检索结果-内蒙古大学图书馆

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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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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改进残差网络甜瓜叶片病害的识别研究

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计算机工程与应用 2024年第15期60卷 189-197页

作者：黄英来姜忠良东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

针对甜瓜叶片不同程度的病害识别研究较少,人工检测实时性差且存在识别准确率较低等问题,提出了一种基于改进残差网络模型的甜瓜叶片病害识别方法。将传统的ResNet50模型作为骨干网络,将ReLU激活函数替换为ELU激活函数;将ResNet50的模... 详细信息

针对甜瓜叶片不同程度的病害识别研究较少,人工检测实时性差且存在识别准确率较低等问题,提出了一种基于改进残差网络模型的甜瓜叶片病害识别方法。将传统的ResNet50模型作为骨干网络,将ReLU激活函数替换为ELU激活函数;将ResNet50的模型的第一层卷积中的7×7卷积核替换成Incption结构,在全连接层之后加入Dropout层,增强模型的表达能力并缓解过拟合问题;引入多头自注意力机制(MHSA),提高模型的泛化能力。进行数据预处理,将训练集与测试集的比例划分为7∶3,采用数据增强的方式对小样本数据集进行扩充。实验结果表明:改进的残差网络模型准确率与原模型相比提高了1.03个百分点,识别准确率达到98.72%且模型参数量为19.3MB。与其他网络模型相比准确率大幅提升,可以为甜瓜叶片病害的高效识别和及时预防治理提供参考。

关键词：甜瓜叶片病害图像识别残差网络多头自注意力机制深度学习

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基于J2EE和ArcGIS平台的森林资源信息管理系统的应用

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东北林业大学学报 2007年第10期35卷 92-93,96页

作者：王阿川李丹王霓虹东北林业大学哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院

介绍了基于J2EE体系结构和ArcGIS Server的WebGIS实现及解决方案,并在森林资源信息管理系统中进行应用。主要围绕"基于ArcGIS Server技术的网络化多层次WebGIS"进行深入研究,设计了基于WebGIS的森林资源信息系统管理网络平台... 详细信息

介绍了基于J2EE体系结构和ArcGIS Server的WebGIS实现及解决方案,并在森林资源信息管理系统中进行应用。主要围绕"基于ArcGIS Server技术的网络化多层次WebGIS"进行深入研究,设计了基于WebGIS的森林资源信息系统管理网络平台。把该平台按J2EE标准,采用MVC软件设计模式,提高了系统的可扩展性和可移植性。通过把森林资源信息管理与WebGIS相结合,给用户提供直观的资源调查、分析、管理等方面的决策依据。实现森林资源管理的网络化与现代化。

关键词：森林资源信息管理 WebGIS ArcGIS Server

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改进YOLOv8n的花生品质检测方法

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计算机工程与应用 2024年第23期60卷 257-267页

作者：黄英来牛达伟侯畅杨柳松东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

花生品质筛选在农业生产和食品安全中具有重要意义。针对传统花生品质筛选方法效率低的问题,提出改进YOLOv8n算法的轻量化花生品质检测模型LE-YOLO(lightweight and efficient)。提出一种分组重序颈部模块(grouped shuffling bottleneck... 详细信息

花生品质筛选在农业生产和食品安全中具有重要意义。针对传统花生品质筛选方法效率低的问题,提出改进YOLOv8n算法的轻量化花生品质检测模型LE-YOLO(lightweight and efficient)。提出一种分组重序颈部模块(grouped shuffling bottleneck,GSBottleneck),增加了模型非线性拟合能力,减少了模型推理时间;设计了残差分组重序模块(residual group shuffling block,ResGSBlock),并结合GSConv(grouped shuffle convolution)构建轻量颈部网络(lightweight neck,LW-Neck),减少了模型计算成本,提升了模型推理速度;提出自适应特征优化模块(adaptive feature optimization block,AFOB),增强了通道间信息交互和模型表征能力。在DW花生数据集上进行实验验证,相较于YOLOv8n算法,LE-YOLO的计算量减少了1 GFlops,FPS提升了25%,平均精度均值mAP@0.5达到了98%,验证了该算法在检测精度和速度上的良好性能,为花生品质筛选提供了一种有效的方法。

关键词： YOLOv8n GSConv GSBottleneck 花生品质筛选轻量化模型

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基于ISM的国家森林公园生态福利供给系统评价指标体系研究

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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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图像检索中基于二次距离的相关反馈

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哈尔滨工业大学学报 2006年第9期38卷 1582-1585页

作者：邱兆文庞俊彪张田文梁可东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

在基于内容的图像检索方法中,图像的低级视觉特征和高级语义之间存在着较大的差异,导致检索性能不佳.为了提高检索性能,将相关反馈技术引入图像检索.利用支持向量机在相关反馈的过程中为图像建立语义模型,在建立语义信息后求出图像间的... 详细信息

在基于内容的图像检索方法中,图像的低级视觉特征和高级语义之间存在着较大的差异,导致检索性能不佳.为了提高检索性能,将相关反馈技术引入图像检索.利用支持向量机在相关反馈的过程中为图像建立语义模型,在建立语义信息后求出图像间的二次距离,增加图像间的语义区分能力,使被检索出的图像在语义上更加接近示例图像.试验表明,该方法使查全率和查准率得到较大提高.

关键词：基于内容的图像检索支持向量机相关反馈

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面向TDT的动态多文档文摘研究

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哈尔滨工业大学学报 2010年第11期42卷 1767-1770页

作者：刘美玲赵铁军郑德权于摇洋哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

应用话题检测技术中的聚类思想,分析了动态多文档文摘时间特性.利用时间信息的阈值变化得到不同的多文档聚类结果,进而生成基于动态网页信息数据流的多文档文摘.针对不同阈值的多文档文摘比较,了解时间信息在动态的多文档文摘中的重要性... 详细信息

应用话题检测技术中的聚类思想,分析了动态多文档文摘时间特性.利用时间信息的阈值变化得到不同的多文档聚类结果,进而生成基于动态网页信息数据流的多文档文摘.针对不同阈值的多文档文摘比较,了解时间信息在动态的多文档文摘中的重要性.实验证明在TDT的话题检测技术中,可通过调整α值的方法来平衡TDT的输出结果,进而生成质量更好的动态多文档文摘。

关键词：话题检测时间信息动态阈值多文档文摘

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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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