检索结果-内蒙古大学图书馆

北京林业大学学报 2015年第7期37卷 117-122页

作者：李超刘思佳曹军于慧伶张怡卓东北林业大学机电工程学院东北林业大学机械工程流动站

针对实木板材表面缺陷的复杂性与随机性,提出了一种快速、准确的识别方法。首先,对实木板材表面图像进行3级双树复小波分解,提取低频子带、高频子带、原图像的均值、标准差和熵,共40维特征向量;然后,运用粒子群算法(PSO)优选出20个关键... 详细信息

针对实木板材表面缺陷的复杂性与随机性,提出了一种快速、准确的识别方法。首先,对实木板材表面图像进行3级双树复小波分解,提取低频子带、高频子带、原图像的均值、标准差和熵,共40维特征向量;然后,运用粒子群算法(PSO)优选出20个关键特征;最后,采用压缩感知理论将优选后的特征向量作为样本矩阵列,构建训练样本数据字典,通过最小残差完成缺陷识别。对4类柞木样本进行了仿真实验,活结、死结、虫眼、裂纹的分类正确率分别为93.3%、86.7%、100%和93.3%,结果表明:双树复小波良好的方向性能够表达实木板材表面复杂的信息;基于粒子群算法的特征选择能够提高分类效率;压缩感知分类器与传统分类器相比,具有结构简单、分类精度高的特点。

关键词：缺陷识别双树复小波粒子群算法压缩感知

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基于计算机视觉的实木表面智能化分选系统设计

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北京林业大学学报 2016年第3期38卷 102-109页

作者：李超吕宪伟涂文俊张怡卓东北林业大学机电工程学院

设计一种集实木传送、图像定位与采集、实木板材表面识别与分选的智能系统,系统通过传送带运送实木板材,CCD摄像头获取板材图像,在触摸屏工控机TPC700-9190T上应用MFC与Open CV编写分选程序对板材图像进行分析,识别结果通过STM32单片机... 详细信息

设计一种集实木传送、图像定位与采集、实木板材表面识别与分选的智能系统,系统通过传送带运送实木板材,CCD摄像头获取板材图像,在触摸屏工控机TPC700-9190T上应用MFC与Open CV编写分选程序对板材图像进行分析,识别结果通过STM32单片机控制电磁阀完成实木板材的分类。在图像定位与识别算法中,采用积分投影算法确定板材边界,动态采集板材表面图像;在颜色分类方面,利用L*a*b*空间颜色分量的均值、方差和斜度3个低阶矩表达颜色;在缺陷检测方面,提出了基于纹理填充的缺陷分割方法,通过获取纹理掩膜图像,然后利用板材背景颜色淡化纹理,最后应用加权阈值法完成缺陷分割,分割后计算缺陷面积、边缘灰度均值、内部灰度均值和长宽比等特征表达缺陷信息;在纹理识别方面,提出了基于Contourlet变换的纹理特征提取方法,通过对纹理图像进行Contourlet变换3层分解,得到1个低频子带、6个中频子带和8个高频子带,分别计算低频和中频系数矩阵的均值和方差,并与高频系数矩阵的能量组成22个特征表达纹理信息;最后设计SVM分类器,分别对颜色、缺陷和纹理进行识别。采用300个柞木样本进行实验,板材传送速度在小于1.5 m/s范围内,颜色识别准确率为100%;活节、死结和裂纹识别准确率分别为92.2%、95.6%和93.3%;直纹、弯纹识别准确率分别为93.9%、92.8%。实验结果表明,分选系统具有实时、高效、准确的特点。

关键词：实木分选在线检测计算机视觉纹理识别缺陷检测

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改进YOLOv8的轻量化无人机目标检测算法

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 182-191页

作者：胡峻峰李柏聪朱昊黄晓文东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150036

针对无人机目标检测算法计算复杂难以部署,且长尾分布的无人机数据导致检测精度较低的问题,提出了基于改进YOLOv8的轻量化无人机目标检测算法(PC-YOLOv8-n),可均衡网络检测精度与计算量,并对长尾分布数据有一定泛化能力。使用部分卷积层... 详细信息

针对无人机目标检测算法计算复杂难以部署,且长尾分布的无人机数据导致检测精度较低的问题,提出了基于改进YOLOv8的轻量化无人机目标检测算法(PC-YOLOv8-n),可均衡网络检测精度与计算量,并对长尾分布数据有一定泛化能力。使用部分卷积层(PConv)替换YOLOv8中的3×3卷积层,对网络进行轻量化处理,解决网络冗余和计算量复杂的问题;融合双通道特征金字塔,增加自上而下的路径,将深层信息与浅层信息进行融合,同层引入轻量化注意力机制,提升网络的特征提取能力;采用均衡焦点损失(EFL)作为类别损失函数,通过均衡尾部类别在网络训练时的梯度权重,增加网络的类别检测能力。实验结果表明,PC-YOLOv8-n在VisDrone2019数据集中具有良好的表现,在mAP50精度上比原始YOLOv8-n算法提高了1.6个百分点,同时模型的参数和计算量分别降低为2.6×10^(6)和7.6 GFLOPs,检测速度达到77.2 FPS。

关键词：无人机 YOLOv8 长尾分布目标检测部分卷积

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基于分解技术的动态多目标引力搜索算法

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系统工程理论与实践 2018年第5期38卷 1300-1309页

作者：刁鹏飞毕晓君王艳娇东北林业大学工程技术学院哈尔滨150000 哈尔滨工程大学信息与通信工程学院哈尔滨150001 东北电力大学信息工程学院吉林132012

为有效求解动态多目标问题,提出一种基于分解技术的动态多目标引力搜索算法.首先为在环境变化前,得到解集分布性和收敛性都较好的非支配解集,采用基于分解技术的静态多目标引力搜索算法求解环境变化前的静态多目标问题;当环境变化后,根... 详细信息

为有效求解动态多目标问题,提出一种基于分解技术的动态多目标引力搜索算法.首先为在环境变化前,得到解集分布性和收敛性都较好的非支配解集,采用基于分解技术的静态多目标引力搜索算法求解环境变化前的静态多目标问题;当环境变化后,根据相邻子种群最优解的相似性与同一权重向量对应子种群最优解的相似性,提出一种新的对最优解的预测模型,以缩小环境变化后各子问题的搜索空间,提高算法的求解效率.最后与目前较先进的静态多目标算法和预测策略在四个测试问题上进行比较,实验结果表明,当待优化问题随时间变化时,本文方法能够取得收敛精度更高、解集分布性更好的最优解集.

关键词：动态多目标预测模型基于分解技术的多目标算法

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融合多粒度语义信息和知识图谱的中文医疗问答匹配模型

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计算机工程与应用 2024年第14期60卷 152-161页

作者：管立本李实东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

中文医疗领域问答容易受到医疗特定词汇的噪声影响,相对于开放领域问答其更具有挑战性。以往的中文医疗问答研究主要依赖于字符级别的细粒度信息,忽略了携带更多语义信息的单词级别的粗粒度信息。此外,引入外部医学知识图谱可以进一步... 详细信息

中文医疗领域问答容易受到医疗特定词汇的噪声影响,相对于开放领域问答其更具有挑战性。以往的中文医疗问答研究主要依赖于字符级别的细粒度信息,忽略了携带更多语义信息的单词级别的粗粒度信息。此外,引入外部医学知识图谱可以进一步丰富问答句子中的细粒度信息,然而目前大多数研究通常只采用句子和外部知识共同表示的简单方式。由此提出一种融合多粒度语义信息和知识图谱的中文医疗问答匹配模型(CMQA-MGSI)。该模型引入Lattice网络,结合Word2Vec和BERT设计了两种特征向量提取模型来选择问答句子中最相关的字符序列和单词序列以获得更丰富的多粒度语义信息;为了更好地融合外部领域知识,设计双通道注意力模块提取问答句子和知识图谱中实体嵌入以及关系嵌入之间多个角度的知识表征信息。该模型在数据集cMedQA1.0和cMedQA2.0上的实验表明,效果优于现有的问答匹配模型。

关键词：中文医疗问答多粒度信息知识图谱 Lattice网络注意力机制

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聚脲喷枪混合室的设计和FLUENT仿真分析

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北京林业大学学报 2017年第3期39卷 105-111页

作者：李滨单俊鑫东北林业大学机电工程学院

为提高聚脲喷涂喷枪的混合效果,基于撞击流理论设计了一种新型聚脲喷涂喷枪的混合室。混合室采用两级撞击混合,分别采用两组T型和两组Y型对撞混合形式。利用SolidWorks设计混合室的结构模型后,利用FLUENT软件,采用冷、热水在混合室内撞... 详细信息

为提高聚脲喷涂喷枪的混合效果,基于撞击流理论设计了一种新型聚脲喷涂喷枪的混合室。混合室采用两级撞击混合,分别采用两组T型和两组Y型对撞混合形式。利用SolidWorks设计混合室的结构模型后,利用FLUENT软件,采用冷、热水在混合室内撞击混合、对流传热的方法进行仿真模拟,并且计算了流体在混合室内的微观混合时间。结果表明:合理增加撞击流混合室的混合级数和采用多组T型、Y型对撞混合形式可增益混合效果;撞击流混合室的主要混合区是在撞击区;流体在喷枪内停留的总时间约为5.71 ms,满足具有反应迅速这一特性的材料的混合要求;微观混合时间小于1 ms,混合效果优异。

关键词：聚脲喷涂混合室撞击流微观混合仿真

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联合地基激光雷达与无人机影像的树种识别

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南京林业大学学报(自然科学版) 2024年第4期48卷 104-112页

作者：钟浩王楚虹林文树东北林业大学机电工程学院

【目的】应用遥感技术进行树种识别已成为森林调查的重要手段之一，但利用近地面遥感手段进行树种识别时存在地基激光雷达(LiDAR)点云数据树冠上层信息不足和无人机影像树冠下层的信息缺失的问题，联合多源遥感数据快速准确识别树种，... 详细信息

【目的】应用遥感技术进行树种识别已成为森林调查的重要手段之一，但利用近地面遥感手段进行树种识别时存在地基激光雷达(LiDAR)点云数据树冠上层信息不足和无人机影像树冠下层的信息缺失的问题，联合多源遥感数据快速准确识别树种，对研究和保护森林资源具有重要意义。【方法】以哈尔滨市东北林业大学城市林业示范基地中樟子松(Pinus ***)、黑皮油松(*** ***)、水曲柳(Fraxinus mandshurica)、胡桃楸(Juglans mandshurica)为研究对象进行树种识别研究，获取地基LiDAR与无人机影像数据，通过对高重叠度无人机影像进行处理得到无人机影像点云，将无人机影像点云与地基LiDAR点云数据进行配准融合，对融合后数据进行单木分割得到单木点云，基于单木点云提取形状特征、结构特征、树干颜色特征和树冠颜色特征，借助支持向量机分类算法进行树种识别并结合随机森林算法对不同特征的识别能力进行了分析。【结果】利用所有特征进行树种识别取得试验最优结果，其总精度和Kappa系数分别为93.48%和0.91。相较于其他对比方案，其总精度和Kappa系数分别提升4.35～16.31个百分点和0.06～0.22。【结论】提出了一种地基LiDAR数据与无人机影像点云数据进行融合的树种识别方法，该方法能够在一定程度上弥补树种识别中特征提取时地基LiDAR点云数据树冠上层信息不足，以及无人机影像树冠下层信息缺失等问题。充分利用多源数据所包含的丰富信息进行树种识别，可有效提高树种识别精度。

关键词：树种识别多源遥感激光雷达无人机影像

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面向用户视觉心理的实木板材压缩感知聚类分选

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北京林业大学学报 2016年第7期38卷 112-119页

作者：李超苏耀文涂文俊张怡卓东北林业大学机电工程学院东北林业大学机械工程流动站

实木板材外观特性影响着消费者对产品的喜好,在一定程度上决定着产品的价格和销量。实木板材表面的颜色与纹理存在随机性与相异性,因此采用统计特征进行分选具有一定的局限性。针对板材表面特点,本文提出了面向用户视觉特征的板材分选... 详细信息

实木板材外观特性影响着消费者对产品的喜好,在一定程度上决定着产品的价格和销量。实木板材表面的颜色与纹理存在随机性与相异性,因此采用统计特征进行分选具有一定的局限性。针对板材表面特点,本文提出了面向用户视觉特征的板材分选方法。该方法将用户的视觉喜好转化为对颜色和纹理的量化分析,然后挖掘样本数据所表达的特征及状态信息完成样本优选,最后利用压缩感知分类器进行信息整合及板材分选。颜色方面,提取L*a*b*颜色空间下的9个特征,通过区间整合得出颜色分选范围;纹理方面,提取基于人类视觉心理的Tamura纹理特征6个参量和基本统计特征。由于Tamura特征的6个参量对应于心理学角度上纹理的6种属性,这些特征可以将用户视觉心理和基本统计信息相融合,更为准确、完整地表达板材表面的视觉特性。此外,通过遗传非线性映射算法对两类纹理的训练样本进行优选,提高了后期的分选精度。最后,针对用户视觉需求,设计了板材表面压缩感知分类器,构建由L*a*b*颜色特征、Tamura纹理特征和基本统计特征组成的过完备字典,通过求解最小l1范数的方法,找出测试样本的特征数据与过完备字典中相匹配的类别向量,完成分类。实验结果表明该方法的识别精度为90.56%,方法具有实用性。

关键词：实木板材压缩感知 L＊a＊b＊颜色特征 Tamura纹理识别

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基于注意力机制融合多特征的东北虎个体自动跟踪方法

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生物多样性 2024年第3期32卷 137-150页

作者：许群谢永华东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

跟踪野生动物可以了解它们的生态习性和种群动态。自动化的、高效准确的目标跟踪算法对于野生动物保护具有重要意义。由于东北虎(Panthera tigris altaica)生存环境复杂,行动方式隐蔽且具有快速运动的特点,拍摄到的图像可能存在运动模... 详细信息

跟踪野生动物可以了解它们的生态习性和种群动态。自动化的、高效准确的目标跟踪算法对于野生动物保护具有重要意义。由于东北虎(Panthera tigris altaica)生存环境复杂,行动方式隐蔽且具有快速运动的特点,拍摄到的图像可能存在运动模糊问题,难以捕获清晰稳定的画面。因此,监测东北虎种群的难点在于实现自动准确地跟踪东北虎个体。在实际环境中,由于光照变化、遮挡、相似性干扰等问题的存在,导致错误跟踪东北虎个体。针对这些问题,本文提出了一种基于注意力特征融合的孪生网络跟踪框架,旨在实现对实际复杂场景中东北虎个体的准确跟踪。基于孪生网络的视觉目标跟踪框架将目标跟踪视为相似性学习问题,本文对传统基于孪生网络的跟踪架构进行改进,将注意力特征融合嵌入主干网络ResNet50中进行特征提取。为了增强模型对跟踪场景中发生极端尺度变化的东北虎个体的关注度,本文在注意力特征融合模块中引入了多尺度通道注意力机制,以适应不同的东北虎个体状态和环境变化。实验结果表明,本文的方法与当前的先进跟踪器相比取得了更优的跟踪性能,跟踪成功率和精确度分别达到了72.5%和93.9%,相比基准跟踪算法分别提高了4.1%和2.3%,证明本文的跟踪方法可以在复杂的实际场景下为自动高效地监测东北虎提供一种有效的方案。

关键词：东北虎单目标跟踪孪生网络特征融合注意力机制

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基于离散余弦变换的鲁棒感知图像哈希技术

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中国安全科学学报 2009年第4期19卷 91-96页

作者：王阿川陈海涛东北林业大学信息与计算机工程学院

对现有感知图像哈希的生成方法进行深入研究,分析该方法存在的不足之处。分别介绍离散余弦变换、Watson视觉模型和混沌模型的原理和特点,提出将这3种模型进行融合来设计感知图像哈希的生成方法。该方法采用离散余弦变换提取图像特征,对... 详细信息

对现有感知图像哈希的生成方法进行深入研究,分析该方法存在的不足之处。分别介绍离散余弦变换、Watson视觉模型和混沌模型的原理和特点,提出将这3种模型进行融合来设计感知图像哈希的生成方法。该方法采用离散余弦变换提取图像特征,对比敏感表对特征向量进行处理并用Logistic方程作为混沌序列发生器进行加密,最后采用预测差分方法进行量化编码。试验结果表明:该方法可以抵抗内容保持的修改操作,并具有较强的鲁棒性、安全性和检索性,且冲突概率降低到10-7数量级。该技术在图像认证、版权保护、安全和基于内容的图像检索等方面有应用价值。

关键词：感知哈希离散余弦变换(DCT) 混沌模型鲁棒性安全性

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