检索结果-内蒙古大学图书馆

智能计算机与应用 2020年第4期10卷 54-56页

作者：陈力浙江农林大学信息工程学院杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

本文实现了一种基于python的应力波特征矩阵仿真程序,通过程序构建了一个特征矩阵图像数据集——Eigen Matrix Net,以期能够解决通过卷积神经网络检测木材内部缺陷时样本量不足的问题。应用python内的wxpython、matplotlib等库实现了应... 详细信息

本文实现了一种基于python的应力波特征矩阵仿真程序,通过程序构建了一个特征矩阵图像数据集——Eigen Matrix Net,以期能够解决通过卷积神经网络检测木材内部缺陷时样本量不足的问题。应用python内的wxpython、matplotlib等库实现了应力波特征矩阵仿真程序,并给出部分算法。根据图像数据集的深度学习结果显示,该程序生成的仿真数据能较好的代替真实数据,取得了满意的应用效果。

关键词：木材缺陷识别 python 应力波特征矩阵

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基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法

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中南林业科技大学学报 2021年第1期41卷 132-139页

作者：仝真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】针对现有图像处理方法分割立木精度低的问题,提出一种基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法,实现对图像中立木的精确分割。【方法】将拍摄得到的立木图像输入ResNet-UNet深度学习融合网络模型,初步得到较精确的立木分割图;结... 详细信息

【目的】针对现有图像处理方法分割立木精度低的问题,提出一种基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法,实现对图像中立木的精确分割。【方法】将拍摄得到的立木图像输入ResNet-UNet深度学习融合网络模型,初步得到较精确的立木分割图;结合自制的后期处理方法对该分割图进行优化处理,准确分割出立木形状。ResNet-UNet模型充分利用了像素之间的语义关联,以ResNet-34残差模块作为ResNet-UNet网络特征提取的基本单位;以U-Net网络的设计思路对图像进行上采样,以实现分辨率还原。去除ResNet-34网络的平均池化和全连接层,改变U-Net网络模型的特征通道数,形成ResNet-UNet网络模型。结合使用Adam一阶优化算法和dice bce loss损失函数实现了立木图像的初步分割。在后期处理阶段设定动态阈值得到前景和背景,避免了使用固定阈值对立木图像的高质量要求。运用强化学习中评分惩奖的思想,对前景和背景分配像素估计值,将该值和模型训练不同次数时的损失率输入惩罚-奖励机制,从而减轻分割结果对预测最终结果的过度依赖,降低网络过拟合对分割精确度的干扰。【结果】经验证,在自然环境、不同光照条件下分割不同品种的立木,平均误分率较传统的ResNet-UNet方法降低了3.5%,假阴率和假阳率较graph cut方法都降低了20%。【结论】使用ResNetUNet方法分割立木具有较高的精确度和较强的鲁棒性。

关键词：图像分割立木图像残差网络 U-Net网络卷积神经网络(CNN)

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一种融合语义信息的SLAM静态稠密地图构建方法

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信息系统工程 2021年第9期34卷 127-131,135页

作者：柳双磊吕艳倪益华杨维鑫浙江农林大学光机电工程学院国家林业局林业传感技术与智能装备重点实验室

同时定位与地图构建技术在是实现现代AGV物流设备主动定位和导航的关键技术之一,相较于传统的激光SLAM技术,视觉SLAM技术有着结构简单、成本低廉和信息丰富的特点。针对当前视觉SLAM系统在构建稠密地图时会受到态目标干扰的问题,论文提... 详细信息

同时定位与地图构建技术在是实现现代AGV物流设备主动定位和导航的关键技术之一,相较于传统的激光SLAM技术,视觉SLAM技术有着结构简单、成本低廉和信息丰富的特点。针对当前视觉SLAM系统在构建稠密地图时会受到态目标干扰的问题,论文提出了一种基于语义信息融合的SLAM静态稠密地图构建方法。构建图像语义分割模型来实现对关键帧图像的语义信息提取,结合语义信息和颜色聚类搜索方法实现对关键帧动态点云簇的剔除,从而构建不受动态目标干扰的全局一致性的静态稠密地图。实验结果表明,相较于ORB_SLAM2系统,系统在真实场景中能够准确的识别动态目标并完成语义分割,准确有效的构建动态场景下全局一致性的静态稠密地图。

关键词： SLAM系统语义信息颜色聚类静态稠密地图

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基于熵权TOPSIS和K均值聚类的企业财务风险评价预警研究

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上海商学院学报 2020年第5期21卷 13-27页

作者：范俊明刘洪久胡彦蓉浙江农林大学信息工程学院中国杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室中国杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室中国杭州311300

高风险的金融市场虽然会自发调节社会资源,但仍会出现调节失灵的情况,适时、准确地对企业财务风险进行预测,构建有效的财务风险评价预警体系是市场竞争机制的客观要求。本文以中国沪深两市A股112家上市公司为研究对象,选取具有代表性的... 详细信息

高风险的金融市场虽然会自发调节社会资源,但仍会出现调节失灵的情况,适时、准确地对企业财务风险进行预测,构建有效的财务风险评价预警体系是市场竞争机制的客观要求。本文以中国沪深两市A股112家上市公司为研究对象,选取具有代表性的财务指标,采用信息熵法赋予权重,利用多属性决策中的TOPSIS法进行财务风险评价;并对各公司的财务风险评价值进行K均值聚类分析,划分上市公司财务风险预警等级范围。结果表明:基于熵权TOPSIS和K均值聚类的企业财务风险预警体系可以将企业财务风险分为4档,其评价预警准确率可达到95.09%;即使财务状况健康时企业也应时刻关注显著财务指标数据的波动,同时相较于财务健康企业,财务风险较高的企业应当注重提高盈利能力,以便更快地走出财务困境。

关键词：上市公司熵权TOPSIS K均值聚类财务风险评价预警

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基于无人机多光谱遥感的水质年际变化

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浙江农业科学 2021年第8期62卷 1633-1637,1646页

作者：应晗婷夏凯浙江农林大学信息工程学院浙江杭州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 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

悬浮物浓度和浊度是评价水质的重要指标。本文采用多旋翼无人机携带多光谱传感器获取多光谱影像,并结合实测悬浮物浓度和浊度,建立悬浮物浓度和浊度的反演模型,获取2019和2020年浙江农林大学东湖校区东湖的悬浮物浓度和浊度分布,并分析... 详细信息

悬浮物浓度和浊度是评价水质的重要指标。本文采用多旋翼无人机携带多光谱传感器获取多光谱影像,并结合实测悬浮物浓度和浊度,建立悬浮物浓度和浊度的反演模型,获取2019和2020年浙江农林大学东湖校区东湖的悬浮物浓度和浊度分布,并分析其年际变化趋势以及其内在原因。从年际变化可以看出,悬浮物浓度和浊度变化不大,水质状况保持良好。从空间分布上来说,受施工建设、人为活动以及植物种植的影响,空间分布状况有所改变。基于此,使用无人机携带多光谱相机获取图像进行小型水域的长期水质监测,可以及时有效地反馈水质状况,保护生态环境。

关键词：无人机遥感多光谱悬浮物浓度浊度年际变化

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基于EWT-ARIMA组合模型的银杏液流预测与因子关联分析

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电子技术应用 2023年第10期49卷 89-95页

作者：王子祥李颜娥武斌徐达宇吴斌浙江农林大学数学与计算机学院浙江杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术实验室浙江杭州311300 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

树干液流速率由于受到外在环境因子与内在生长机理的综合作用,往往呈现出非线性与高随机的特点,单一的预测方法往往难以对其做出较为准确的预测。对此,提出引入经验小波变换(EWT)方法,对非线性、高随机的银杏液流数据进行分解,得到两组... 详细信息

树干液流速率由于受到外在环境因子与内在生长机理的综合作用,往往呈现出非线性与高随机的特点,单一的预测方法往往难以对其做出较为准确的预测。对此,提出引入经验小波变换(EWT)方法,对非线性、高随机的银杏液流数据进行分解,得到两组多分辨率分析分量,分别对分量采用统计模型ARIMA进行预测。根据真实数据实验结果验证,提出了EWT-ARIMA组合模型能够较为准确地预测树干液流的变化趋势,模型评价指标MSE、MAE、MAPE、R2分别为11.05、2.488、0.1640、0.9599,相较单一ARIMA模型各项评价指标均有较大提升。此外,还利用传递熵(EWT),无模型假设地对时滞内环境因子与银杏液流之间的因果关系进行了探讨。

关键词：银杏液流预测经验小波变换 ARIMA模型传递熵因果分析

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减压贮藏对去壳黄甜竹笋的保鲜效果及其生理和分子机制

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核农学报 2021年第2期35卷 366-374页

作者：戴丹郑剑周成敏庞林江翁方荣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 浙江农林大学农业与食品科学学院/浙江省农产品品质改良技术研究重点实验室浙江杭州311300 浙江省丽水市农林科学研究院浙江丽水323000 浙江省丽水市遂昌县羽峰食品厂浙江遂昌323300

为了探讨减压贮藏延缓采后去壳黄甜竹笋木质化和褐变的效果及其作用机制,本试验以黄甜竹笋为试验材料,笋剥壳后于温度6±1℃、相对湿度80%~85%、55 kPa减压环境下贮藏10 d,测定其品质指标、竹笋木质化和褐变关键酶的活性和相关基因... 详细信息

为了探讨减压贮藏延缓采后去壳黄甜竹笋木质化和褐变的效果及其作用机制,本试验以黄甜竹笋为试验材料,笋剥壳后于温度6±1℃、相对湿度80%~85%、55 kPa减压环境下贮藏10 d,测定其品质指标、竹笋木质化和褐变关键酶的活性和相关基因的相对表达量。结果表明,减压贮藏(中后期)显著抑制了黄甜竹笋基部切面的褐变(P<0.05),显著延缓了黄甜竹笋的呼吸速率、电导率、硬度,以及丙二醛、纤维素和木质素含量的上升(P<0.05),同时也显著抑制了苯丙氨酸解氨酶(PAL)、过氧化物酶(POD)、肉桂醇脱氢酶(CAD)、多酚氧化酶(PPO)的活性及其编码基因的相对表达量(P<0.05)。本研究结果为减压贮藏在黄甜竹笋采后保鲜的应用提供了理论依据。

关键词：竹笋减压贮藏木质化褐变冷藏

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基于改进UNet++模型的葡萄黑腐病病斑分割和病害程度分级

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浙江农业学报 2023年第11期35卷 2720-2730页

作者：茹佳棋吴斌翁翔徐达宇李颜娥浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术实验室浙江杭州311300 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 浙江农林大学光机电工程学院浙江杭州311300

为了解决葡萄病害图像边缘分割模糊和发病初期分割难的问题,基于PlantVillage数据集中的葡萄黑腐病图像,提出一种基于改进UNet++的葡萄黑腐病病斑分割模型。该模型在提取图像特征时:一方面,采用自适应软阈值化方法消除噪声影响,提高葡... 详细信息

为了解决葡萄病害图像边缘分割模糊和发病初期分割难的问题,基于PlantVillage数据集中的葡萄黑腐病图像,提出一种基于改进UNet++的葡萄黑腐病病斑分割模型。该模型在提取图像特征时:一方面,采用自适应软阈值化方法消除噪声影响,提高葡萄病斑边缘的分割精度;另一方面,采用长、短连接结合的方式构建UNet++中的跳跃式连接结构,降低模型的计算复杂度。同时,在模型的横向输出层中融合多尺度特征,增强病斑的语义信息,进一步提高目标分割精度。在该模型的损失函数中,将Dice损失函数和交叉熵损失函数进行线性加权组合,以解决病斑像素面积与叶片面积不平衡的问题。采用五折交叉验证进行模型训练与测试。结果显示,本文模型的像素准确率达到98.433%,平均交并比达到92.056%,病斑交并比为81.230%,Dice系数为0.941,均优于传统的UNet++模型。采用病斑占叶面积的比例对病害程度进行分级。结果表明,本文模型对病害等级的划分准确率达97.41%。该模型能精确实现对葡萄黑腐病病斑边缘和小病斑的分割,以及病害程度分级,具有良好的稳健性。

关键词：葡萄黑腐病图像分割自适应软阈值化

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计算机类实验教学中心多方位改革与实践

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实验室研究与探索 2020年第1期39卷 233-235,291页

作者：陈芳吴俊武斌浙江农林大学信息工程学院浙江临安311300 浙江农林大学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临安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临安311300 浙江农林大学文法学院浙江临安311300

依照"资源共享,效益为先,优化配置,促进开放"的建设原则,浙江农林大学信息技术实验教学中心积极探索以专业功能分类建立的运行模式。从实验室统一空间布局、统一设备与仪器配置、统一实验队伍管理、统一经费预算开支及统一课... 详细信息

依照"资源共享,效益为先,优化配置,促进开放"的建设原则,浙江农林大学信息技术实验教学中心积极探索以专业功能分类建立的运行模式。从实验室统一空间布局、统一设备与仪器配置、统一实验队伍管理、统一经费预算开支及统一课程任务安排等5个方面介绍中心在计算机类实验室建设过程中所取得的改革与实践的经验及成果。

关键词：实验中心实验室管理运行机制

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基于显著性增强和迁移学习的鱼类识别研究

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渔业现代化 2020年第1期47卷 38-46页

作者：贾宇霞樊帅昌易晓梅浙江农林大学信息工程学院浙江杭州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 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

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算... 详细信息

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。

关键词：鱼类识别图像识别卷积神经网络迁移学习显著性检测

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