检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学 2025年第4期61卷 20-32页

作者：常乐杜晓晨冯海林李颜娥黄坚钦浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州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杭州311300 省部共建亚热带森林培育国家重点实验室杭州311300

【目的】针对传统测量立木胸径过程中费时耗力、易受人为因素影响、设备价格昂贵等问题,提出一种基于智能手机和深度学习的立木胸径自动测量方法。【方法】首先,为达到低成本的立木胸径自动测量需求,采用智能手机获取立木单目RGB图像;然... 详细信息

【目的】针对传统测量立木胸径过程中费时耗力、易受人为因素影响、设备价格昂贵等问题,提出一种基于智能手机和深度学习的立木胸径自动测量方法。【方法】首先,为达到低成本的立木胸径自动测量需求,采用智能手机获取立木单目RGB图像;然后,为精准提取立木轮廓,提出一种基于GC-U-Net模型的立木图像分割算法,在传统U-Net分割模型基础上,集成VGG16和CBAM增强模型对立木树干特征的识别能力;最后,基于摄影测量原理,构建立木胸径测量模型,利用分割后的树干图像快速准确地计算出立木胸径。【结果】相较传统U-Net模型,GC-U-Net模型的平均交并比(mIoU)提升4.38%,平均像素准确率(mPA)提升6.08%,召回率(Recall)提升4.85%;相比Deeplabv3+、PSPNet、SegNet分割模型,GC-U-Net模型可取得更好的树干分割结果,mIoU分别提升6.04%、6.52%、11.0%,mPA分别提升7.93%、7.36%、12.31%,Recall分别提升6.88%、7.83%、11.08%;树干直径测量平均相对误差仅2.37%,拟合度达0.91。【结论】与传统立木胸径测量方法相比,本研究方法仅通过智能手机获取立木单目图像即可自动获取胸径,全程无需昂贵的专业设备;图像采集过程中也不需要参照物,简化了现场测量的复杂性,提高了测量效率;同时,GC-U-Net模型还可确保立木胸径测量的准确度。

关键词： GC-U-Net 树干分割胸径测量智能手机

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基于编解码网络的生猪骨架提取方法研究

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计算机应用与软件 2025年第4期42卷 181-188页

作者：王泽华徐爱俊周素茵叶俊华夏芳浙江农林大学数学与计算机学院浙江杭州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 浙江农林大学环境与资源学院浙江杭州311300 浙江农林大学数字乡村研究所浙江杭州311300

针对生猪骨架提取难度大、精度低、耗时长等问题,提出一种基于编解码网络的生猪骨架提取方法。该文构建关键点热力图生成模型,将ResNet50残差网络和U-Net语义分割网络相结合,搭建编码-解码网络结构并引入注意力机制,以提高尾、蹄等小目... 详细信息

针对生猪骨架提取难度大、精度低、耗时长等问题,提出一种基于编解码网络的生猪骨架提取方法。该文构建关键点热力图生成模型,将ResNet50残差网络和U-Net语义分割网络相结合,搭建编码-解码网络结构并引入注意力机制,以提高尾、蹄等小目标关键点的特征提取精度;在生成关键点热力图的同时预测关键点偏移量,弥补反算关键点原始位置时的精度损失,再利用霍夫投票机制对二者进行加权聚合,最终映射得到生猪骨架。实验结果表明,骨架提取准确率为85.27%。相较于ResNet50残差网络,在耗时相近的情况下,准确率提高了22.67个百分点。该研究为生猪骨架提取提供了一种新的方法,可为进一步开展生猪行为研究提供技术参考。

关键词：骨架提取关键点检测生猪注意力机制特征提取编解码网络

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高通量茶叶种苗数字图像获取系统设计

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福建茶叶 2025年第1期47卷 39-42页

作者：付志威楼雄伟高海力浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江农林大学、国家林业和草原局林业传感技术与智能装备重点实验室浙江农林大学、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 浙江省公益林和国有林场管理总站浙江杭州310020

为解决传统茶叶种苗图像采集方法效率低下、成本高昂的问题,设计了茶叶种苗数字图像获取系统。本系统融合了传统RGB相机和树莓派4B控制的自动化硬件,解决传统茶叶图像采集的低效高成本问题。采用柔性链传送结构和齿形链传动确保茶叶种... 详细信息

为解决传统茶叶种苗图像采集方法效率低下、成本高昂的问题,设计了茶叶种苗数字图像获取系统。本系统融合了传统RGB相机和树莓派4B控制的自动化硬件,解决传统茶叶图像采集的低效高成本问题。采用柔性链传送结构和齿形链传动确保茶叶种苗传送的精确稳定。人机交互界面的设计实现了自动化控制,包括采集、存储路径选择等功能。经过系统测试,表明系统稳定可靠,能够满足科研对茶叶种苗图像获取的需求,在茶叶图像获取方面具有广泛的前景。

关键词：茶叶种苗数字图像获取系统传统RGB相机树莓派4B 人机交互界面

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基于微纳敏感材料的蜂蜜种类区分方法研究

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传感技术学报 2020年第3期33卷 370-374页

作者：刘怡陈珍珍方旭东毛欣怡平昕怡张飞翔阮肖镕郜园园易晓梅李剑惠国华浙江农林大学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

基于三维网状微孔结构的泡沫镍微纳敏感材料,探索了一种可用于蜂蜜种类区分的电化学感知系统。以泡沫镍材料作为工作电极,Pt电极作为对电极,Ag/AgCl(饱和KCl溶液)电极作为参比电极,实验对比了多种电极对蜂蜜的检测效果,从而确定泡沫镍... 详细信息

基于三维网状微孔结构的泡沫镍微纳敏感材料,探索了一种可用于蜂蜜种类区分的电化学感知系统。以泡沫镍材料作为工作电极,Pt电极作为对电极,Ag/AgCl(饱和KCl溶液)电极作为参比电极,实验对比了多种电极对蜂蜜的检测效果,从而确定泡沫镍更适合蜂蜜类型区分。实验检测蜂王浆、菊花蜂蜜、枇杷蜂蜜三种蜂蜜的循环伏安法(CV)和电流-时间曲线法(i-t)检测数据,CV扫描结果表明了各类蜂蜜中的糖分在泡沫镍材料上发生了明显的氧化-还原反应,i-t实验结果表明三种不同蜂蜜在不同的工作电极下体现出多种特征,泡沫镍的特征最为显著,并依据该特征实现蜂蜜种类的区分。对比实验结果表明泡沫镍电极对不同类型蜂蜜具有良好的灵敏性,干扰实验结果表明该微纳电极具有较好的抗干扰能力。本文所探索的方法具有灵敏度高、操作简便、耗时短、成本低等优势,为蜂蜜的种类区分和真伪鉴别提供了一种新的思路。

关键词：泡沫镍蜂蜜传感器电化学快速检测

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基于Fick-小波包变换方法对土壤CO_2浓度时间序列的去噪处理

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传感技术学报 2019年第5期32卷 715-722页

作者：谢宝良胡军国李烨斐陈芳毛国平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杭州311300

土壤CO_2浓度时间序列的数据质量易受到外界环境及土壤监测仪质量的影响,导致不能精确的测定土壤呼吸。针对土壤CO_2浓度时间序列的数据质量问题,本文提出小波包变换和Fick第二定律结合的方法对时间序列进行去噪分析。实验结果显示,无... 详细信息

土壤CO_2浓度时间序列的数据质量易受到外界环境及土壤监测仪质量的影响,导致不能精确的测定土壤呼吸。针对土壤CO_2浓度时间序列的数据质量问题,本文提出小波包变换和Fick第二定律结合的方法对时间序列进行去噪分析。实验结果显示,无论从均值,信噪比,均方根误差和斜率距离来看,本文算法都优于由传统方法计算得到的结果。同时,在研究区域分别测量了早中晚三个时间段的土壤CO_2浓度,对其进行去噪处理之后,利用Fick第一定律计算获得的土壤碳通量与LI-8100测得的仅相距1μmol/m^2/s左右。说明通过本文算法不仅精确算得了开放型气室内任意时间任意位置的CO_2浓度时间序列,并且通过计算处理后的时间序列获得了与LI-8100相近的土壤碳通量。

关键词：小波包变换时间序列去噪 Fick定律土壤CO2浓度土壤碳通量

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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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基于ResNet18特征编码器的水稻病虫害图像描述生成

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农业工程学报 2022年第12期38卷 197-206页

作者：谢州益冯亚枝胡彦蓉刘洪久浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州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

针对图像描述算法缺乏在农业领域中的应用,传统模型参数庞大的问题,该研究提出一种基于ResNet18特征编码器的图像描述算法,对作物患病类型进行识别并生成描述。首先,建立水稻病虫害图像描述数据集。其次,使用浅层ResNet18作为编码器,在... 详细信息

针对图像描述算法缺乏在农业领域中的应用,传统模型参数庞大的问题,该研究提出一种基于ResNet18特征编码器的图像描述算法,对作物患病类型进行识别并生成描述。首先,建立水稻病虫害图像描述数据集。其次,使用浅层ResNet18作为编码器,在保证特征提取能力的同时缩减网络模型大小,解码器使用融合了注意力机制的长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)来生成图像描述。试验结果表明,改进后模型尺寸大小为原来的1/3,经过6000次迭代后模型基本收敛,准确率达到98.48%。在水稻病虫害图像描述数据集上,改进编码器-解码器结构后的双语评估替换值(Bilingual Evaluation Understudy,BLEU)和METEOR(Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)分别达到0.752和0.404,其余指标结果也明显优于其他模型,具有描述细致准确、鲁棒性强等优点,能够更好地适用于小规模数据集上的训练,可为农作物相似病害特征的自动化描述提供有益参考。

关键词：农业算法图像描述水稻病虫害编码器-解码器框架 ResNet18 注意力机制

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基于多源数据及三层模型的小班林型识别

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南京林业大学学报（自然科学版） 2022年第1期46卷 69-80页

作者：黄健吴达胜方陆明浙江农林大学数学与计算机科学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

【目的】目前关于林型识别的研究区域主要为小范围森林区域和林场,为了探究较大范围内林型的识别方法,本研究使用Sentinel-2光学遥感影像、森林资源二类调查数据、数字高程模型(DEM)和Sentinel-1雷达遥感影像数据建立林型识别模型。【... 详细信息

【目的】目前关于林型识别的研究区域主要为小范围森林区域和林场,为了探究较大范围内林型的识别方法,本研究使用Sentinel-2光学遥感影像、森林资源二类调查数据、数字高程模型(DEM)和Sentinel-1雷达遥感影像数据建立林型识别模型。【方法】以淳安县作为研究区域,针对淳安县各个小班中的7种林型:毛竹(Phyllosstachys edulis)林、茶树(Camellia sinensis)林、山核桃(Carya cathayensis)林、杉木(Cunninghamia lanceolata)林、马尾松(Pinus massoniana)林、阔叶混交林、其他硬阔林进行识别。研究采用分层的方法对林型进行识别,整体分为3层。第1层使用RF算法建立林地与非林地识别模型;第2层对林地数据进行树种结构识别,分别使用随机森林(random forest,RF)、极端梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGBoost)和轻量级梯度提升机(light gradient boosting machine,LightGBM)方法建立不同模型并对比分析实验结果;第3层将树种结构细分为林型。【结果】第1层RF林地与非林地识别模型总体精度为98.08%;第2层树种结构识别模型中对比了3个模型不同特征组合下的性能,其中LightGBM模型总体精度最高,达到81.43%;第3层模型对林型进行识别,基于所有特征结合雷达遥感因子建模的情况下,LightGBM模型精度为84.51%,经递归特征消除法(recursive feature elimination,RFE)选择特征后,最优精度为83.21%。【结论】通过各个模型的特征重要性图发现,光学遥感中的绿光、红光、近红外波段和红边波段,以及DEM提取的地形因子对研究区域小班林型识别有较好的效果,而Sentinel-1雷达中提取的自变量对林型的识别没有特别明显的帮助。

关键词：林型识别光学遥感雷达遥感数字高程模型模型分层

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基于角度传感器的树木胸径测量装置研制

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传感技术学报 2020年第10期33卷 1399-1405页

作者：郑似青方陆明郑辛煜袁方星楼雄伟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 国家林业与草原局林业感知技术与智能装备重点实验室浙江杭州311300

为了实现树木胸径高精度数字化测量,在分析角度传感器原理的基础上,研制了一款基于角度传感器的树木胸径测量装置,结合安卓端上位机实现了数据存储、编辑和上传等功能。野外试验表明:与围尺、卡尺测量结果比较,偏差(BIAS)分别为-0.17 cm... 详细信息

为了实现树木胸径高精度数字化测量,在分析角度传感器原理的基础上,研制了一款基于角度传感器的树木胸径测量装置,结合安卓端上位机实现了数据存储、编辑和上传等功能。野外试验表明:与围尺、卡尺测量结果比较,偏差(BIAS)分别为-0.17 cm(-0.89%)、0.09 cm(0.52%),均方根误差(RMSE)分别为0.39 cm(2.07%)、0.42 cm(2.25%);8个树种间胸径测量精度达98%。与传统测量方法相比较,无需人工读取、录入数据,在森林资源调查上有广阔的应用前景。

关键词：森林资源调查角度传感器胸径测量安卓上位机

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