检索结果-内蒙古大学图书馆

西北林学院学报 2019年第2期34卷 240-245页

作者：张怡卓梁玉亮王小虎于慧伶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

基于图像的树木自动提取是其种类、长势、形态等信息智能化判别的基础,如何实现树木的自动、准确、快速提取是具有实用性的科学问题。在自然场景中,由于图像元素多样、颜色差异大,树木自身存在不规则性,树木提取难度非常大。针对现有的... 详细信息

基于图像的树木自动提取是其种类、长势、形态等信息智能化判别的基础,如何实现树木的自动、准确、快速提取是具有实用性的科学问题。在自然场景中,由于图像元素多样、颜色差异大,树木自身存在不规则性,树木提取难度非常大。针对现有的图像分割与图像抠图法在树木提取过程中分别存在的误分割与过程复杂所导致的计算量大的问题,提出了一种基于K-means聚类算法优化Close-Form图像抠图的树木提取方法。在少量的标记下,依据颜色线性假设进行最小化代价函数计算,得到图像透明度;对透明度图像依次进行中值滤波、高斯滤波,得到透明度的去噪图像;对滤波后透明度与标准化的图像绿色分量组成二维空间进行K-means二聚类,实现背景与前景对象的准确判定,进而完成自然背景的树木图像提取。为了验证所提方法在不同场景和不同标记下的树木提取有效性,设计了基于K-means图像分割和传统Close-Form抠图方法的比较性试验。结果表明,基于K-means优化Close-Form的树木提取方法解决了传统Close-Form算法在少量标记下图像前景、背景估计不准确问题,克服了图像分割存在的误分类情况,实现了不同自然环境和多目标树木对象的提取。此方法具有对象提取稳定、计算时间快的优点,相对原Close-Form算法用时减少49.98%。

关键词：树木图像提取自然图像抠图图像分割 Close-Form算法 K-means聚类

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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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森林碳汇智能计算模型和评估系统开发

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实验室研究与探索 2019年第6期38卷 22-26页

作者：周礼祥刘美玲孙立研于洋东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

为提高森林碳汇经营水平,必须通过“森林经营”来增长森林碳汇,提高经营效率,对森林的组织和结构进行调整和控制,从而增加森林碳汇量。为此,设计碳汇评估的智能计算平台对森林碳汇量进行检测与评估,从人工林与天然林特征为切入点,建立... 详细信息

为提高森林碳汇经营水平,必须通过“森林经营”来增长森林碳汇,提高经营效率,对森林的组织和结构进行调整和控制,从而增加森林碳汇量。为此,设计碳汇评估的智能计算平台对森林碳汇量进行检测与评估,从人工林与天然林特征为切入点,建立针对天然林与人工林交替分布的森林碳汇储量的计算模型。以智能计算模型为核心的评估平台为快速、准确的进行森林碳汇大数据的计算和分析提供自动化的评价环境。

关键词：碳汇方法学森林碳汇森林经营森林碳汇预算

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KF光谱优选的木材抗弯强度预测方法

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光谱学与光谱分析 2018年第9期38卷 2897-2902页

作者：于慧伶潘屾梁玉亮张怡卓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工程学院黑龙江哈尔滨150040

木材抗弯强度是评价木材力学性质的重要指标,其快速准确预测具有工程应用价值和科学意义。重点研究了使用近红外光谱分析光谱特征优选的卡尔曼滤波(KF)方法进行PLS建模,完成木材抗弯强度的预测。试验用126个蒙古栎无疵试样,依据国家标... 详细信息

木材抗弯强度是评价木材力学性质的重要指标,其快速准确预测具有工程应用价值和科学意义。重点研究了使用近红外光谱分析光谱特征优选的卡尔曼滤波(KF)方法进行PLS建模,完成木材抗弯强度的预测。试验用126个蒙古栎无疵试样,依据国家标准《木材物理力学性质试验方法》测量抗弯强度得到力学真值;在900~1 700nm波段进行近红外光谱采集,一阶导数与S-G卷积结合进行光谱预处理;然后,将光谱及抗弯力学样本视为动态系统,光谱冗余波长视为噪声信号,通过KF迭代得到系数矩阵和标准方差,并运用二者比值实现特征优选;最后建立蒙古栎的偏最小二乘(PLS)抗弯强度近红外模型。结果表明,经过KF优选后,光谱变量数由117减小到18个,预测模型的相关系数r=0.81、预测误差均方根RMSEP=6.59;为了进一步验证方法有效性,与无信息变量消除法(UVE)、连续投影方法(SPA)特征选择方法进行了对比,KF特征优选后的预测相关系数r分别提高了0.05和0.16,预测误差均方根RMSEP降低了2.33和7.66,采用KF特征选择建立的模型预测结果最佳。KF作为特征方法可有效选择近红外光谱特征波长,降低模型维度,提高模型的适用性与准确性。

关键词：木材抗弯强度卡尔曼滤波特征选择近红外光谱偏最小二乘法

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SA-PBT-SVM的实木表面缺陷近红外光谱识别

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光谱学与光谱分析 2018年第6期38卷 1724-1728页

作者：于慧伶门洪生梁浩张怡卓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

针对实木板材表面存在的活节、死节、裂纹与虫眼4类缺陷,提出了基于近红外光谱分析的定性识别模型。随机选取50个样本组成训练集,30个样本组成测试集,在室内温度20℃、相对平均湿度50%环境下,采用900~1 700nm的近红外光谱仪采集样本表... 详细信息

针对实木板材表面存在的活节、死节、裂纹与虫眼4类缺陷,提出了基于近红外光谱分析的定性识别模型。随机选取50个样本组成训练集,30个样本组成测试集,在室内温度20℃、相对平均湿度50%环境下,采用900~1 700nm的近红外光谱仪采集样本表面光谱,并利用SNV方法进行光谱数据预处理,以消除固体颗粒大小、表面散射及光程变化对漫反射光谱的影响;然后,采用偏二叉树双支持向量机(PBTSVM)构建缺陷分类模型,运用模拟退火算法(SA)对4类核函数、参数及波长特征进行全局寻优;寻优过程以97个波长吸收度为输入特征,运用顺序前向法依次加入新特征,当分类器准确率达到90%时,得到核参数及波长特征;最后,通过确定的核函数、参数与波长构建了缺陷分类模型,并对测试样本集进行了分类验证。实验结果表明,SNV预处理方法使相同缺陷的近红外光谱具有较好的一致性,其中,活节与死节光谱差异显著,但死节、裂纹与虫眼的光谱趋势相近;当PBT-SVM分类器采用多项式核函数、参数在γ=28.63,coef=18.69,d=1,C=12.03时,缺陷识别效果最好,裂纹和活节的识别率达到了100%,虫眼为93.33%,死节为93.33%,平均准确率达到了96.65%,平均识别时间仅为0.002s。利用近红外光谱分析的方法能够快速、有效地完成4类实木板材缺陷的识别。

关键词：实木板材缺陷识别近红外光谱偏二叉树双支持向量机模拟退火

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一种基于特征组合和卷积神经网络的心脏病预测新方法

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黑龙江大学自然科学学报 2019年第1期36卷 115-120页

作者：王健李孝虔东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对心脏病预测难的问题,提出了一种基于特征组合和卷积神经网络的心脏病预测方法。通过特征工程对数据进行预处理,减少噪声干扰;使用特征组合算法增强样本属性关联,生成特征矩阵;设计卷积神经网络对特征矩阵进行更高级抽象。该方法在UC... 详细信息

针对心脏病预测难的问题,提出了一种基于特征组合和卷积神经网络的心脏病预测方法。通过特征工程对数据进行预处理,减少噪声干扰;使用特征组合算法增强样本属性关联,生成特征矩阵;设计卷积神经网络对特征矩阵进行更高级抽象。该方法在UCI Heart Disease数据集上达到了0.898 9的预测精度,优于SVM、集成学习等传统机器学习方法,可作为相关领域专家判断的重要参考。

关键词：心脏病预测监督学习数据清洗特征工程卷积神经网络

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改进GA-BP神经网络在高校教学质量评价中的应用

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黑龙江大学自然科学学报 2019年第3期36卷 353-358页

作者：岳琪温新东北林业大学信息与计算机工程学院

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back pr... 详细信息

为了提高高校教学质量评价的有效性和准确性,提出了一种基于混合智能优化算法的教学质量评价模型。引入熵值法客观地确定教学质量评价体系的指标权重及初始评价结果,利用自适应变异的遗传算法(Genetic algorithm)优化BP神经网络(Back propagation neural network )的参数,建立教学质量评价模型。实验结果表明,与BPNN(Back propagation neural network)、GA-BPNN(Genetic algorithm-back propagation neural network)模型相比,预测精度分别提高15.04%和 5.41%,收敛速度明显提高,说明基于自适应变异的GA-BPNN教学质量评价模型能够及时有效地完成教学质量评价。

关键词：熵值法遗传算法自适应变异概率 BP神经网络教学质量评价模型

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新冠肺炎自动标注与定量分析系统

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人工智能 2021年第3期 20-27页

作者：白娜肖汉平杨光耀欧陕兴欧舒斐赵林涛邱兆文东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 中国人民解放军南部战区总医院放射科广州510010 中国人民解放军南部战区空军医院放射科广州510600 哈尔滨市第一医院放射科哈尔滨150010

新冠病毒在全球的大肆传播使得新冠肺炎成为全球最大的流行病之一,新冠患者的肺部CT影像数据可以辅助临床诊断和诊疗方案的制定。本文应用2.5D新冠肺炎分割算法,开发了新冠肺炎自动标注与定量分析系统。为了探究不同层厚的CT数据对于新... 详细信息

新冠病毒在全球的大肆传播使得新冠肺炎成为全球最大的流行病之一,新冠患者的肺部CT影像数据可以辅助临床诊断和诊疗方案的制定。本文应用2.5D新冠肺炎分割算法,开发了新冠肺炎自动标注与定量分析系统。为了探究不同层厚的CT数据对于新冠诊断的影响,我们运用该系统对1mm和5mm的CT数据进行定量分析比较,通过统计学方法进行显著性分析,实验结果表明两种不同层厚的CT数据对于诊断的影响差异较小。结论:5mm层厚的CT诊断精度与1mm层厚无异,当医疗资源紧张时,5mm层厚扫描有助于提高新冠肺炎疫情的诊断效率。

关键词：新冠肺炎自动标注定量分析 CT影像

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数字逻辑、计算机组成原理课程的衔接性探究

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江西电力职业技术学院学报 2019年第10期32卷 19-20页

作者：陈岩东北林业大学信息与计算机工程学院

根据计算机专业中数字逻辑和计算机组成原理等课程内容无明显的衔接,实验手段较为传统滞后等问题,提出了一种面向数字逻辑计算机组成原理课程的衔接性研究的实践,该实践环节以原理图设计为实验方法,充分利用数字逻辑的重点知识,进而实... 详细信息

根据计算机专业中数字逻辑和计算机组成原理等课程内容无明显的衔接,实验手段较为传统滞后等问题,提出了一种面向数字逻辑计算机组成原理课程的衔接性研究的实践,该实践环节以原理图设计为实验方法,充分利用数字逻辑的重点知识,进而实现计算机处理器特征的原型设计,并且将实践环节分为手动和自动两个环节,让同学们可以更好地利用数字逻辑的知识来体验计算机运行原理和运行机制,并且为计算机的下一步学习奠定了良好的基础。

关键词：数字逻辑计算机组成原理衔接教学核心模块

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