检索结果-内蒙古大学图书馆

科技创新导报 2020年第18期17卷 118-121,123页

作者：辜丽宇刘沥文叶圣昕罗干黄成嵩东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学工程技术学院黑龙江哈尔滨150040

人脸识别作为当今社会人工智能范畴的一项生物识别技术,以其具有非接触、速度快等一系列特性在多个领域有着广泛的应用。但仅仅使用人脸识别技术进行识别却仍存在误判的风险,无法保证识别准确率,并极易受到各类蓄意的仿冒攻击。而深度... 详细信息

人脸识别作为当今社会人工智能范畴的一项生物识别技术,以其具有非接触、速度快等一系列特性在多个领域有着广泛的应用。但仅仅使用人脸识别技术进行识别却仍存在误判的风险,无法保证识别准确率,并极易受到各类蓄意的仿冒攻击。而深度学习作为图像识别领域重要的技术手段,同样拥有着广阔的应用前景。文中通过研究基于树莓派的人脸识别和手势识别的门禁系统,基于人的脸部特征信息和手势的运动信息进行身份识别,在静态的人脸识别基础上,配合实时发布动态的手势识别预防攻击者借助人脸关键点定位和自动化人脸动效技术,最大程度的控制住风险。

关键词：深度学习树莓派实时手势识别准确性

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一种基于K-means与Close-Form融合的树木图像提取方法

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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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基于气象因子深度学习的森林火灾预测方法

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林业工程学报 2019年第3期4卷 132-136页

作者：孙立研刘美玲周礼祥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

森林火灾一旦发生将对生态系统造成严重的破坏,间接导致气候的变化和极端天气频发。对森林火灾的发生进行准确预测可提前采取有效的防控措施,具有重要意义。传统林火预测模型多为数学方法和浅层神经网络,当数据量增大时易出现建模困难... 详细信息

森林火灾一旦发生将对生态系统造成严重的破坏,间接导致气候的变化和极端天气频发。对森林火灾的发生进行准确预测可提前采取有效的防控措施,具有重要意义。传统林火预测模型多为数学方法和浅层神经网络,当数据量增大时易出现建模困难以及预测精度降低等问题。深度学习模型在处理大量非线性数据上具有一定的优势,其模型具有多层网络结构,通过训练大量数据可提取出具有代表性的特征值,发现数据间的隐含关系,达到准确分类预测的目的。因此,本研究提出一种基于深度学习的林火预测方法,将深度信念网络(deep belief network,DBN)作为预测模型,气象因子作为输入数据,以解决传统林火预测模型在面对大量数据时预测效果不佳的问题;同时结合过采样SMOTE(synthetic minority oversampling technique)算法,平衡林火数据集和增加训练数据量,提升了森林火灾的预测准确度。结果表明,在面对更大的数据量时,该模型预测精度明显优于其他传统林火预测模型,证明了将深度学习应用在林火预测的优越性。该研究可为深度学习在林业领域的应用提供参考。

关键词：森林火灾预测模型气象因子深度信念网络 SMOTE算法

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基于PCA与t-SNE特征降维的城市植被SVM识别方法

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实验室研究与探索 2019年第12期38卷 135-140页

作者：于慧伶霍镜宇张怡卓蒋毅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 黑龙江省计算中心哈尔滨150001

以高光谱图像降维为研究问题,针对主成分分析法(PCA)投影结果混叠、线性不可分和t-分布式随机邻域嵌入算法(t-SNE)内存占用大、运行时间长等不足,提出了一种基于PCA与t-SNE结合的高光谱图像降维方法。设计了基于SVM的城市植被识别模型,... 详细信息

以高光谱图像降维为研究问题,针对主成分分析法(PCA)投影结果混叠、线性不可分和t-分布式随机邻域嵌入算法(t-SNE)内存占用大、运行时间长等不足,提出了一种基于PCA与t-SNE结合的高光谱图像降维方法。设计了基于SVM的城市植被识别模型,有效地提高了运行速率,进而更好地提取高光谱图像的本质特征,提高了高光谱图像中城市植被的分类精度。实验选取肯尼迪航天中心(KSC)数据为对象,结果表明,PCA-t-SNE-SVM算法总体分类精度可达92.06%,Kappa系数为0.91时,分类效果最优,相较于PCA-SVM和t-SNE-SVM算法,总体分类精度分别提高了13.51%和3.33%,Kappa系数分别提高了0.15和0.04,均表现出良好的性能。

关键词：高光谱图像分类城市植被分类主成分分析法 t-分布式随机邻域嵌入算法支持向量机

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基于智能图像识别的双孢蘑菇采摘系统设计

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中国食用菌 2020年第2期39卷 246-248页

作者：赵龙刘晓野黑龙江东方学院计算机科学与电气工程学部黑龙江哈尔滨150066 哈尔滨远东理工学院经济管理学院黑龙江哈尔滨150016 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为了实现双孢蘑菇的无损伤采摘,利用图像采集卡和CCD相结合的方式组建采摘机器的视觉系统,建立图像的识别算法,设计采摘机器智能控制系统总体方案。

关键词：双孢蘑菇采摘机器智能控制图像识别

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多功能追光太阳能路灯设计探讨

多功能追光太阳能路灯设计探讨

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2020中国道路照明论坛

作者：薛凯鑫薛沅锐东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨50040

针对传统路灯系统中能源浪费严重，信息化程度低和智能化程度低等不足，设计新型路灯系统。在以STM32为核心的嵌入式系统上使用环境传感器、电机、太阳能板和LoRa等模块，为路灯加载太阳能追光、自动调亮、环境检测和组网通信等功能，... 详细信息

针对传统路灯系统中能源浪费严重，信息化程度低和智能化程度低等不足，设计新型路灯系统。在以STM32为核心的嵌入式系统上使用环境传感器、电机、太阳能板和LoRa等模块，为路灯加载太阳能追光、自动调亮、环境检测和组网通信等功能，实现路灯节能最大化、运维信息化、智能互联化、集中管控化、照明智能化。

关键词：路灯节能智能互联追光

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基于在线评论的网络视频情感分类平台设计与实现

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现代电子技术 2019年第6期42卷 170-174页

作者：任帅陆光东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

基于读者情感分析模型对网络视频情感分类时,未能计算在线评论的情感相似性,仅能分类新闻书评类的网络视频情感,存在一定局限性。设计基于在线评论的网络视频情感分类平台,根据HowNet的语义共同点获取观点词同褒义词和贬义词的语义共同... 详细信息

基于读者情感分析模型对网络视频情感分类时,未能计算在线评论的情感相似性,仅能分类新闻书评类的网络视频情感,存在一定局限性。设计基于在线评论的网络视频情感分类平台,根据HowNet的语义共同点获取观点词同褒义词和贬义词的语义共同点,确定观点词的情感极性,通过基于在线评论的网络视频的情感程度与否定副词判断情感强度,采用在线评论情感相似性计算方法计算情感极性和情感强度得出最终情感得分,通过情感得分分类网络视频情感。实验结果表明,当在线评论中基准词的取值为10对时,所设计平台可实现最佳情感极性的判断结果,该平台对于积极情感和消极情感平均分类正确率都达到98%、平均分类召回率都低于10%。

关键词：在线评论网络视频情感分类平台设计情感极性情感相似性

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基于12导联的心电特征可视化分析

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智能计算机与应用 2020年第6期10卷 51-54,58页

作者：王佳琪袁永峰东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001

近年来,心脑血管患病数超过2.9亿,死亡率仍处在上升阶段,防治心血管病刻不容缓,心电技术尤为重要。临床诊断通常采用12导联系统,同时配合可视化技术可以较为直观地反映心脏的信号传播活动。利用12导联ECG可视化技术分析心电特征对于不... 详细信息

近年来,心脑血管患病数超过2.9亿,死亡率仍处在上升阶段,防治心血管病刻不容缓,心电技术尤为重要。临床诊断通常采用12导联系统,同时配合可视化技术可以较为直观地反映心脏的信号传播活动。利用12导联ECG可视化技术分析心电特征对于不同疾病的差异程度,首先利用GQRS-极值法对心电信号进行波峰识别,其次将提取到的心电特征进行统计分析,最后通过信息增益的方法分析各特征之间的差异。对于疾病异常情况,可以通过本文的心电特征可视化分析技术快速反映心脏不同部位的病变程度。

关键词： 12导联疾病心电特征差异程度可视化

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基于软测量的可重构模块机器人分散力/位置控制

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机床与液压 2019年第15期47卷 6-10页

作者：杜艳丽贾雁飞赵莹李艳娟北华大学电气与信息工程学院吉林吉林132021 东北林业大学计算机学院黑龙江哈尔滨150040

在受限空间内,可重构模块机器人末端腕力传感器造价昂贵且易受环境影响,它的使用还提高了机器人在软硬件设计上的复杂程度,针对这一问题,提出了基于软测量的可重构模块机器人分散力/位置控制方法。将可重构模块机器人系统在各个方向上... 详细信息

在受限空间内,可重构模块机器人末端腕力传感器造价昂贵且易受环境影响,它的使用还提高了机器人在软硬件设计上的复杂程度,针对这一问题,提出了基于软测量的可重构模块机器人分散力/位置控制方法。将可重构模块机器人系统在各个方向上进行模型分解,各方向的模型看作一个子系统,利用自适应RBF神经网络去估计各子系统间的不确定项和耦合关联项。在末端未安装腕力传感器的情况下,利用自适应RBF神经网络去估计末端接触力,并推导出了RBF神经网络的权值、径向基函数中心和宽度的自适应律。2类不同自由度可重构模块机器人的仿真结果验证了所提方法的有效性。

关键词：可重构模块机器人软测量分散力/位置控制自适应RBF神经网络

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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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