检索结果-内蒙古大学图书馆

液晶与显示 2021年第2期36卷 317-326页

作者：董本志于明聪赵鹏东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

传统的基于CNN的方法在对低分辨率图像进行重构处理过程中,并未将图像中的低频结构信息和高频细节信息进行区别处理,且网络的层与层之间缺乏信息交流,从而造成高分辨率重建图像结果中出现信息缺失。为获取更多图像各层次特征的结构与细... 详细信息

传统的基于CNN的方法在对低分辨率图像进行重构处理过程中,并未将图像中的低频结构信息和高频细节信息进行区别处理,且网络的层与层之间缺乏信息交流,从而造成高分辨率重建图像结果中出现信息缺失。为获取更多图像各层次特征的结构与细节信息,本文构建了基于小波域的残差密集网络(WRDSR)。该网络在二维离散小波变换形成的小波域内,利用密集连接和残差连接对图像不同频率的信息进行充分提取后,将融合后的特征输入到亚像素卷积层生成高分辨率图像的小波子带图像,最后通过二维离散小波逆变换生成高分辨率图像。与Bicubic、SRCNN、VDSR、LapSRN、DWSR、SDSR等算法相比,WRDSR在评价指标PSNR/SSIM上平均提高了2.824 dB/0.0595、0.747 dB/0.0168、0.016 dB/0.0024、0.025 dB/0.0043、0.21 dB/0.0047和0.20 dB/0.0057,在更高效地利用原始图像信息的同时,解决了信息缺失的问题,使得重建图像的纹理更清晰,细节更丰富,视觉效果更佳。

关键词：图像超分辨率重建小波域密集连接残差网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于I-BGLAM纹理和光谱融合的高光谱显微成像木材树种分类

引用

光谱学与光谱分析 2021年第2期41卷 599-605页

作者：赵鹏韩金城王承琨东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江省哈尔滨市150040 广西科技大学计算机科学与通信工程学院广西柳州545006

为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特... 详细信息

为了提高木材树种分类的正确率,提出了一种基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的高光谱图像的木材树种分类方法。实验数据是利用SOC710VP高光谱成像仪获取的可见光/近红外(372.53~1038.57 nm)范围内的高光谱图像。首先,利用基于OIF的特征波段选择方法降低高光谱图像的维数,选择出含有信息量大的波段。其次,对选择出的波段图像使用NSCT及NSCT逆变换得到融合图像,对得到的融合图像使用I-BGLAM提取其纹理特征。与此同时,对高光谱图像的全波段求取平均光谱并进行S-G(Savitzky-Golay)平滑得到光谱特征。最后,将得到的纹理特征和光谱特征融合后送进极限学习机(ELM)中进行分类。此外,还和基于灰度共生矩阵(GLCM)的木材识别的传统方法以及近几年木材树种识别领域内被提出的主流方法进行了比较。该研究主要创新点有两个:一是将强纹理提取器I-BGLAM用于高光谱图像中提取其纹理特征;二是提出一种新的特征融合的模型用于高光谱图像的分类。针对8个树种的实验结果表明,单独使用I-BGLAM提取的纹理特征来进行分类的正确率最高可到达88.54%,而使用GLCM提取纹理特征的传统方法正确率最高只有76.04%,该结果可以得出本文使用I-BGLAM在纹理特征提取方面要优于GLCM,这为后面建立的融合模型打下很好的基础,单独使用平均光谱特征来分类的正确率最高可以达到92.71%,使用所提出的特征融合方法所得到的分类正确率最高可达到100%,这说明使用所提出的融合模型来分类要比以前单独使用某一种特征的分类模型要好。此外,使用所提出的方法得到的分类正确率要高于本领域内其他两种主流的识别方法。因此,所提出的基于I-BGLAM纹理特征和光谱特征融合的方法能够提高木材树种分类的正确率,该方法在木材树种分类方面有着一定的利用价值。

关键词：高光谱图像 I-BGLAM 纹理特征光谱特征特征融合木材树种分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于校园卡消费数据的高校贫困生识别及消费行为分析

引用

数字化用户 2024年第1期 143-144页

作者：王阿川李梦迪吴雷孙海龙东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040 东北林业大学网络信息中心黑龙江哈尔滨 150040 东北林业大学计算机与控制工程学院黑龙江哈尔滨 150040

针对高校贫困生认定中存在的问题,以一卡通消费数据为基础,提出将聚类算法与消费行为特征挖掘相结合的贫困生精准认定新方法.首先,通过数据预处理,提取反映学生消费能力的8个属性;其次,通过肘部和二阶聚类算法实现了对学生消费能力的有... 详细信息

针对高校贫困生认定中存在的问题,以一卡通消费数据为基础,提出将聚类算法与消费行为特征挖掘相结合的贫困生精准认定新方法.首先,通过数据预处理,提取反映学生消费能力的8个属性;其次,通过肘部和二阶聚类算法实现了对学生消费能力的有效分类.最后,结合Apriori和决策树算法,挖掘不同学生的消费行为特征,实现了对贫困生的精准认定.实验结果表明,该模型以91.6％准确率划分出不同消费规律下学生的类别归属,为学校判定学生是否贫困及其贫困程度提供了一定的支持.

关键词：校园卡消费数据贫困生识别消费行为分析

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合L-α的YOLO-v4小目标检测算法

引用

哈尔滨理工大学学报 2023年第1期28卷 37-45页

作者：张宁于鸣任洪娥陶锐赵龙东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 黑龙江林业智能装备工程研究中心哈尔滨150040 呼伦贝尔学院内蒙古呼伦贝尔021008 黑龙江东方学院哈尔滨150066

当前基于深度学习的目标检测技术得到了迅速发展,但小目标检测仍然是一个有待改善的难题。相比于大目标,小目标检测任务存在分辨率低、特征易丢失等特点,很多通用的目标检测算法不能直接迁移到小目标检测。特征金字塔融合能有效结合深... 详细信息

当前基于深度学习的目标检测技术得到了迅速发展,但小目标检测仍然是一个有待改善的难题。相比于大目标,小目标检测任务存在分辨率低、特征易丢失等特点,很多通用的目标检测算法不能直接迁移到小目标检测。特征金字塔融合能有效结合深层和浅层的特征,增强对小目标的检测性能,然而现有模型大都忽略了相邻层间融合时的信息不平衡问题。针对此问题,提出将有效融合因子的思想融入YOLO-v4的PANet结构,添加融合因子L-α控制深层向浅层传递的信息量,从而有效提高信息融合效率,增强YOLO-v4对小目标的检测能力。实验表明,加入了L-α的YOLO-v4模型,在Tiny Person数据集上平均精度AP_(50)^(tiny)和AP_(50)^(small)分别提高了2.14%和1.85%,在MS COCO数据集上平均精度AP和AP_(S)分别提高了1.4%和2.7%,且检测结果优于其他小目标检测算法,证明此改进方法对小目标检测有效。

关键词：计算机视觉小目标检测特征金字塔融合因子特征融合

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

数据挖掘方法在大学通识课建设中的实践研究——以《计算机网络技术与应用》课程为例

引用

教育进展 2023年第3期13卷 1255-1262页

作者：王行建刘欣东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨

为了提升通识课教育的教学方法和改进通识课培养方式,本文以某高校《计算机网络技术与应用》课程为例,在大量教学数据的基础上,采用关联规则的数据挖掘方法,对课堂测试成绩、作业完成度、任务点完成度、期末成绩等内容进行了关联性挖掘... 详细信息

为了提升通识课教育的教学方法和改进通识课培养方式,本文以某高校《计算机网络技术与应用》课程为例,在大量教学数据的基础上,采用关联规则的数据挖掘方法,对课堂测试成绩、作业完成度、任务点完成度、期末成绩等内容进行了关联性挖掘分析,获得了五条关联规则,发现了新的教学规律,文章还利用决策树算法,考虑不同学科、不同课程基础、不同人才培养方案设定等条件下,进行课程成绩预测,从而为学业预警提供了有力的支撑。

关键词：关联规则决策树学业预警通识课

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于工程教育专业认证的通信原理课程教与学模式

引用

知识经济 2023年第13期641卷 141-143页

作者：董光辉王健田仲富宋春艳刘楠东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

围绕工程教育认证标准,从课程改革出发,提出专业课程教与学模式改进的具体做法。以通信原理课程为例,以学生为中心、成果为导向,研究课程教、学和考的改革措施,并通过持续改进,从学生课程目标达成情况着手,持续完善教与学,对深入落实工... 详细信息

围绕工程教育认证标准,从课程改革出发,提出专业课程教与学模式改进的具体做法。以通信原理课程为例,以学生为中心、成果为导向,研究课程教、学和考的改革措施,并通过持续改进,从学生课程目标达成情况着手,持续完善教与学,对深入落实工程教育认证理念提供有益的借鉴与参考。

关键词：教与学工程教育认证成果导向课程改革

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于Faster R-CNN的玉米病虫害识别算法研究

引用

林业机械与木工设备 2023年第3期51卷 58-61页

作者：袁霖洁谷志新高丹曾凡敏罗希东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

利用植保无人机来进行病虫害检测与农作物保护是目前常用的手段。由于Faster R-CNN目标检测算法是通过两阶段网络与区域建议网络共同实现的高精度物体检测功能,相较于其他目标检测模型,在针对高精度和小物体的问题时,其目标检测性能更突... 详细信息

利用植保无人机来进行病虫害检测与农作物保护是目前常用的手段。由于Faster R-CNN目标检测算法是通过两阶段网络与区域建议网络共同实现的高精度物体检测功能,相较于其他目标检测模型,在针对高精度和小物体的问题时,其目标检测性能更突出,具有更好的通用性,而且对于自建数据集,经过微调后即可达到较好效果。以植保无人机搭载视觉识别平台,同时建立基于Faster R-CNN目标检测算法的玉米叶病虫害图像检测模型,实现对植保无人机拍摄到的图片进行预处理和识别,利用该算法能够精准识别病虫害发生区域,并且识别出玉米叶片病虫害的具体种类。

关键词：植保无人机玉米病虫害识别系统 Faster R-CNN 视觉识别

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

结合ASPP与改进HRNet的多尺度图像语义分割方法研究

引用

液晶与显示 2021年第11期36卷 1497-1505页

作者：史健锋高志明王阿川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

针对经典语义分割算法中存在的模型庞大、训练困难以及多尺度目标分割等问题,基于空洞空间金字塔池化(ASPP)和高分辨率网络(HRNet)提出了一种高效的多尺度图像语义分割方法。首先利用深度可分离卷积结合1*1卷积的方式改进了HRNet的基础... 详细信息

针对经典语义分割算法中存在的模型庞大、训练困难以及多尺度目标分割等问题,基于空洞空间金字塔池化(ASPP)和高分辨率网络(HRNet)提出了一种高效的多尺度图像语义分割方法。首先利用深度可分离卷积结合1*1卷积的方式改进了HRNet的基础模块,减少了模型参数;其次通过在全部的卷积层之后、修正线性单元(relu)激活函数之前添加批归一化层(BN)改善DeadRelu问题;最后添加了使用混合扩张卷积框架重构的ASPP,使用并行的上采样通道融合二者的优势,获得空间精准的分割结果,提出了Re-ASPP-HRNet。在公开数据集PASCAL VOC2012和CityScapes上的实验表明,改进后的方法相比于原HRNet分别实现了0.8%、0.5%平均交并比的精度提升,且减少了1/2的参数数量以及1/3占用内存。进一步提升了网络的性能,实现了更加高效可靠、有普适性的多尺度语义分割算法。

关键词：语义分割深度学习神经网络高分辨率网络

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

融合ReFPN结构与混合注意力的小目标检测算法

引用

哈尔滨理工大学学报 2022年第2期27卷 85-91页

作者：赵一鸣王金聪任洪娥赵龙东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150040 黑龙江省林业智能装备工程研究中心哈尔滨150040

基于深度学习的小目标检测研究对于如小人脸识别、遥感图像检测等任务的优化与提升都具有极为重要的意义。但由于图像中的小目标所占像素较少,分辨率低,包含的特征信息不明显,现有方法对小目标的检测效果并不理想。针对此问题,提出一种... 详细信息

基于深度学习的小目标检测研究对于如小人脸识别、遥感图像检测等任务的优化与提升都具有极为重要的意义。但由于图像中的小目标所占像素较少,分辨率低,包含的特征信息不明显,现有方法对小目标的检测效果并不理想。针对此问题,提出一种基于反馈的特征融合网络ReFPN用于YOLOv4算法,两次利用骨干网络提取的原始特征层,加强小目标特征信息,对其进行更精确的位置回归。同时提出混合注意力机制Co-AM充分提取小目标的细节特征信息,抑制无效特征,进一步提高小目标的检测精度。实验结果表明,此文提出的方法使YOLOv4算法在MS COCO数据集上平均精度AP提高了1.9%,小目标平均精度AP_(S)提高了3.3%,检测效果优于现有小目标检测算法,证明了此文提出方法的有效性。

关键词：深度学习小目标检测特征融合注意力机制

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种基于STm32的物流车辆内部安全闭环监控系统

引用

黑龙江交通科技 2023年第6期46卷 134-136页

作者：魏子彬韦思佳彭涛王子琦东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学交通学院黑龙江哈尔滨150040

伴随着网络购物的盛行,物流已成为国民生活中不可或缺的部分。为保证物流货物的安全性,降低物流过程中的货物亏损率,使物流运输安全智能化、可调控,设计了一种物流车辆监控安全系统。该系统用于实现物流运输过程中环境参数的检测,并且... 详细信息

伴随着网络购物的盛行,物流已成为国民生活中不可或缺的部分。为保证物流货物的安全性,降低物流过程中的货物亏损率,使物流运输安全智能化、可调控,设计了一种物流车辆监控安全系统。该系统用于实现物流运输过程中环境参数的检测,并且能够实时将传输状态传送至远端,响应远端的控制,从而实现本地和现场的实时闭环控制。

关键词：交通安全交通信息工程及控制物联网物流车辆 STm32

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：