检索结果-内蒙古大学图书馆

森林工程 2022年第4期38卷 106-112页

作者：孟宇彤赵康军赵伟东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 临沭县工业和信息化产业发展中心山东临沂276700

森林雾天常导致采集的图像信息质量差,为得到更为清晰完整的森林去雾图像,从而为森林监测提供更好的数据支持和保障,该文利用自适应性算法初步确定森林雾气含量以及光线强度等环境状况,再用亮暗通道融合算法对全局大气光、透射率等大气... 详细信息

森林雾天常导致采集的图像信息质量差,为得到更为清晰完整的森林去雾图像,从而为森林监测提供更好的数据支持和保障,该文利用自适应性算法初步确定森林雾气含量以及光线强度等环境状况,再用亮暗通道融合算法对全局大气光、透射率等大气模型的重要参数值进行优化,最后针对亮暗通道先验算法造成的晕轮效应进行高斯曲率滤波处理。基于自适应图像增强的亮暗通道融合去雾算法能有效改善森林图像的质量,得到细节丰富、视觉效果清晰的森林去雾图像。实验分别从主观标准和客观标准对图像效果进行科学性评价,所得到的融合改进算法对森林图像优化有良好的效果。

关键词：森林图像优化自适应图像去雾亮暗通道融合高斯曲率滤波

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一种基于STm32的物流车辆内部安全闭环监控系统

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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

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基于计算机视觉的手部康复训练实验系统设计

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佳木斯大学学报（自然科学版） 2023年第3期41卷 141-144,177页

作者：颜煦桐夏宇东北林业大学奥林学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为降低康复训练设备的成本,促进手部康复训练技术融入家居生活,本文提出了一种基于视觉的手部康复训练实验系统设计方法。该系统由PC机与普通摄像头作为硬件支撑,根据人体肤色在YCrCb颜色空间中的分布特点,基于颜色筛选提取手部轮廓,采... 详细信息

为降低康复训练设备的成本,促进手部康复训练技术融入家居生活,本文提出了一种基于视觉的手部康复训练实验系统设计方法。该系统由PC机与普通摄像头作为硬件支撑,根据人体肤色在YCrCb颜色空间中的分布特点,基于颜色筛选提取手部轮廓,采用反向传播神经网络实现手部轮廓的识别。基于游戏机制,开发与手部康复训练相匹配的游戏系统,开展康复训练实验测试。结果表明,本系统手势识别准确率较高,实时性好,适用于居家手势康复训练,为学生在计算机视觉技术的知识理解与技术应用方面提供教学案例,能够满足手部康复训练的实验研究。

关键词：实验系统设计康复训练计算机视觉手势识别

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融合递归特征金字塔的病原微生物检测

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哈尔滨理工大学学报 2023年第5期28卷 91-102页

作者：黄志添谢怡宁赵晶何勇军哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院哈尔滨150080 东北林业大学机电工程学院哈尔滨150006 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150006

针对病原微生物的检测研究较少且目标尺寸相差较大、背景复杂问题,提出了一种融合递归特征金字塔的病原微生物多尺度检测方法。考虑到有些病原微生物的特征与正常细胞有一定的相似性,在YOLOv5特征提取阶段引入混合注意力模块CBAM,可以... 详细信息

针对病原微生物的检测研究较少且目标尺寸相差较大、背景复杂问题,提出了一种融合递归特征金字塔的病原微生物多尺度检测方法。考虑到有些病原微生物的特征与正常细胞有一定的相似性,在YOLOv5特征提取阶段引入混合注意力模块CBAM,可以增强病原微生物的显著度,降低了病原微生物的误诊率。由于尺寸较小的病原微生物在下采样过程会丢失重要特征,在特征融合阶段使用递归特征金字塔RFP和增加小目标的检测层,可以对小目标的特征进行二次提取,丰富语义信息,提高了小目标的检出率,并在二次特征提取模块中使用深度可分离卷积DSConv替换普通卷积Conv,降低了模型的参数量,提升了性能。实验表明,本文算法在病原微生物数据集上的mAP达到了74.9%,相比基线网络YOLOv5提升了4.9%,小目标滴虫的mAP也提高了6.2%。同时在PascalVOC2007、PascalVOC2012和CDetector公开数据集上比基线网络YOLOv5分别提升了1.9%、3.1%和8%。

关键词：病原微生物目标检测递归特征金字塔小目标多尺度检测

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基于BERT和双向RNN的中文林业知识图谱构建研究

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内蒙古大学学报（自然科学版） 2021年第2期52卷 176-184页

作者：岳琪李想东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为了融合碎片化林业文本数据,解决目前林业网络知识散乱、无序和关联性不强的问题,将深度学习与知识图谱相结合,提出一种基于改进BERT和双向RNN的模型用于林业实体识别和实体关系抽取。通过基于实体Mask的BERT词向量处理,自动提取出序... 详细信息

为了融合碎片化林业文本数据,解决目前林业网络知识散乱、无序和关联性不强的问题,将深度学习与知识图谱相结合,提出一种基于改进BERT和双向RNN的模型用于林业实体识别和实体关系抽取。通过基于实体Mask的BERT词向量处理,自动提取出序列中与研究领域相关的词级和语义特征,将词向量输入命名实体识别模型和实体关系提取模型训练。在通用数据集上,实体关系抽取BERT-BiGRU-Attention模型效果更优,F1值提升1%,准确率在90%以上;实体识别BERT-BiLSTM-CRF模型各项指标比传统模型提高2%。在林业数据集上,模型准确率达到80%以上。表明基于BERT和双向RNN模型构建中文林业知识图谱是可行的。在此模型的基础上搭建中文林业知识图谱智能系统,可以优化林业信息管理方法,促进林业发展。

关键词：深度学习 BERT 命名实体识别实体关系抽取

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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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融合ReFPN结构与混合注意力的小目标检测算法

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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

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基于无人机多光谱影像的柑橘树冠分割方法研究

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林业工程学报 2021年第5期6卷 147-153页

作者：韩蕊慕涛阳赵伟李丹东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

树冠是树木的重要组成部分,利用无人机分辨率高、成本低、操作简单等优势,研究无人机影像上分割单木树冠的方法,实现操作流程一体化。以四川省成都市蒲江县柑橘种植基地为研究区域,飞行无人机获取多光谱影像,提出一种利用卷积神经网络... 详细信息

树冠是树木的重要组成部分,利用无人机分辨率高、成本低、操作简单等优势,研究无人机影像上分割单木树冠的方法,实现操作流程一体化。以四川省成都市蒲江县柑橘种植基地为研究区域,飞行无人机获取多光谱影像,提出一种利用卷积神经网络对柑橘树冠分割的有效方法,该方法基于VGG16和U-Net,前者检测图片中是否包含柑橘树,选取柑橘最佳的光谱特征,后者实现对柑橘树冠的分割。首先,对原始数据进行灰度化、畸变差校正、正射拼接等一系列预处理,将正射影像裁剪至适中的尺寸后输入到VGG16卷积神经网络中对图片进行分类,过滤出主体为房屋、道路、湖泊的图片;在VGG16模型分类的基础上,选定分类准确率最高的波段,用该波段影像对柑橘树冠进行分割,使用U-Net卷积神经网络模型对分类为柑橘地的图片进行树冠分割与株树统计,提取样地内树冠区域和单木位置。在波段选择中,近红外波段对柑橘地和非柑橘地的分类准确率最高,为95.34%,优于RGB彩色图片和其他波段的数据,而其他波段的准确率分别为:RGB彩色图片88.37%,红色波段62.79%,绿色波段69.76%,蓝色波段65.11%,红边波段74.42%;在树冠区域提取中,使用U-Net卷积神经网络对近红外波段影像进行树冠分割,在测试集上的总体精度可以达到93.63%,错判误差为7.99%,漏判误差为4.52%,准确率为91.99%,Kappa系数为0.88。研究结果表明,结合深度学习可以快速准确地获取单木树冠范围,在保证调查精度的基础上提高调查效率。

关键词：深度学习无人机影像多光谱树冠柑橘

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面向混合乐器音乐分析的稀疏特征提取方法

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计算机工程与应用 2021年第14期57卷 181-186页

作者：岳琪徐忠亮郭继峰东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

为了解决混合乐器音乐数据的成分识别与解析研究中,现有方法过度依赖数据标签,且往往基于单纯频域或物理特征,与乐器固有性质关联不明显、对复杂成分的敏感度不足的问题,提出了一种基于稀疏分解和多种乐器成分字典的稀疏特征提取方法,... 详细信息

为了解决混合乐器音乐数据的成分识别与解析研究中,现有方法过度依赖数据标签,且往往基于单纯频域或物理特征,与乐器固有性质关联不明显、对复杂成分的敏感度不足的问题,提出了一种基于稀疏分解和多种乐器成分字典的稀疏特征提取方法,通过对稀疏系数向量进行深入分析,得到可以独立使用,具有高可解释性的稀疏音乐特征。实验结果证明,这种特征能够直观地反映乐器成分组成与音乐情绪的变化,在混合乐器成分分析和其他各类时变信号分析领域具有显著的应用价值。

关键词：特征提取稀疏分解稀疏特征混合乐器识别音乐时域分析

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融合多维特征的稻米外观品质检测技术

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哈尔滨理工大学学报 2021年第5期26卷 76-82页

作者：邢键罗佳顺东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

图像处理技术用于稻米外观品质的检测具有效率高的优点,但其易受弱光照强度的影响。为了提高图像质量,提出了一种新的数据融合处理算法,实现了大米样品和背景的分割,最大限度地消除了噪声,提高了后续检测函数的精度。实现了一套碎米、... 详细信息

图像处理技术用于稻米外观品质的检测具有效率高的优点,但其易受弱光照强度的影响。为了提高图像质量,提出了一种新的数据融合处理算法,实现了大米样品和背景的分割,最大限度地消除了噪声,提高了后续检测函数的精度。实现了一套碎米、裂纹、垩白度和加工精度的计算机自动识别功能。本实验选取6种大米作为试验样品,随机抽取10粒大米作为一组,每次试验选取4组样品。经过多次试验,结果表明,该系统对随机稻谷样品的碎米率检测准确率为97.01%、稻种检测准确率为97.60%、裂纹检测准确率为98.22%,优于传统人工检测方法。该系统为进一步完善稻米品质自动检测技术提供了技术依据。

关键词：图像处理大米外观自动检测数据融合

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