检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2020年第12期40卷 3761-3764页

作者：邢键马召白岩东北林业大学信息与计算机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

近年来,为了减少对石化燃料的依赖和节能环保的强烈需求,以稻壳、秸秆等可再生资源为燃料的生物质锅炉越来越受到业界的广泛重视。为了进一步提高生物质锅炉的燃烧效率,优化炉膛结构,需要实时监测火焰温度。传统的热电偶测温法不利于长... 详细信息

近年来,为了减少对石化燃料的依赖和节能环保的强烈需求,以稻壳、秸秆等可再生资源为燃料的生物质锅炉越来越受到业界的广泛重视。为了进一步提高生物质锅炉的燃烧效率,优化炉膛结构,需要实时监测火焰温度。传统的热电偶测温法不利于长时间高温测量, CCD测温法又难以测量真实温度,而多光谱辐射测温法具有响应速度快、无测量上限以及可以获得真实温度等优点,是生物质锅炉火焰温度测量的最有力工具之一。多光谱辐射测温是通过测量待测物某点的多个光谱辐射强度信息,通过普朗克公式反演获得真实温度。但是,未知的光谱发射率是多光谱辐射测温反演过程的最大障碍。目前,多采用事先假设一组发射率模型(发射率-波长或发射率-温度模型),假设模型如果与实际情况相符,则反演结果能够满足要求,假设模型如果与实际情况不符,则反演结果误差很大。能否在无需任何光谱发射率假设模型的情况下,实现真温和光谱发射率的直接反演一直是多光谱辐射测温理论研究的热点和难点。为此,提出外点罚函数约束优化算法,将多光谱辐射测温反演问题转化为约束优化问题,给出了罚函数的表达式和相关参数。与其他约束优化算法相比,外点法的优势在于不受发射率初值的影响,进一步提高了算法对不同材料发射率的适应度。基于微型光纤光谱仪,搭建了稻壳粉生物质锅炉炉膛火焰温度测量装置,通过实验室黑体炉标定后,对稻壳粉生物质锅炉炉膛火焰从初燃到稳燃过程的温度进行了测量,并与热电偶测量结果进行了对比。结果表明,与热电偶测量结果相比,多光谱辐射测温的最大绝对误差为35.7 K,最大相对误差为3.2%。表明该测量装置及反演算法可实现生物质锅炉炉膛火焰燃烧温度的测量,为后续生物质锅炉燃烧诊断及锅炉设计优化提供了基础。

关键词：多光谱辐射测温生物质锅炉火焰发射率外点罚函数

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基于地形梯度的哈尔滨市土地利用格局变化分析

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农业工程学报 2013年第2期29卷 250-259,F0003页

作者：龚文峰袁力范文义黑龙江大学水利水电学院哈尔滨150086 东北林业大学信息与计算机学院哈尔滨150040 东北林业大学林学院哈尔滨150040

为揭示土地利用格局变化在地形差异上的演变过程,探讨不同地貌部位自然因素和人文因素在土地利用变化过程中的作用,以1989年、1995年、2001年和2007年Landsat TM/ETM+影像为主要数据源,在RS和GIS支持下获取土地利用数据。基于地学信息... 详细信息

为揭示土地利用格局变化在地形差异上的演变过程,探讨不同地貌部位自然因素和人文因素在土地利用变化过程中的作用,以1989年、1995年、2001年和2007年Landsat TM/ETM+影像为主要数据源,在RS和GIS支持下获取土地利用数据。基于地学信息图谱分析理论,研究该区域不同时期土地利用空间格局变化进程,揭示土地利用变化成因和机理,并基于DEM(digital elevation model)探究土地利用图谱地形梯度的空间分异和时空演变规律。结果表明:土地利用结构以耕地和林地为主,耕地和未利用地面积持续减少,平均斑块面积分别由20.96km2减少到2.87km2和3.92km2减少到0.09km2,破碎化程度加剧,且未利用地(滩涂地和湿地)→耕地是其主要的转变轨迹,居民工矿用地呈现不平衡的增加态势,耕地是居民工矿用地和林地的主要转化来源,林地的破碎度由0.117个/km2增加到0.532个/km2,破碎化程度日益严重;前期变化型和持续变化型的分布指数在地形位等级2时最大,稳定型和反复变化型的在地形位等级1时最大,之后随着地形位的增加而减小;中间过渡型呈现一定的曲线变化。该文为城市化过程中的土地资源的合理规划和利用提供科学依据。

关键词：土地利用地形等级土地利用格局地形位指数图谱

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水下三维光学成像探测技术综述及展望

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激光与光电子学进展 2024年第22期61卷 19-32页

作者：王宇航王新宇张景辉卜璐杰张韬东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学计算机与控制学院黑龙江哈尔滨150040

水下三维光学成像可在复杂水域中成像,与传统成像不同,水下三维光学成像需要克服水介质的散射和吸收的影响来进行目标重建,在海洋工程、资源探索及国防建设等领域具有重要的应用价值。本文总结国内外水下三维光学成像技术的研究进展,依... 详细信息

水下三维光学成像可在复杂水域中成像,与传统成像不同,水下三维光学成像需要克服水介质的散射和吸收的影响来进行目标重建,在海洋工程、资源探索及国防建设等领域具有重要的应用价值。本文总结国内外水下三维光学成像技术的研究进展,依次介绍5种水下三维光学成像模式,包括水下距离选通技术、水下单光子探测技术、水下结构光三维点云成像技术、水下条纹管激光成像技术、水下多目相机成像技术。基于各成像技术的探测距离、成像特点、重建环境等方面的特点和存在的局限性,分析并讨论水下三维光学成像的发展趋势。

关键词：水下成像三维重建点云重构激光扫描激光雷达

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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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结合HIS和小波变换的自适应遥感影像融合

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光电工程 2016年第8期43卷 76-83页

作者：王阿川陈舒畅王学良东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

多源遥感影像融合中,通常不同地物区域对光谱特征和空间细节信息的要求有所不同。针对该特点,提出了一种IR(自适应半径搜索)显著性分析模型,实现了对多源遥感影像显著性区域和非显著性区域的识别与划分。结合HIS与小波变换融合算法,提... 详细信息

多源遥感影像融合中,通常不同地物区域对光谱特征和空间细节信息的要求有所不同。针对该特点,提出了一种IR(自适应半径搜索)显著性分析模型,实现了对多源遥感影像显著性区域和非显著性区域的识别与划分。结合HIS与小波变换融合算法,提出了改进的自适应平均梯度加权HIS融合方法,实现了对道路、农田、居民区等显著性区域的融合,更好的保留了其丰富的空间细节信息;同时提出了HIS+WT变换的融合方法,实现了对山地、林地等非显著性区域的融合,保留了较多的光谱信息。以此实现了分区域的自适应遥感影像融合。实验结果表明,本文方法能够使融合后的遥感影像既能保持较高的空间细节表现能力,又能很好地保留其光谱信息。对农业科学、森林规划以及今后森林遥感影像分类、识别等研究提供了一定的理论基础与应用价值。

关键词：遥感影像融合显著性分析模型 HIS变换小波变换

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基于U-Net卷积神经网络的年轮图像分割算法

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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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联合多意图识别与语义槽填充的双向交互模型

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计算机工程与应用 2024年第5期60卷 130-138页

作者：李实孙镇鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

意图识别与语义槽填充是口语理解的两个主要任务,两者具有高度相关性,通常进行联合训练。随着口语理解任务的深入,研究发现用户在现实场景中的话语往往含有多个意图。但部分联合模型只能识别用户话语中的单个意图,未能充分建模多个意图... 详细信息

意图识别与语义槽填充是口语理解的两个主要任务,两者具有高度相关性,通常进行联合训练。随着口语理解任务的深入,研究发现用户在现实场景中的话语往往含有多个意图。但部分联合模型只能识别用户话语中的单个意图,未能充分建模多个意图和语义槽之间的关联性。考虑到话语中多个意图的信息可以引导语义槽填充,语义槽信息也可以帮助意图更好的识别,模型采用图注意力网络建立意图和语义槽之间的双向交互。具体的,将两个任务双向关联以便模型能够挖掘多个意图与语义槽之间的关系,同时引入两个任务的标签信息使模型能够学习到话语上下文和标签的关系,从而提高意图识别与语义槽填充的准确率,优化口语理解的整体性能。实验表明,模型在MixATIS和MixSNIPS两个多意图数据集上对比其他模型性能得到了显著提升。

关键词：口语理解多意图识别语义槽填充联合模型

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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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