一直是我们关注和探索的问题。下面简单谈一下我们在食品微生物实验教学中遇到的问题,解决的方法和对一些问题的思考。
1 精心选择实验内容,调动学习积极性
随着食品工业和微生物检测技术的迅速发展,食品微生物学及其实验课的内容也不断扩展,而实验课既受理论课内容进度的限制,又受课时及实验室等客观条件的限制。要在有限的课时内,系统、科学地完成食品微生物所有的实验项目是绝对不可能的,这就要求我们实验教师在掌握微生物学教学大纲的前提下,结合现代科技的发展和食品微生物的研究动态,精心设计实验课教学体系,合理选择实验项目。
选择实验内容,我们由浅入深,由感性到理性。首先要求学生对食品中常见细菌、酵母菌、霉菌、乳酸菌进行观察,掌握其性状特征和培养生长条件。学会识别哪些是有益菌,哪些是有害菌,利用有益菌的代谢活动制造更多的发酵产品,提高食品的质量,同时防止有害菌引起食品腐败变质以及食物中毒。其次选择有代表性的发酵食品作为实验内容,使学生了解利用微生物生产发酵食品的整个过程,通过这些实验使同学们对食品发酵有一个总体印象,并能举一反三。最后对不同的食品和发酵食品设计实验,让学生掌握食品微生物学检测技术、分离纯化技术、鉴定技术。并在课堂上结合自己的科研成果和食品研究 热点 介绍食品工业发展的前沿动态。
实验设计过程中,不仅有验证性实验,更多地引进了综合性和设计性实验,学生分成几人一组,让学生从实验设计,自己选择原材料,准备实验材料,试剂的配置,培养基的制备和灭菌等都由学生自己完成,最后写成规范的实验 报告 。学生对此积极性很高,甜酒酿、酸奶、腐乳等都是同学们喜欢并制作的发酵食品。在这个过程中学生将所学内容贯通,并熟悉掌握各个环节的操作步骤,这对学生将来步入社会,在工作岗位上独立开展工作都会有很大的帮助。
2 强化基础技能的训练,有效组织管理实验教学
食品微生物学是在掌握微生物的基本实验技能的基础上开展的,学生无菌操作观念的培养、正确使用、掌握微生物的实验仪器,如光学显微镜、灭菌消毒器械等都非常重要。但基于很多原因,学生的这些基础技能还是很薄弱,所以我们在进行食品微生物的每一个实验的每一个步骤中只要涉及这些基础性的知识,都会给予强调,亲自演示。
学生微生物基础技能培养和形成,不是一两堂课能完成,也不是单单有老师演示后学生就可以掌握,必须让学生每人亲自动手。但在实际教学过程中,由于学生人数的增加,硬件等条件限制,人手一套实验器材不现实,那么在有限人力、有限资源情况下,使每一位同学都能动手操作并熟悉实验过程,有效组织和管理实验教学过程就尤为重要。
(1)首先任课教师和实验技术人员充分做好预实验,对实验的关键步骤和关键操作点都做到心中有数,在授课过程中有重点地强调,并分析某步骤出现问题可能会出现的结果。
(2)每次实验之前任课教师和实验技术人员就实验进行积极的沟通,不仅对实验准备的物品和材料沟通,更要对实验的组织过程协商。
(3)在实验过程中则需要任课教师和实验技术人员相互协作,并充分发挥学生班干部和小组长的作用。课堂理论教学课和实验课最大的区别在于,实验课更注重学生的动手参与,以及实验过程出现问题发现问题的及时解决。 (4)教师要严于律已,教师要严格要求自己,实验过程中耐心指导,热情帮助,回答好学生提出的每个问题,并随时纠正不正确或不规范操作。
3 加强实验课考核,引进综合实验考评
实验课的成绩给定,往往包括实验课出勤率和实验报告成绩两方面综合。所以首先就要求教师认真考勤,只有学生的出勤率有保证才能有效地组织教学活动。其次,要求实验报告书写规范,详细完成实验报告,对实验结果进行讨论,实验失败要分析原因。同时教师也对实验报告认真批改,实验报告是对实验的总结,也是对实验课质量高低的检验。通过对实验报告的批改,可以发现学生的实验操作能力和观察分析问题的能力。
实际教学中,实验报告雷同和抄袭的现象比较多见,为综合考评学生实际动手能力和对实验技能的掌握,建议今后引进期末的综合实验考评:即将各个试验项目设计成不同的实验题目,让每个学生随机抽取并在有限的时间内独立完成操作,视完成的情况给予评分。比如:“食品中常见菌类的平板培养”考察了无菌操作、培养基的制备,对食品中常见菌类平板接菌技术;“食品中常见菌类的形态观察”考察了革兰氏染色,各真菌形态辨别等。在进行具体考核过程中,可把每个考核的内容进行量化定出详细的评分标准,根据学生的每一个操作环节现场打分,并对同学进行现场提问,让学生进行答辩。
4 有计划推进实验室的开放 加强实验室开放管理
微生物实验室的开放是对食品微生物实验课的有益补充,能强化、巩固、提升对食品微生物课程内容的理解,我们鼓励学生设计和开发自己的科研项目,而且学校有很优厚的资金加以支持。但是开放实验室不是无条件的,有时因实验操作不当引起的安全隐患是很严重和难以预料。因此实验室开放时管理须给予加强。
建立科学的管理机制,利用校园网建设实验网站,公布开放实验项目的题目、时间和地点,供学生选择和预约。
专人负责学生的科研队伍,对菌种、标准品、和学生用到的有毒有害物质要有专人负责,注意保管,不随意丢弃,做好无害化处理。对使用仪器学生做好使用登记,实验物品注意清洗、归还、交接。
总之,食品微生物实验课,只有提高对实验教学活动的认识,精心选择实验内容,合理有效组织和管理实验过程,并加强实验课的考核,在此基础上,推进实验室对学生的开放,加强开放实验室的管理,就能确保实验课安全、有序、成功的完成,达到教学目的,也使学生真正有所收获。
参考文献
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[论文关键词]：食品微生物 教学改革 多媒体课件
[论文摘要]：针对食品微生物学课程教学， 文章 从教学内容、教学手段、 教学方法 和成绩考核标准等几个方面进行了探讨，为食品微生物教学改革提供了新的思路。
食品微生物学是一门研究与食品有关的微生物的科学，通过对微生物的基本知识、基础理论和基本实验技能的教学，使学生能辨别有益的、腐败的和病原的微生物，从而在食品制造、保藏过程中，充分利用有益微生物，控制有害微生物的活动，以防止食品的变质[1]。该课程内容多，涉及面广，技术性实用性强，是食品专业的专业基础课程。在教学中，除重视基础理论知识、基本操作技能的传授外，也注重了培养学生分析问题、解决问题的能力，做法和体会如下：
一、变学生被动为主动，变换教学立场
教师的备课不是简单的“背课”[2]，是在对教学内容熟悉的基础上，优化内容，根据食品微生物学知识体系的要求合理分配教学时间，增加学生在课堂上的参与和主动，启发引导学生完成学习任务，充分发挥教为主导，学为主体的作用。要改以往课堂以教师讲为主，学生被强迫坐于课堂，不能也不敢出声的传统教学模式，做到让学生“动”起来，让学生自身主动地进入到学习状态，增加学习兴趣，提高学习效果。
如“食品微生物学”与“生物化学”等课程相互渗透、相互联系，在授课时间上有前有后，为了避免相近课程某些内容重复，我们进行了授课内容的优化。对于先修课程生物化学，已讲过“物质代谢”内容，则以学生为主角，让学生课下查阅资料丰富相关知识尤其是一些科研论文(这样可以启发学生发现更多问题)，然后课堂向教师提问的方式来完成这部分教学内容。教师要根据学生提问的难易做到由浅及深地回答，帮助学生回顾已忘或还未掌握的内容。学生在提问时，允许学生充分发挥想象;老师答疑时要尽可能多联系一些日常生活的实例和本学科当前研究的最新进展，用简练、幽默、易懂的语言回答相关问题，这样既丰富了学生知识，又调动了学生积极性和趣味性，让学生在课堂上能够感觉到自己是课堂主角，要发挥主角作用。
二、善于利用多媒体教学资源
传统的板书加挂图的食品微生物教学模式已远远不能满足当今学生的信息量。计算机辅助教学成为当今教育科学及教学手段的重要组成部分[3]。多媒体技术应用于食品微生物教学中，使教学效果前所未有的提高。首先，多媒体技术使直观教学成为可能。将微观世界在课堂上生动再现，其效果胜过任何语言的描述。其次，多媒体提供的信息量远远大于传统教学模式。课堂上学生可以观看多幅图片，阅读多篇教学材料，这个数量可以是传统教学的几倍。第三，多媒体将多种教学资源进行了整合，提供了多种教学方法，如课件、动画、相关网络声像资料及新闻报道等。
食品微生物学，不仅内容丰富，涉及面广，发展迅速，而且个体微小，学生对它的认识远不如对宏观事物，再加上其营养方式、遗传类型多种多样、代谢机制错综复杂，学生往往感觉其知识繁琐、抽象和难以理解。针对这种情况，将多媒体技术应用到微生物学课程的教学，受到了学生的普遍欢迎。通过flash动画、PPT课件、高清晰显微照片、动态显微录像等CAI教学软件，使微观世界宏观化、教学内容形象化[4]。例如，把细菌、真菌、病毒的显微世界以色彩丰富、直观清晰、生动形象的三维画面或科教电影形式展示给学生，以动画的形式表现出细菌鞭毛的运动、T偶噬菌体的增殖、主动吸收的方式、细胞的分裂过程等内容。不仅激发了学生的学习兴趣，有助于学生的理解与接受，而且可突破教学中的难点，加大教学的信息量，提高讲课的效率。
三、采取形象化教学形式
在实际教学过程中要注重知识的逻辑性和系统性，强化抽象理论与具体实例结合，增加学生对抽象理论的感性认识和接受能力。食品微生物学主要讲解了微生物在食品生产、贮运及销售过程的利害影响，但由于微生物的自身特性，我们很难就只有显微条件下才能观察到的细小生物让其形象化，宏观化。虽然多媒体已经在此方面有了很大改善，但要做到与具体实例联系更加紧密，更加强化学生的感性认识，我们必须借助实际生产、生活中的例子来实现形象化教学。如，上课时我们将一些常见的白酒、红酒、酸乳、面包、酱类等发酵食品带入课堂来讲授微生物在发酵食品中的应用，并且通过与实验紧密结合，开展发酵酸乳来增强学生对微生物利用的认知，让学生自已亲自动手制作酸乳，品评自已的劳动成果，便于理解和掌握教学内容重点。再如讲到微生物对食品的危害时，我们选用了一些发霉的粮食、发霉的马铃薯以及发臭的肉和罐头等进入课堂，这样在理论讲解时有现实的例子，无论从教师的讲授还是学生掌握都因有了宏观感性认识而变得轻松容易。
四、调动学生兴趣，培养创新能力
兴趣是学习的动力，也是创新的动力，创新的过程需要兴趣来维持。教育学家乌申斯基说：“没有丝毫兴趣的强制学习，将会扼杀学生探求真理的欲望。”[5]食品微生物课堂教学中要注重培养学生的学习兴趣，养成学生良好的学习习惯，为学生创造性学习奠定基础。那么如何在微生物教学过程中做到调动学生兴趣，培养创新能力呢?我们主要从三方面来做起。第一，因材施教。学生的个性差异和智力发展情况各不相同，因材施教，对不同层次的学生实施不同程度的思维能力和创造能力，对不同层次的学生要有不同的评价标准和不同的目标要求。第二，以“新”为轴，调动学生学习兴趣。教学中突出“新”的理念(即运用新思想，联系新理论，列举新课题等)，在激发学生的学习热情，培养提出问题，解决问题的能力，积极参加各种学术讨论会，大胆提问等方面都无疑会起重要作用，同时还赋予学生宝贵的 创新思维 。第三，多样化传授知识。改传统课堂教学模式，引入食品中微生物变化的课外观察，自行了解微生物的生长变化;鼓励学生课堂提问，学生课外查阅资料课堂以报告会形式进行教学内容讨论;积极开展相关实验，引入校园河水中微生物检测实验，培养学生自行设计安排和完成实验的能力。
五、强化实验教学，重视动手能力
食品微生物学是一门实验性、技能性很强的专业基础课，这一学科的在校大学生踏上工作岗位前，普遍存在动手能力较差、实验技能欠缺的问题。充分利用现有的力所能及的各种条件,加强实验技能培训，是最快捷有效的弥补方法。
(一)课堂实验
食品微生物实验课开始时，讲明实验目的、要求、步骤和注意事项，努力使实验成功的要求变成学生头脑中的指令，使每位同学都全神贯注地投入到实验当中去。从最基本的操作技术做起，抓住实验课上一切可以利用的机会，采取多种形式强化基本技能。具体如下：
最初，教师进行实验目的、要求、步骤和注意事项的详细讲解。
其次，以多媒体的形式将预先录制的实验过程向学生播放。这样既可以回顾理论教学内容加深实验印象，又可使学生初步了解实验过程、实验步骤及实验中的关键操作，帮助掌握实验技能。
再次，教师与学生同时进行实验操作。这样进行实验，学生在观看了录像后对部分仍不明白或是记忆不清楚的地方可以通过教师演示与他们实验的同步，进行实验信息交换，从而让学生能够最短最及时最迅速地掌握正确的实验技能。
最后，进行实验总结，认真完成实验报告的写作和批阅，从中找出问题并进行集中答疑，进一步修正学生实验中的错误。
(二)课外实验
不定期安排学生在课外做些简单实验或集中安排学生课外进行实验技能训练。如在讲微生物腐败变质时安排学生课外取一空矿泉水瓶内装入校园河流中比较清澈的水，然后进行封口存放，直至水质变化产生腥臭。让学生通过这种现象来强化课堂所学内容，起到了良好教学效果。再如集中学生利用课余时间进行校园河水中微生物检测实验，让学生以小组为单位独立完成从实验设计到完成检测报告一系列工作，并且最后进行结果评比。这样不但丰富了学生课余生活，而且还调动了学生的学习积极性，提高了学生的实际动手和综合运用知识的能力。
六、建立适合当代大学生的考核机制[6]，正确评定学生成绩
实行理论和实验考试分离，突出实验，综合评定的考试模式。改以往教师授课内容为蓝本，学生考前背，考后忘的非正常态考试模式。将理论考查内容面放宽加大，强调与实际食品生产的联系，将知识点以命题形式溶入现实生活，做到“学以致用”。实验考试采用笔试和操作各占一半的命题形式，做到实验理论和实验操作并行，要求学生在规定时间内完成两部分命题，达到理论、操作都掌握的目的。实验笔试以实验基本原理和关键操作步骤为主要命题范围，实验操作以抽签形式定，内容均为食品微生物必须掌握的实验内容，如显微镜观察、细菌染色、细菌计数等。最后学生成绩由理论和实验两部成绩再结合平时的课堂提问及实验情况进行综合评定，给出学生一个公平公正科学的考核成绩。通过这种模式考试既要求学生掌握了食品微生物的相关理论知识，又培养了学生的实验操作技能，为以后的实际工作打下了坚实基础。
实践证明，我们进行的食品微生物课程教学改革的大胆尝试是成功的。教学内容的丰富更新、教学手段的现代化，考核机制的客观化，不仅提高了教学质量和教学效果，而且激发了学生的学习兴趣，拓宽了学生的知识面，增强了学生的动手能力，适应了现代社会对人才培养的要求。
参考文献
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[5]叶丹玲，如何在微生物教学中培养学生的创新意识[J]，宁波工程学院学报
摘要： 随着人类社会的进步，食品安全已经成为世界性的公共卫生问题，不仅影响到人类的健康，而且关系到国家的安全及稳定，大力发展科学技术，研究新检验方法，快速推广普及有效检测技术越显重要。本文介绍了免疫检测技术、分子生物学方法、快速测试片法、电阻电导测定法四方面的检测方法，并评述了他们的特点。随着生物等新技术新方法在食品微生物检验领域应用，文章对近几年食品微生物检测技术和方法进行介绍，这样做有效的提高了检测效率和检验速度。
关键词： 检测方法;微生物
0 引言
随着人们现代科学技术的发展，“细菌门”、“福寿螺”、“毒饺子”等名词的出现，食品安全问题越来越受到人们的重视，根据WHO统计，全球每年有近15亿人感染食源性疾病，其中70%是食品中致病微生物污染引起的。各个环节中都有污染微生物的可能，包括食品生产、加工、储存、运输、销售等，目前，微生物对食品的污染问题成为人们关注领域。
1 食品微生物分类及命名
微生物并不是生物学分类学上的专门名词，而是对所有形体微小，单细胞的或个体结构较为简单的多细胞的、甚至没有细胞结构的低等生物的统称。其群体非常庞杂，种类繁多，包括细胞型和非细胞型两类。凡具有细胞形态的微生物称为细胞型微生物。细胞型微生物按细胞结构又分为原核微生物和真核微生物。
2 食品微生物检测技术及方法
免疫检测技术———酶联免疫吸附剂测定法 (ELIsA)[1]
免疫学是研究生物体对抗原物质免疫应答性及其方法的生物-医学科学。免疫应答是机体对抗原刺激的反应，也是对抗原物质进行识别和排除的一种生物学过程。现代免疫学将“免疫”定义为：机体对“自己”和“异己”识别、应答过程中所产生的生物学效应的总和，正常情况下是维持内环境稳定的一种生理性功能。
酶联免疫分析法(ELIsA)是食品检验中应用的主要免疫检测技术。它的中心就是让抗体与酶复合物结合，然后通过显色来检测。具体说就是使抗原或抗体结合到某种固相载体表面，即与某种酶连接成酶标抗原或抗体，这种酶标抗原或抗体既保留其免疫活性，又保留酶的活性。在测定时，把受检标本(测定其中的抗体或抗原)和酶标抗原或抗体按不同的步骤与固相载体表面的抗原或抗体起反应。用洗涤的方法使固相载体上形成的抗原抗体复合物与其他物质分开，最后结合在固相载体上的酶量与标本中受检物质的量成一定比例。加入酶反应底物，底物被酶催化变为有色产物，产物的量与标本中受检物质的量直接相关，可根据颜色反应的深浅来进行定性或定量分析。
分子生物学方法
核酸探针法[2] 核酸探针是将已知核苷酸序列
DNA片段用同位素或其他方法标记，加入已变性的被检DNA中，在一定条件下即可与该样品中有同源序列的DNA区段形成杂交双链，从而达到鉴定样品中DNA的目的，这种能认识到特异性核苷酸序列有标记的单链DNA分子就称为核酸探针或基因探针。与免疫学方法相似，探针也需要附加适当标记。以往研究的探针技术要使用放射性同位素，只在专门的实验室使用，而现在较热门的技术是以核酸杂交为基础的第二代技术一—比色计。该方法依赖核糖体RNA(tRNA)发育中储存的核酸成分进行检测。这种天然富含rRNA标靶序列的使用使得无辐射检测成为可能，同时又保持了与放射性同位素方法相当或者更高的灵敏度。总体说，核酸探针技术是一种较为理想的技术，特点是敏感、特异、简便、快速，缺点是一种菌就需要一种探针，目前尚未建立所有菌种探针，该技术还有待进一步发展，再者就是检验费用比较昂贵。
聚合酶链反应法(PcR方法)[2] 聚合酶链反应 (PCR)PCR是美国科学家Mllllis于1983年发明的体外快速扩增特定基因或DNA序列的方法。又称为基因体外扩增法，是一种体外选择性扩增DNA或RNA的技术。该方法通过对人工难以培养的微生物相应RNA或DNA片段扩增，检测扩增的产物含量，从而快速对饲料中致病菌的含量进行检测。PCR技术可直接检测样品中痢疾杆菌，大肠杆菌、乳酸杆菌、肉毒梭菌等。
快速测试片法 快速测试片法是利用无毒的纸膜、纸片、胶片为培养基载体，快速、定性和定量检测试纸和胶片的食品微生物检测方法，它是一种集现代化学、高分子科学、微生物学于一体的检测方法。对有些项目的测定，其准确度和精确度高，几乎与标准方法相媲美。其优点：第一，常规法需要时间较长，而且温度要求严格，而测试片操作简单，大大缩短了测试时间，以往许多实验室不能实施，不能达到及时检测的目的。第二，快速测试片可以在取样时同时接种，防止延长接种时间时由于细菌繁殖造成的数量增多，结果更能反映当时样本中真实的细菌数。第三，测定少量样品，不需配试剂，价格低廉，可随时进行，便于运输，携带方便，易于消毒保存，操作简便快速。
电阻电导测定法 电阻电导测定法原理是：在细菌生长繁殖期间，将大分子物质(蛋白质、糖类等)分解成有机酸、氨基酸等带电荷的小分子物质，改变其培养液的导电度。这样，通过电阻和导电度的数值变化，就可推算出样品含菌数。目前已开发出来的电阻电导检测器有：美国Vitek公司生产的Bactometer可适用于检测肉品、乳制品等含菌量;英国推出的Mathus系统，可用来检测牛乳、酿造液、鱼及海产品的含菌量[3]。
3 结束语
随着人们生活质量的不断提高，食品安全问题已逐渐成为世界性公共卫生问题，直接关系到人类的健康。本文中罗列了几个方面的食品中微生物的检测技术，虽然很多技术依然存在一定的问题，有的属于世界前沿，有的还处于发展阶段，但其应用价值日显突出。
参考文献：
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入侵检测技术论文篇二 浅析入侵检测技术 摘 要 入侵检测系统是一个能够对网络或计算机系统的活动进行实时监测的系统，它能够发现并报告网络或系统中存在的可疑迹象，为网络安全管理提供有价值的信息。 关键词 入侵检测 信号分析 模型匹配 分布式 中图分类号：TP393 文献标识码：A 随着计算机技术尤其是网络技术的发展，计算机系统已经从独立的主机发展到复杂的、互连的开放式系统。这给人们在信息利用和资源共享上带来了无与伦比的便利，但又面临着由于入侵而引发的安全问题。传统的安全防御策略( 如访问控制机制、防火墙技术等)均属于静态的安全防御技术，对网络环境下日新月异的攻击手段缺乏主动的反应。由于静态的安全技术自身存在着不可克服的缺点，促发了人们在研究过程中新的探索，从而引出入侵检测这一安全领域的新课题的诞生。入侵检测是动态安全技术的最核心技术之一，是防火墙的合理补充，是安全防御体系的一个重要组成部分。 1 入侵检测系统( IDS) 执行的主要任务 所谓IDS就是一个能够对网络或计算机系统的活动进行实时监测的系统，它能够发现并报告网络或系统中存在的可疑迹象，为网络安全管理提供有价值的信息。IDS 执行的主要任务是：监视、分析用户及系统活动;对系统构造和弱点的审计;识别反映已知进攻的活动模式并向相关人士报警;异常行为模式的统计分析;评估重要系统和数据文件的完整性;操作系统的审计跟踪管理，并识别用户违反安全策略的行为。 2 入侵检测的步骤 信息收集 入侵检测的第一步是信息收集。内容包括系统、网络、数据及用户活动的状态和行为。 入侵检测利用的信息一般来自以下4方面：系统和网络日志文件：目录和文件中的不期望的改变; 程序执行中的不期望行为;物理形式的入侵信息。这包括两个方面的内容：一是未授权的对网络硬件的连接;二是对物理资源的未授权访问。 信号分析 对上述4 类收集到的有关系统、网络、数据及用户活动的状态和行为等信息， 一般通过3 种技术手段进行分析：模式匹配、统计分析和完整分析。其中前两种方法用于实时的入侵检测，而完整性分析则用于事后分析。 响应 入侵检测系统在发现入侵后会及时做出响应， 包括切断网络连接、记录事件和报警等。响应一般分为主动响应和被动响应两种类型。主动响应由用户驱动或系统本身自动执行， 可对入侵者采取行动、修正系统环境或收集有用信息;被动响应则包括告警和通知、简单网络管理协议( SNMP) 陷阱和插件等。 3 常用的入侵检测方法 基于用户行为概率统计模型的入侵检测方法 这种入侵检测方法是基于对用户历史行为建模， 以及在早期的证据或模型的基础上， 审计系统实时的检测用户对系统的使用情况， 根据系统内部保存的用户行为概率统计模型进行检测， 当发现有可疑的用户行为发生时， 保持跟踪并监测、记录该用户的行为。 基于神经网络的入侵检测方法 这种方法是利用神经网络技术进行入侵检测。因此， 这种方法对用户行为具有学习和自适应功能， 能够根据实际检测到的信息有效地加以处理并作出入侵可能性的判断。 基于专家系统的入侵检测技术 该技术根据安全专家对可疑行为进行分析的经验来形成一套推理规则， 然后在此基础上建立相应的专家系统， 由此专家系统自动对所涉及的入侵行为进行分析该系统应当能够随着经验的积累而利用其自学习能力进行规则的扩充和修正。 4 入侵检测技术的发展方向 分布式入侵检测与通用入侵检测架构 传统的IDS一般局限于单一的主机或网络架构， 对异构系统及大规模的网络的监测明显不足， 同时不同的IDS 系统之间不能协同工作， 为解决这一问题， 需要分布式入侵检测技术与通用入侵检测架构。 智能化的入侵检测 入侵方法越来越多样化与综合化， 尽管已经有智能体、神经网络与遗传算法在入侵检测领域的应用研究， 但是这只是一些尝试性的研究工作， 需要对智能化的IDS 加以进一步地研究以解决其自学习与自适应能力。 入侵检测的评测方法 用户需对众多的IDS 系统进行评价， 评价指标包括IDS 检测范围、系统资源占用、IDS 系统自身的可靠性。从而设计通用的入侵检测测试与评估方法和平台， 实现对多种IDS 系统的检测已成为当前IDS 的另一重要研究与发展领域。 与其它网络安全技术相结合 结合防火墙、PKIX、安全电子交易SET 等新的网络安全与电子商务技术，提供完整的网络安全保障。 入侵检测作为一种积极主动的安全防护技术， 提供了对内部攻击、外部攻击和误操作的实时保护， 在网络系统受到危害之前拦截和响应入侵。从网络安全立体纵深、多层次防御的角度出发， 入侵检测理应受到人们的高度重视， 这从国外入侵检测产品市场的蓬勃发展就可以看出。在国内， 随着上网的关键部门、关键业务越来越多， 迫切需要具有自主版权的入侵检测产品。入侵检测产品仍具有较大的发展空间， 从技术途径来讲， 除了完善常规的、传统的技术( 模式识别和完整性检测) 外， 应重点加强统计分析的相关技术研究。入侵检测是保护信息系统安全的重要途径， 对网络应用的发展具有重要意义与深远影响。研究与开发自主知识产权的IDS 系统将成为我国信息安全领域的重要课题。 参考文献 [1]耿麦香.网络入侵检测技术研究综述[J].网络安全技术与应用，2004(6). [2]王福生.数据挖掘技术在网络入侵检测中的应用[J].现代情报，2006(9). [3]蒋萍.网络入侵检测技术[J].郑州航空工业管理学院学报，2003(3). 看了“入侵检测技术论文”的人还看： 1. 关于入侵检测技术论文 2. 计算机网络入侵检测技术论文 3. 论文网络病毒检测技术论文 4. 安全防范技术论文 5. 计算机网络安全技术论文赏析
一、图片输入层面 基于以上结论，采用多尺度训练过程中，要在避免那些极小的和极大的（多尺度后）带来的不好的影响时，考虑保证目标有足够的多样性。所以在进行多尺度训练过程中，将每种输入尺度下，不满足要求的proposal以及anchor忽略。论文中使用了三种尺度如图所示，比一般的多尺度训练的尺度跨度要大。 二、 Neck部分（采用金字塔结构改进方案的） 一般意义的FPN网络结构是最右边似的结构，而本文中采用的结构则是 该方法首先无疑是增加了计算量，优点就是最终输出的每一层的特征不是一个线性的变换（应该想表述的说不是从一层特征直接到另一层特征），而是使用共享的多层特征。最终相比RetinaNet提升一个点左右吧，效果一般。VisDrone2020检测的冠军团队采用了这个结构 该文章利用多个TUM模块试图更充分构建的特征金字塔的网络结构，靠前的TUM提供浅层特征，中间的TUM提供中间层特征，靠后的TUM提供深层特征，通过这种方式能够多次将深层浅层特征融合，参数量多了。和RetinaNet对比可以看到，512输入，都不采用multi-scale推理，mAP由33提升到，小目标精度也提升了一点；以参数量和计算量堆砌的精度提升，不是好方法。 文章认为不同层的重要程度应该和目标的绝对尺度分布有关系，所以在FPN自上而下融合的时候，加入了一个尺度因子用来平衡金字塔不同层的重要性。个人感觉意义不大，实际提升也不明显。 三、 Head部分的改进方案 在VisDrones上的冠军方案和若干其他方案都采用了这种“双头部”的方案。soft-NMS似乎可以提升几个点。 四、 小目标目前检测不好，主要原因不是小，应该是小且和背景接近，对比度不高。所以可以借鉴伪装物体检测的思路；