微信小程序保护与推广撒拉族刺绣:数字化遗产保护新途径

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"基于微信小程序平台开发的撒拉族刺绣保护及推广.docx" 这篇毕业论文探讨了如何利用微信小程序来保护和推广撒拉族刺绣这一非物质文化遗产。作者首先阐述了研究背景,强调了撒拉族刺绣面临的失传危机,以及在现代社会背景下,利用微信小程序作为保护和传承手段的必要性。研究目的是通过开发微信小程序,实现撒拉族刺绣的数字化展示、学习、传承和销售,以促进其保护和市场推广。 论文详细介绍了撒拉族刺绣的历史、技艺特点和当前的保护状况,为后续的设计和开发奠定了基础。接着,作者深入剖析了微信小程序的概述、开发工具和功能应用,展示了微信小程序在教育、管理和其他领域中的潜力。 在需求分析部分,论文分别讨论了撒拉族刺绣保护和推广的需求,提出通过小程序提供知识学习、作品展示、在线课程和销售功能,以满足这些需求。在设计与实现章节,作者详述了小程序的需求分析、界面设计和功能实现,包括用户了解刺绣知识、在线学习刺绣技艺和购买刺绣作品等功能。 最后,论文总结了研究的主要成果,指出了研究的不足,并对未来可能的扩展和优化进行了展望。通过本项目,作者期望能够将传统手工艺与现代科技结合,推动撒拉族刺绣的传承和发扬,同时也为其他传统文化的保护提供借鉴。 关键词:微信小程序平台、撒拉族、刺绣、保护、推广 这篇论文适合计算机科学与技术、教育学专业的学生,特别是对微信小程序开发和教育领域应用感兴趣的同学,为他们提供了一个具体的案例研究。同时,对于从事文化遗产保护和教育工作的专业人士,此论文也提供了有价值的思路和实施方案。
2024-09-05 上传
目标检测(Object Detection)是计算机视觉领域的一个核心问题,其主要任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),并确定它们的类别和位置。以下是对目标检测的详细阐述: 一、基本概念 目标检测的任务是解决“在哪里?是什么?”的问题,即定位出图像中目标的位置并识别出目标的类别。由于各类物体具有不同的外观、形状和姿态,加上成像时光照、遮挡等因素的干扰,目标检测一直是计算机视觉领域最具挑战性的任务之一。 二、核心问题 目标检测涉及以下几个核心问题: 分类问题:判断图像中的目标属于哪个类别。 定位问题:确定目标在图像中的具体位置。 大小问题:目标可能具有不同的大小。 形状问题:目标可能具有不同的形状。 三、算法分类 基于深度学习的目标检测算法主要分为两大类: Two-stage算法:先进行区域生成(Region Proposal),生成有可能包含待检物体的预选框(Region Proposal),再通过卷积神经网络进行样本分类。常见的Two-stage算法包括R-CNN、Fast R-CNN、Faster R-CNN等。 One-stage算法:不用生成区域提议,直接在网络中提取特征来预测物体分类和位置。常见的One-stage算法包括YOLO系列(YOLOv1、YOLOv2、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5等)、SSD和RetinaNet等。 四、算法原理 以YOLO系列为例,YOLO将目标检测视为回归问题,将输入图像一次性划分为多个区域,直接在输出层预测边界框和类别概率。YOLO采用卷积网络来提取特征,使用全连接层来得到预测值。其网络结构通常包含多个卷积层和全连接层,通过卷积层提取图像特征,通过全连接层输出预测结果。 五、应用领域 目标检测技术已经广泛应用于各个领域,为人们的生活带来了极大的便利。以下是一些主要的应用领域: 安全监控:在商场、银行