检索结果-内蒙古大学图书馆

传感技术学报 2019年第5期32卷 688-692,710页

作者：郑豪男周志鑫施佩影朱博威张飞翔毛欣怡阮肖镕屠佳云郜园园易晓梅惠国华李剑浙江农林大学信息工程学院林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室浙江省林业智能监测重点实验室杭州311300 浙江北极品水产有限公司杭州311215

采用电子鼻区分不同霉变程度的扬麦23号样品,连续检测不同霉变程度小麦样品,并记录检测数据。将检测数据耦合到双稳态随机共振系统,调解系统参数诱发产生共振,依据系统输出信噪比特征值建立小麦霉变程度预测模型。为了提高电子鼻对霉变... 详细信息

采用电子鼻区分不同霉变程度的扬麦23号样品,连续检测不同霉变程度小麦样品,并记录检测数据。将检测数据耦合到双稳态随机共振系统,调解系统参数诱发产生共振,依据系统输出信噪比特征值建立小麦霉变程度预测模型。为了提高电子鼻对霉变小麦样品区分效果,进行了电子鼻传感器负荷加载分析,对电子鼻传感器阵列进行了优化研究,结果表明传感器阵列优化可有效提高电子鼻检测小麦霉变程度的准确度。采用华麦6号样品构建验证实验,结果证明所建立的方法具有较好的应用意义,并具有普遍意义上的适用性。

关键词：小麦霉变电子鼻传感器阵列优化随机共振

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基于智能手机单目视觉的多株立木高度提取方法

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北京林业大学学报 2020年第8期42卷 43-52页

作者：陈相武徐爱俊浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300

【目的】提出一种智能手机单目视觉下的多株立木高度提取方法。【方法】该方法以智能手机为采集设备,利用Graph Cut算法对输入的立木图像进行分割定位,实现单幅图像中多株立木轮廓的自动获取;再通过智能手机相机对摄像头进行标定,从而... 详细信息

【目的】提出一种智能手机单目视觉下的多株立木高度提取方法。【方法】该方法以智能手机为采集设备,利用Graph Cut算法对输入的立木图像进行分割定位,实现单幅图像中多株立木轮廓的自动获取;再通过智能手机相机对摄像头进行标定,从而基于几何相似法获取智能手机相机图像的深度信息。在不同角度下拍摄标靶,进行深度提取模型的精度优化,进而确定信息提取的最优方位。同时,结合高精度陀螺仪获取相机俯视角,根据提取的深度信息和相机俯视角实现非接触条件下的多株立木高度测量。【结果】使用型号为MI 2S的小米智能手机为试验设备,在本方法中的立木高度测量模型具有良好的稳定性,并且试验中最高相对误差为2.45%,树高测量精度可达97.55%。【结论】基于智能手机单目视觉下的立木高度提取方法精确度高、操作简便,能够有效满足国家森林资源二类调查中对于树高测量精度的要求。

关键词：单目视觉多株立木深度提取高度测量

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基于短视频图像的立木深度图生成算法

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激光与光电子学进展 2020年第16期57卷 135-143页

作者：杨红徐爱俊浙江农林大学信息工程学院浙江杭州311300 浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300

针对深度相机受环境光干扰大而导致立木深度图获取困难的问题,提出一种基于小运动短视频图像的立木深度图生成算法。该算法对分割后获取的亚像素角点进行跟踪和匹配,利用光束法平差估计相机参数;利用平面扫描法对图像序列进行密集立体... 详细信息

针对深度相机受环境光干扰大而导致立木深度图获取困难的问题,提出一种基于小运动短视频图像的立木深度图生成算法。该算法对分割后获取的亚像素角点进行跟踪和匹配,利用光束法平差估计相机参数;利用平面扫描法对图像序列进行密集立体匹配、去噪得到立木深度图。使用智能手机采集1~2s小运动的立木短视频图像验证所提算法的有效性,生成的立木深度图在主观效果上有显著提升。在深度图像数据库NYUdepthv2上进行验证,均方根误差为60.58,相对误差为0.34。实验结果表明:自然环境下利用该算法可有效生成精细的立木深度图,不需要深度相机、相机标定以及大量RGB(Red,Green,Blue)图像、深度图的训练,能有效节省数据采集和存储的开销,研究结果可为立木的可视化重建、立木因子的测量等提供参考。

关键词：图像处理立木图像深度图立木图像分割光束法平差密集立体匹配

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改进栓皮栎树高预测混合效应模型研究

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林业资源管理 2018年第5期 54-62+89页

作者：黄峰徐爱俊唐丽华浙江农林大学信息工程学院浙江农林大学浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室

树高与胸径是森林资源调查中2个重要的测树因子。鉴于树高测量相对不易实现的问题,以金华市永康市西溪镇的94株栓皮栎树为研究对象,在比较林业上常用的10个树高曲线模型拟合效果的基础上,改进了传统的Gompertz树高曲线模型,提出并构建... 详细信息

树高与胸径是森林资源调查中2个重要的测树因子。鉴于树高测量相对不易实现的问题,以金华市永康市西溪镇的94株栓皮栎树为研究对象,在比较林业上常用的10个树高曲线模型拟合效果的基础上,改进了传统的Gompertz树高曲线模型,提出并构建了含有立地因子的Gompertz混合效应树高预测改进模型。实验表明:1)当对Gompertz混合效应模型拟合时,引入随机参数b1,b3时模型拟合最好;当对Gompertz混合效应改进模型拟合时,引入随机参数b1,b4时模型拟合最好。2)构建的Gompertz混合效应改进模型决定系数达到0. 779,Gompertz混合效应模型决定系数为0. 553,Gompertz模型决定系数为0. 542,即仅凭混合效应方法构建模型对提高模型预测精度并不明显。实验证明了本文构建的Gompertz混合效应改进模型大大提高了栓皮栎的树高预测精度,为研究树种树高-胸径关系模型提供了一种新方法。

关键词：栓皮栎树树高预测立地因子 Gompertz模型混合效应

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一种基于弛豫动态光谱技术的苹果损伤检测方法研究

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传感技术学报 2022年第8期35卷 1150-1156页

作者：宁景苑叶海芬孙雨玘熊思怡梅正昊蒋晨豪黄科涛张苏婕朱哲琛李昱权惠国华易晓梅郜园园吴鹏浙江农林大学信息工程学院林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学信息工程学院浙江省林业智能监测重点实验室浙江杭州311300

在运输过程中,苹果的质量不断下降,导致苹果滞销严重,造成了很大的经济损失。现有的苹果品质检测技术虽然能够精准判断苹果是否发生损伤,但是价格高昂,体积庞大,难以推广使用。针对以上情况,探索了一种基于弛豫光谱技术和BP神经网络算... 详细信息

在运输过程中,苹果的质量不断下降,导致苹果滞销严重,造成了很大的经济损失。现有的苹果品质检测技术虽然能够精准判断苹果是否发生损伤,但是价格高昂,体积庞大,难以推广使用。针对以上情况,探索了一种基于弛豫光谱技术和BP神经网络算法的苹果损伤检测方法。文中以红富士苹果为实验对象,通过自主搭建的弛豫光谱采集系统采集光谱信号,使用SNV算法优化光谱数据,基于BP神经网络算法构建SNV-BP-RS苹果损伤检测模型,该模型准确率为91.48%,检测用时为0.291 s。文中同时基于传统光谱建立了SNV-BP-CS苹果损伤检测模型,该模型准确率为86.39%,检测用时为0.454 s。经过对比,所提出的检测方法大大降低了光谱检测系统对检测波段的需求,检测系统具有体积小、价格低等优势,检测模型准确率高,稳定性良好,为水果高效、低成本判伤提供一种新的思路。

关键词：光谱弛豫无损检测苹果神经网络

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基于时域反射法的冬笋地下位置探测器设计

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农业工程学报 2019年第7期35卷 31-38页

作者：林为政王俊楠倪忠进吕艳倪益华浙江农林大学工程学院杭州311300 浙江省竹资源与高效利用协同创新中心杭州311300 国家林业局林业感知技术与智能装备重点实验室杭州311300

针对冬笋资源丰富且需求大但只能依靠经验丰富的农民探寻,且市场上没有专门探测仪器的问题,该文通过分析高频下冬笋-土壤介电常数模型,提出一种基于时域反射的冬笋探测方法,并以此为基础设计了一款成本较低、操作方便的冬笋探测器。其... 详细信息

针对冬笋资源丰富且需求大但只能依靠经验丰富的农民探寻,且市场上没有专门探测仪器的问题,该文通过分析高频下冬笋-土壤介电常数模型,提出一种基于时域反射的冬笋探测方法,并以此为基础设计了一款成本较低、操作方便的冬笋探测器。其原理是通过2个贴片天线来发射和接收电磁波,由于电磁波在不同介质内传播速度和衰减率不同,在通过不同介质后,幅值比和相位差会产生差值,从而判别是否有冬笋。探测器硬件上包括:高频信号源的锁相环和滤波器、幅相检测、天线、微处理器及其相关按键和蜂鸣器等模块。经过实地探测,发现地下位置有冬笋存在时幅值比和相位差与周围相差15%以上,能有效对冬笋进行探测并能达到70%左右的准确率,性能稳定。该探测器可节约25%以上的探寻时间,其成本不到探地雷达的十分之一。

关键词：机械化设计冬笋探测器介电常数时域反射幅值比相位差

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基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法

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南京林业大学学报（自然科学版） 2018年第6期42卷 91-98页

作者：杨婷婷管昉立徐爱俊浙江农林大学信息工程学院浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室湖北武汉430079

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实... 详细信息

【目的】在复杂的自然环境下进行目标立木轮廓提取时,容易受遮挡物影响,导致立木图像分割效果不理想。笔者提出一种基于Graph Cut算法的多株立木轮廓提取方法,可实现单张相片中多目标立木界线分割。【方法】首先通过彩色直方图均衡化实现RGB颜色空间下各个通道的图像细节增强,利用Graph Cut算法构造s-t网络图,将图像分割问题转化为能量函数最小化问题,并标记图像前背景像素实现单张相片中多株立木图像初分割;然后将单张相片中的每株立木分割图像二值化,利用形态学腐蚀膨胀运算处理图像达到填充、去噪、平滑等目的;在此基础上,利用改进型Canny算子边缘检测方法,用双边滤波代替高斯滤波增强边界信息得到每株立木轮廓;最后,根据立木相对坐标不变性,利用几何重组方法实现目标立木特征表达并判断其拓扑关系,最终得到每株目标立木轮廓提取结果。【结果】为了验证该方法的有效性,本研究对自然环境下采集到的立木图像进行试验。结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出每株立木轮廓,平均误分率为5. 62%,假阳性率为4. 49%,假阴性率为4. 33%,均优于常用的OTSU分割算法(41. 40%、26. 73%、10. 99%)、K-means聚类算法(49. 97%、35. 02%、11. 92%)和基于C-V模型水平集法(28. 43%、20. 53%、13. 38%)。【结论】复杂的自然环境下,利用基于人工交互的Graph Cut算法可有效分割出每株立木轮廓界,研究结果可为立木可视化重建、特征提取等提供参考。

关键词： GraphCut算法轮廓提取改进Canny算子图像分割

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基于深度残差网络与迁移学习的毒蕈图像识别

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传感技术学报 2020年第1期33卷 74-83页

作者：樊帅昌易晓梅李剑惠国华郜园园浙江农林大学信息工程学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室杭州311300 青岛农业大学理学与信息科学学院山东青岛266109

我国毒蕈种类繁多且分布广泛,经常有人因无法鉴别毒蕈和可食用菌而误食毒蕈,导致身体健康甚至生命安全受到严重威胁。为了减少毒蕈中毒事件的发生,本文以中国常见毒蕈为研究对象,提出基于深度残差网络与迁移学习的毒蕈图像识别方法。首... 详细信息

我国毒蕈种类繁多且分布广泛,经常有人因无法鉴别毒蕈和可食用菌而误食毒蕈,导致身体健康甚至生命安全受到严重威胁。为了减少毒蕈中毒事件的发生,本文以中国常见毒蕈为研究对象,提出基于深度残差网络与迁移学习的毒蕈图像识别方法。首先通过互联网途径获取常见种类的毒蕈和非毒蕈的图像,经筛选后得到18种毒蕈和5种非毒蕈共14669张图像,使用数据增强扩充数据量,建立中国常见毒蕈图像数据集。然后以ResNet-152为预训练网络模型,采用基于模型的迁移学习方法,构建出毒蕈图像识别的模型结构,以Adam算法为模型优化方法,最后通过k折交叉验证进行模型训练。试验结果表明,毒蕈图像识别模型Top-1和Top-5准确率分别为92.17%和97.35%,对于常见毒蕈图像具有较高的识别率,可以有效的帮助人们避免误食毒蕈,为毒蕈识别研究提供新的方法。

关键词：图像识别深度残差网络迁移学习毒蕈数据增强

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土壤碳通量监测网络中的移动数据收集策略

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计算机应用与软件 2023年第11期40卷 29-35,71页

作者：刘鑫胡军国浙江农林大学信息工程学院林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室浙江杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室浙江杭州311300

针对使用多台土壤呼吸测量仪建立监测网络时遇到的数据收集问题,提出一种移动数据收集策略并给出其实现方案。该策略使用了多色栅格图环境建模方法,提高了同类研究中障碍物的建模精度;使用了最大均值聚类算法,延长了监测网络的寿命并减... 详细信息

针对使用多台土壤呼吸测量仪建立监测网络时遇到的数据收集问题,提出一种移动数据收集策略并给出其实现方案。该策略使用了多色栅格图环境建模方法,提高了同类研究中障碍物的建模精度;使用了最大均值聚类算法,延长了监测网络的寿命并减少了数据收集点的数量;使用了最短避障遍历路径规划策略,可快速计算出访问所有数据收集点一次且仅一次的移动数据收集路径。仿真实验表明,该移动数据收集策略运行稳定、高效,符合应用要求。

关键词：土壤碳通量监测网络移动数据收集器障碍物聚类路径规划

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RGB-DSM数据融合研究——以城市樟树检测为例

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林业工程学报 2023年第6期8卷 137-144页

作者：冯源夏凯冯海林浙江农林大学数学与计算机科学学院国家林草局林业感知技术与智能装备重点实验室浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300

单木检测是森林资源调查的基础工作,在森林管理与监测中发挥着重要作用。无人机RGB图像作为一种经济高效的遥感数据源,已被广泛应用于单木检测。然而,由于城市树木形状和结构的多样性以及城市森林的复杂性,基于无人机RGB图像检测城市树... 详细信息

单木检测是森林资源调查的基础工作,在森林管理与监测中发挥着重要作用。无人机RGB图像作为一种经济高效的遥感数据源,已被广泛应用于单木检测。然而,由于城市树木形状和结构的多样性以及城市森林的复杂性,基于无人机RGB图像检测城市树木效果并不理想。数字表面模型(DSM)提供地物的高程数据,融合RGB图像与DSM高程数据可有效识别城市树木,但不同融合方法对于单木检测精度的提升效果差异尚未明确。针对上述问题,本研究以城市樟树为研究对象,使用两类数据融合方法:像素级融合(IHS变换融合、Brovey变换融合和多通道组合)与特征级融合(双分支特征融合和SE-双分支特征融合),并采用Faster R-CNN模型进行单木检测实验。实验结果表明,SE-双分支特征融合的提升效果最显著,平均精度提高9.3个百分点,达91.3%。并且,在街道与绿地两类城市森林场景下,SE-双分支特征融合也表现最佳,平均精度分别达89.2%与93.9%。研究结果表明,在多树种的绿地场景下,引入高程数据可有效提高单木检测精度;在单一树种的街道场景下,高程数据提升效果有限。

关键词：数据融合单木检测深度学习高程数据无人机樟树

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