检索结果-内蒙古大学图书馆

生态学报 2021年第10期41卷 4090-4098页

作者：黄颖利乔振华邹为涛秦会艳张祥华东北林业大学经济管理学院哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

国家森林公园作为生态福利供给的载体之一,具有带动经济发展、提供文化教育以及游憩、康养的复合功能,是平衡经济社会发展和生态保护,满足人民日益增长的美好生活需要的重要途径。从生态福利的概念出发,结合系统理论,以黑龙江省为例构... 详细信息

国家森林公园作为生态福利供给的载体之一,具有带动经济发展、提供文化教育以及游憩、康养的复合功能,是平衡经济社会发展和生态保护,满足人民日益增长的美好生活需要的重要途径。从生态福利的概念出发,结合系统理论,以黑龙江省为例构建了国家森林公园生态福利供给评价指标体系,并利用解释结构模型(Interpretative Structural Modeling,ISM)确定了生态福利供给系统内部要素的递阶结构,从ISM结果得出以下结论:(1)国家森林公园生态福利供给系统表层影响因素主要包括身体健康(S01),心理健康(S02),地方感(S04)等8个内部要素;表层影响因素直接关系森林公园生态福利的供给。(2)国家森林公园生态福利供给系统中层影响因素包括21个内部因素;中层影响因素可以直接作用于表层因素,对其中可人为控制的因素进行干预是提高生态福利供给的重要路径之一。(3)国家森林公园生态福利供给系统深层影响因素包括游步道总数(S09),森林公园植物多样性(S14),林业相关科研和教育的投入(S16),环境建设与保护投入(S27),当年植树造林面积(S30)五个内部因素;深层影响因素具有多途径影响性和可控性,对其进行规划是国家森林公园提供高质量生态福利的主要手段。

关键词：生态福利系统理论解释结构模型评价指标体系国家森林公园

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代价敏感的Boosting软件缺陷预测方法

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计算机工程 2022年第3期48卷 175-180页

作者：李莉任振康石可欣东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

软件缺陷预测可以有效提高软件的可靠性,修复系统存在的漏洞。Boosting重抽样是解决软件缺陷预测样本数量不足问题的常用方法,但常规Boosting方法在处理领域类不平衡问题时效果不佳。为此,提出一种代价敏感的Boosting软件缺陷预测方法 C... 详细信息

软件缺陷预测可以有效提高软件的可靠性,修复系统存在的漏洞。Boosting重抽样是解决软件缺陷预测样本数量不足问题的常用方法,但常规Boosting方法在处理领域类不平衡问题时效果不佳。为此,提出一种代价敏感的Boosting软件缺陷预测方法 CSBst。针对缺陷模块漏报和误报代价不同的问题,利用代价敏感的Boosting方法更新样本权重,增大产生第一类错误的样本权重,使之大于无缺陷类样本权重与第二类错误样本的权重,从而提高模块的预测率。采用阈值移动方法对多个决策树基分类器的分类结果进行集成,以解决过拟合问题。在此基础上,通过分析给出模型构建过程中权重和阈值的最优化设置。在NASA软件缺陷预测数据集上进行实验,结果表明,在小样本的情况下,与CSBKNN、CSCE方法相比,CSBst方法的BAL预测指标分别提升7%和3%,且时间复杂度降低一个数量级。

关键词：软件缺陷预测决策树机器学习阈值移动方法 Boosting方法

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基于无人机图像和改进YOLOv3-SPP算法的森林火灾烟雾识别方法

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林业工程学报 2022年第5期7卷 142-149页

作者：祖鑫萍李丹东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

森林火灾的频繁发生对人类生命、经济和周围环境构成重大威胁。烟雾是森林火灾初期最显著特征之一,因此烟雾识别对预防森林火灾意义重大,是建立早期火灾探测机制的关键。由于烟雾具有颜色不一、形状多变等特性,导致传统方法对于烟雾识... 详细信息

森林火灾的频繁发生对人类生命、经济和周围环境构成重大威胁。烟雾是森林火灾初期最显著特征之一,因此烟雾识别对预防森林火灾意义重大,是建立早期火灾探测机制的关键。由于烟雾具有颜色不一、形状多变等特性,导致传统方法对于烟雾识别存在泛化能力弱、响应时间长、误报率高等问题,无法实现对森林火灾的有效监测。基于此,本研究提出了基于改进的YOLOv3-SPP森林火灾烟雾识别方法。改进的YOLOv3-SPP算法通过在主干特征提取网络中加入Focus模块和使用动态标签分配策略降低了计算成本,以及在预测网络中使用解耦头,能够避免在预测过程中分类与回归任务的冲突,并用无锚框检测器替代锚框检测器计算预测框的位置,显著帮助模型更好地定位烟雾,简化解码过程。本研究使用自建的无人机森林火灾遥感影像数据集对模型进行评估,改进后的YOLOv3-SPP算法模型识别精确率达到91.07%,识别速率达到51帧/s,较YOLOv3-SPP模型分别提升了1.14%和17帧/s。实验表明该模型能有效地识别森林火灾烟雾,且通过轻量化的设计能在短时间内对烟雾进行准确识别。

关键词：深度学习 YOLOv3-SPP 无人机森林火灾烟雾目标识别

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基于双目视觉的树木高度测量方法研究

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林业工程学报 2021年第6期6卷 156-164页

作者：张真维赵鹏韩金城东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

随着人工智能时代的到来,计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的,人工智能改变着传统林业的研究方法,林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题,采用了... 详细信息

随着人工智能时代的到来,计算机视觉领域被广泛应用到各个行业中。同样的,人工智能改变着传统林业的研究方法,林业信息工程技术日渐成熟。针对传统树高测量方法中存在的结果准确性不高、操作困难、专业知识转化为规则困难等问题,采用了一种基于双目立体视觉理论计算树高的方法,实现了树木高度的无接触测量。以双目相机作为采集设备,基于MATLAB、VS2015开发平台,采用张正友单平面棋盘格相机标定方法进行单目标定和双目标定,从而获取双目相机2个镜头的参数。通过SGBM算法和BM算法立体匹配后获得视差深度图像,进而获取树木关键点的三维坐标信息并以此来计算树木高度。将深度学习与双目视觉相结合可以实现树木同时在二维和三维空间的信息提取。在VS2015上的试验结果表明,该方法操作相对简单,并且能够较为准确地测量树木高度,SGBM算法树高测量结果的相对误差范围为0.76%~3.93%,BM算法相对误差范围为0.29%~3.41%。结果表明:采用双目视觉技术测量树木高度可以满足林业工程中对于树高测量的精度需要。

关键词：双目视觉相机标定 SGBM算法 BM算法深度学习

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基于生成对抗网络的图像场景转换

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计算机工程 2023年第4期49卷 217-225页

作者：罗嗣卿陈慧东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

由于时间、地点、摄影设备等因素的限制,导致在真实世界中很难获得内容相同而场景不同的图像,一种可行方式是利用生成对抗网络(GAN)在没有成对数据集的情况下对图片中的场景进行转换,但是已有基于GAN的图像场景转换方法主要关注单个类... 详细信息

由于时间、地点、摄影设备等因素的限制,导致在真实世界中很难获得内容相同而场景不同的图像,一种可行方式是利用生成对抗网络(GAN)在没有成对数据集的情况下对图片中的场景进行转换,但是已有基于GAN的图像场景转换方法主要关注单个类别、单向、结构简单的场景。为了解决具有丰富类别和高度复杂语义结构的图像场景转换问题,提出一种基于GAN的图像场景转换模型,以实现晴天、雨天、雾天等不同场景之间的转换。将GAN、注意力模块和场景分割模块相结合,使模型正确识别并转换感兴趣区域同时保持其他区域不变。为了进一步提高输出的多样性,提出一种新型的正则化损失来抑制潜在噪声。此外,为了避免因缺乏噪声约束而出现的模态崩溃问题,在鉴别器中嵌入噪声分离模块。实验结果表明,相较CycleGAN、UNIT、MUNIT、NICE-GAN等6种对比模型,该模型所生成图像的FID得分和KID得分平均分别提高约7.25%和19%,其能够在不同场景下生成视觉效果更佳的图像。

关键词：图像处理图像转换生成对抗网络场景转换注意力机制

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基于群签名与属性加密的区块链可监管隐私保护方案

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计算机工程 2022年第6期48卷 132-138页

作者：李莉杜慧娜李涛东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

区块链技术的去中心化、数据难篡改等特性使其在溯源问题上体现出明显优势,基于区块链的溯源系统可以解决传统系统中信息孤岛、共享程度低以及数据可篡改等问题,从而保证数据的可追溯性。然而,区块链溯源系统中的数据可追溯性与用户隐... 详细信息

区块链技术的去中心化、数据难篡改等特性使其在溯源问题上体现出明显优势,基于区块链的溯源系统可以解决传统系统中信息孤岛、共享程度低以及数据可篡改等问题,从而保证数据的可追溯性。然而,区块链溯源系统中的数据可追溯性与用户隐私保护之间难以取得平衡。提出一种结合群签名、隐私地址协议、零知识证明以及属性加密的分布式可监管隐私保护方案。对群签名的群管理员机制进行改进,设置多群管理员生成用户私钥片段,用户根据返回的私钥片段计算自身私钥,并根据需要有选择性地对溯源数据进行属性加密,同时为链上数据设置特定的访问结构,以实现数据与用户的“一对多”通信。群管理员利用群公钥对交易双方的身份进行追踪与追责。符合数据特定访问结构的用户通过自身的属性私钥对密文进行解密从而获取数据信息。实验结果表明,该方案能在保证数据可追溯并实现交易双方监管的同时,提高链上数据的隐私保护水平,与现有隐私保护方案相比安全性更高。

关键词：区块链监管群签名隐私地址属性加密

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基于无人机多光谱影像的柑橘树冠分割方法研究

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林业工程学报 2021年第5期6卷 147-153页

作者：韩蕊慕涛阳赵伟李丹东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

树冠是树木的重要组成部分,利用无人机分辨率高、成本低、操作简单等优势,研究无人机影像上分割单木树冠的方法,实现操作流程一体化。以四川省成都市蒲江县柑橘种植基地为研究区域,飞行无人机获取多光谱影像,提出一种利用卷积神经网络... 详细信息

树冠是树木的重要组成部分,利用无人机分辨率高、成本低、操作简单等优势,研究无人机影像上分割单木树冠的方法,实现操作流程一体化。以四川省成都市蒲江县柑橘种植基地为研究区域,飞行无人机获取多光谱影像,提出一种利用卷积神经网络对柑橘树冠分割的有效方法,该方法基于VGG16和U-Net,前者检测图片中是否包含柑橘树,选取柑橘最佳的光谱特征,后者实现对柑橘树冠的分割。首先,对原始数据进行灰度化、畸变差校正、正射拼接等一系列预处理,将正射影像裁剪至适中的尺寸后输入到VGG16卷积神经网络中对图片进行分类,过滤出主体为房屋、道路、湖泊的图片;在VGG16模型分类的基础上,选定分类准确率最高的波段,用该波段影像对柑橘树冠进行分割,使用U-Net卷积神经网络模型对分类为柑橘地的图片进行树冠分割与株树统计,提取样地内树冠区域和单木位置。在波段选择中,近红外波段对柑橘地和非柑橘地的分类准确率最高,为95.34%,优于RGB彩色图片和其他波段的数据,而其他波段的准确率分别为:RGB彩色图片88.37%,红色波段62.79%,绿色波段69.76%,蓝色波段65.11%,红边波段74.42%;在树冠区域提取中,使用U-Net卷积神经网络对近红外波段影像进行树冠分割,在测试集上的总体精度可以达到93.63%,错判误差为7.99%,漏判误差为4.52%,准确率为91.99%,Kappa系数为0.88。研究结果表明,结合深度学习可以快速准确地获取单木树冠范围,在保证调查精度的基础上提高调查效率。

关键词：深度学习无人机影像多光谱树冠柑橘

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基于对称性区域过滤的显著性区域检测方法

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计算机工程 2019年第5期45卷 216-221页

作者：董本志陈迪景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为获得精确、完整的目标区域分割图,提出一种基于对称性区域过滤的检测方法来进行图像分割。利用改进的简单线性迭代聚类算法将图像分割成若干超像素,并以超像素为节点建立吸收马尔科夫链。计算转移节点到吸收节点的被吸收时间,将其作... 详细信息

为获得精确、完整的目标区域分割图,提出一种基于对称性区域过滤的检测方法来进行图像分割。利用改进的简单线性迭代聚类算法将图像分割成若干超像素,并以超像素为节点建立吸收马尔科夫链。计算转移节点到吸收节点的被吸收时间,将其作为显著值来获取显著图。根据图像目标区域的对称性特征,对显著图进行对称性检测,获取对称轴,通过两侧像素点到对称轴的距离对图像显著值进行区域过滤,从而获得目标图像分割区域。实验结果表明,该方法提取的图像显著目标区域较阈值分割法、最小生成树法和LRR法提取结果更为完整。

关键词：显著性检测超像素吸收马尔科夫链对称性检测图像分割

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基于YOLOv3神经网络的苗圃树苗检测与计数

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林业工程学报 2022年第3期7卷 174-179页

作者：袁叙广赵鹏李丹东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

长期以来,苗圃树苗的检测与计数一直依赖于人工抽样估计,该方法效率较低且误差较大。为解决上述问题,基于图像处理和深度学习技术,针对云杉、花楸与景观榆树3种树苗提取三类标签图像,构建了树苗检测与计数的输入数据集,并利用数据增强... 详细信息

长期以来,苗圃树苗的检测与计数一直依赖于人工抽样估计,该方法效率较低且误差较大。为解决上述问题,基于图像处理和深度学习技术,针对云杉、花楸与景观榆树3种树苗提取三类标签图像,构建了树苗检测与计数的输入数据集,并利用数据增强方法将数据集扩充了15倍。基于扩充后的数据集,提出了基于YOLOv3深度神经网络的树苗检测与计数方法,并使用迁移学习的方法对网络模型进行训练与验证,从而提高了检测与计数准确率。试验结果表明:该网络模型能够有效地克服大田环境下的噪声,实现树苗的快速、准确识别,云杉树苗图像检测时间平均每幅0.681 s,花楸树苗图像检测时间平均每幅0.698 s,景观榆树树苗图像检测时间平均每幅0.697 s,MAP值达到0.825。对100幅云杉树苗图像、50幅花楸树苗图像和50幅景观榆树树苗图像进行树苗计数测试,采用人工计数结果与系统计数结果对比进行正确率评价。研究结果表明,树苗总体识别正确率达到95.2%(其中云杉树苗计数准确率为97.5%、花楸树苗计数准确率为91.9%、景观榆树树苗计数准确率为96.2%),能够满足树苗检测计数的实际要求。

关键词：苗圃树苗 YOLOv3网络数据增强树苗检测树苗计数

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基于用户偏好的权重搜索及告警选择方法

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计算机工程 2020年第4期46卷 107-114页

作者：李莉宋嵩李冰珂东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

用户在现有交互方式下选择最为严重的告警时完全依据其个人偏好,而未考虑处理不同告警所需成本的差异性问题.为此,提出一种基于用户偏好的权重搜索及告警选择方法.挖掘用户对不同严重程度告警的偏好值,针对问题的复杂性建立评估函数,并... 详细信息

用户在现有交互方式下选择最为严重的告警时完全依据其个人偏好,而未考虑处理不同告警所需成本的差异性问题.为此,提出一种基于用户偏好的权重搜索及告警选择方法.挖掘用户对不同严重程度告警的偏好值,针对问题的复杂性建立评估函数,并给出偏好权重的选择策略.对不同告警及其对应的用户偏好权重建立效用函数,确定需优先解决的告警,并在成本约束下完成基于用户偏好的告警选择,提高告警处理效率.实验结果表明,该方法能够合理有效地做出告警选择,与基于背包式和设定阈值的方法相比,其告警选择的表现更优.

关键词：网络安全态势感知态势评估用户偏好随机阈值

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