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国家自然科学基金(61202188): 作品数：14 被引量：150H指数：5; 相关作者：蔡骋张志毅胡国强袁林李莹莹更多>>; 相关机构：西北农林科技大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划陕西省科学技术研究发展计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术电子电信农业科学文化科学更多>>

基于随机森林的缺损杂草种子识别被引量：5: 2016年; 针对有缺损的杂草种子图像,提出用于有缺损杂草种子图像识别的分类模型,并讨论不同类型的图像特征对识别结果的影响。通过特征提取及使用核主成分分析法降维得到四种图像特征,并将其组合,将不同类型的特征输入至随机森林分类器,得到不同类型特征下的识别结果。实验结果表明,随机森林分类器对图像中的连续噪声具有良好的鲁棒性;源自彩色图像的特征和源自对应灰度图像的特征具有良好的判别能力互补性。; 龙怡霖蔡骋; 关键词：特征提取核主成分分析

基于生物阻抗特性的苹果新鲜度无损测定被引量：14: 2013年; 以红富士苹果为试材,在室温下贮存得到失重率0、5%、10%、15%和果心褐变果实,分别定义为1、2、3、4、5级新鲜度,采用LCR阻抗仪测定各等级共424个果实的14个生物阻抗参数在9个频率点下的126个特征值。通过稀疏主元分析-线性分类器(SPCA-LDC)模型试验,得出适宜的选样比例(训练样本数与测试样本数之比)为9∶1,主元数达到前39～45个时分级正确率达到最大值;构成至少39个主元的生物阻抗特征参数为44个;50次重复试验的分级正确率平均值为87.90%。; 蔡骋李晓龙马惠玲任小林黄良妹曾燕春; 关键词：苹果新鲜度生物阻抗线性分类器

多线索植物种类识别方法研究: 植物识别是从给定图像中自动识别出植物的名称。现有的大多数关于自动植物识别研究，集中于利用植物的单一器官进行植物种类识别，例如，使用花、叶或果实，或者使用单张图像识别植物。使用植物的单个器官识别植物并不可靠，因为许多不同的...; 罗娟; 关键词：植物图像; 文献传递

基于SDN的智能化英语多媒体教室设计被引量：1: 2017年; 针对现有的英语多媒体教室网络监测工作量大与维护复杂的问题,结合SDN网络的快速演进,在综合考虑网络智能化和虚拟化的基础上,设计一种新型多媒体教室网络架构。此架构基于SDN技术,通过SDN的控制器集中管理所有的中控设备。详细描述了该方案的设计思想、总体架构,通过Mininet仿真平台进行测试,从而验证了该方案的可行性。最后,通过实际部署SDN网络,说明基于SDN的多媒体教室网络有助于教师更好地开展教学,有助于学生更好地学习。; 胡国强陈毅; 关键词：SDN 多媒体教室集中管理

基于外接圆方法的点云法向量提取被引量：2: 2014年; 在线结构光测量中,为快速准确地提取点云的法向量,提出了一种外接圆方法。通过图像细化法求得光条纹初值中心点集,然后判定相邻三点是否共线:若共线,该点初始法线垂直于该直线;否则,这三点可以确定一个外接圆,连接外接圆心坐标和该点坐标得到该点的初始法向量。为减震荡,需对相邻三条初始法向量做平均,得到最终法向量。通过与Hessian矩阵法和Sobel梯度法进行对比,表明该方法能够准确提取法向量,且处理一幅320 pixel×240 pixel的图像的时间低于8 ms,能够满足实时性要求。; 李莹莹张志毅袁林; 关键词：HESSIAN矩阵外接圆

基于密度缩放因子的ISOMAP算法被引量：3: 2018年; 等度量映射(ISOMAP)算法是一种被广泛应用的非线性无监督降维算法,通过保持各个观测样本间的测地距离进行等距嵌入,从而实现高维空间向低维空间的坐标转换。但在实际应用中,观测数据无可避免地会存在噪声,由于测地距离的计算对噪声比较敏感,并且也没有考虑数据集的密度分布,导致ISOMAP算法降维后低维坐标表示存在几何变形。针对这一缺点,根据局部密度的思想,提出一种基于密度缩放因子的ISOMAP(Density Scaling Factor Based ISOMAP,D-ISOMAP)算法。在传统的ISOMAP算法框架下,首先,针对每个观测样本计算一个局部密度缩放因子;然后,在测地距离的计算过程中,将直接相邻的两个样本之间的测地距离除以这两个样本密度缩放因子的乘积;最后,通过最短路径算法求得改进后的距离矩阵,并对其进行降维处理。改进的测地距离在密度较大的区域被缩小,而在密度较小的区域被放大,这样可以减小噪声对降维效果的影响,提升可视化和聚类效果。人工数据集和UCI数据集上的实验结果表明,在数据集的可视化和聚类效果方面,D-ISOMAP算法较经典的无监督降维算法具有一定的优势。; 李香元蔡骋何进荣; 关键词：ISOMAP 流形学习噪声数据

多线索植物种类识别被引量：5: 2020年; 大多数关于自动植物识别的现有研究,集中于识别植物的单一器官,例如,花、叶或果实。使用单个器官的植物识别不够可靠,因为许多不同的植物却有着极其相似的器官。对于野外直接采集的图片,通常都有着复杂的背景,这也是目前的植物图像识别准确率不高的又一个原因。为了克服图像识别中的这两个难题,提出一种基于迁移学习的多线索植物识别方法,采用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)通过迁移学习,训练花、果、叶和整株的单器官分类器,根据各个分类器预测的标签和得分进行多器官融合识别。在PlantCLEF2017数据集上证明了模型有效性,并且植物识别性能得到了极大的提升。; 罗娟蔡骋; 关键词：植物识别多线索

基于位置指纹和6LoWPAN的图书馆智能定位系统实现被引量：7: 2018年; 随着高校智慧化图书馆的建设和发展,室内定位技术在具有位置感知的智慧图书馆建设和管理中的作用日益重要。针对现有的基于WLAN的位置指纹定位技术在图书馆复杂环境下定位精度不高的问题,在考虑到高校接入IPv6网络的基础上,提出了基于WLAN的位置指纹定位技术和基于6Lo WPAN的WSN定位技术相互融合的定位技术。文章简要介绍了位置指纹结合6Lo WPAN定位技术的工作原理,从硬件和软件两个方面设计了基于位置指纹结合6Lo WPAN技术的图书馆智能定位系统的各个模块。基于此设计方案,实现了基于位置指纹和6Lo WPAN的智能定位系统。从系统测试可知,位置指纹结合6Lo WPAN定位技术比单一的位置指纹定位技术定位精度高。文章最后探讨了基于位置指纹结合6Lo WPAN的智能定位系统的发展前景,为高校图书馆建设智能定位系统提供借鉴。; 胡国强鞠建伟马来宏; 关键词：WLAN 图书馆

基于图稀疏Group Lasso算法的农业科教视频多语义标注方法: 2018年; 针对农业领域的视频标签,多以人工方式标注不利于大量视频准确快速标注、检索的问题,提出了一种基于图稀疏Group Lasso模型的农业科教视频多语义标注方法:通过添加待测镜头与视频组间组内的稀疏约束,得到待测镜头在视频集内的稀疏编码,结合视频集内人工标注的标签,进行多语义的标注。农业科教视频多语义标注的试验表明,该方法能够实现语义的快速标注,并使得农业视频多语义标注的F综合指标达到64%。农业视频多语义标注效果,不仅可满足用户个性化的信息需求,同时也为农业知识视频检索等相关领域,提供了参考方案。; 孙佳明吴李康邓兆利段驰飞蔡骋; 关键词：镜头检测

多网络融合的教学实验平台设计与实现: 2016年; 随着网络技术的飞速发展,高校建起了基于IPv4、IPv6、WIFI、ZigBee、6LoWPAN的网络教学实验平台,众多的实验平台在人力和物力方面造成了浪费。针对这种现象,提出了多网络融合的教学实验平台解决方案,设计了融合IPv4、IPv6、WIFI、ZigBee、6LoWPAN技术的教学实验平台,实现了平台各模块的功能,搭建了多网络融合的教学实验平台,并在校园网环境下对该平台进行基于6LoWPAN协议的WSN和IPv6网络连通性测试和ZigBee组网传输温度测试。测试结果表明,基于6LoWPAN协议的WSN和IPv6网络能够相互通信,基于ZigBee协议的WSN能够传感温度,该平台能完全满足师生实习、实验的要求,有很强的实用性。; 胡国强; 关键词：IPV4 IPV6 WIFI ZIGBEE 网络融合教学实验平台

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