检索结果-内蒙古大学图书馆

系统仿真学报 2016年第2期28卷 354-360页

作者：陈红倩李慧方艺刘启贤陈谊北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 北京联合大学管理学院北京100101

针对农残检测数据分析过程中,多城市、多类别、多标准间的高效对比与数据筛选,提出了一种基于Open GL图形库并结合数据统计的融合可视化方法。该方法基于农残检测数据库,对检测结果进行分类汇总;将汇总后的数据融合显示在一个可视化界面... 详细信息

针对农残检测数据分析过程中,多城市、多类别、多标准间的高效对比与数据筛选,提出了一种基于Open GL图形库并结合数据统计的融合可视化方法。该方法基于农残检测数据库,对检测结果进行分类汇总;将汇总后的数据融合显示在一个可视化界面中,实现数据的快速对比与直观初步分析;将专家交互选定的数据集,依据多国/地区MRL(Maximum Residue Limits)标准进行衡量,将衡量结果再次融合显示至一个可视化界面中,实现检测结果在多标准条件下的快速评价与表达。实验结果表明,方法能够对一定规模的农残检测数据进行快速展示,并能从可视化结果中高效的进行数据概览与预判,算法处理效率能满足实时交互需求。

关键词：数据可视化数据对比融合可视化农残检测数据

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一种针对农残检测数据的时序分组可视化方法

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系统仿真学报 2016年第10期28卷 2510-2518,2526页

作者：陈红倩方艺杨倩玉李慧陈谊北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048 北京联合大学管理学院北京100101

针对农残检测数据多统计量的对比展示及安全风险评估需求,提出一种针对农残数据的时序分组可视化方法。基于数据表征意义对数据进行结构分层分组,采用随时间变化的多类堆叠统计图、将多维数据对象分组布局在二维平面空间中。借鉴散点图... 详细信息

针对农残检测数据多统计量的对比展示及安全风险评估需求,提出一种针对农残数据的时序分组可视化方法。基于数据表征意义对数据进行结构分层分组,采用随时间变化的多类堆叠统计图、将多维数据对象分组布局在二维平面空间中。借鉴散点图和气泡图可视化农产品分类属性;借鉴堆积条形图可视化时序采样属性组数据;借鉴堆叠玫瑰图实现对农药检测结果属性组的多属性对比及时间变化。实验结果与食品安全领域专家评价结果显示,所提出的方法能够在可视化结果中一次性表现多种统计量数据、并能实现时间维度上的数据对比。

关键词：数据可视化农残检测数据时序数据数据对比

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融合高光谱和图像深度特征的腊肉分类与检索算法研究

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食品工业科技 2018年第23期39卷 255-260,266页

作者：董小栋郭培源徐盼许晶晶北京工商大学计算机与信息工程学院北京市食品安全与光谱大数据重点实验室北京100048

本文以腊肉为实验对象,建立一种融合光谱曲线特征和图像特征的肉类食品分类与检索方法,利用10个3×3的卷积层、3个5×5的卷积层、5个5×5的池化层和2个全连层的CNN模型对高光谱图像进行特征提取,并以交叉熵作为优化目标,同... 详细信息

本文以腊肉为实验对象,建立一种融合光谱曲线特征和图像特征的肉类食品分类与检索方法,利用10个3×3的卷积层、3个5×5的卷积层、5个5×5的池化层和2个全连层的CNN模型对高光谱图像进行特征提取,并以交叉熵作为优化目标,同时利用多元散射校正和主成分分析方法(Principal Component Analysis,PCA)对光谱特征进行预处理和特征提取,然后将两种特征进行融合,并将融合特征利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行分类。结果表明,直接使用CNN训练好的模型对高光谱图像进行特征提取,利用SVM作为分类器,分类的准确率只有75.6%,融合光谱曲线特征后用SVM进行分类,准确率可达99.2%。此外,本文还计算了被检索样本和标准等级样本特征向量的欧氏距离,完成了腊肉新鲜度等级的检索任务,显示了该方法的可行性和有效性。

关键词：卷积神经网络高光谱成像支持向量机主成分分析

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基于WRN-PPNet的多模态MRI脑肿瘤全自动分割

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计算机工程 2018年第12期44卷 258-263,270页

作者：朱婷王瑜肖洪兵邢素霞北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

多模态磁共振成像脑肿瘤图像存在灰度不均匀、组织类别多样等缺陷,导致脑肿瘤分割难度大、精度低,且已有脑肿瘤分割算法多为半自动分割算法。为此,建立一种端到端的全自动脑肿瘤分割模型。对脑肿瘤三维图像切片化以获得大量二维切片图像... 详细信息

多模态磁共振成像脑肿瘤图像存在灰度不均匀、组织类别多样等缺陷,导致脑肿瘤分割难度大、精度低,且已有脑肿瘤分割算法多为半自动分割算法。为此,建立一种端到端的全自动脑肿瘤分割模型。对脑肿瘤三维图像切片化以获得大量二维切片图像,将训练集的切片图像标准化后直接输入该分割模型,然后用训练好的模型正确分割出脑部神经胶质瘤区域,并采用Dice系数、灵敏度系数以及阳性预测率系数评估模型的分割性能。实验结果表明,该模型操作简单,鲁棒性较好,3个评估指标值分别能够达到0. 94、0. 92和0. 97。

关键词：多模态磁共振成像神经胶质瘤 WRN模块 PPNet模块端到端全自动分割

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基于层级边缘卷积的三维点云分类

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中国科技论文 2020年第11期15卷 1222-1228页

作者：朱慧吴晓群北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048 北京工商大学食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

针对现有算法存在局部信息提取不充分、区域信息合并有限的问题,提出了一种分层捕获局部几何特征的点云分类算法,对点云进行下采样,构建局部区域,对局部区域中的点与点之间的特征距离进行建模,获得几何信息,并利用层级结构对特征进行有... 详细信息

针对现有算法存在局部信息提取不充分、区域信息合并有限的问题,提出了一种分层捕获局部几何特征的点云分类算法,对点云进行下采样,构建局部区域,对局部区域中的点与点之间的特征距离进行建模,获得几何信息,并利用层级结构对特征进行有效归纳,预测点云模型所属类别。理论分析和实验结果表明,与已有的点云分类算法相比,所提算法能够更充分地提取局部信息,在提高点云模型分类准确率的同时实现复杂度和准确率的平衡。

关键词：模式识别点云分类深度学习边缘卷积

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基于深度神经网络的图像语句转换方法发展综述

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计算机科学 2018年第3期45卷 23-28页

作者：毛典辉薛子育李子沁王帆北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

在当前大数据时代,图像由于具有丰富的语义而成为大众获取相关信息的重要来源。基于深度模型的图像语义分析是一种通过深度模型将图像内容转换成可直观理解的语义知识的技术,受到了国内外研究者的广泛关注。该技术根据生成目标语义层次... 详细信息

在当前大数据时代,图像由于具有丰富的语义而成为大众获取相关信息的重要来源。基于深度模型的图像语义分析是一种通过深度模型将图像内容转换成可直观理解的语义知识的技术,受到了国内外研究者的广泛关注。该技术根据生成目标语义层次的差异,可分为单类别、多标签和语句3类。首先介绍了以上3类方法对应的深度模型的结构特点,并从技术的演化趋势角度对比分析了3类方法的技术特点和发展现状;然后重点对图像语句转换方法的发展现状、应用场景与性能要求的差异进行了论述,同时对图像语句转换方法的步骤进行分解和论述,从学术界和产业界两方面进行了详细的对比分析,指出了二者的不同研究侧重点与对应的发展现状;最后对具有深度模型的图像语句转换方法进行了总结和展望,指明了该方法当前存在的问题与发展趋势。

关键词：深度模型图像语义分析卷积神经网络递归神经网络支持向量机

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结合高光谱与CNN的小麦不完善粒识别方法

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电子测量与仪器学报 2017年第8期31卷 1297-1303页

作者：余乐吴超吴静珠陈岩李洋洋王瑶北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

通过结合高光谱数据与卷积神经网络(CNN)实现小麦不完善粒(黑胚粒、虫蚀粒及破损粒)的快速准确鉴别。实验采集小麦正常粒(484粒)、黑胚粒(100粒)、虫蚀粒(100粒)及破损粒(100粒)在493~1 106 nm的116个波段的高光谱图像,每间隔5个波段抽... 详细信息

通过结合高光谱数据与卷积神经网络(CNN)实现小麦不完善粒(黑胚粒、虫蚀粒及破损粒)的快速准确鉴别。实验采集小麦正常粒(484粒)、黑胚粒(100粒)、虫蚀粒(100粒)及破损粒(100粒)在493~1 106 nm的116个波段的高光谱图像,每间隔5个波段抽取1个图像,分别建立24个波段的训练集,应用CNN建立不完善粒小麦的识别模型。实验结果显示,利用该识别模型,黑胚、虫蚀和破损粒的识别率分别保持在94%、95%和92%以上。在上述工作的基础上,进一步通过修改学习率和迭代次数改进CNN模型。优化后,黑胚、虫蚀及破损粒在各波段下的平均识别率分别提高了0.624%、0.47%和0.776%。将24个波段高光谱图像混合重新构建训练集,并重新训练CNN模型,黑胚、虫蚀及破损粒的总识别率则分别提高了0.31%、0.13%和0.46%。综上所述,基于高光谱数据和改进CNN模型可以有效提高小麦不完善粒的识别精度。

关键词：高光谱小麦不完善粒卷积神经网络

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基于卷积神经网络与高光谱的鸡肉品质分类检测

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肉类研究 2018年第12期32卷 36-41页

作者：王九清邢素霞王孝义曹宇北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

高光谱成像技术是现代食品检测中的重要方法,根据其图、谱合一的特点,从鸡肉的高光谱数据中提取反映鸡肉内部品质的光谱数据和反映鸡肉外部特征的图像数据,对提取到的数据进行预处理,建立基于光谱和彩色图像的卷积神经网络(convolutiona... 详细信息

高光谱成像技术是现代食品检测中的重要方法,根据其图、谱合一的特点,从鸡肉的高光谱数据中提取反映鸡肉内部品质的光谱数据和反映鸡肉外部特征的图像数据,对提取到的数据进行预处理,建立基于光谱和彩色图像的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)模型,对鸡肉的品质进行快速、无损检测。结果表明,基于光谱和图像的综合CNN模型的分类效果最好,其准确率和损失函数分别达93.58%和0.30,优于使用单一数据的CNN模型,证明综合使用鸡肉的内、外信息能够有效提高鸡肉品质检测精度。

关键词：鸡肉高光谱卷积神经网络食品检测

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基于小波和可变局部边缘模式的植物物种识别

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计算机应用与软件 2018年第9期35卷 230-235页

作者：陈肖蒙王瑜邢素霞北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

绿色植物物种识别在生态环境保护、中药制取、农业与园艺应用等方面有着重要的应用前景和潜在的经济价值。以绿色植物图像为研究对象,提出一种基于小波变换和可变局部边缘模式VLEP(Varied local edge pattern)的图像识别方法。对绿色植... 详细信息

绿色植物物种识别在生态环境保护、中药制取、农业与园艺应用等方面有着重要的应用前景和潜在的经济价值。以绿色植物图像为研究对象,提出一种基于小波变换和可变局部边缘模式VLEP(Varied local edge pattern)的图像识别方法。对绿色植物图像进行小波分解;利用可变局部边缘模式提取纹理特征,同时结合分块和多分辨率思想,得到融合后的纹理特征;利用最近邻分类器进行分类。实验结果表明,小波变换和可变局部边缘模式相结合是一种可行的绿色物种识别方法,分块和多分辨率思想能够进一步提高图像识别的准确率。

关键词：植物识别可变局部边缘模式小波分解分块多分辨率

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高光谱成像及近红外技术在鸡肉品质无损检测中的应用

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肉类研究 2017年第12期31卷 30-35页

作者：邢素霞王睿郭培源刘艳芳王九清徐盼北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室北京100048

高光谱成像与近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)技术是现代食品检测领域的重要手段,本研究对2种技术在鸡肉品质无损检测中的预测精度进行研究。选用62份新鲜程度不同的鸡胸肉,提取其高光谱感兴趣区域(region of interest,ROI... 详细信息

高光谱成像与近红外光谱(near infrared spectroscopy,NIR)技术是现代食品检测领域的重要手段,本研究对2种技术在鸡肉品质无损检测中的预测精度进行研究。选用62份新鲜程度不同的鸡胸肉,提取其高光谱感兴趣区域(region of interest,ROI)的光谱曲线,并测定样品的挥发性盐基氮(total volatile base nitrogen,TVB-N)含量和菌落总数(total viable count,TVC),利用OPUS 6.0光谱处理软件搜寻最佳的光谱预处理和波段组合,分别建立2个指标的偏最小二乘法(partial least square,PLS)定量分析模型。NIR样本选用30份新鲜程度不同的鸡胸肉,测定其TVB-N含量和TVC,建立PLS的交叉验证模型。结果表明:利用高光谱的ROI平均光谱建立的TVB-N含量与TVC模型的相关系数(R^2)分别为0.965和0.919,均方根误差(root mean square error of cross validation,RMSECV)分别为0.121和0.215;利用NIR建立的TVB-N含量与TVC预测模型的R2分别为0.801和0.780,RMSECV分别为0.232和0.312。由此可见,基于高光谱的ROI区域光谱建立的预测模型在鸡肉品质无损检测中具有比NIR更高的预测精度。

关键词：鸡肉新鲜度高光谱成像偏最小二乘法近红外光谱

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