苗腾
- 作品数：66 被引量：268H指数：9
- 供职机构：沈阳农业大学信息与电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划北京市自然科学基金更多>>
- 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>>
- 一种基于物理模型的植物叶片萎蔫模拟方法
- 本发明公开了一种基于物理模型的植物叶片萎蔫模拟方法，涉及计算机模拟技术领域。所述方法包括步骤：构建三维植物叶片模型的体素集，体素集包括多个用于模拟植物叶片叶肉内部细胞的六面体单元；将体素集转化为质点弹簧模型；对质点弹簧模...
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- 文献传递
- 数字植物研究进展:植物形态结构三维数字化被引量：50
- 2015年
- 数字植物围绕农林植物生命、生产和生态系统的多维信息高效感知和认知的理论、技术和方法,通过多学科交叉合作,研究农林植物-环境3D数字化、高通量信息获取、情景感知、信息融合、结构和功能模拟、数字化设计和精准管理决策等数字农业的关键性、基础性以及共性理论和技术问题。植物形态结构的三维数字化是数字植物研究的重要组成部分,近年来很多学者从植物组织、器官、植株和群体等不同尺度,或者从植物根系和地上部等不同视角,围绕植物形态结构的参数测量、几何结构解析、三维模型构建、结构与功能建模,以及三维植物模型真实感展现等需要,开展了更深入的研究。在组织尺度方面,随着MRI、CT、显微成像等技术产品的不断成熟,使得利用这些先进测量仪器获取和测量植物组织内部结构数据成为可能,并被越来越多的研究者采用,成为进行植物内部形态结构测量和分析的有效手段。在植物根系的三维数字化方面,由于植物的根普遍生长在土壤里,观察和测量十分困难。虽然近年来XCT、MRI等穿透射线成像技术已越来越多地用于根系的形态结构探测,但这类技术往往仅能获取范围较小的根系局部数据,且价格昂贵。因此植物根系形态结构的准确、无损(原位)、快速测量仍然是一个挑战。在群体尺度方面,基于实测数据的三维重建逐渐成为植物群体三维重建的主要途径,研究者正试图从激光三维扫描仪获取的植物群体三维点云中提取群体的形态参数并实现群体的三维重构。而在三维植物模型的真实感绘制方面,如何准确地测量各种植物器官的光学特性并建立相应的数学模型是当前的研究重点,虽然已有不少研究者提出了相应的解决方案,但这些方法在便捷性和普适性方面仍然难以令人满意,有待更多深入研究。笔者最后结合相关领域的技术�
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- 关键词：三维重建可视化
- 基于材质模型模拟植物叶片表观变化的方法
- 本发明涉及计算机图形学、实时真实感绘制、植物行为仿真结合的技术领域，公开了一种基于材质模型模拟植物叶片表观变化的方法，包括以下步骤：S1、将植物叶片分为四层结构，分别为上表皮层、栅栏组织层、海绵组织层以及下表皮层；S2、...
- 郭新宇陆声链苗腾王传宇吴升
- 基于变化光源方向多图像的植物叶片表观三维模拟被引量：5
- 2016年
- 为了真实准确地模拟植物叶片表观颜色,提出一种基于多图像的叶片表观模拟方法。首先搭建基于线性光源的表观图像采集系统,用以获得400张视线角度固定、光源方向变化的叶片图像集合;采用拟合方法自动地从400张图像中获得整个叶片表面的表观特征参数,包括漫反射强度、高光反射强度和粗糙度;利用该拟合方法对线性光源移动条件下理想物体的各种反射特征的变化情况进行仿真计算,然后针对叶片图像中的每个像素寻找与仿真计算结果最接近的表观模型参数作为拟合结果。通过该拟合方法,可将叶片表面上各个位置的表观参数合成3张表观参数图像,采用基于点光源的实时光照方法测试最终的可视化模拟效果。从模拟结果中可以看出利用该文方法得到的结果能够真实地表现叶片自身的表观质感特性,相对于传统方法更加真实准确。
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- 关键词：可视化光源叶片
- 植物叶片萎蔫过程的物理表示方法被引量：4
- 2014年
- 为定量化描述植物叶片萎蔫的动态过程,提出一种基于物理模型的描述方法。首先基于植物叶片的三维模型构造体素结构用以抽象植物的细胞结构,在此基础上利用质点弹簧模型表示细胞之间的受力关系,然后根据欧拉-拉格朗日方程描述细胞的运动过程,最后采用隐式纽马克积分法对方程求解进而得到细胞的三维位置变化。以萎蔫状态下叶尖在几何空间的变化轨迹作为参考属性进行数据验证,模拟的叶尖运动方向与实测值相差19°,实测的叶尖三维空间位置与模拟结果的距离差值在0.68 cm至3.0 cm之间,数据表明所提算法得到的叶尖变化轨迹与真实叶尖变化轨迹接近;其次,从视觉角度评价,也可逼真地模拟萎蔫状态下叶片三维形态的变化过程。
- 苗腾郭新宇温维亮陆声链
- 关键词：植物叶片计算机模拟物理建模
- 基于双卷积链Fast R-CNN的番茄关键器官识别方法被引量：17
- 2018年
- 为提高番茄器官目标识别的准确率,提出一种基于RGB和灰度图像输入的双卷积链Fast R-CNN番茄器官识别网络。该方法通过番茄器官图像数据集训练基于VGGNet基本结构的特征提取网络,并用其参数初始化Fast R-CNN,通过再训练,用以识别植株图像中的番茄花、果、茎器官。首先分析了网络深度和宽度、图像输入类型、激活单元对特征提取及网络分类性能的影响。详细阐述了基于Fast R-CNN的番茄器官识别网络的设计及训练方法,基于试验观察,提出了基于双卷积链的Fast R-CNN,融合自动提取的RGB和灰度图像特征,由全连接层对Selective Search算法生成的候选区域进行分类识别。结果表明:针对番茄器官图像数据集,5个卷积层的网络即可具有较高的特征提取和分类性能,增加或降低卷积层数都会使网络性能下降;与ReLU激活单元相比,PReLU和ELU能够显著提高番茄特征提取网络的性能,而提高效果和具体的网络结构有关;基于Fast R-CNN的识别方法能够对番茄的花、果、茎器官进行识别,且能够识别不同成熟度的果和不同形态的花;单卷积链Fast R-CNN网络对花、果、茎的识别平均精度(AP)最高分别为64.79%、66.76%和42.58%,双卷积链Fast R-CNN识别网络对三种器官的识别AP最高分别为70.33%、63.99%和44.95%,相较于单链网络,双卷积链Fast R-CNN的mAP提高2.56%,说明该方法对提高番茄器官识别性能是有效的。
- 周云成许童羽邓寒冰苗腾
- 关键词：番茄目标识别
- “问题驱动教学法”在《C语言程序设计》课程教学中的应用被引量：2
- 2016年
- 本文针对《C语言程序设计》课程的教学现状及存在的问题,提出在该课程教学中引入"问题驱动教学法",将理论知识融入到具体"问题"中,通过解决"问题"来讲解理论知识,并通过一个具体的案例来介绍如何利用"问题驱动教学法"来开展教学。
- 徐静杨涛苗腾邓寒冰
- 关键词：教学现状教学法C语言程序设计
- 一种植物三维点云分割方法及系统
- 本发明实施例提供一种植物三维点云分割方法及系统，该方法包括：分割出目标植株三维点云中的茎点云；将目标植株三维点云从全局坐标系转换到局部坐标系；提取出目标植株中每一非茎器官的最高点，并将每一非茎器官的最高点分别加入对应的初...
- 温维亮苗腾郭新宇吴升卢宪菊
- 文献传递
- 基于图像的作物病害状态表观三维模拟方法被引量：9
- 2016年
- 为了解决病害表观信息难以获取导致的作物病害状态三维模拟困难的问题,该文提出一种基于图像的作物病害状态表观模拟方法。该方法首先利用单张图像提取病斑的形状、颜色以及位置特征,并对其变化过程进行自动推断;基于这些特征信息,对病害的病状以及病症表观进行建模。试验结果表明,该方法可以利用网络中已有的病斑图像对病害侵染导致的作物表观变化进行真实地三维模拟,一定程度上解决病害表观信息缺失的问题,为数字农业设计及农业科普培训动画的制作提供有力工具。
- 苗腾郭新宇郭新宇温维亮肖伯祥
- 关键词：作物病害虫害控制
- 基于骨架的玉米植株三维点云果穗分割与表型参数提取被引量：7
- 2021年
- 当前三维点云处理技术难以在玉米植株点云上对果穗进行识别和表型参数提取。针对该问题,该研究采用基于骨架的玉米植株器官分割流程对植株三维点云的果穗器官进行分割和表型参数提取。首先,优化基于骨架的玉米植株茎叶分割方法,在成熟期植株点云上实现植株骨架的提取、器官子骨架的分解以及器官点云的分割;再根据器官高度、子骨架长度、圆柱特征和点云数量4个约束条件从器官点云中识别出果穗点云;最后提取果穗相关的表型参数。试验结果表明,该研究方法对玉米果穗的识别率为91.3%;果穗点云分割的平均F1分数、精确度、召回率分别为0.73、0.82和0.70;穗位高、穗长、穗粗、株高穗位高比4个表型参数的提取值与人工实测值线性关系显著,决定系数分别为0.97、0.78、0.85和0.96,均方根误差分别为3.23、4.98、0.73 cm和0.07。该研究方法具备提取果穗器官点云和表型参数的能力,可为玉米高通量表型检测、玉米三维重建等研究和应用提供技术支持。
- 朱超苗腾苗腾李娜许童羽周云成
- 关键词：表型玉米果穗点云分割
