检索结果-内蒙古大学图书馆

生态学杂志 2019年第5期38卷 1580-1588页

作者：宁霄赵鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

树木年轮学的研究需要统计树龄和测量轮宽,由此推算环境变换和树木生长信息,因此准确提取年轮特征信息至关重要。精准识别出年轮图像中的早材、晚材和树皮是实现自动化测量年轮参数的首要工作。树木年轮的生长过程中存在年轮的早材和晚... 详细信息

树木年轮学的研究需要统计树龄和测量轮宽,由此推算环境变换和树木生长信息,因此准确提取年轮特征信息至关重要。精准识别出年轮图像中的早材、晚材和树皮是实现自动化测量年轮参数的首要工作。树木年轮的生长过程中存在年轮的早材和晚材间边界过渡模糊、节疤和伪年轮等现象,且年轮圆盘在砍伐和采集过程中表面会存在毛刺和噪声点,使用传统的图像分割算法难以得到理想的效果。本文结合深度神经网络的特点,针对年轮图像的分割问题,构建了基于U-Net卷积神经网络的年轮图像语义分割模型。首先,对采集的100张年轮圆盘图像进行标注,并通过旋转、透视和图像变形等方式做数据增强,生成20000张数据集,随机选择其中16000张作为训练数据集,4000张作为测试数据集。其次,根据图像数据集的特征,利用Tensorflow深度学习框架,设计构建基于U-Net卷积神经网络的年轮圆盘图像分割网络。然后,将训练样本输送进网络,设置优化训练参数,对年轮图像分割网络进行迭代训练,直至评价指标和损失函数不再变化。最后,用训练好的模型对测试集样本进行分割,并进行分割指标评估。结果表明:该算法可有效避免毛刺、锯痕和节疤等因素的影响,完整地分割出年轮的晚材和树皮区域,在4000张测试数据集上分割的平均准确率达到96.51%,平均区域重合度达到82.30%。与传统图像处理算法相比,本文所采用的基于U-Net卷积神经网络的年轮图像分割算法,能够达到更好的分割效果,同时具有更强的泛化能力和鲁棒性。

关键词： U-Net 年轮卷积神经网络图像分割数据增强

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基于自定义RDD的海量遥感图像并行镶嵌方法

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地球信息科学学报 2017年第10期19卷 1346-1354页

作者：景维鹏霍帅起东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

图像镶嵌是遥感图像处理中的重要内容,在跨区域遥感图像分析中发挥重要作用。为了解决传统遥感图像并行算法中存在的计算节点利用率低、频繁数据I/O等问题,本文根据Spark分布式内存计算框架,充分利用Spark利于迭代数据处理的优势,提出... 详细信息

图像镶嵌是遥感图像处理中的重要内容,在跨区域遥感图像分析中发挥重要作用。为了解决传统遥感图像并行算法中存在的计算节点利用率低、频繁数据I/O等问题,本文根据Spark分布式内存计算框架,充分利用Spark利于迭代数据处理的优势,提出了一种基于Spark自定义RDD(弹性分布式数据集)的并行镶嵌方法。该方法首先在集群的多个节点上通过相位相关法执行图像重叠区域估计操作,从而提高了图像重叠区域估计的多节点并行计算;然后,通过重写Spark中RDD的compute和get Partitions方法,自定义针对遥感图像处理的RDD,并将图像镶嵌中的重叠区域估计、图像配准和图像融合3个关键步骤作为自定义RDD的Transformation类型的操作算子;最后,通过隐式转换创建自定义RDD,并调用自定义RDD的操作算子实现图像镶嵌的并行处理。实验结果表明,与传统基于MPI的并行镶嵌算法相比,该方法在保证图像镶嵌效果的基础上,能够有效提高大数据量的图像镶嵌效率。

关键词：遥感图像并行镶嵌 Spark 相位相关法自定义RDD

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改进残差网络在玉米叶片病害图像的分类研究

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计算机工程与应用 2021年第23期57卷 178-184页

作者：黄英来艾昕东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对传统的玉米叶片病害图像识别方法正确率不高、速度慢等问题,提出一种基于改进深度残差网络模型的玉米叶片图像识别算法。提出的改进策略有:将传统的ResNet-50模型第一层卷积层中7×7卷积核替换为3个3×3的卷积核;使用LeakyR... 详细信息

针对传统的玉米叶片病害图像识别方法正确率不高、速度慢等问题,提出一种基于改进深度残差网络模型的玉米叶片图像识别算法。提出的改进策略有:将传统的ResNet-50模型第一层卷积层中7×7卷积核替换为3个3×3的卷积核;使用LeakyReLU激活函数替代ReLU激活函数;改变残差块中批标准化层、激活函数与卷积层的排列顺序。进行数据预处理,将训练集与测试集的比例划分为4∶1,采用数据增强的方式对训练集进行扩充,将改进的ResNet-50模型经过迁移学习得到在ImageNet上预训练好的权重参数。实验结果表明,改进的网络在玉米叶片病害图像分类中得到了98.3%的正确率,与其他网络模型相比准确率大幅提升,鲁棒性进一步增强,可为玉米叶片病害的识别提供参考。

关键词：玉米叶片病害图像识别深度学习残差网络迁移学习

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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BOVW和SVM的城市土地类型遥感变化监测研究

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年第3期47卷 37-44页

作者：黄靖舒高心丹景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院林学院

【目的】研究城市土地类型的变化，分析城市进化过程对环境气候、城市发展以及政府决策产生的影响。【方法】以15～30 m分辨率的NWPU-RESISC45标准数据集和哈尔滨城区Landsat 8遥感影像为实验数据，制作了包含城市建筑及道路、水体、植... 详细信息

【目的】研究城市土地类型的变化，分析城市进化过程对环境气候、城市发展以及政府决策产生的影响。【方法】以15～30 m分辨率的NWPU-RESISC45标准数据集和哈尔滨城区Landsat 8遥感影像为实验数据，制作了包含城市建筑及道路、水体、植被、裸地4种土地类型的遥感影像数据集。在实验数据中加入纹理信息，提取SIFT(scale-invariant feature transform, SIFT)特征点。通过K-means聚类算法获取包含大量语义信息的视觉词典，从而构造视觉词袋模型(bag of visual words, BOVW)。然后将BOVW提取的特征点与支持向量机(support vector machine, SVM)分类器结合，对制作的数据集进行分类。最后，利用2013年、2019年同一季节Landsat 8影像，以哈尔滨市松北区为例计算各土地类型的位置及面积变化信息。【结果】基于BOVW和SVM的分类结果与5种单一分类模型和3种“特征提取+分类器”模型对比，发现使用尺寸为550个词汇的视觉词典时，本研究模型的分类与变化监测精确度分别为79.40%、79.29%。结合哈尔滨城市具体数据的监测结果表明，在2013—2019年间，哈尔滨市松北区城市建筑及道路与植被类型的覆盖面积减少明显，水体与裸地类型的覆盖面积增加，这一变化情况符合近年来哈尔滨市政府陆续推出的环境保护五年规划，以及其总体规划中合理控制城市规模的相关政策要求。【结论】对于时间跨度长、分辨率不高的Landsat遥感影像，BOVW和SVM的变化监测模型在土地类型变化监测方面效果良好，在一定程度上可提高分类与变化监测的精度，为土地类型变化监测提供借鉴。

关键词：土地类型监测视觉词袋模型(BOVW) 支持向量机(SVM) 城市变化监测分类后比较法哈尔滨市

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t-SNE降维的红松籽新旧品性近红外光谱鉴别

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光谱学与光谱分析 2020年第9期40卷 2918-2924页

作者：李鸿博曹军蒋大鹏张冬妍张怡卓东北林业大学机电工程工程学院黑龙江哈尔滨150040

新旧品性是体现红松籽食用价值和育种价值的重要标准。贮存期长短不同的红松籽的深加工价值不同,但是通过外观形态、重量和质地等很难分辨。目前仍采用传统生物化学方法对红松籽化学性质及种子活性进行检测,判断其新旧品性,这种方法耗... 详细信息

新旧品性是体现红松籽食用价值和育种价值的重要标准。贮存期长短不同的红松籽的深加工价值不同,但是通过外观形态、重量和质地等很难分辨。目前仍采用传统生物化学方法对红松籽化学性质及种子活性进行检测,判断其新旧品性,这种方法耗时较长难以满足在线检测的需求,并且试剂处理不当会对环境造成污染。近红外光谱检测在食品和林业领域中被广泛应用,对带壳坚果类林产品的定性分析有实际和指导意义。采用近红外光谱分析技术,对成熟于当年和往年的红松籽进行无损检测研究。首先,将随机抽选的120个按新旧分类的红松籽作标记,为了减少测量过程中的漏光现象并且使实验数据具有一般性,统一采集松籽样本同一侧面的近红外漫反射光谱;然后,利用标准正态变量变换(SNV)、一阶导数以及卷积平滑(SG)算法对原始光谱进行预处理,以减少实验过程中人为因素及预处理方式带来的影响,突出近红外光谱的特征信息;随后,使用主成分分析(PCA)和t-分布邻域嵌入(t-SNE)对预处理之后的数据进行线性与非线性降维,聚类分析并比较降维效果。通过数据可视化以及聚类参数的输出,比较得出效果较好的降维方案。红松籽近红外数据应用非线性降维处理效果优于传统线性方法,于是运用t-SNE对数据降维以得到优化后的特征变量;最后,以降维之后的数据作为输入,将2/3的试样数据作为校正集用于建立新旧籽分类的支持向量机校正模型,将1/3的试样数据作为验证集用以对模型性能进行验证。结果表明:使用SNV、求导和SG叠加的方法对光谱进行预处理能够有效消除噪声,使吸收峰更明显,光谱轮廓更加清晰平滑,更有助于后期模型的建立;将数据使用t-SNE方法降至二维作为分类模型的输入,并且当核函数选择RBF,K取值为5,γ取82.54,惩罚系数C为383.12时,所建立的SVM分类模型分类效果最好,准确度可达97.5%,平均耗时0.02 s。利用近红外光谱分析方法能够对红松籽新旧品性实现无损检测。

关键词：近红外光谱红松籽新旧品性 t-SNE SVM

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基于FMEA的MDF连续平压板厚诊断与控制失效信息表达方法

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林业工程学报 2019年第6期4卷 127-135页

作者：吕云蕾刘亚秋黄英来东北林业大学信息与计算机工程学院

连续热压是中密度纤维板(MDF)生产中最重要的工序之一,由于连续平压机作为整条生产线的核心设备,因此,对其运行控制的精准性、可靠性将会直接影响整线的生产能力和产品品质。利用失效模式和影响分析(FMEA)方法,针对连续平压过程中易出... 详细信息

连续热压是中密度纤维板(MDF)生产中最重要的工序之一,由于连续平压机作为整条生产线的核心设备,因此,对其运行控制的精准性、可靠性将会直接影响整线的生产能力和产品品质。利用失效模式和影响分析(FMEA)方法,针对连续平压过程中易出现的板厚控制失效和板厚偏差缺陷消隐问题,提出了一种MDF连续平压板厚诊断与控制失效信息表达方法,根据该方法潜在失效性与海明编码的方法相结合,并通过海明编码对连续热压定厚段控制执行组单元压缸阵列进行诊断表达,用以分析MDF热压生产过程中潜在的定厚失效模式,并给出板厚缺陷和板材的偏差等级消隐工艺控制决策规则。通过海明编码和逻辑或运算算法结合测试分析表明,设计提出的MDF连续平压板厚诊断与纠偏控制失效信息表达方法符合MDF连续平压生产的全工况过程信息的表达,能够满足连续平压机的敏捷生产和可靠运行要求,并对实现MDF厚度偏差诊断与控制提供了理论基础,为后续生产过程提供了安全保障。

关键词：故障模式及影响分析中密度纤维板连续平压板厚纠偏诊断与控制海明编码

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基于无人机航测数据的森林郁闭度和蓄积量估测

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林业工程学报 2020年第1期5卷 156-163页

作者：苏迪高心丹东北林业大学信息与计算机工程学院

蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估... 详细信息

蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。

关键词：图像处理蓄积量偏最小二乘郁闭度分水岭算法无人机航测数据

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基于发射率偏差约束的多光谱真温反演算法

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光谱学与光谱分析 2017年第8期37卷 2500-2504页

作者：顾伟宏马召邢键李明宋文龙东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

基于二次测量的多光谱辐射测温反演算法由于无需事先假设发射率模型而受到广泛关注,但需要较长的迭代时间,并且需要设定合适初始温度和发射率范围。为此提出了基于发射率偏差约束的多光谱真温反演算法。将二次测量法中发射率连续迭代转... 详细信息

基于二次测量的多光谱辐射测温反演算法由于无需事先假设发射率模型而受到广泛关注,但需要较长的迭代时间,并且需要设定合适初始温度和发射率范围。为此提出了基于发射率偏差约束的多光谱真温反演算法。将二次测量法中发射率连续迭代转变为发射率偏差约束后迭代,拟合了光谱发射率偏差和温度偏差之间的函数关系,依据此函数关系确定每次迭代所产生的发射率偏差,从而迅速减小发射率搜索范围,提高计算效率。针对四种光谱发射率模型的仿真结果表明,与二次测量法相比,新算法无需设定温度初值范围,在保证反演精度的前提下,运算效率提高60%以上。

关键词：真温光谱发射率二次测量法多光谱辐射测温

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基于条件对抗图卷积网络的轴承故障诊断方法

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林业机械与木工设备 2025年第3期53卷 60-68页

作者：张汉奇夏鹏谢绍璋房义凯东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

轴承的可靠性对于林业机械的高效安全运行至关重要。在无监督域自适应(UDA)领域,类标签、域标签和数据结构的融合对于连接有标记的源域与无标记的目标域是必不可少的。现有方法大多仅关注前两者,忽略了数据结构的重要性,导致深度网络提... 详细信息

轴承的可靠性对于林业机械的高效安全运行至关重要。在无监督域自适应(UDA)领域,类标签、域标签和数据结构的融合对于连接有标记的源域与无标记的目标域是必不可少的。现有方法大多仅关注前两者,忽略了数据结构的重要性,导致深度网络提取的特征信息不全。针对此问题,提出了条件对抗图卷积网络(CDAGCN),该网络在一个统一的框架下模拟这三种信息并执行UDA。通过分类器和域鉴别器来处理前两种信息;在数据结构方面,首先利用卷积神经网络(CNN)精确提取输入信号特征,再将其输入到图生成层,通过关系挖掘构建实例图。接着使用图卷积网络对实例图进行分析,并应用相关性对齐(CORAL)策略来估算不同域的实例图结构差异。该综合策略为处理实际UDA问题提供了一种创新且有效的方法。

关键词：轴承故障诊断图卷积网络条件对抗

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