检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 542-547页

作者：孟星志刘亚秋刘丽娜东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收... 详细信息

快速准确识别病原菌在防止传染病的传播、帮助对抗抗菌素耐药性和改善病人预后方面起着关键作用。拉曼光谱结合机器学习算法能够简单快捷地对病原菌进行无标记检测。然而,病原菌种类和表型繁多,并且深度学习需要依赖大量样本训练,而收集大批量病原菌拉曼光谱劳神费力,且易受荧光等因素影响。针对上述问题,提出一种基于WGAN-GP数据增强方法和ResNet结合的病原菌拉曼光谱检测模型。采用五种常见眼科病原菌的拉曼光谱。将采集到的原始数据归一化作为ResNet和传统卷积神经网络(1D-CNN)的输入,将经过SG滤波、airPLS基线校正、PCA降维等预处理后的数据作为K近邻(KNN)的输入,对比分析发现ResNet模型效果最优,其分类精度可达96%;搭建Wasserstein生成式对抗网络加梯度惩罚模型(WGAN-GP),生成大量与真实数据相似的高分辨率光谱数据。同时与偏移法、深度卷积生成式对抗神经网络(DCGAN)2种数据增强方法进行比对,证明WGAN-GP的可靠性;为验证生成数据可以丰富数据多样性,进而提高分类精度,将扩充后的数据集重新放入ResNet进行训练,最终WGAN-GP结合ResNet的分类准确率提高到99.3%。结果表明:基于ResNet的分类模型无需复杂数据预处理,在开发效率和分类精度上均有提高;改进的WGAN-GP模型适用于拉曼光谱数据增强,解决了传统数据增强方法生成光谱的有效性与类别准确性不匹配的问题,相比于GAN提高了训练过程的速度和稳定性;利用表面增强拉曼光谱技术(SERS)结合WGANGP-ResNet模型对病原菌拉曼光谱分类,减少了对大量训练数据的需求,有利于快速学习和分析低信噪比的拉曼光谱,并将光谱采集时间缩减到1/10。在临床快速、免培养鉴别病原菌方面具有重要研究意义与应用价值。

关键词： WGAN-GP 拉曼光谱病原菌鉴别一维残差网络卷积神经网络

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基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测方法

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农业工程学报 2025年第1期41卷 154-160页

作者：张冬妍陈诺张淇吴晨旭张榄翔东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

为了解决果园李子受枝叶和果实遮蔽、环境变化等因素影响,难以准确检测的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测模型。首先,采用自设计主干网络Faster-EMA缩减模型复杂度、提高检测精度。其次,引入焦点调制网络(foc... 详细信息

为了解决果园李子受枝叶和果实遮蔽、环境变化等因素影响,难以准确检测的问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量级果园李子检测模型。首先,采用自设计主干网络Faster-EMA缩减模型复杂度、提高检测精度。其次,引入焦点调制网络(focal modulation)替换原模型中的SPPF模块增强特征融合能力,丰富特征提取的语义信息;最后,引入参数共享策略并实现轻量级检测头LDetect,满足了低功耗嵌入式设备部署需求。试验结果表明,优化后模型的平均检测精度达到97.2%,与原模型相比,检测精度提高了7.4个百分点;模型计算量降低了44.8%;模型参数数量减小了25.8%;部署在边缘计算设备Jetson Nano 4GB上,检测帧率达到了48.3帧/s。该研究所提出的方法能有效的解决复杂背景下果园李子的智能化检测,有助于促进李子智能化采摘技术的发展。

关键词：目标检测 YOLOv8 轻量化李子 LDetect

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基于光学特性的初榨橄榄油掺假度便携式分析仪设计与试验

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农业工程学报 2024年第18期40卷 321-328页

作者：赵庆典马芸芸杨冕清汪国政陈百超刘大洋东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

针对国内愈来愈严重的橄榄油掺假问题,该研究研发了一种基于光学特性检测技术的特级初榨橄榄油掺假度无损检测仪。以8个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺假油制备了339份掺假质量分数分别为0、1%、3%、6%、10%、15%、20%、25%... 详细信息

针对国内愈来愈严重的橄榄油掺假问题,该研究研发了一种基于光学特性检测技术的特级初榨橄榄油掺假度无损检测仪。以8个产地的玉米油、花生油、菜籽油和大豆油为掺假油制备了339份掺假质量分数分别为0、1%、3%、6%、10%、15%、20%、25%、30%、35%、40%、45%、50%、55%和60%的掺假特级初榨橄榄油样本,采用连续投影算法分析了橄榄油掺假检测特征波长的分布情况,最终选取包含18个波段的多通道光谱传感器,根据特级初榨橄榄油的物理特性,设计了一种便携、低成本的橄榄油掺假检测仪器。利用研发装置采集的掺假油光谱数据分别建立了反向传播(back propagation,BP)神经网络、支持向量回归(support vector regression,SVR)和基于偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)的橄榄油掺假率定量分析模型。结果表明,建立的SVR模型结果最优,其校正集和验证集决定系数分别为0.989和0.965,均方根误差分别为0.020和0.037。为进一步评估检测装置的稳定性和准确性,使用平均变异系数分析了特级初榨橄榄油掺假样本的测定结果,并通过预测结果与实际掺假浓度值进行残差分析,结果表明所研制的橄榄油掺假度分析装置对橄榄油掺假分析检测的稳定性与精度均满足现场实时检测需求。

关键词：无损检测传感器橄榄油掺假率

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基于无人机LiDAR点云栅格化和Mask R-CNN算法的单木树冠分割

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农业工程学报 2024年第23期40卷 258-266页

作者：廖福兰林文树刘浩然东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

精准的单木分割是进行森林结构参数提取的关键过程,也是评估森林生物量与碳储量的先决条件。为提高基于无人机LiDAR点云数据的单木分割精度,该研究提出点云栅格化处理结合深度学习算法进行单木树冠分割。首先对样地点云栅格化处理,将点... 详细信息

精准的单木分割是进行森林结构参数提取的关键过程,也是评估森林生物量与碳储量的先决条件。为提高基于无人机LiDAR点云数据的单木分割精度,该研究提出点云栅格化处理结合深度学习算法进行单木树冠分割。首先对样地点云栅格化处理,将点云信息映射到栅格图像的RGB通道中。其次,改进Detectron2框架下的Mask R-CNN模型,在主干网络ResNet中融合GC(global context network)与CBAM(convolutional block attention module)模块。改进后模型平均精度为82.91%,相较原模型平均精度提高6.19个百分点,相较U-Net和DeepLab v3+模型平均精度分别提高7.27和4.62个百分点。最后,在测试样地中,基于点云栅格化处理结合Mask R-CNN模型的召回率R为81.19%,精确率P为78.85%,调和值F为80%,均高于分水岭算法和K-means算法。试验表明,该方法提高了单木树冠分割的准确性,为森林资源调查、生物量以及碳储量估计提供了可靠的基础数据。

关键词：无人机激光雷达单木分割点云数据 Mask R-CNN GC Net 注意力机制

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水下三维光学成像探测技术综述及展望

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激光与光电子学进展 2024年第22期61卷 19-32页

作者：王宇航王新宇张景辉卜璐杰张韬东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学计算机与控制学院黑龙江哈尔滨150040

水下三维光学成像可在复杂水域中成像,与传统成像不同,水下三维光学成像需要克服水介质的散射和吸收的影响来进行目标重建,在海洋工程、资源探索及国防建设等领域具有重要的应用价值。本文总结国内外水下三维光学成像技术的研究进展,依... 详细信息

水下三维光学成像可在复杂水域中成像,与传统成像不同,水下三维光学成像需要克服水介质的散射和吸收的影响来进行目标重建,在海洋工程、资源探索及国防建设等领域具有重要的应用价值。本文总结国内外水下三维光学成像技术的研究进展,依次介绍5种水下三维光学成像模式,包括水下距离选通技术、水下单光子探测技术、水下结构光三维点云成像技术、水下条纹管激光成像技术、水下多目相机成像技术。基于各成像技术的探测距离、成像特点、重建环境等方面的特点和存在的局限性,分析并讨论水下三维光学成像的发展趋势。

关键词：水下成像三维重建点云重构激光扫描激光雷达

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联合多意图识别与语义槽填充的双向交互模型

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计算机工程与应用 2024年第5期60卷 130-138页

作者：李实孙镇鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

意图识别与语义槽填充是口语理解的两个主要任务,两者具有高度相关性,通常进行联合训练。随着口语理解任务的深入,研究发现用户在现实场景中的话语往往含有多个意图。但部分联合模型只能识别用户话语中的单个意图,未能充分建模多个意图... 详细信息

意图识别与语义槽填充是口语理解的两个主要任务,两者具有高度相关性,通常进行联合训练。随着口语理解任务的深入,研究发现用户在现实场景中的话语往往含有多个意图。但部分联合模型只能识别用户话语中的单个意图,未能充分建模多个意图和语义槽之间的关联性。考虑到话语中多个意图的信息可以引导语义槽填充,语义槽信息也可以帮助意图更好的识别,模型采用图注意力网络建立意图和语义槽之间的双向交互。具体的,将两个任务双向关联以便模型能够挖掘多个意图与语义槽之间的关系,同时引入两个任务的标签信息使模型能够学习到话语上下文和标签的关系,从而提高意图识别与语义槽填充的准确率,优化口语理解的整体性能。实验表明,模型在MixATIS和MixSNIPS两个多意图数据集上对比其他模型性能得到了显著提升。

关键词：口语理解多意图识别语义槽填充联合模型

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基于响应曲面法的木材喷涂漆雾扩散角度与均匀度优化

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林业科学 2024年第6期60卷 136-147页

作者：杨春梅刘彤彬马亚强丁禹程王金聪胡松宋文龙东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 广东博硕涂装技术有限公司佛山520308

【目的】探究木材喷涂喷头结构参数对喷口流速v_(2)、漆雾扩散角度γ和漆雾均匀性λ的影响,求解喷头最优结构参数,提高木材喷涂效率和喷涂效果。【方法】基于雾滴碰撞、聚集和积累理论初步探究v_(2)、γ和λ的影响因素,将优化参数设为... 详细信息

【目的】探究木材喷涂喷头结构参数对喷口流速v_(2)、漆雾扩散角度γ和漆雾均匀性λ的影响,求解喷头最优结构参数,提高木材喷涂效率和喷涂效果。【方法】基于雾滴碰撞、聚集和积累理论初步探究v_(2)、γ和λ的影响因素,将优化参数设为原始喷头的7项关键内部结构参数,包括内壁倒角β、三段管道内壁长度L_(1)至L_(3)和三段管道内壁直径d_(1)至d_(3),利用Design Expert设计7因素3水平3指标的BBD响应曲面试验,探究各结构参数对v_(2)、γ和λ的影响显著性。BBD试验各组结果由3部分仿真获得,采用k-ε模型进行喷头内部流场仿真、KHRT模型进行高压平口雾化仿真。应用Image J测定漆雾扩散角度,通过Python运用“雾滴撒点法”完成对每组雾化仿真结果的均匀性标定,利用多目标优化方法求解喷头最优结构参数,并通过仿真喷涂和实机喷涂验证其喷涂效果。【结果】BBD响应曲面试验结果表明,7项关键内部结构参数对指标的影响十分复杂,但3项指标v_(2)、 γ和λ回归显著(P≤0.000 1),多目标优化下的理论最优漆雾扩散角度为21.28°、最优漆雾均匀性为3.053;最优喷头的喷涂仿真试验结果表明,优化后喷口流速v_(2)由35.8 m·s^(-1)升至107 m·s^(-1),漆雾扩散角度γ由16.74°升至21.09°(与理论相差0.883%),漆雾均匀性λ由3.62升至3.03(λ越小代表越均匀,与理论相差0.751%)。在木材喷涂实机试验中,优化前后木材喷涂试样漆厚标准差由21.71μm降至17.74μm,单面喷涂时间由6.2 s降至5.5 s,单面喷头移动行程由3 255 mm降至2 887 mm。【结论】基于“雾滴撒点法”的漆雾均匀性评判标准以及基于响应曲面法和多目标的喷头结构参数优化方法可对木材喷涂喷头优化设计提供一定参考,对提高木材喷涂漆面均匀性和木材喷涂效率具有一定效果和帮助。

关键词：木材喷涂喷涂均匀性扩散角度雾化仿真响应曲面法多目标优化

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基于二分迭代递推的多光谱辐射测温反演算法

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光谱学与光谱分析 2023年第9期43卷 2674-2678页

作者：朱自民邢键东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

多光谱辐射测温是高温测量的最有力工具之一,它通过光学瞄准系统对准待测点,经分光光路后获得多个光谱通道的辐射信息,利用光电探测器转化为电信号,通过对多个光谱辐射通道的电信号进行数据处理后同时获得待测目标的真实温度和光谱发射... 详细信息

多光谱辐射测温是高温测量的最有力工具之一,它通过光学瞄准系统对准待测点,经分光光路后获得多个光谱通道的辐射信息,利用光电探测器转化为电信号,通过对多个光谱辐射通道的电信号进行数据处理后同时获得待测目标的真实温度和光谱发射率。待测目标的温度反演结果受未知的发射率影响难以直接反演。为解决待测目标发射率模型难以确定的问题,基于参考温度模型,提出一种无需假设发射率模型的多光谱辐射测温数据处理方法。利用同一时刻获得的各个通道反演的温度值与平均值的差值趋近于“零”的约束条件,根据精度要求,设置合理的截止条件,设计合适的发射率迭代步长,可以使反演精度满足实际要求。在提高反演速度方面,提出“二分法”,即在上一次发射率获得温度与平均温度偏差结果引导下,利用“二分法”快速减小发射率搜索区间,直到满足截止条件,即每个光谱通道反演温度趋于相等,从而实现快速反演的目标。基于二分迭代法的多光谱辐射测温反演新算法在未知发射率先验知识的情况下,可实现多光谱辐射测温数据的真实温度反演。基于光纤光谱仪设计了一套多光谱辐射测温实验装置,利用成像透镜将目标聚焦于分化板上的十字叉丝处,叉丝处粘贴有一个45°反射棱镜,将辐射信息反射至光纤后进入光谱仪实现多光谱测温。对一生物质锅炉炉膛火焰通过观察窗进行温度测量并与热电偶测量结果进行比对,结果表明与热电偶测量结果(1000 K左右)相对误差小于4.4%。同时用普通计算机课实现毫秒级实时反演,表明该算法满足在线测量要求,算法进一步完善了多光谱辐射测温理论,为多光谱辐射测温技术在生物质火焰高温测量领域的应用提供了理论支撑。

关键词：多光谱测温迭代递推二分法生物质火焰

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基于近红外光谱和深度学习数据增强的大米品种检测

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农业工程学报 2023年第19期39卷 250-257页

作者：杨森张新奡王振民类成伟宋文龙东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

近红外光谱和深度学习结合的思路是大米品种检测的重要研究方向,其准确检测模型的建立依赖大规模的样本数据,然而采集和预处理样本耗时巨大,对准确性的提升造成限制。为解决上述不足,便于深入探究近红外光谱结合深度学习方法在大米品种... 详细信息

近红外光谱和深度学习结合的思路是大米品种检测的重要研究方向,其准确检测模型的建立依赖大规模的样本数据,然而采集和预处理样本耗时巨大,对准确性的提升造成限制。为解决上述不足,便于深入探究近红外光谱结合深度学习方法在大米品种检测领域应用的可行性,该研究提出基于近红外光谱结合改进型深度卷积生成式对抗神经网络(deep convolutional generative adversarial network,DCGAN)数据增强的大米品种检测方法。首先,在相同环境下采集4种大米品种的近红外光谱并对原始光谱数据进行预处理,使用去趋势校正(detrend correction,DC)和无信息变量消除算法(uninformative variable elimination,UVE)消除无用光谱特征点。然后,建立改进型DCGAN模型对预处理后的光谱数据进行数据增强,对比试验结果表明,改进型DCGAN相比与传统数据增强方法,改进型DCGAN生成数据的结构相似性指标更优。最后,研究不同数据增强方法结合不同分类方法建立大米品种分类模型的性能,对比试验结果表明,改进型DCGAN数据增强结合一维卷积神经网络(one-dimensional convolution neural network,1D-CNN)分类算法所建模型面向测试集的准确率最高,为98.21%,为简便准确的大米品种检测方案提供了新思路。

关键词：近红外光谱深度学习数据增强结构相似性大米品种

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降雨过程中的有害气体泄漏扩散研究

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安全与环境学报 2025年第2期25卷 656-664页

作者：徐凯宏杨悦徐梓敬谷志新东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 东北林业大学家具与艺术设计学院哈尔滨150040

在实际生活中,气体泄漏扩散情况会受到风向、风速及建筑物等影响,常见的气体扩散研究主要是在无降雨情况下对其他环境因素进行分析。以氨气为例,利用氨气极易溶于水的性质,以原有的高斯烟羽模型为基础,通过数值模拟进行分析,研究在雨季... 详细信息

在实际生活中,气体泄漏扩散情况会受到风向、风速及建筑物等影响,常见的气体扩散研究主要是在无降雨情况下对其他环境因素进行分析。以氨气为例,利用氨气极易溶于水的性质,以原有的高斯烟羽模型为基础,通过数值模拟进行分析,研究在雨季情况下,有害气体泄漏受降雨影响时的扩散情况。首先根据实际情况对高斯烟羽模型的有效源强进行改进,然后引入沉降系数表征降雨量对扩散的影响,在相同条件下进行模拟,将前两者的模拟结果与传统的高斯烟羽模型进行对比分析。试验结果表明,降雨量和有效源强对气体泄漏扩散有明显影响,与传统高斯烟羽模型相比,改进后的高斯烟羽模型更符合实际情况。

关键词：公共安全气体泄漏高斯烟羽模型危险区域划分降雨环境

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