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白涛: 作品数：45 被引量：66H指数：4; 供职机构：新疆农业大学计算机与信息工程学院更多>>; 发文基金：新疆维吾尔自治区科技攻关项目新疆维吾尔自治区高技术研究发展计划项目新疆维吾尔自治区高校科研计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学生物学更多>>

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一种维、汉双语GSM短信息语音转换播发系统: 本发明公开的是一种维、汉双语GSM短信息语音转换播发系统，分为软件系统和硬件系统两个组成部分；所述软件系统功能分为短信接收模块、文本预处理模块、语料库构建模块、波形拼接合成模块四部分；所述的硬件系统为：使用cortex ...; 白涛王磊寇晓斌杨抒吴乃宁吴艳程鲁玉; 文献传递

基于词向量与多特征融合的农业文本自动标引研究: 2022年; 针对TF-IDF算法未考虑到文本关键词分布以及受不均衡数据集影响的问题,提出了一种多特征融合的术语频率-逆文档逆词频率(TF-IDIWF)自动标引算法,并与TF-IDF、TF-IWF、TextRank、LSI及LDA基线算法进行对比验证。利用python爬虫技术获取20万条农业文本语料以csv文件格式存储,用于训练农业词向量模型,随机抽取政策法规类、新闻资讯类、市场类、科技类文章各1000篇并进行多人独立标注,标注词个数为5~13个,将标注结果整合归纳后生成AGRI2020农业文本均衡数据集。为验证TF-IDIWF算法能否降低不均衡数据集带来的影响,从AGRI2020中随机抽取新闻资讯类1000篇,其余3个类别各100篇构建出农业文本不均衡数据集。首先利用TF-IDF融合词向量技术对分词后的词语进行过滤、筛选以及近义词归并,再引入词位置、词性及词跨度特征权重融合逆文档频率及逆词频率对农业文本进行关键词自动标引。结果表明,在不均衡数据集上的F1值为57.08%,相较于TF-IDF、TF-IWF算法分别提高了9.12%、1.24%;在均衡数据集上的平均F1值为60.80%,相较于TF-IDF、TextRank、LSI及LDA算法分别提高了10.48%、10.04%、18.83%、14.89%。多特征融合的TF-IDIWF自动标引算法能有效提高农业文本标引准确性。; 香慧敏白涛李东亚马楠; 关键词：多特征融合自动标引

“Python交互式程序设计导论”慕课的设计被引量：3: 2017年; 慕课作为一种新的在线课程形式,近几年得到了广泛的推广和应用,将一门课程采用慕课的形式放在网上,其建设和运行要经过需求分析、课程设计、文档制作、视频拍摄、课程设置和课程运行几个阶段。文章从课程的需求出发,对Python课程的定位、课程特点与慕课优势相结合、知识点划分、项目设计、课程各部分的呈现形式几方面介绍新疆农业大学"Python交互式程序设计导论"慕课的设计。; 寇晓斌白涛白涛; 关键词：课程设计

基于NDVI的新疆植被覆盖变化特征分析被引量：6: 2022年; 新疆植被生态系统较脆弱,是长期保护和关注的重点区域。借助GEE平台获取了由美国航空航天局提供的归一化植被指数(NDVI)数据,采用均值法、差值法、趋势分析法、稳定性分析法、Hurst指数等方法,多角度对2000—2021年新疆生长季(4—10月)植被覆盖时空变化和未来趋势进行了研究。结果表明:1)近22年来新疆植被覆盖总体呈不显著上升趋势,以每年0.0014的变化速率略有增长,在空间分布表现为北部和西北部高,南部和东南部低;2)新疆植被覆盖变化呈增加趋势面积占85.2%,呈减少趋势面积占14.8%,显著增加地区分布在塔城地区、伊犁哈萨克自治州、巴音郭楞蒙古自治州北部和盆地周边的绿洲;显著减少的地区分布在石河子市、乌鲁木齐市、喀什市、和田市等;3)近22年来新疆植被覆盖变化波动明显,Hurst指数均值为0.44,反向持续性较强,未来需要进一步加强植被生态修复和防护工作。; 马楠白涛蔡朝朝蔡朝朝; 关键词：植被 GEE

农业复杂场景下多机器人协同SLAM研究进展与展望: 2024年; [目的/意义]在大田作业、野外放牧、果园采收等典型农业应用场景下,多机器人(包括移动式智能农机装备等)高精度快速协同同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)是智慧农业乃至无人农场的关键基础和核心支撑。与单机器人SLAM相比,多机器人协同SLAM具有精度高、范围广、实时性强、扩展性好等优势,但在农业种植和养殖等自然复杂环境下,由于场景动态可变、地形复杂多变、环境丰富多样、通信约束受限等多重因素叠加影响,尚存在诸多问题与挑战。[进展]现有研究主要是从通用基础技术的视角对多机器人SLAM的研究脉络、优缺点、适用条件和关键核心问题等方面进行总结归纳,但缺乏针对农业复杂场景特性的剖析。本研究面向农业复杂场景的主要特征,以“多传感器数据融合—协同定位—协同建图—回环检测”为关键技术主线,分析了多机器人协同SLAM的优缺点及其在农业领域的适用性;从多机器人协同作业的视角,明晰了集中式、分布式和混合式三种主要协同框架的优势、局限性及适用的典型农业应用场景;进而探讨了农业复杂场景下多机器人SLAM存在的多传感器融合精度偏低、协同通信环境受限、相对位姿估计准确性不高等突出问题。[结论/展望]从优化数据融合底层算法、融合深度学习和强化学习、引入大语言模型、应用数字孪生技术等方面,对农业复杂环境下多机器人SLAM的未来发展方向和趋势进行了展望。; 马楠曹姗姗白涛白涛孙伟

一种嵌入式播报系统壳体: 本实用新型公开的是一种嵌入式播报系统壳体，包括底板、PCB保护板、无接口短边侧板、铜支柱一、PCB板、长侧板一、显示屏、信号发射板、RS232接头、面板、有接口短边侧板、RS232接头锁板、长侧板二。所述底板、面板、无接...; 白涛王磊寇晓斌杨抒吴乃宁吴艳程鲁玉; 文献传递

大数据环境下公安网络情报工作的变革与探索被引量：2: 2016年; 大数据时代的来临给公安网络情报工作带来了新的机遇和挑战。立足公安情报工作的实际需求,分析网络情报的大数据特征,从思想观点、体系建设、技术应用和手段整合等方面提出基于大数据的网络情报工作发展思路,并对大数据技术在网络舆情导控、基于社会网络分析的犯罪团伙发现、基于内容分析的有害多媒体信息监控等方面的应用进行了探索。; 王媛媛詹远白涛; 关键词：大数据网络信息公安情报实际应用

基于NDVI的新疆草地覆盖变化特征被引量：15: 2020年; 利用美国航空航天局地球观测组织提供的归一化植被指数(NDVI)数据,采用均值分析、差值分析、时间序列趋势分析等方法,对2000~2018年新疆草地生长季(4~10月)覆盖动态变化进行了研究.结果显示,新疆草地覆盖南北差异性较大,表现为南疆面积小覆盖低,北疆面积大覆盖高;近19年新疆草地生长季NDVI均值变化总体稳定,波动中以0.0015/a的变化率略有增长;全疆中覆盖草地面积最大且增长趋势最为显著,低覆盖草地面积次之且变化幅度不大,高覆盖草地面积最小且变化波动最为显著;19年间草地退化与改善并存,但变化多为轻微转化,且以改善为主;与2000年相比,2018年全疆有改善趋势的草地面积占全疆草地总面积的74.3%,有退化趋势的草地面积为25.7%,低覆盖和中覆盖草地都有所改善.; 蔡朝朝淮永建白涛董峦; 关键词：草地生长季

基于机器学习的新疆植被覆盖变化及其影响因子之间的关系被引量：1: 2024年; 以新疆植被覆盖变化及其影响因子之间的关系作为研究对象,通过比较多元线性回归、随机森林回归、XGBoost、支持向量机回归,优选出精度最高的模型,依据最优模型计算出的属性重要程度,对15个影响因子进行重组并分析,探索了气温、降水量、辐射量、潜在蒸发、经度、纬度、高程、地貌类型、坡度、坡向、人类影响指数、径流、土壤类型、土壤湿度、植被类型15个影响因子对植被覆盖变化的影响。结果表明,XGBoost模型对归一化植被指数(NDVI)预测准确率最高,随机森林回归次之。在研究区内对NDVI影响程度最大的影响因子是土壤湿度、径流、植被类型、经度、潜在蒸发、气温、辐射量、地貌类型、降水量。在影响因素类型方面,气候条件因素对NDVI影响程度最大,土壤特征因素影响程度次之,地形地貌因素比前两者低。; 马楠蔡朝朝白涛; 关键词：植被覆盖

2022年内蒙古无人机马铃薯图像数据集被引量：2: 2023年; 马铃薯是世界第四大粮食作物,规模化种植是其高产量的基础性保障。随着数字农业的发展,马铃薯的规模化种植方式也日益趋向自动化与智能化。无人机是作物植保和生长监测的重要工具,无人机光谱数据在作物识别、作物生长状况分析等方面发挥重要的作用。为探究光谱数据及图像数据在马铃薯生长中所发挥的作用,文章利用无人机遥感获取不同高度的多光谱影像,并对地面的马铃薯叶片数据进行采集,经过人工检查和整理构建了论文数据集。数据采集地点位于内蒙古呼伦贝尔两块成熟期种薯试验田,采集时间为2022年8月13日、16日和18日,期间共完成了3次不同空间分辨率的光谱数据及图像数据采集。本文数据集的光谱数据完整,叶片数据清晰,可为马铃薯作物识别、种植面积估测以及成熟期期间不同日期的马铃薯相关植被指数变化等研究提供数据支撑。; 胡天赐王瑞利蒋呈祥白涛胡林王晓丽王晓丽; 关键词：无人机马铃薯多光谱可见光图像

白涛

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