检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学 2024年

作者：吴晨旭张冬妍张榄翔陈诺毛思雨东北林业大学计算机与控制工程学院

【目的】针对林间环境复杂、小目标松果纹理特征不明显，导致检测精度不足和检测实时性差的问题，提出一种基于Real-Time Detection Transformer（RT-DETR）的林间松果检测方法。为提升检测性能，针对RT-DETR模型进行了优化。【方法】... 详细信息

【目的】针对林间环境复杂、小目标松果纹理特征不明显，导致检测精度不足和检测实时性差的问题，提出一种基于Real-Time Detection Transformer（RT-DETR）的林间松果检测方法。为提升检测性能，针对RT-DETR模型进行了优化。【方法】首先，为了提升检测精度，将原主干网络替换为Re-parameterized Vision Transformer（RepViT），以增强特征提取能力。其次，引入High-Low Frequency Feature Interactions（HiLo）高低频分离机制，提高了细节纹理的捕捉能力。最后，将Re-parameterized Cross Stage Partial Bottleneck with 3 convolutions（RepC3）模块优化为Decoupled Replicated Bottleneck Cross Stage Partial with 3 convolutions（DRBC3），通过融合大核卷积与扩张卷积，显著扩大了感受野。与此同时，RepViT和DRBC3均采用了结构重参数设计，使得推理时模型结构得以简化，从而提升了检测效率。【结果】经过这些优化，针对中国黑龙江省佳木斯大来林场收集的松果图像数据集的测试结果表明，模型在各项指标上达到了最佳平衡，其中AP50达到93.37%，精度和召回率分别为93.30%和92.65%。在AP50提升了5个百分点的同时，GFLOPs降低了51%，参数量减少了41%，实时帧率FPS从74.3显著提升至95.5，提升幅度达到了28%。【结论】这一优化方法显著提高了林间松果检测的精度、实时性和效率，为实际应用中的自动化松果采集任务提供了有效的解决方案。

关键词： RT-DETR 松果检测 RepViT HiLo高低频分离机制 DRBC3

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基于BOVW和SVM的城市土地类型遥感变化监测研究

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南京林业大学学报(自然科学版) 2023年第3期47卷 37-44页

作者：黄靖舒高心丹景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院林学院

【目的】研究城市土地类型的变化，分析城市进化过程对环境气候、城市发展以及政府决策产生的影响。【方法】以15～30 m分辨率的NWPU-RESISC45标准数据集和哈尔滨城区Landsat 8遥感影像为实验数据，制作了包含城市建筑及道路、水体、植... 详细信息

【目的】研究城市土地类型的变化，分析城市进化过程对环境气候、城市发展以及政府决策产生的影响。【方法】以15～30 m分辨率的NWPU-RESISC45标准数据集和哈尔滨城区Landsat 8遥感影像为实验数据，制作了包含城市建筑及道路、水体、植被、裸地4种土地类型的遥感影像数据集。在实验数据中加入纹理信息，提取SIFT(scale-invariant feature transform, SIFT)特征点。通过K-means聚类算法获取包含大量语义信息的视觉词典，从而构造视觉词袋模型(bag of visual words, BOVW)。然后将BOVW提取的特征点与支持向量机(support vector machine, SVM)分类器结合，对制作的数据集进行分类。最后，利用2013年、2019年同一季节Landsat 8影像，以哈尔滨市松北区为例计算各土地类型的位置及面积变化信息。【结果】基于BOVW和SVM的分类结果与5种单一分类模型和3种“特征提取+分类器”模型对比，发现使用尺寸为550个词汇的视觉词典时，本研究模型的分类与变化监测精确度分别为79.40%、79.29%。结合哈尔滨城市具体数据的监测结果表明，在2013—2019年间，哈尔滨市松北区城市建筑及道路与植被类型的覆盖面积减少明显，水体与裸地类型的覆盖面积增加，这一变化情况符合近年来哈尔滨市政府陆续推出的环境保护五年规划，以及其总体规划中合理控制城市规模的相关政策要求。【结论】对于时间跨度长、分辨率不高的Landsat遥感影像，BOVW和SVM的变化监测模型在土地类型变化监测方面效果良好，在一定程度上可提高分类与变化监测的精度，为土地类型变化监测提供借鉴。

关键词：土地类型监测视觉词袋模型(BOVW) 支持向量机(SVM) 城市变化监测分类后比较法哈尔滨市

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改进蚁群算法的森林防火移动机器人路径规划

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森林工程 2024年第1期40卷 152-159页

作者：杨松洪涛朱良宽东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

为解决森林防火移动机器人在森林地形条件的最优路径规划问题,提出一种基于拓展邻域的改进蚁群算法。首先引入定向邻域拓展策略,并将搜索邻域从8个拓展至10个拓展,以求扩大搜索效率与范围;然后综合考虑影响移动机器人的多种因素,利用路... 详细信息

为解决森林防火移动机器人在森林地形条件的最优路径规划问题,提出一种基于拓展邻域的改进蚁群算法。首先引入定向邻域拓展策略,并将搜索邻域从8个拓展至10个拓展,以求扩大搜索效率与范围;然后综合考虑影响移动机器人的多种因素,利用路径长度和能耗改进启发函数;接着通过位置信息改进初始信息素;最后结合最大-最小蚂蚁系统(MMAS)和精英蚂蚁等算法模型的优点,改进信息素更新规则。结果表明,所提出的改进蚁群算法与传统蚁群算法、基于多启发因素的改进蚁群算法相比,路径长度分别缩短7.66%、6.53%,能耗指标分别下降62.2%、49.3%,综合指标分别下降32.6%、23.1%。研究显示所提出的改进蚁群算法具有更强的全局搜索能力和较好的应用价值。

关键词：拓展邻域路径规划蚁群算法移动机器人森林防火

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基于YOLOv7-Tiny算法的无人机实时跟踪野生动物方法

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野生动物学报 2024年第2期45卷 251-261页

作者：阎婧宇谢永华东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

借助无人机边缘计算技术监测野生动物的运动状态和种群发展变化已成为科研工作者广泛使用的技术手段。传统跟踪算法算力高,机载边缘设备硬件资源算力不足,在户外复杂的自然环境下难以实现实时跟踪。为解决野外环境中无人机跟踪野生动物... 详细信息

借助无人机边缘计算技术监测野生动物的运动状态和种群发展变化已成为科研工作者广泛使用的技术手段。传统跟踪算法算力高,机载边缘设备硬件资源算力不足,在户外复杂的自然环境下难以实现实时跟踪。为解决野外环境中无人机跟踪野生动物时遇到树木遮挡和背景干扰导致无法准确实时跟踪的问题,选取东北地区东北虎(Panthera tigris altaica)、狍(Capreolus pygargus mantschuricus)和驯鹿(Rangifer tarandus phylarchus)为研究对象,以YOLOv7-Tiny+Bot-SORT作为检测跟踪的基础框架,提出了一种轻量化的无人机跟踪算法。首先,采用FasterNet网络减少模型冗余计算,增强特征图中目标区域关注度;其次,采用高效通道注意力机制实现局部跨通道交流,降低复杂环境对检测网络的影响,提升网络检测能力;最后,为降低计算成本,替换重识别网络,提高无人机跟踪速度。结果显示:提出的实时跟踪方法准确度(MOTA)和精确度(MOTP)分别达到79.93%和73.48%,跟踪速度从3.4帧/s提升到43.4帧/s。研究表明,提出的算法不仅在提升跟踪精度和速度方面表现出色,而且更适用于算力有限的边缘设备,为保护野生动物的多样性和群体行为研究提供了强大的技术支持。

关键词：多目标跟踪 YOLOv7-Tiny算法野生动物无人机轻量化

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双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法

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计算机科学与探索 2025年第1期19卷 187-195页

作者：吴梦可高心丹东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150000

遥感影像具有多尺度对象、复杂背景、不均衡类别等特点。基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法难以捕捉到影像的全局特征,导致分割效果不佳。针对以上问题,利用Swin Transformer的全局特征提取能力,提出了双编码端高分辨率遥感影像语义... 详细信息

遥感影像具有多尺度对象、复杂背景、不均衡类别等特点。基于卷积神经网络(CNN)的语义分割算法难以捕捉到影像的全局特征,导致分割效果不佳。针对以上问题,利用Swin Transformer的全局特征提取能力,提出了双编码端高分辨率遥感影像语义分割算法DEGFNet。设计特征融合模块(FFB)将Swin Transformer捕获的全局特征引入编码端,应对多尺度对象带来的挑战。在Swin Transformer中设计空间交互模块(SIB),降低复杂背景样本带来的负面影响;在解码端引入全局-局部注意力模块(GLTB)和特征细化模块(FRB),来更好地利用编码端提取的信息,提高语义分割的精确性;采用交叉熵损失和Dice Loss组成的混合损失函数训练模型,减轻样本类别不均衡带来的消极影响。在Vaihingen数据集上,宏观平均F1值(mF1)、平均交并比(mIoU)和整体准确率(OA)指标分别达到91.9%、84.8%和92.4%;在LoveDA数据集上,mIoU指标达到55.0%,均展现出了更好的语义分割效果和良好的泛化性。

关键词：高分辨率遥感影像语义分割卷积神经网络 Swin Transformer

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多尺度卷积神经网络融合Transformer的竹材缺陷识别方法

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林业工程学报 2024年第5期9卷 126-133页

作者：杨松张锐朱良宽东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

在竹材缺陷识别的研究中,竹片形状、缺陷部位颜色深浅及裂纹大小差异都是制约模型识别准确率的关键。针对上述问题,提出一种适用于中小数据集的多尺度卷积神经网络融合Transformer的竹材缺陷识别方法,以更好地提高竹材缺陷识别的准确率... 详细信息

在竹材缺陷识别的研究中,竹片形状、缺陷部位颜色深浅及裂纹大小差异都是制约模型识别准确率的关键。针对上述问题,提出一种适用于中小数据集的多尺度卷积神经网络融合Transformer的竹材缺陷识别方法,以更好地提高竹材缺陷识别的准确率。该方法在卷积神经网络的主干上进行改进,从获取不同尺度语义信息的角度出发,首先利用卷积神经网络在不同尺度的特征图上捕捉图像局部语义信息,然后将不同尺度的语义特征映射为特征符号,同时引入Sinkhorn分词器对不同阶段的卷积神经网络特征符号化以减少特征冗余,再通过Transformer对特征符号之间的关系进行建模以学习图像全局语义信息。试验结果表明,与VGG16、ResNet50、DenseNet121、ViT这4种深度学习模型相比,基于多尺度卷积神经网络融合Transformer的方法能够更高效地提高竹材缺陷识别模型的性能,在竹材缺陷图像数据集上的平均识别准确率达到了99.13%。该方法识别速度更快、精度更高,且具有良好的鲁棒性,为竹材缺陷的实时自动识别提供了新思路,同时也验证了所提出方法的有效性。

关键词：竹材缺陷识别多尺度卷积神经网络 Transformer Sinkhorn分词器

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基于激光点云数据的单木骨架三维重构

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森林工程 2024年第1期40卷 128-134页

作者：赵永辉刘雪妍吕勇万晓玉窦胡元刘淑玉东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

针对树木三维重构过程中面临的处理速度慢、重构精度低等问题,提出一种采用激光点云数据的单木骨架三维重构方法。首先,根据点云数据类型确定组合滤波方式,以去除离群点和地面点;其次,采用一种基于内部形态描述子(ISS)和相干点漂移算法(... 详细信息

针对树木三维重构过程中面临的处理速度慢、重构精度低等问题,提出一种采用激光点云数据的单木骨架三维重构方法。首先,根据点云数据类型确定组合滤波方式,以去除离群点和地面点;其次,采用一种基于内部形态描述子(ISS)和相干点漂移算法(CPD)的混合配准算法(Intrinsic Shape-Coherent Point Drift,IS-CPD),以获取单棵树木的完整点云数据;最后,采用Laplace收缩点集和拓扑细化相结合的方法提取骨架,并通过柱体构建枝干模型,实现骨架三维重构。试验结果表明,相比传统CPD算法,研究设计的配准方案精度和执行速度分别提高50%和95.8%,最终重构误差不超过2.48%。研究结果证明可有效地重构单棵树木的三维骨架,效果接近树木原型,为构建林木数字孪生环境和林业资源管理提供参考。

关键词：激光雷达树木点云关键点提取树木骨架几何模型

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基于扩散模型的二阶段细化图像修复模型

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电子测量技术 2025年

作者：张绪胡峻峰东北林业大学计算机与控制工程学院

近年来，图像生成领域的技术取得了显著进展，但图像修复任务中修复区域与未修改区域之间的一致性仍是一个普遍存在的挑战。本文旨在提出一种基于扩散模型的两阶段图像修复模型（Diff-2sIR），以提升修复区域与未修复区域的一致性，进... 详细信息

近年来，图像生成领域的技术取得了显著进展，但图像修复任务中修复区域与未修改区域之间的一致性仍是一个普遍存在的挑战。本文旨在提出一种基于扩散模型的两阶段图像修复模型（Diff-2sIR），以提升修复区域与未修复区域的一致性，进一步提高图像修复质量。本文以扩散模型理论为基础，设计了一种两阶段修复框架。通过改进U-Net架构和扩散模型采样算法，对初步修复结果进行二次细化修复，缓解了修复区域与未修复区域之间的不一致性问题。在CelebA-HQ数据集的人脸修复任务中，Diff-2sIR模型取得了最优FID分数（2.92），显著提升了修复质量。实验结果表明，该模型在指导模块修复结果的基础上进一步细化修复效果，展现了卓越的性能。本文提出的Diff-2sIR模型有效解决了修复区域与未修复区域之间的不一致性问题，为图像修复任务提供了一种新的解决方案，具有重要的理论意义和应用价值。

关键词：图像修复图像生成扩散模型二阶段模型

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基于NSGA-II的放大电路分立元件自动参数优化方法

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森林工程 2025年

作者：张佳薇林舒杨莫冲顾伟宏冷欣余佩龙马勤波黄建平东北林业大学计算机与控制工程学院

放大电路是林业智能装备的重要组成部分，其性能直接影响林业监测中微弱信号的监测精度。高性能分立放大电路结构复杂，传统人工选取模拟电路中分立元件参数方法效率低下，难以满足林火监测、木材探伤等领域的低噪声、高稳定性等要求。... 详细信息

放大电路是林业智能装备的重要组成部分，其性能直接影响林业监测中微弱信号的监测精度。高性能分立放大电路结构复杂，传统人工选取模拟电路中分立元件参数方法效率低下，难以满足林火监测、木材探伤等领域的低噪声、高稳定性等要求。为此，本文提出一种基于NSGA-II算法的电路分立元件自动参数优化方法。首先，建立放大电路的参数优化模型并根据需求提出设计指标，其次使用NSGA-II对电路参数进行求解，最后对优化结果进行验证，通过仿真测试与电路板实物测试将NSGA-II与人工方法、粒子群算法、涡流搜索算法、遗传算法进行对比。实验结果表明，本文提出的NSGA-II电路参数优化方法在电路性能上显著优于人工方法，相较于经典单目标优化方面在收敛速度与优化稳定性也更具优势，为林业传感器的高精度放大电路设计提供了高效方案，并在未来可以拓展至林业装备其他电路的设计优化。

关键词：放大电路参数优化电路优化设计 NSGA-II算法传感器

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基于Raft改进的拜占庭容错共识机制

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广西师范大学学报(自然科学版) 2025年

作者：李莉姜淼东北林业大学计算机与控制工程学院

随着区块链技术在金融、医疗等行业的深入应用，其面临的挑战也日益凸显。其中，最为关键的便是共识机制的优化与发展。目前，联盟链主要采用的PBFT和Raft 这两种共识协议均存在一定局限性。PBFT共识机制通信量会随着区块链网络中节点... 详细信息

随着区块链技术在金融、医疗等行业的深入应用，其面临的挑战也日益凸显。其中，最为关键的便是共识机制的优化与发展。目前，联盟链主要采用的PBFT和Raft 这两种共识协议均存在一定局限性。PBFT共识机制通信量会随着区块链网络中节点数量的增加而呈指数级别上升，导致效率降低，而Raft共识机制虽然在效率上有所优化，但其抗拜占庭攻击的能力弱。针对上述问题，提出了一种基于Raft的抗拜占庭攻击的共识机制MRBFT。首先，在Raft选举过程中引入信誉值机制，通过选举信誉值较高的节点，来提升当选节点可靠性，在选举Leader的同时，选举出总节点数量一定比例的Monitor节点，共识过程中拜占庭攻击的监督，采用监督节点相互监督，避免单监督节点作恶的情况。其次，在共识过程中，由Monitor节点对其余节点的行为进行监督，来提升算法抗拜占庭攻击的能力，同时对节点的信誉值进行更新，保证每轮选举都能选出最值得信赖的节点，提升算法的安全性。实验结果表明，在与PBFT抗拜占庭攻击相同的情况下，随着节点数量的增加，MRBFT通信量更低，通信开销为PBFT的44%，吞吐量为PBFT的1.5倍，对比同类算法，在安全性近似的场景下，吞吐量和共识时延上都具有较为明显的优化效果。

关键词：区块链共识机制拜占庭攻击监督策略信誉值机制

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