检索结果-内蒙古大学图书馆

森林工程 2024年第5期40卷 145-155页

作者：赵子琪李丹丹赵鼎程志博郭晓杰东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

地上生物量反映植被生长状况和碳储量的大小,该参数的准确性对于碳循环研究以及减缓气候变化至关重要。以芭蕉树为研究对象,提出一种利用深度学习实现芭蕉树冠检测分割和地上生物量估算的新思路。首先,以深度学习算法YOLOv8s-seg为基础... 详细信息

地上生物量反映植被生长状况和碳储量的大小,该参数的准确性对于碳循环研究以及减缓气候变化至关重要。以芭蕉树为研究对象,提出一种利用深度学习实现芭蕉树冠检测分割和地上生物量估算的新思路。首先,以深度学习算法YOLOv8s-seg为基础框架改进,并应用无人机遥感影像,实现芭蕉树冠检测分割;然后,提取芭蕉树冠覆盖面积,结合实测地上生物量数据进行拟合,使用线性回归、K最近邻算法(K-NearestNeighbor,KNN)、支持向量机、随机森林和XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)方法分别建立芭蕉地上生物量估算模型;最后,对模型估测结果进行比较分析确定最优模型。结果表明,改进后的YOLOv8s-seg模型可以快速有效地对芭蕉树冠进行检测分割。通过验证发现,基于XGBoost的地上生物量估算模型拟合效果和预测误差优于其他模型,决定系数(R^(2))为0.8814,均方根误差(RMSE)为231.37 kg,平均绝对误差(MAE)为140.47 kg,能够更准确地预测地上生物量,更适于进行芭蕉地上生物量的反演,进一步验证了利用无人机和深度学习方法提取树冠信息实现估算地上生物量的可行性。

关键词： YOLOv8s-seg 无人机遥感地上生物量树冠覆盖面积 XGBoost

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于复合型2S网络的红外与可见光图像配准研究

引用

科学技术与工程 2024年第16期24卷 6783-6791页

作者：郑博文王琢曹昕宇东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

针对传统图像配准方法在红外图像与可见光图像配准任务中效果较差的问题。提出一种基于超级点+超级匹配(Superpoint+Superglue, 2S)复合型网络的特征匹配法用于红外与可见光图像配准。方法中首先使用Superpoint独特的特征提取方法,充分... 详细信息

针对传统图像配准方法在红外图像与可见光图像配准任务中效果较差的问题。提出一种基于超级点+超级匹配(Superpoint+Superglue, 2S)复合型网络的特征匹配法用于红外与可见光图像配准。方法中首先使用Superpoint独特的特征提取方法,充分提取红外图像与可见光图像之间的共性特征。其次利用Superglue特征匹配方法中增加匹配约束和使用注意力机制的思想,发挥神经网络的优势,提高匹配效率。在训练阶段通过使用自建数据集的方法,以提高神经网络的泛化性与准确性。结果表明:传统配准方法在3组实验图像上的特征点提取重复性评分与准确性评分分别为:(0.006 7,0.006 1)、(0.001 0,0.000 8)、(0,0),特征点正确匹配对数为:7对、1对、0对,平均数量低于估计变换矩阵所需要的最少4对匹配点对。而基于Superpoint+Superglue的红外与可见光图像配准方法的各项评分为:(0.240 2,0.262 5)、(0.193 9,0.172 2)、(0.263 0,0.264 4),特征点正确匹配对数为:252对、165对、252对,特征点提取评价指标与特征点对正确匹配数量相较于传统方法均大幅度提升,可以较好地完成配准任务。

关键词：图像配准卷积神经网络(CNN) 特征提取特征匹配

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于机器视觉的木窗双端铣削加工尺寸测量方法

引用

林业工程学报 2024年第1期9卷 141-149页

作者：任长清张佳林杨春梅宋文龙吴哲东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040

木窗是一种以木材或木质复合材料为主要构件的门窗产品,具有良好的生态性能和美观效果,适用于多种建筑形式和风格,其中木窗尺寸是衡量木窗加工是否合格的重要指标。对于传统木窗双端铣削加工中人工测量尺寸方式存在的精度低、效率低等问... 详细信息

木窗是一种以木材或木质复合材料为主要构件的门窗产品,具有良好的生态性能和美观效果,适用于多种建筑形式和风格,其中木窗尺寸是衡量木窗加工是否合格的重要指标。对于传统木窗双端铣削加工中人工测量尺寸方式存在的精度低、效率低等问题,提出一种基于机器视觉的木窗双端铣削加工尺寸测量方法,以期提高尺寸测量精度及加工效率。该方法针对木窗厚度引起的透视效应,提出一种物平面提升法,以消除透视投影带来的误差。首先对木窗图像采取灰度化、平滑去噪、图像增强及轮廓分割等举措,完成图像预处理,提取出木窗内外轮廓区域。对轮廓区域应用Canny算子获取木窗像素级轮廓。通过优化的Zernike矩亚像素边缘提取算法对木窗像素级边缘进行更精确的定位,得到亚像素级轮廓坐标。通过最小二乘法联合RANSAC算法对亚像素轮廓坐标进行拟合,得到拟合轮廓及角点坐标,并使用透视矫正模型计算出木窗尺寸。实验利用3种厚度规格相同但尺寸不同的松木材质矩形木窗,分别测量其内框和外框的边框尺寸及对角线尺寸,并与对应的实际物理尺寸对比,验证了所提木窗尺寸测量方法的检测精度。研究结果表明,所提方法与实际物理尺寸值相比,其绝对误差范围在±0.12 mm之内,相对误差在±0.1%之内,且效率及精度高,可以满足对木窗的在线尺寸检测。

关键词：机器视觉木窗尺寸测量边缘检测亚像素

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

结合域间一致性与抗噪学习的跨域行人重识别方法

引用

小型微型计算机系统 2024年第6期45卷 1444-1450页

作者：张栩嘉白淼源郭继峰东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150000

针对跨域行人重识别任务中域间差距和噪声标签导致的模型识别准确率低、稳定性差的问题,本文提出一种结合域间一致性与抗噪学习的跨域行人重识别方法(SZTR).该方法将生成对抗网络应用到预训练中,并且设计一个预训练中的一致性正则化损失... 详细信息

针对跨域行人重识别任务中域间差距和噪声标签导致的模型识别准确率低、稳定性差的问题,本文提出一种结合域间一致性与抗噪学习的跨域行人重识别方法(SZTR).该方法将生成对抗网络应用到预训练中,并且设计一个预训练中的一致性正则化损失,用来保持行人图片风格迁移前后预测概率的一致性,以减小域间差距.在目标域的训练中引入更稳定的动量对比模型来提取样本特征,加入鲁棒性更强的自适应权重损失微调模型,以减小聚类过程中噪声标签带来的负面影响.实验结果及分析表明,所提方法有助于提升模型在跨域行人重识别任务上的准确度,取得了更稳定的识别效果.

关键词：跨域行人重识别生成对抗网络一致性噪声标签

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于深度学习的道路损坏检测算法研究

引用

哈尔滨理工大学学报 2024年

作者：于鸣向广德于金生东北林业大学计算机与控制工程学院

针对道路损伤检测中存在的小目标检测难，图像背景复杂，在检测过程中易出现漏检，误检等问题。提出了一种改进Yolov5s的道路损伤检测算法，首先在主干网络中添加轻量级的注意力模块，使得网络模型更为关注检测目标中的重要信息。其次... 详细信息

针对道路损伤检测中存在的小目标检测难，图像背景复杂，在检测过程中易出现漏检，误检等问题。提出了一种改进Yolov5s的道路损伤检测算法，首先在主干网络中添加轻量级的注意力模块，使得网络模型更为关注检测目标中的重要信息。其次改进颈部网络中的特征融合机制，提高对重要特征的使用，在网络深处使用gsconv模块来替换模型原有的卷积模块，减少网络的参数量，达到提升模型的检测速度的目的，最后使用SIOU作为损失函数，来提高模型检测的稳定性。根据实验结果得出，改进网络在参数量为原模型89%的同时，其精准率，召回率，以及精度相较于原始网络模型分别提升了6.8%，2%，1.6%。证明了改进方法有效的提高道路损伤检测的准确性和效率。

关键词：深度学习目标检测注意力机制道路损伤特征融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

柱式电磁扭矩传感器设计

引用

仪表技术与传感器 2025年第1期 20-25,97页

作者：李志鹏赵士昌朱世宁董晟东北林业大学机电工程学院东北林业大学土木与交通学院

为实现汽车EPS扭矩信号测量,设计了一种柱式电磁EPS扭矩传感器。该传感器基于涡流效应原理,采用外定子内转子结构,通过测量转角得到扭矩信息。为研究接收线圈感应电压与结构参数的关系,对传感器进行互感耦合分析,并利用磁路分析法及COM... 详细信息

为实现汽车EPS扭矩信号测量,设计了一种柱式电磁EPS扭矩传感器。该传感器基于涡流效应原理,采用外定子内转子结构,通过测量转角得到扭矩信息。为研究接收线圈感应电压与结构参数的关系,对传感器进行互感耦合分析,并利用磁路分析法及COMSOL仿真计算感应电压。为提高感应电压幅值,以励磁线圈品质因数及电感为优化目标进行理论计算,并针对其结构尺寸设计复合因素仿真试验。通过仿真优化转子与平面励磁线圈耦合间隙,进一步提升感应电压幅值。

关键词： EPS扭矩传感器涡流效应互感耦合磁路分析法仿真优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

低温等离子木质钙钛矿柴油机尾气净化器设计与试验

引用

农业工程学报 2024年第16期40卷 52-63页

作者：王迎辉郭秀荣张昊男杜丹丰亓占丰东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 绥化学院电气工程学院绥化152061 大连大学机械工程学院大连116622

为有效提高低温等离子体(non-thermal plasma,NTP)协同木质钙钛矿型催化剂净化柴油机尾气的效能,首先,设计了以刚玉管和木质钙钛矿型催化剂为介质的介质阻挡放电反应器(dielectric barrier discharge,DBD),建立了DBD反应器的二维仿真模... 详细信息

为有效提高低温等离子体(non-thermal plasma,NTP)协同木质钙钛矿型催化剂净化柴油机尾气的效能,首先,设计了以刚玉管和木质钙钛矿型催化剂为介质的介质阻挡放电反应器(dielectric barrier discharge,DBD),建立了DBD反应器的二维仿真模型,采用COMSOL软件等离子体模块计算DBD反应器不同参数条件下活性物种的数密度,通过分析得出较优的反应器内部参数;其次,设计了低温等离子木质钙钛矿柴油机尾气净化器总体结构,建立了基于压力损失的数值模型,分析不同DBD布置形式对排气背压的影响;最后,搭建发动机台架以对该净化器的净化性能进行试验验证。研究结果表明:当净化器输入电压为15 kV,填充率为30%,DBD并联个数为20,反应器长度为0.16 m时,尾气净化器的排气背压满足国标要求,可实现碳烟颗粒物(particulate matter,PM)、NO_x、CO和HC的同时净化。当发动机转速为2 600 r/min、发动机负荷为50%时,净化器对PM、NO_x、CO和HC的净化效率分别为92%、64%、72%和61%。该研究结果可为NTP协同催化在净化汽车尾气净化领域的应用提供理论参考。

关键词： NTP 木质钙钛矿 DBD 参数尾气净化器数值模型试验

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进UNet++的遥感影像森林变化检测方法

引用

森林与环境学报 2024年第3期44卷 317-327页

作者：马永军张艺王广来黄建平东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对森林覆盖变化检测任务,现有的基于深度学习模型存在结构复杂且忽视光谱与空间协同关系的问题,导致检测效果并不理想。为了解决这个问题,本研究提出一种结合多尺度空间解耦卷积(MSDConv)和空-谱特征协同策略(SSFC)的改进UNet++轻量... 详细信息

针对森林覆盖变化检测任务,现有的基于深度学习模型存在结构复杂且忽视光谱与空间协同关系的问题,导致检测效果并不理想。为了解决这个问题,本研究提出一种结合多尺度空间解耦卷积(MSDConv)和空-谱特征协同策略(SSFC)的改进UNet++轻量级森林覆盖变化检测方法。首先,基于UNet++网络构建一个非权重共享伪孪生网络,增加少量参数便能实现更好的特征提取,采用MSDConv模块捕捉变化对象的多尺度特征,减少信息冗余和参数计算;其次,在MSDConv中引入SSFC,获取空间和谱间的三维注意力权重且不增加额外参数,使得MSDConv获取更丰富的边缘和细节特征;最后,使用6种植被指数增强森林覆盖变化特征。结果表明,本研究提出的模型森林覆盖变化检测精度、召回率和F1分数分别为93.12%,93.62%和93.37%,模型参数量和计算量分别为6.28 MB和11.25 GB。与原始Sami-UNet++方法对比,本研究提出的模型准确率、召回率和F1分数仅分别下降1.41%、1.66%和1.53%,但参数量与计算量分别降低5.76 MB和16.19 GB。本研究提出的模型显著提高了森林覆盖变化检测任务的检测效率,对于需要处理大量图像数据的森林覆盖变化检测任务具有重要的意义,可为森林灾害的评估以及森林资源的保护提供技术手段。

关键词：森林覆盖变化检测遥感影像深度学习轻量化UNet++

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于高光谱图像特征融合的榛子水分含量测定

引用

现代食品科技 2024年第5期40卷 274-281页

作者：张冬妍马苗源黄莹毛思雨东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

采用高光谱图像技术对榛子水分含量进行快速无损检测。采集200个榛子在400~1 000 nm波段的高光谱图像,提取榛子图像区域的平均光谱信息。利用K-S算法划分样品验证集和预测集,使用四种预处理方法对光谱进行预处理。通过竞争自适应加权算... 详细信息

采用高光谱图像技术对榛子水分含量进行快速无损检测。采集200个榛子在400~1 000 nm波段的高光谱图像,提取榛子图像区域的平均光谱信息。利用K-S算法划分样品验证集和预测集,使用四种预处理方法对光谱进行预处理。通过竞争自适应加权算法(Competitive Adaptive Reweighted Sampling,CARS)和逐次投影法(Successive Projection Algorithm,SPA)进行光谱特征的提取;灰度共生矩阵法(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)提取图像的纹理特征;分别建立基于光谱特征,图像纹理特征以及两者串联融合的偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)模型对榛子水分进行预测。结果表明,CARS和SPA算法能够有效选择特征波长并提升预测性能;图像特征能够对榛子水分进行预测,基于主成分图像提取的图像特征信息建立的模型预测效果更好。光谱图像特征融合能明显提高对榛子水分含量预测的准确率,CARS提取的特征波段结合主成分图像的纹理特征显示出了更好的效果,SVR模型的RMSECV为0.03,RC 为0.97,RMSEP为0.04,RP为0.96。利用高光谱图像和纹理特征能够对榛子水分进行有效预测,为榛子水分含量检测提供了新的方法。

关键词：榛子高光谱成像水分特征融合无损检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于锥形追踪和网络分解的NeRF三维重建方法

引用

计算机工程 2024年第10期50卷 334-341页

作者：景维鹏王源锋李超东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨150040

在计算机视觉领域,神经辐射场(NeRF)是以空间坐标或者时间、相机位姿等其他维度作为输入,通过多层感知机(MLP)网络模拟目标函数,生成颜色、深度等目标标量的过程。NeRF的应用包括对三维场景进行高质量的重建,而其在处理不同分辨率的场... 详细信息

在计算机视觉领域,神经辐射场(NeRF)是以空间坐标或者时间、相机位姿等其他维度作为输入,通过多层感知机(MLP)网络模拟目标函数,生成颜色、深度等目标标量的过程。NeRF的应用包括对三维场景进行高质量的重建,而其在处理不同分辨率的场景时会产生过度模糊或者伪影的渲染效果,且存在训练耗时较长的问题。为了解决上述问题,提出基于锥形追踪和网络分解的NeRF三维重建方法。使用锥形追踪的方法,为每个像素投射一个圆锥体,并将投射的圆锥体切割成一系列的圆锥台,沿着该圆锥体进行特征化,通过高效渲染抗锯齿的圆锥台来降低模糊或者伪影效果。为了缩短训练时间,使用网络分解的方法,将原始NeRF接收5维数据的神经网络分解为两个网络,有效地缩短训练时间。实验结果表明,在NeRF_Synthetic、LLFF和Multiresolution数据集中,相比于NeRF、F 2-NeRF等方法,所提方法的峰值信噪比(PSNR)提升了14.4%~24.6%,能够重建出更丰富的细节特征,视觉效果更好,且训练时间大幅降低。

关键词：神经辐射场多层感知机三维重建神经网络隐式重建锥形追踪网络分解

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：