检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学 2019年第5期55卷 180-187页

作者：李丹张俊杰赵梦溪东北林业大学信息与计算机工程学院

【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分... 详细信息

【目的】研究高精度小型无人机获取林分调查因子方法,将林分调查因子在低空无人机影像上识别并提取出来,获取树高、冠径等测树因子,建立林分因子测量方法,实现经济、高效、快捷、精准的森林资源调查和监测,及时掌握森林资源及相关林分因子的时空变化特征。【方法】以东北林业大学城市林业示范基地樟子松人工林为研究对象,以多旋翼无人机影像为数据源,基于FCM聚类算法和分水岭分割算法以及形态学运算、阈值分割、图像平滑、灰度化、二值化等一系列数字图像处理技术,提取樟子松人工林林分因子。FCM聚类算法和阈值分割法用于提取树梢标记图像,分水岭分割算法对树梢标记图像进行迭代处理从而获得单木树冠分割图像,根据单木树冠分割结果提取单木特征进而计算各林分因子值。【结果】在林地提取中,根据影像的颜色特征绿度分割成功地将林地部分与非林地部分分离开来,确定单木树冠分割范围。在单木树冠分割中,阈值分割法和FCM聚类算法均可有效将树梢标记从林地图像中提取出来;将基于标记的分水岭分割算法用于单木树冠分割取得较好效果,大多数单木树冠被单独分割出来,但某些区域仍然存在一定的欠分割或过分割问题。在林分因子提取中,提取的林分因子包括林分郁闭度、林地面积、立木株数和平均冠幅,其中林分郁闭度的测量精度为96.67%,林地面积的测量精度为81.23%,立木株数和平均冠幅的测量精度与单木树冠分割中的树梢提取方法(阈值分割法和FCM聚类算法)及分水岭分割中的2个参数(形态学腐蚀的结构元素大小和中值滤波的窗口大小)有关。针对2种树梢提取方法,分别进行参数组合试验,结果显示2种树梢提取方法使用适当参数组合所得各林分因子测量精度均在80%以上,平均测量精度均在90%以上,其中阈值分割法的最高平均测量精度为94.49%,FCM聚类算法的最高平均测量精度为93.17%。【结论】利用无人机拍摄的人工林影像进行森林资源调查,将先进的计算机科学技术和无人机技术应用到林业领域中,可有效提高森林资源调查的效率和精度。本研究提出的林分因子提取方法适用于高郁闭度林分,测量精度满足实际需求。

关键词： FCM聚类算法分水岭分割算法形态学运算无人机影像森林资源调查

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基于YOLOv8算法改进模型检测梢斑螟虫蛀树木

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森林工程 2025年第1期41卷 126-137页

作者：周宏威纪皓文吴羿轩赵鹏东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040 黑龙江省林业和草原调查规划设计院哈尔滨150008

梢斑螟是一种严重危害针叶树种的害虫,严重影响针叶树的健康和生长。梢斑螟虫的幼虫以针叶树的叶片为食物,在针叶树木中建立巢穴,逐渐摧毁叶片组织,导致叶片变黄、褪绿,最终树木枯萎。此外,幼虫也可能侵蚀树木的树皮,导致树皮剥落和树... 详细信息

梢斑螟是一种严重危害针叶树种的害虫,严重影响针叶树的健康和生长。梢斑螟虫的幼虫以针叶树的叶片为食物,在针叶树木中建立巢穴,逐渐摧毁叶片组织,导致叶片变黄、褪绿,最终树木枯萎。此外,幼虫也可能侵蚀树木的树皮,导致树皮剥落和树干暴露,使树木易受其他害虫、病菌和自然元素的侵害,增加树木的脆弱性,降低其生存能力。为辅助地面治疗被梢斑螟虫蛀树木,采用YOLOv8s目标检测算法,实现对梢斑螟虫蛀树木的检测与识别。通过采用C2f-GAM和动态检测头建立模型(YOLOv8-DM),来提高YOLOv8s对于梢斑螟虫蛀树木的检测能力。试验结果表明,YOLOv8-DM能够有效地识别梢斑螟虫蛀树木,其平均精准度达到84.8%。与其他目标检测算法相比,YOLOv8-DM有更高的平均精准度。

关键词：梢斑螟 YOLOv8s 识别检测准确率不同场景 C2f-GAM DyHead

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基于Spark的并行反向k最近邻查询

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计算机工程与设计 2022年第12期43卷 3340-3347页

作者：杨泽雪张毅李陆刘伟东蒋超东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 黑龙江省政务大数据中心合作交流与创新发展处黑龙江哈尔滨150028 黑龙江工程学院计算机科学与技术系黑龙江哈尔滨150050

为提高海量空间大数据的反向k最近邻查询效率,采用当前流行的大数据处理框架Spark,对并行反向k最近邻查询进行研究。基于Spark框架构建并行索引结构,利用Voronoi图处理反向k最近邻查询的良好性能,构建基于网格和Voronoi图的双层索引结构... 详细信息

为提高海量空间大数据的反向k最近邻查询效率,采用当前流行的大数据处理框架Spark,对并行反向k最近邻查询进行研究。基于Spark框架构建并行索引结构,利用Voronoi图处理反向k最近邻查询的良好性能,构建基于网格和Voronoi图的双层索引结构;利用双层索引结构,给出高效的并行反向k最近邻查询的过滤精炼处理算法SV_RkNN,给出相关定理及证明。真实数据实验结果表明,所提SV_RkNN算法具有较高的查询效率。

关键词：空间数据库空间大数据并行查询反向k最近邻查询 Voronoi图空间索引网格

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温室巡航机器人APP

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林业机械与木工设备 2021年第5期49卷 40-46页

作者：李荧谷志新高安妮李宇昂赵继丛刘东旭东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

设计并开发了一款基于无线WIFI视频采集模块为核心的智能巡航机器人,以Arduino开源硬件、18b20温度传感器模块、LN298电机驱动为基础模块,利用手机APP控制大棚监测系统。该系统实现了温度监测、通风视频监控等功能,打破了传统农业大棚... 详细信息

设计并开发了一款基于无线WIFI视频采集模块为核心的智能巡航机器人,以Arduino开源硬件、18b20温度传感器模块、LN298电机驱动为基础模块,利用手机APP控制大棚监测系统。该系统实现了温度监测、通风视频监控等功能,打破了传统农业大棚的管理模式,通过对环境的准确控制可以提高农作物的产量,解放劳动力,同时也避免了繁琐的布线的问题,真正实现了智能化管理。系统的主要特点是易操作、易开发、稳定性好、成本低,可进行普及与推广。

关键词：巡航机器人APP 线性回归 Android 监控

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基于图像超分辨率的遥感图像树冠目标检测

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黄冈职业技术学院学报 2021年第3期23卷 85-93页

作者：陈振赵亚凤张志超东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对目前遥感图像质量较差导致对其中物体检测效果低下的问题,本文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的图像超分辨率方法来提升遥感图像整体质量,并对现有常用目标检测算法YOLO进行研究。针对遥感图像中树冠不容易检测的特点,将超分辨率... 详细信息

针对目前遥感图像质量较差导致对其中物体检测效果低下的问题,本文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的图像超分辨率方法来提升遥感图像整体质量,并对现有常用目标检测算法YOLO进行研究。针对遥感图像中树冠不容易检测的特点,将超分辨率运用于检测遥感图像中的树冠,对特定区域内树冠数量及定位进行统计。实验结果表明超分辨率方法对目标检测起到积极作用,检测精度提升约为8%,有利于对特定地区树木种植数量的统计工作。

关键词：生成式对抗网络超分辨率目标检测树冠遥感图像

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融合多层特征SENet和多尺度宽残差的高光谱图像地物分类

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实验室研究与探索 2020年第7期39卷 28-34,44页

作者：于慧伶霍镜宇张怡卓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

提出了一种融合多层特征SENet和多尺度宽残差的高光谱图像地物分类的方法。实验选取Indian Pines和Pavia University为研究对象,结果表明,SE-Inception-Resnet-MSWideResnet(SEIR-MSWR)网络结构的总体分类精度为99.33%、99.52%,Kappa系数为0.98时,分类效果最优,相较于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)、K最近邻法(K-NearestNeighbor,KNN),宽残差网络(Wide Resnet Network,WRN)以及InceptionV2-Resnet,总体分类精度分别提高了20.86%、20.09%、5.48%、3.39%、23.1%、16.89%、6.66%、2.58%,Kappa系数分别提高了0.18、0.17、0.06、0.04、0.22、0.17、0.07、0.03,均表现出良好的性能。该方法更好地提取了高光谱图像的本质特征,进而提高了高光谱图像地物的分类精度。

关键词：高光谱图像分类地物分类主成分分析法多层特征SENet 多尺度宽残差加权平均

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嵌入式自然空气负离子与PM2.5作用特性实验装置

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洛阳理工学院学报（自然科学版） 2021年第2期31卷 35-41,48页

作者：赵号郭继峰张龙镇杨春梅东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对传统研究过程中用物理或化学方法获得负氧离子不能保证作用效果独立性的问题,研制出一种创新性利用自然生态环境中的空气负离子与PM2.5污染物样品进行混合作用的观察监测装置。实验装置主体是运用三维结构设计及优化的密闭反应空间... 详细信息

针对传统研究过程中用物理或化学方法获得负氧离子不能保证作用效果独立性的问题,研制出一种创新性利用自然生态环境中的空气负离子与PM2.5污染物样品进行混合作用的观察监测装置。实验装置主体是运用三维结构设计及优化的密闭反应空间,运用多传感器技术监测获取密闭空间内空气负离子与PM2.5样品反应与作用的实时状态参数,采用嵌入式技术以及软件开发技术实现实验装置机构的控制,传感器数据的处理、存储、显示以及分析。选取2019年8月份某天东北林业大学城市示范林业基地(实验林场)栎松林作为空气负离子浓度的测试环境,测试结果与COM-3200PRO-II负离子监测仪测定结果对比,数据误差为±5%。开发的实验装置可用于森林、海滨等自然发生以及实验室人工发生方式产生的负离子空气与PM2.5样品发生反应现象的观察监测,为负离子作用PM2.5机理研究提供理想的实验环境和技术手段。

关键词：空气负离子 PM2.5 优化设计嵌入式技术实验装置

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基于胶囊网络和高斯自注意力的用户评论情感分析

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现代电子技术 2021年第7期44卷 95-100页

作者：纪明宇赵雪峰贾国庆李勃毅东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对传统卷积神经网络和循环神经网络在文本情感分析领域对文本特征提取存在的语义丢失、无法识别文本关键词等问题进行改进,提出一种结合高斯自注意力机制的双通道文本特征提取模型。首先,该模型利用改进的胶囊网络和词性词向量提取更... 详细信息

针对传统卷积神经网络和循环神经网络在文本情感分析领域对文本特征提取存在的语义丢失、无法识别文本关键词等问题进行改进,提出一种结合高斯自注意力机制的双通道文本特征提取模型。首先,该模型利用改进的胶囊网络和词性词向量提取更深层次的文本特征;然后,使用双向长短期记忆网络提取双向的语义依赖;最后,加入高斯自注意力层得到输入信息对分类结果的注意力分布。模型在两个标准数据集上进行验证,与传统的用户评论情感分析模型相比,在准确率和F1值上均取得了明显的提升。

关键词：情感分析高斯自注意力机制文本特征提取胶囊网络双通道模型实验分析

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新型二自由度关节设计及其多电机消隙控制

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机械设计与研究 2021年第4期37卷 30-37页

作者：徐妍房立金刘勋刘亚秋东北大学机械工程及自动化学院沈阳110819 东北大学机器人科学与工程学院沈阳110169 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

提出一种基于三电机驱动的新型二自由度机器人关节。基于双电机消隙原理,提出一种二自由度关节多电机消隙机制,并针对消隙后的其他非线性因素的扰动影响设计了基于线性自抗扰算法的速度控制器。样机实验结果证明了关节结构的合理性,表... 详细信息

提出一种基于三电机驱动的新型二自由度机器人关节。基于双电机消隙原理,提出一种二自由度关节多电机消隙机制,并针对消隙后的其他非线性因素的扰动影响设计了基于线性自抗扰算法的速度控制器。样机实验结果证明了关节结构的合理性,表明本文算法可为位置外环提供稳定性和鲁棒性较强的速度内环,可提高二自由度关节的位置精度。

关键词：二自由度关节多电机系统消隙控制线性自抗扰控制速度环

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基于深度学习测量X线片髋关节外侧中心边缘角和Sharp角评估髋关节发育不良

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中国医学影像技术 2022年第11期38卷 1710-1714页

作者：林奕军杨光耀蒋耀先常晓丹大连大学附属中山医院放射科辽宁大连116001 齐齐哈尔市第一医院CT诊断室黑龙江齐齐哈尔161000 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 重庆医科大学附属儿童医院放射科重庆400014

目的探讨基于深度学习测量X线片髋关节外侧中心边缘(LCE)角和Sharp角评估髋关节发育不良的价值。方法回顾性收集384例成人双髋关节正位数字化X线片。由2名影像科医师标注髋臼关键点和股骨轮廓用于模型训练,经十折交叉验证得到预测结果... 详细信息

目的探讨基于深度学习测量X线片髋关节外侧中心边缘(LCE)角和Sharp角评估髋关节发育不良的价值。方法回顾性收集384例成人双髋关节正位数字化X线片。由2名影像科医师标注髋臼关键点和股骨轮廓用于模型训练,经十折交叉验证得到预测结果;以设定程序自动测量双侧髋关节LCE角和Sharp角,由上述医师于X线片中手动测量LCE角和Sharp角并诊断髋关节发育不良及交界性发育不良。对比手动测量与自动测量LCE角、Sharp角结果的差异;观察手动测量与自动测量的相关性;以组内相关系数(ICC)评估测量结果的一致性;采用受试者工作特征(ROC)曲线评估自动测量LCE角、Sharp角诊断髋关节发育不良的效能。结果共测量768侧髋。手动测量与自动测量左侧LCE角、右侧LCE角、右侧Sharp角结果差异无统计学意义(P均>0.05),手动测量左侧Sharp角小于自动测量结果(P<0.05)。对左、右侧LCE角及左、右侧Sharp角,手动测量与自动测量结果的ICC分别为0.944、0.904、0.890及0.887,r值分别为0.948、0.924、0.910及0.887(P均<0.05)。共诊断73侧髋关节发育不良、93侧交界性髋关节发育不良。基于自动测量诊断髋关节发育不良的敏感度为87.67%(64/73),准确率为95.57%(734/768);诊断交界性发育不良的敏感度为66.67%(62/93),准确率为91.54%(703/768)。自动测量LCE角(阈值为25.24°)和Sharp角(阈值为43.47°)诊断髋关节发育不良的曲线下面积(AUC)分别为0.928和0.906(P均<0.05)。结论基于深度学习自动测量X线片中双侧髋关节LCE角和Sharp角可诊断髋关节发育不良。

关键词：髋关节放射摄影术深度学习

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