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教育教学 | 樊恭烋beat365手机版官方网站2021级Cornerstone项目中期汇报顺利举行

时间:2022-06-16 15:18:384  作者:  点击:

2022年6月8日,北京工业大学樊恭烋beat365手机版官方网站成功在线上举办了2021级Cornerstone项目中期答辩。课程负责人王心心老师组织学院全体同学参加了此次汇报,出席本次汇报的还有孙立山院长、戴璐老师和外教Dr. Fawaz,各项目指导教师作为评审委员参会。同学们向评审组展示了项目进展,进行了阶段性的总结,并提出了新的展望。

本次汇报分为项目中期成果展示和专家提问两个环节。成果展示和PPT讲解时间为6分钟,提问时间为3分钟。12个小组的汇报人围绕项目背景、阶段性成果以及未来展望等进行汇报。汇报完毕后,评审团的各位专家对项目汇报情况进行了评价,针对项目存在的问题给出了详细的指导。



 

1.人形机器人伴陪系统的设计与实现
  Design & Implementation of Humanoid Robot Companion System
  项目负责人:张莅凝   指导教师:左国玉
  该项目旨实现人与机器人之间语音-图像-动作的人机交互功能,目前,项目组已经完成了机器人的骨架的搭建和基本硬件搭建,安装了语音识别模块与扬声器模块,提高了陪伴感和互动感,实现了基本的图像识别算法,将下一步计划列为优化语音交互功能、实现复杂动作、训练人脸模型等,最终实现未来家庭环境下的机器人陪伴和监护等实际应用。

2.锂电池-高安全性能新材料的研究
  A Study of Polymer-based Composite Electrolyte by Electrospun Poly (vinylidene fluoride) Nanofibers for Lithium Battery
  项目负责人:莫子涵   指导教师:尉海军
  该项目能够结合无机固态电解质和聚合物固态电解质的优点,置备一款高安全性高性能的固态电解质电池。目前已完成理论学习,阅读了《锂离子二次电池》、“静电纺丝”等相关文献,组内多次研讨,定期答疑。受疫情影响线下实验受到制约,目前已积累大量理论知识,下一步将于返校后开展实验测试,数据处理等工作。

3.基于人体重建的站姿度量算法研究与实现
  Research and Implementation of Stance Measurement Algorithm Based on Human Body Reconstruction
  项目负责人:杜兆林   指导教师:孔德慧
  该项目做了大量调研工作,在汇报中已有阶段性总结性的汇报,超额完成至总进度的70%左右,目前评估分析平待完善。项目组对未来的产品发展的方向进行了一个详细的规划,他们希望能够创造出动态和实物结合的人体姿态分析的一个平台。最后,他们还提出了一些竞争产品并且讲述了他们的产品优势,做到知己知彼百战不殆。

4.以瞳孔大小为衡量依据的疲劳驾驶监测系统
  Fatigue Driving Monitoring System Based on Pupil Measurem
  项目负责人:严由中   指导教师:稂时楠
  该项目从中期预期,进展说明以及未来展望三个方面向各位老师和专家们介绍了目前的进度。他们在算法方面有了初步的成效,虽然受疫情导致的封校影响,硬件组进展较为缓慢,但会在后续的暑假追赶进度,数据库方面则一切正常。受益于专家老师们的建议,他们会在后续的进程中增加项目的创新性,力求突出重点,建立成熟的疲劳驾驶监测系统。
 5.基于深度学习的便携式血压测量仪

Wearable Blood Pressure Measuring Device Based on Deep Learning

项目负责人:徐子健   指导教师:冯继宏

该项目从前期准备工作、算法学习和后期计划进行了本次答辩。准备工作中,他们确定了用PPG信号来测量血压,并进行了材料的采买;算法部分包含多种已完成模型的学习,并开始搭建VGG与SeNet卷积预测模型;后期大致规定时间节点与要完成的内容,以便计划的顺利进行。

6.基于智能回收艇的河湖漂浮垃圾回收解决方案

River and Lake Floating Garbage Recycling Solution Based on Intelligent Recycling Boat

项目负责人:慈瑞熙   指导教师:于乃功

该项目在中期答辩中,先是对老师和同学们介绍了研究背景和研究意义,而后给出了解决方案。在说明制作思路后,他们展示了他们设计的回收艇实物,还简单的进行了当前工作进度的汇报。

7.基于yolo v5神经网络框架的超市自动取货机器人

Automatic Supermarket Pickup Robot Based on Yolo v5 Neural Network Framework

项目负责人:高骏一   指导教师:郑榜贵

该项目是鉴于当今的新冠疫情对人们正常生活的影响以及物流行业的压力而提出。自开题至今,此小组已经初步完成python的学习,yolo v5的环境配置、数据标注以及数据集的训练、验证和使用。并在中期汇报过程中,向各位评委教师实操展示现已可实现的yolo v5图片识别及视频识别功能。在未来,此小组拟继续扩展数据集,并着手硬件与软件的搭建与适配等工作。

8.基于农作物种养一体的多介质免维护的农村小型家庭污水处理装置

Multi-media Maintenance-free Rural Small Household Sewage Treatment Device Based on the Integration of Crop Cultivation

项目负责人:陈瑞阳   指导教师:崔有为

该项目从研究背景、项目进程和未来展望三部分对项目进行了介绍,对于他们的小型污水处理装置,他们已经完成了实地调研、网络调研、搜集资料、构建初始模型等一系列工作,即将进入试验阶段来确定不同种类的植物净化效果以及过滤填料的选择和配比。

9.面向生物样品的数字全息显微成像

Digital Holographic Microscopic Imaging for Biological Samples

项目负责人:周锦阳   指导教师:戎路

该项目在本次中期报告中,简要描述了项目的特点,包括工作原理,创新之处和项目优势等等;以及目前项目的进程,包括理论学习,实验学习和程序学习的进度等;除此之外,该组对于当前近期的目标和未来的一段时间内的计划做了详细的说明,汇报结束后也与老师进行了合理且有益的讨论,得到了老师的认可和赞同。
 10.基于中医学原理的舌图像分析算法及系统设计

Tongue Image Analysis Algorithm and System Design Based on the Principles of Traditional Chinese Medical Science

项目负责人:俞楚天   指导教师:蔡轶珩

项目主题是基于深度学习算法的中医舌诊功能分析研究,通过分析患者舌象上的四个主要特则齿痕、裂痕、舌苔和舌质,来对患者的健康状况做出合理的评估。此项目使用ViT(Vision transformer)模型作为主干网络,以此挖掘出患者舌象的数学规律,使整体算法更具有准确性和稳定性。本项目后期将进行软件方面的开发,以实现在医院的线下就医环境下,辅助医生判断患者的病症,将在实际就诊环境中发挥较大作用。

11.基于个体部件关系图的群体行为识别
Learning Individual Body Part Relation Graph for Group Activity Recognition

项目负责人:员钰彬   指导教师:毋立芳

该项目已经实现了识别和绘制人体部件关系图,并且能够从比较复杂的时空域上提取个体交互特征。未来他们将引入注意力机制,将模型训练到在更复杂的情况下也能够准确画出人体部件关系图并且用它们来实现更准确、高效的群体行为识别。

12.基于分布式平台的联邦学习

Distributed Platform Based Federal Learning

项目负责人:王文天珏   指导教师:孙恩昌

该项目中联邦学习可以在满足数据隐私、安全和监管要求的前提下,进行加密和可信计算以及联合模型培训和推理。各方的数据不会离开本地区,系统可以通过对其先前数据的标准化处理和评估来补充彼此的特征信息,以建立更高效、准确的快速响应共享模型,同时使联邦模型在交通警告和事故识别方面更准确,更好地预测交通状况,建立稳定可靠的技术基础。目前他们已经完成了部分理论的学习,并将在未来逐步推进软件的开发工作。


  经过这次中期答辩,老师们都对各组的项目进程和未来计划有了一个全面的了解,同时也提出了很多建设性的意见,帮助同学们修正自己在项目研究中的道路。作为2021级本科生在读期间的第一个非专业相关的科研项目,Cornerstone计划的培养目标重在拓宽学生知识面,实现专业领域的广度。中期汇报会是项目训练计划中检验项目推进成果的一环,同时作为学院教学质量监控的重要环节,课程还规定了严格的月报制度,旨在培养良好的科研习惯,并且能及时查摆问题。希望未来同学们的项目能够精益求精,期待在结题答辩中同学们的精彩表现!

学院自2014年建院起顶层设计,超前部署,为让学生早进课题、早进实验室、早进团队,针对所有本科生开展贯穿大学四年的的三段式科学训练计划,用书院特色科研品牌项目切实践行“三全育人”工作理念。目前通过该计划已立项64个Cornerstone项目,60个Keystone项目以及142个Capstone项目,已成功结题219项。


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2022年6月8日