检索结果-内蒙古大学图书馆

材料工程 2024年第10期52卷 34-43页

作者：袁红平洪枢邓竣骞吴新宇李晓玉肖俊连海兰南京林业大学材料科学与工程学院南京210037 东北林业大学材料科学与工程学院哈尔滨150040

单一脂肪酸的相变温度普遍较高且易泄漏,不能满足其作为相变材料对夏季建筑空调能耗调节的需求。本工作基于真实溶剂类导体屏蔽模型(conductor-like screening model for real solvents,COSMO-RS),采用COSMOthermX软件对7种中链脂肪酸... 详细信息

单一脂肪酸的相变温度普遍较高且易泄漏,不能满足其作为相变材料对夏季建筑空调能耗调节的需求。本工作基于真实溶剂类导体屏蔽模型(conductor-like screening model for real solvents,COSMO-RS),采用COSMOthermX软件对7种中链脂肪酸和10种长链脂肪酸两两组合的136种二元低共熔脂肪酸进行设计计算,筛选预测其共熔温度与摩尔比。进而将最优组合作为芯材,三聚氰胺-尿素-甲醛树脂(MUF)为壁材,通过原位聚合法制备相变微胶囊,系统地探讨不同工艺条件(芯壁比、反应温度、反应时间和反应转速等)对该微胶囊热物理性能的影响。结果表明:COSMO-RS模型可以直观地判断材料氢键供体(hydrogen bond donor,HBD)与受体(hydrogen bond acceptor,HBA)之间的关系,最优组合月桂酸(lauric acid,LA)与肉豆蔻酸(myristic acid,MA)摩尔比为0.66∶0.34的LA-MA(LM)理论共熔温度(33.25℃)与实验结果(33.1℃)相似度达98.08%;在芯壁比2∶1、反应时间3 h、反应温度80℃、搅拌转速200 r/min的条件下,MUF对芯材LM的包覆效率为61.37%,较好地解决了泄漏问题,对降低建筑空调制冷能耗具有潜在的应用价值。

关键词：月桂酸肉豆蔻酸二元低共熔脂肪酸相变微胶囊 COSMO-RS

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基于改进YOLO v4的落叶松毛虫侵害树木实时检测方法

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农业机械学报 2023年第4期54卷 304-312,393页

作者：林文树张金生何乃磊东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

针对two⁃stage网络模型训练成本高,无人机搭载的边缘计算设备检测速度低等问题,提出一种基于改进YOLO v4模型的受灾树木实时检测方法,以提高对落叶松毛虫虫害树木的识别精度与检测速度。以黑龙江省大兴安岭地区呼玛县白银纳乡受落叶松... 详细信息

针对two⁃stage网络模型训练成本高,无人机搭载的边缘计算设备检测速度低等问题,提出一种基于改进YOLO v4模型的受灾树木实时检测方法,以提高对落叶松毛虫虫害树木的识别精度与检测速度。以黑龙江省大兴安岭地区呼玛县白银纳乡受落叶松毛虫侵害的落叶松无人机图像为数据,利用LabelImg软件标注75~100 m的无人机图像,构建落叶松毛虫虫害树木图像数据集。将CSPNet应用于YOLO v4模型的Neck架构,重新设计Backbone的特征提取网络———CSPDarknet53模型结构,并在CSPNet进行优化计算前的卷积中加入SENet以增加感受野信息,使其改变网络的深度、宽度、分辨率及网络结构,实现模型缩放,提高检测精度。同时,在PANet中使用CSPConvs卷积代替原有卷积Conv×5,最后经过YOLO Head检测输出预测结果。将YOLO v4 CSP网络模型部署至GPU进行训练,训练过程的内存降低至改进前的82.7%。再搭载至工作站进行测试,结果表明:改进的YOLO v4 CSP网络模型在测试阶段对虫害树木检测的正确率为97.50%,相比于YOLO v4的平均正确率提高3.4个百分点,模型精度接近目前主流two⁃stage框架Faster R CNN的98.75%;将改进的YOLO v4 CSP网络模型搭载至Jetson nano边缘计算设备,检测速度达到4.17 f/s,高于YOLO v4模型的1.72 f/s。基于YOLO v4 CSP的检测模型可实现对受灾树木检测速度与精度的平衡,降低模型的应用成本,搭载至无人机可实现对森林虫害的实时监测。

关键词：落叶松毛虫实时监测无人机 YOLO v4

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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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光谱共焦显微技术研究进展

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激光与光电子学进展 2024年第6期61卷 338-350页

作者：丁万云王宇航张韬秦浩王吉祥东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150000 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150000

光谱共焦显微技术结合了共焦显微镜的高空间分辨率和光谱分析的高波长分辨率,凭借精度高、适用性强、无损检测等特性,广泛应用于工业生产、生物医疗和半导体芯片等领域。首先介绍点光谱共焦系统的原理,指出点光谱共焦检测效率低的缺点... 详细信息

光谱共焦显微技术结合了共焦显微镜的高空间分辨率和光谱分析的高波长分辨率,凭借精度高、适用性强、无损检测等特性,广泛应用于工业生产、生物医疗和半导体芯片等领域。首先介绍点光谱共焦系统的原理,指出点光谱共焦检测效率低的缺点。其次,针对光谱共焦显微技术的关键性能指标改善,阐述了在光源、色散物镜和光谱信号检测等方面所取得的主要成果,并对各类光源进行定性对比。随后展示光谱共焦显微技术的扫描方法,梳理了相关研究进展,并总结了相关方法的优点和缺点。最后,展望光谱共焦显微技术未来的发展趋势。

关键词：光谱共焦显微技术精密测量宽光谱光源色散物镜扫描成像

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基于高光谱特征融合的榛子霉变检测方法研究

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食品与发酵工业 2025年第2期51卷 311-319页

作者：张冬妍毛思雨杨子健陈诺吴晨旭马苗源东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

为实现对榛子霉变的快速无损检测,研究将光谱特征与纹理特征融合并结合机器学习算法建立榛子霉变检测模型。采集400~1000 nm的榛子样本高光谱图像,对样本的原始光谱使用标准正态变量变换法进行预处理,采用蜣螂优化算法、粒子群优化算法... 详细信息

为实现对榛子霉变的快速无损检测,研究将光谱特征与纹理特征融合并结合机器学习算法建立榛子霉变检测模型。采集400~1000 nm的榛子样本高光谱图像,对样本的原始光谱使用标准正态变量变换法进行预处理,采用蜣螂优化算法、粒子群优化算法和连续投影算法3种特征波长选择方法对光谱进行特征选择;利用主成分分析法对高光谱图像进行降维,根据图像的贡献大小选择样本的最优主成分图像,结合灰度共生矩阵法提取样本4个角度上的5个纹理特征参数。分别基于样本光谱特征、纹理特征、光谱特征与纹理特征融合三类数据结合K最近邻算法构建榛子霉变检测模型。实验结果表明,基于蜣螂优化算法选择的特征光谱与纹理特征融合并结合K最近邻算法建立的模型效果最好,训练集和测试集准确率分别为99.20%和98.34%,实现了榛子霉变的快速无损检测。

关键词：高光谱成像榛子霉变无损检测特征融合蜣螂优化算法

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YOLOv5定位多特征融合的车标识别

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计算机工程与应用 2023年第5期59卷 176-193页

作者：董光辉陈星宇东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘... 详细信息

为解决智能交通系统中车标识别的问题,提出YOLOv5s网络车标定位多特征融合的车标图像识别方案。车标定位阶段选择YOLOv5s网络以满足对车标定位速度与精度等的需求。车标识别阶段通过调整扩展高斯差分中的参数得到具有不同效果的车标边缘,设计一组二维Gabor滤波器对边缘检测后的车标图像进行滤波处理并提取出对应的车标图像特征向量,通过计算待测车标图像特征与标准比对库中特征向量的欧几里德距离,取距离最小者对应的标签索引作为分类识别结果,该方案的最佳识别正确率为96.91%。采用随机森林算法进行分类后的最佳识别正确率可达99.33%。该方案的车标定位与识别最佳整体正确率超过了YOLOv5s网络直接一步到位识别车标的方案,且相较于传统图像处理方法有明显提升。

关键词：车标识别 YOLOv5s 多特征融合扩展高斯差分二维Gabor滤波欧几里德距离随机森林

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对话情绪识别综述

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计算机工程与应用 2023年第3期59卷 33-48页

作者：陈晓婷李实东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

对话情绪识别是情感计算领域的一个热门研究课题,旨在检测对话过程中每个话语的情感类别。其在对话理解和对话生成方面具有重要的研究意义,同时在社交媒体分析、推荐系统、医疗和人机交互等诸多领域具有广泛的实际应用价值。随着深度学... 详细信息

对话情绪识别是情感计算领域的一个热门研究课题,旨在检测对话过程中每个话语的情感类别。其在对话理解和对话生成方面具有重要的研究意义,同时在社交媒体分析、推荐系统、医疗和人机交互等诸多领域具有广泛的实际应用价值。随着深度学习技术的不断创新和发展,对话情绪识别受到学术界和工业界越来越多的关注,现阶段需要综述性的文章对已有研究成果进行总结,以便更好地开展后续工作。从问题定义、问题切入方式、研究方法、主流数据集等多个角度对该领域的研究成果进行全面梳理,回顾和分析了对话情绪识别任务的发展。对话文本中含有丰富的语义信息,结合视频和音频可以进一步提升建模效果,因此,重点对文本对话情绪识别以及多模态对话情绪识别的方法进行了梳理,立足于当前研究现状,总结了现有对话情绪识别领域存在的开放问题以及未来的发展趋势。

关键词：情感分析对话理解对话情绪识别深度学习

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基于近红外光谱法的精米品种判别优化研究

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1988-1992页

作者：杨森王振民宋文龙邢键戴景民东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 哈尔滨工业大学仪器科学与工程学院黑龙江哈尔滨150001

由于地理标志性大米巨大的市场价值,导致掺假行为时有发生。因此,为保证地理标志性大米品牌效益和消费者权益,实现准确的精米品种判别具有重要意义。近红外光谱法是精米品种判别的常用方法,通过提取不同品种近红外光谱中的差异性特征实... 详细信息

由于地理标志性大米巨大的市场价值,导致掺假行为时有发生。因此,为保证地理标志性大米品牌效益和消费者权益,实现准确的精米品种判别具有重要意义。近红外光谱法是精米品种判别的常用方法,通过提取不同品种近红外光谱中的差异性特征实现品种分类。然而,现有研究中存在特征波长选取性能不足和针对指定品种判别准确度不足的问题,限制了基于近红外光谱法的精米品种判别准确度的提升。针对上述问题,面向东北地区五常、响水、越光、银水四种大米,从特征波长选取和品种判别策略两个方面,研究基于近红外光谱法的精米品种判别优化。首先,为提高特征波长选取性能,将排列熵和自适应滑动窗口分割相结合,提出了基于自适应滑动排列熵的精米光谱特征波长选取方法,并开展与传统特征波长选取算法的对比实验。其次,为提高面向不同指定品种的判别准确度,提出基于判别目标的精米品种判别策略,通过研究光谱预处理算法与分类建模算法匹配优化,建立“指定品种-选定模型-选定算法的”的判别流程。实验结果表明,采用所提出的自适应滑动排列熵算法进行特征波长选取,相比于传统算法精米品种判别误差至少可降低50%;采用所提出的基于判别目标的精米品种判别策略,相比于传统的基于固定模型的判别策略的判别准确度至少可提高2.5%。

关键词：精米近红外光谱特征波长选取品种判别策略

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基于RT-DETR的林间松果检测方法研究

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林业科学 2024年

作者：吴晨旭张冬妍张榄翔陈诺毛思雨东北林业大学计算机与控制工程学院

【目的】针对林间环境复杂、小目标松果纹理特征不明显，导致检测精度不足和检测实时性差的问题，提出一种基于Real-Time Detection Transformer（RT-DETR）的林间松果检测方法。为提升检测性能，针对RT-DETR模型进行了优化。【方法】... 详细信息

【目的】针对林间环境复杂、小目标松果纹理特征不明显，导致检测精度不足和检测实时性差的问题，提出一种基于Real-Time Detection Transformer（RT-DETR）的林间松果检测方法。为提升检测性能，针对RT-DETR模型进行了优化。【方法】首先，为了提升检测精度，将原主干网络替换为Re-parameterized Vision Transformer（RepViT），以增强特征提取能力。其次，引入High-Low Frequency Feature Interactions（HiLo）高低频分离机制，提高了细节纹理的捕捉能力。最后，将Re-parameterized Cross Stage Partial Bottleneck with 3 convolutions（RepC3）模块优化为Decoupled Replicated Bottleneck Cross Stage Partial with 3 convolutions（DRBC3），通过融合大核卷积与扩张卷积，显著扩大了感受野。与此同时，RepViT和DRBC3均采用了结构重参数设计，使得推理时模型结构得以简化，从而提升了检测效率。【结果】经过这些优化，针对中国黑龙江省佳木斯大来林场收集的松果图像数据集的测试结果表明，模型在各项指标上达到了最佳平衡，其中AP50达到93.37%，精度和召回率分别为93.30%和92.65%。在AP50提升了5个百分点的同时，GFLOPs降低了51%，参数量减少了41%，实时帧率FPS从74.3显著提升至95.5，提升幅度达到了28%。【结论】这一优化方法显著提高了林间松果检测的精度、实时性和效率，为实际应用中的自动化松果采集任务提供了有效的解决方案。

关键词： RT-DETR 松果检测 RepViT HiLo高低频分离机制 DRBC3

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基于AlexNet优化的板材材种识别方法

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林业科学 2022年第3期58卷 149-158页

作者：杨楠楠白岩姜苏译杨春梅徐凯宏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

【目的】基于处理后的木材端面细胞特征,寻找合适的机器学习方法提高木材识别准确率,以实现木材高效利用,为珍稀木材种类判别和保护提供依据。【方法】以5种木材(臭冷杉、长白落叶松、鱼鳞云杉、鹅掌楸和凹叶厚朴)端面细胞为研究对象,... 详细信息

【目的】基于处理后的木材端面细胞特征,寻找合适的机器学习方法提高木材识别准确率,以实现木材高效利用,为珍稀木材种类判别和保护提供依据。【方法】以5种木材(臭冷杉、长白落叶松、鱼鳞云杉、鹅掌楸和凹叶厚朴)端面细胞为研究对象,提取多种差异性图像作为数据集,通过图像处理提取特征信息,分别采用支持向量机(SVM)和AlexNet神经网络进行分类识别。根据木材端面细胞区分的差异性,在AlexNet神经网络架构中加入BN算法进行优化,设计一种更高效的板材识别方法提高木材识别准确率。【结果】将增强后的29680张图像按7∶3划分,分别保存在训练集和测试集文件夹中,测试样本确定标签后均放入同一文件夹,分别对3种分类算法进行整体批量测试,支持向量机分类器测试集的整体识别准确率为84.67%,AlexNet神经网络测试集的整体识别准确率为88.76%,基于BN算法优化的AlexNet神经网络测试集的整体识别准确率为91.15%,识别效果更好。【结论】当样本量充足时,AlexNet神经网络对木材端面细胞图像的分类效果明显优于SVM分类器。基于BN算法优化的AlexNet神经网络对图像线性特征更敏感,保留AlexNet神经网络拟合优化性的同时加快寻优速率,可有效提高识别精度,实现木材高精度分类。

关键词：材种识别机器学习 AlexNet SVM

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