检索结果-内蒙古大学图书馆

交通运输系统工程与信息 2016年第6期16卷 54-59页

作者：高贺张勃东北林业大学土木工程学院哈尔滨150040

交通路径诱导和单行交通组织都是区域交通微循环的重要措施,针对这两种交通管理手段脱节的问题,提高区域交通效率,提出把信息板优化选址与单行交通组织相结合的优化模型.并利用遗传算法对模型进行求解,得出VMS优化布置位置.在此基础上,... 详细信息

交通路径诱导和单行交通组织都是区域交通微循环的重要措施,针对这两种交通管理手段脱节的问题,提高区域交通效率,提出把信息板优化选址与单行交通组织相结合的优化模型.并利用遗传算法对模型进行求解,得出VMS优化布置位置.在此基础上,结合哈尔滨市经纬街片区实例,首先对区域进行单行交通组织,并在OD对中选取有效规划路径,计算出信息板诱导效益最大的设置位置;然后利用VISSIM仿真软件对交通微循环组织前后效果进行比较.仿真结果表明:在单行交通组织与路径诱导两种交通管理手段配合使用的情况下,区域内次干道及支路的负荷度增大,而区域路网的旅行时间降低7.8%,延误降低15.2%,达到了提高整体区域路网通行能力的目的.

关键词：智能交通 VMS VISSIM仿真单向交通组织选址模型

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结合数据增强和轻量化模型的YOLOv3木梁柱缺陷检测

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电机与控制学报 2021年第4期25卷 123-132页

作者：王宝刚杨春梅夏鹏东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

针对现有基于深度学习的木梁柱缺陷检测存在的泛化能力差、模型复杂、参数计算量大、实时性差导致的难以在线应用等问题,提出一种结合数据增强和轻量化模型的YOLOv3木梁柱缺陷检测算法。使用包括数据增强、区域删除和图像混合技术增强... 详细信息

针对现有基于深度学习的木梁柱缺陷检测存在的泛化能力差、模型复杂、参数计算量大、实时性差导致的难以在线应用等问题,提出一种结合数据增强和轻量化模型的YOLOv3木梁柱缺陷检测算法。使用包括数据增强、区域删除和图像混合技术增强自制的COCO格式数据集,在不增加额外计算量的前提下使模型的泛化性能和鲁棒性增强。使用轻量化模型MobileNetV3替换原YOLOv3的骨干网络并更换激活函数,在减少模型的参数量的基础上提升模型的预测速度。在制作的COCO数据集的测试结果表明:与原YOLOv3网络相比,所设计模型的平均精度(AP)提升了6%,AP 50达到了92.3%,参数数量减少了62.52%,预测速度达到了53.47FPS。与Faster-RCNN、Faster RCNN+FPN和SSD等经典算法对比实验证明了所设计算法实现了兼顾精度和效率的木梁柱表面缺陷检测,并且模型参数量小更容易集成到工业应用环境。

关键词：缺陷检测木梁柱数据增强 MobileNetv3 实时检测

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基于神经结构搜索的多种植物叶片病害识别

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农业工程学报 2020年第16期36卷 166-173页

作者：黄建平陈镜旭李克新李君禹刘航东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

为实现植物病害的自动准确识别,该研究提出一种基于神经结构搜索的植物叶片图像病害识别方法,该方法能够依据特定数据集自动学习到合适的深度神经网络结构。采用包含14种作物和26种病害共54306张的公开PlantVillage植物病害图像作为试... 详细信息

为实现植物病害的自动准确识别,该研究提出一种基于神经结构搜索的植物叶片图像病害识别方法,该方法能够依据特定数据集自动学习到合适的深度神经网络结构。采用包含14种作物和26种病害共54306张的公开PlantVillage植物病害图像作为试验数据,按照4∶1的比例随机划分,分别用于神经结构搜索和测试搜索到的最优网络结构的性能。同时,为探究神经结构搜索对数据平衡问题是否敏感及图像在缺乏颜色信息时对神经结构搜索的影响,对训练数据进行过采样和亚采样平衡处理及灰度变换。试验结果显示,该研究方法在训练样本数据不平衡和平衡时均可以搜索出合适的网络结构,模型识别准确率分别为98.96%和99.01%;当采用未进行平衡处理的灰度图像作为训练数据时,模型识别准确率有所下降,为95.40%。该方法能够实现植物病害的准确识别,为科学制定病害防治策略提供有效的技术手段。

关键词：病害图像识别植物分类神经结构搜索

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基于UAV-LiDAR的人工林林分郁闭度估测

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林业科学 2023年第8期59卷 12-21页

作者：杨晓慧吴金卓刘浩然钟浩林文树东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 东北林业大学土木与交通学院哈尔滨150040

【目的】提取无人机激光雷达(UAV-LiDAR)点云数据特征变量,结合样地实测数据构建林分郁闭度估测模型,为快速准确估测人工林林分郁闭度提供基础数据和技术参考。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区,基于多旋翼无人机激光雷... 详细信息

【目的】提取无人机激光雷达(UAV-LiDAR)点云数据特征变量,结合样地实测数据构建林分郁闭度估测模型,为快速准确估测人工林林分郁闭度提供基础数据和技术参考。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地为研究区,基于多旋翼无人机激光雷达获取的点云数据进行人工针叶林和阔叶林林分郁闭度反演,根据点云的三维坐标和能量值计算高度、强度、冠层特征变量并采用主成分分析法降维,处理后的变量与利用植物冠层分析仪获取的郁闭度进行逐步回归分析,建立人工针叶林和阔叶林林分郁闭度估测模型,在ArcGIS平台上应用估测模型和反距离权重插值法进行林分郁闭度反演制图。【结果】冠层特征变量对针叶林郁闭度的估测精度影响最显著,强度特征变量对阔叶林郁闭度的估测精度影响最显著。人工阔叶林郁闭度的估测精度(Adj R2=0.725,RMSE=0.005)优于人工针叶林(Adj R2=0.722,RMSE=0.007)。应用估测模型和反距离权重插值法估测整个样地的郁闭度范围在0.81~0.87之间,筛选10个检验点的郁闭度与实测郁闭度显示出较高相关性(r=0.859)。【结论】结合多组LiDAR特征变量估测林分郁闭度能够充分挖掘LiDAR数据包含的冠层结构特性,提升估测精度。

关键词：无人机激光雷达林分郁闭度特征变量主成分分析逐步回归

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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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偏心桥梁断面颤振稳定性流固耦合数值模拟研究

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振动与冲击 2020年第17期39卷 203-209页

作者：贾杰韩荣轩东北林业大学土木工程学院哈尔滨150040

以Ansys Fluent为平台,对二维两自由度偏心桥梁断面风致振动进行数值模拟研究。将Newmark-β法编程嵌入UDF,在每一时间步上求解微分方程得到并更新物理量的方式实现自由振动流固耦合。与非偏心桥梁节段模型相比,偏心节段模型动力学方程... 详细信息

以Ansys Fluent为平台,对二维两自由度偏心桥梁断面风致振动进行数值模拟研究。将Newmark-β法编程嵌入UDF,在每一时间步上求解微分方程得到并更新物理量的方式实现自由振动流固耦合。与非偏心桥梁节段模型相比,偏心节段模型动力学方程式左右两边分别耦合,利用Newmark-β法求解矩阵形式的偏心两自由度动力学方程组并输入简谐荷载进行调试,对比数值解和解析解证明程序正确性。非偏心节段模型数值模拟颤振临界风速与其他学者实验得到的颤振临界风速高度一致,通过此模拟方法进一步模拟偏心对桥梁节段模型的颤振稳定性提高效果。通过风洞试验验证了数值模拟的可靠性。

关键词：流固耦合数值模拟偏心桥梁断面动网格计算流体动力学(CFD) 颤振

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生物质燃料成型工艺模糊神经网络预测模型研究

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太阳能学报 2015年第6期36卷 1371-1376页

作者：谷志新张鑫宇东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

生物质燃料的致密成型过程是一个影响因素多且具有高度非线性的复杂工艺过程,运用传统的建模方法很难建立出精准的预测模型。该文选用秸秆作为生物质原料,通过生产实验,采集样本数据,将粒度、含水率以及成型机压辊间隙作为输入,利用模... 详细信息

生物质燃料的致密成型过程是一个影响因素多且具有高度非线性的复杂工艺过程,运用传统的建模方法很难建立出精准的预测模型。该文选用秸秆作为生物质原料,通过生产实验,采集样本数据,将粒度、含水率以及成型机压辊间隙作为输入,利用模糊理神经网络可识别、自适应及模糊信息处理于一体的优点,建立网络模型,实现对秸秆燃料的密度及致密成型过程中比能耗的预测。经过实验证明,模型的密度预测最大绝对误差为0.0142 g/cm^3,最大相对误差为1.13%,比能耗预测最大绝对误差为1.5604 kWh/t,最大相对误差为2.27%,该预测模型的建立,可实现预测,达到优化生产参数的目的。

关键词：生物质燃料秸秆成型模糊神经网络预测模型

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基于分层信息融合的木材干燥过程含水率在线检测

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农业工程学报 2013年第A01期29卷 257-263页

作者：孙丽萍张冬妍东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

木材干燥过程是一个复杂的强耦合、非线性的动力系统,木材干燥的关键是木材含水率参数的检测。研究中依据多传感器信息融合技术,构建符合木材干燥过程的木材含水率在线检测分层融合体系。数据层融合实现干燥窑内各种参数传感器的小波滤... 详细信息

木材干燥过程是一个复杂的强耦合、非线性的动力系统,木材干燥的关键是木材含水率参数的检测。研究中依据多传感器信息融合技术,构建符合木材干燥过程的木材含水率在线检测分层融合体系。数据层融合实现干燥窑内各种参数传感器的小波滤波与在线估计,特征层融合实现环境参数(温度、湿度)与木材含水率之间LSSVM模型的建立,在此模型基础上实现木材含水率的预测输出。仿真试验研究表明,基于分层信息融合技术可有效实现木材含水率在线检测预测,通过在线检测融合平台可以实现根据不同树种,不同干燥工艺直观地将预测结果显示出来,为木材干燥自动控制系统的控制决策提供依据,具有良好的工业实际应用价值和前景。

关键词：木材含水率在线检测小波分析分层信息融合最小二乘支持向量机(LSSVM)

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基于FlexSim机群式布置木质家具生产线仿真

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林业科学 2020年第4期56卷 135-142页

作者：王巍王云婷宋文龙东北林业大学工程技术学院哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

【目的】针对木质家具生产线机群式布置易发生瓶颈环节导致生产效率低的问题,通过实际生产线对排产方案进行有效性和可行性验证,比较实际生产结果与仿真验证结果是否一致,以节约木质家具生产线的实际运行成本,为提高木质家具生产效率提... 详细信息

【目的】针对木质家具生产线机群式布置易发生瓶颈环节导致生产效率低的问题,通过实际生产线对排产方案进行有效性和可行性验证,比较实际生产结果与仿真验证结果是否一致,以节约木质家具生产线的实际运行成本,为提高木质家具生产效率提供思路和方法。【方法】以一条机群式布置的木质家具生产线为例,基于***构建仿真模型,根据其生产工时、运输工时、生产批量以及各订单的订货计划进行参数设置和仿真,通过各工序的平均加工率和暂存区的释放率识别生产线的瓶颈工序,设置生产系统的时间缓冲,并按加工时间最短优先(SPT)规则对订单进行排产。【结果】通过***仿真模拟,得到下料、铣型、砂光、组装、喷漆和检测工序的平均加工率分别为45.30%、62.70%、74.13%、52.80%、54.53%和54.20%,暂存区的释放率(即堆积率)分别为42.00%、57.50%、72.40%、22.70%、30.90%和29.90%,砂光工序的平均加工率和暂存区的释放率最高,为木质家具生产线的瓶颈工序。时间缓冲计算模型结果表明,各订单的瓶颈缓冲时间依次为24、31.5、30、36 min,出货缓冲时间依次为30、54、54、72 min。运用SPT规则对订单进行排产,瓶颈工序的平均加工率达90.28%,比原始方案提高16.15%。生产线实际生产结果与仿真验证结果对比表明,各工序的平均加工率和平均空闲率误差均在±5%范围内。【结论】基于***构建机群式布置木质家具生产线模型,可有效识别生产线的瓶颈工序;设置生产线时间缓冲,可消除瓶颈工序;运用SPT规则对订单进行排产,能够有效提高木质家具生产效率。

关键词：机群式布置 FlexSim7.lnk 瓶颈仿真 SPT

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复杂光线下的车牌图像增强算法

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计算机辅助设计与图形学学报 2016年第6期28卷 976-985页

作者：赵伟鞠美玉李子双东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

为解决复杂光线对车牌识别造成的困难,提出基于改进的Retinex理论的复杂光线图像增强算法.首先提取车牌图像的亮度分量,对亮度分量进行顶帽变换,该处理可以准确地提取车牌图像的背景,进而提取出车牌字符图像,有效地削弱复杂光线的影响;... 详细信息

为解决复杂光线对车牌识别造成的困难,提出基于改进的Retinex理论的复杂光线图像增强算法.首先提取车牌图像的亮度分量,对亮度分量进行顶帽变换,该处理可以准确地提取车牌图像的背景,进而提取出车牌字符图像,有效地削弱复杂光线的影响;再利用改进的Retinex算子进行细节增强同时消除伪影,得到最终输出结果.实验结果表明,对于复杂光线下的车牌图像,文中算法在主观视觉效果和客观指标两方面都体现出充分的优势,证明了该算法的可行性.

关键词：复杂光线图像增强顶帽变换 Retinex理论

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