检索结果-内蒙古大学图书馆

通信电源技术 2020年第12期37卷 133-134,137页

作者：王达志杨康成果刘雨希赵永辉东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对智能安防中的智能监控,提出利用毫米波雷达和图像处理技术相结合的检测方法,以快速捕捉目标生物的运动信息。首先,利用毫米波雷达快速捕捉到当前空间内目标的运动信息,并将捕捉到的信息映射到图像坐标系;其次,利用从雷达空间到图像... 详细信息

针对智能安防中的智能监控,提出利用毫米波雷达和图像处理技术相结合的检测方法,以快速捕捉目标生物的运动信息。首先,利用毫米波雷达快速捕捉到当前空间内目标的运动信息,并将捕捉到的信息映射到图像坐标系;其次,利用从雷达空间到图像空间的映射信息选择范围;最后,使用目标检测框架YOLO检测映射后的图像数据,获得当前空间内的目标信息。实验结果表明,该方法能够检测并提取空间内的目标信息,实现智能监控。

关键词：智能安防图像处理毫米波雷达坐标系变换 YOLO

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旋转柱状简单3D显示器设计

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电子测试 2020年第11期31卷 135-136,134页

作者：苑梦斯刘列武毛蕤赵子乐赵永辉东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江省哈尔滨150040

本文介绍了全息投影技术和目前主流的三种裸眼3D显示技术:柱状透镜显示技术,指向光源显示技术,全息投影技术和光屏障式技术,并设计了一种理想旋转式LED立体显示器。

关键词：裸眼3D LED 裸眼3D设计新思路

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新型球形绿篱可调节修剪装置的设计

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中文科技期刊数据库（全文版）农业科学 2020年第5期 163-164页

作者：宋亚宁谷志新唐佳宾王晓栋李行行东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为满足城市绿化中对绿篱修剪速度及形状美观的要求,设计并制造了一套新型球形绿篱可调节修剪装置。该系统可快速地将城市绿化中常见的绿篱修剪成半球形,采用高度调节装置以适用不同的修剪高度,利用多个单个修剪装置组成的可扩展执行装... 详细信息

为满足城市绿化中对绿篱修剪速度及形状美观的要求,设计并制造了一套新型球形绿篱可调节修剪装置。该系统可快速地将城市绿化中常见的绿篱修剪成半球形,采用高度调节装置以适用不同的修剪高度,利用多个单个修剪装置组成的可扩展执行装置完成各品种绿篱修剪任务。利用测距传感器对绿篱尺寸进行探测,以检测是否达到修剪目标;利用平整度传感器对绿篱切口的平整度进行测量,以保证修剪效果。该修剪装置能提高城市绿化中绿篱的修剪速度和美观度,操作简单,实用性强。

关键词：绿篱修剪修剪装置平整度美观度

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搅拌摩擦焊的无线跟踪测力装置设计

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山西建筑 2020年第15期46卷 170-171,195页

作者：隋峻浩宋淼杉黄玥婧琚恭伟徐博东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

根据搅拌摩擦焊焊接力的测量需要,研发了一种新型的搅拌摩擦焊的无线跟踪测力装置。这套装置主要由搭载传感器的机床连接机构以及无线传输系统两部分组成。详细地介绍整套装置的结构及其功能和原理。利用该套装置能够实时获取搅拌摩擦... 详细信息

根据搅拌摩擦焊焊接力的测量需要,研发了一种新型的搅拌摩擦焊的无线跟踪测力装置。这套装置主要由搭载传感器的机床连接机构以及无线传输系统两部分组成。详细地介绍整套装置的结构及其功能和原理。利用该套装置能够实时获取搅拌摩擦焊过程中顶锻力的大小,并通过调节焊接深度,能够实现搅拌摩擦焊的闭环控制。

关键词：搅拌摩擦焊焊接力测量无线传输蓝牙技术

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电磁式齿内急救系统的研究与设计

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科技创新导报 2020年第12期17卷 72-73页

作者：许晟鑫宋淼杉东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

现如今,心血管疾病已经成为人类生命健康安全的一大威胁,及时采取急救措施,提高救治率,刻不容缓。本文提出了一种以电磁控制的,用于患者发病时自动急救的微型急救系统,设计了微型急救系统中置于齿内的药物释放装置的结构,分析其功能,并... 详细信息

现如今,心血管疾病已经成为人类生命健康安全的一大威胁,及时采取急救措施,提高救治率,刻不容缓。本文提出了一种以电磁控制的,用于患者发病时自动急救的微型急救系统,设计了微型急救系统中置于齿内的药物释放装置的结构,分析其功能,并对该装置的安全性和适应性进行了讨论。

关键词：电磁控制微型机械齿内急救

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基于SURF和SIFT特征的视频镜头分割算法

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液晶与显示 2019年第5期34卷 521-529页

作者：张昊骕朱晓龙胡新洲任洪娥东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江省林业智能装备工程研究中心黑龙江哈尔滨150040

在视频镜头分割处理中,SIFT(Scale-invariant feature transform)特征由于其具有尺度、旋转不变性等诸多优点而被广泛应用,但是SIFT特征提取复杂,计算量大,导致程序效率低下,很难满足实时性的要求。本文提出了一种基于SURF(Speeded Up R... 详细信息

在视频镜头分割处理中,SIFT(Scale-invariant feature transform)特征由于其具有尺度、旋转不变性等诸多优点而被广泛应用,但是SIFT特征提取复杂,计算量大,导致程序效率低下,很难满足实时性的要求。本文提出了一种基于SURF(Speeded Up Robust Features)和SIFT特征的视频镜头分割算法。首先对相关帧进行颜色直方图特征提取,然后通过一个自适应阈值判断是否为候选帧,如果不是,则融合SURF特征再进行复检。最后筛选出的候选帧再通过SIFT算法进行复选,去除误检帧,有效解决了SIFT特征低效率的问题。实验结果表明,对于切变镜头查全率为95%,查准率为93%,对于渐变镜头查全率为90%,查准率为76%,平均单帧运行时间为0.26s,本算法与SIFT、SURF等单一特征的算法相比,在高效性和准确性之间取得了平衡,并且它是鲁棒的。

关键词：镜头分割 SIFT SURF 颜色直方图

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Faster-RCNN和Level-Set结合的高分遥感影像建筑物提取

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液晶与显示 2019年第4期34卷 439-447页

作者：左俊皓赵聪朱晓龙任洪娥东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江省林业智能装备工程研究中心黑龙江哈尔滨150040

目前Level-Set图像分割方法存在初始轮廓的确定受人为因素影响较大的问题,对目标被遮盖和目标与背景灰度值相近无法达到理想的分割效果。针对此问题,本文提出了利用Faster-RCNN网络模型确定目标初始轮廓和区域信息的先验水平集图像分割... 详细信息

目前Level-Set图像分割方法存在初始轮廓的确定受人为因素影响较大的问题,对目标被遮盖和目标与背景灰度值相近无法达到理想的分割效果。针对此问题,本文提出了利用Faster-RCNN网络模型确定目标初始轮廓和区域信息的先验水平集图像分割方法,搭建Caffe深度学习框架训练Faster-RCNN网络模型;通过有监督学习的方式在IAILD数据集上训练模型,检测出目标建筑物并初步提取建筑物的轮廓,并将其与形状先验的Level-Set算法结合。对比实验结果表明,本文方法解决了Level-Set算法中图像分割结果初始轮廓受人为标记框选的影响较大的问题,能够更好地完成被遮挡建筑物的分割,对于目标建筑和背景灰度值相近也能达到更好的分割效果。

关键词： Faster-RCNN Level-Set 深度学习建筑物提取

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基于电气自动化控制的除尘装置设计

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山西建筑 2020年第24期46卷 164-165页

作者：金昕怡何可瑞东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

介绍了一种基于电气自动化控制的除尘装置,详细阐述了其整体结构布局、各个组成部分以及工作原理,指出整个装置具有能够使除尘装置自行运动不再需要人工推动等有益效果。

关键词：电气自动化控制除尘装置自行运动

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结合word2vec与扩充情感词典的微博多元情感分类研究

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东北师大学报（自然科学版） 2019年第1期51卷 55-62页

作者：王名扬吴欢贾晓婷东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

对微博文本的多元情感分类问题进行了研究.针对现有的多元情感词典不能很好地覆盖微博文本中情感词的不足,结合特定的情感符号和基于卡方统计量的度量方法,实现对现有的多元情感词典的扩充;针对情感词典无法有效考察文本的上下文语境信... 详细信息

对微博文本的多元情感分类问题进行了研究.针对现有的多元情感词典不能很好地覆盖微博文本中情感词的不足,结合特定的情感符号和基于卡方统计量的度量方法,实现对现有的多元情感词典的扩充;针对情感词典无法有效考察文本的上下文语境信息的问题,引入word2vec模型实现情感词和其所在微博语句的向量化表达.在此基础上,利用KNN分类器实现微博句子级的多元情感分类.实验结果表明,扩充情感词典及引入word2vec模型均有助于提升微博文本多元情感分类的效果.

关键词：多元情感分类卡方统计量 word2vec KNN

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基于深度学习的木材表面缺陷图像检测

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液晶与显示 2019年第9期34卷 879-887页

作者：陈献明王阿川王春艳东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 扎兰屯职业学院内蒙古扎兰屯162650

针对木材活节、死节、虫眼等缺陷图像的检测问题,本文提出了一种基于深度学习的木材缺陷图像检测方法。首先,通过对Faster-RCNN网络进行训练,得到了可以对木材缺陷定位和识别的检测模型;然后,应用NL-Means方法对图像进行去噪,通过线性... 详细信息

针对木材活节、死节、虫眼等缺陷图像的检测问题,本文提出了一种基于深度学习的木材缺陷图像检测方法。首先,通过对Faster-RCNN网络进行训练,得到了可以对木材缺陷定位和识别的检测模型;然后,应用NL-Means方法对图像进行去噪,通过线性滤波、调整对比度和亮度实现图像增强;再对图像进行二值化处理,根据像素值差异提取缺陷边缘特征点集,实现了对木材缺陷的精细分割;最后,对椭圆拟合方法进行了改进,实现了对木材缺陷边缘点集的椭圆拟合,提供了新的木材缺陷加工方案。实验结果表明,该算法具有较好的木材缺陷定位和分类能力,得到了较好的分割及拟合效果,可在缺陷修补这一环节减少约10%的木材填充量。

关键词：图像检测深度学习木材缺陷边缘检测椭圆拟合

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