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[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
丁幼春 陈红
依据霍夫(Hough)变换原理,给出了多条直线检测的算法,分析了基于霍夫变换(HT)检测多条直线的特点,即直线—峰值对应性,检测直线不确定性(针对斜率大于0的情况),累加器A的值与待测直线段长度的关系,带噪声多条准直线的参数空间峰值特征,倾角为90°的直线段参数空间峰值特征,并有针对性的提出了改进方法。提出了依据峰值自动搜索填充范围的算法,实现了峰值的搜索,并通过马铃薯作物的行检测验证了该方法的有效性。
关键词：
HT 多条直线检测 算法改进 作物行检测
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
丁幼春 王书茂
针对多圆检测问题,提出了一种基于RHT的改进算法PHT3(3-point Hough transformation)。对整幅图像特征点按连续性进行点集归类,同时计算有效点的梯度方向信息;按照一定的取点规则在同一点集中取3点,得到候选圆的圆心参数;依据所求圆心参数以及梯度信息判定选取3点的有效性,以降低Hough变换的无效累积。针对常规确定圆半径精度有限的缺陷,提出利用点集并结合候选半径的均方差来获得亚像素半径,同时解决了同心圆半径的检测问题。与RHT算法进行对比检测,结果表明:PHT3算法检测时间为RHT算法检测的1/6,且无效累积更小,同时保留了Hough变换对局部信息缺损不敏感和对随机噪声...
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
李志鹏 于鸿彬 邵宏宇
为提高传统Canny算法的灵活度和自适应能力,提出了一种改进的自适应Canny边缘检测算法。采用双边滤波代替高斯滤波滤除噪声并锐化图像边缘;再使用水平、垂直、45°、135°等4个方向的梯度模板对图像的梯度幅值进行计算。对传统的Otsu阈值分割算法进行了改进,改进的思路是找出类内和类间方差的最大值作为阈值,阈值搜索范围的缩小可以使计算量减少,实现快速分割。通过道路标线图像验证,说明改进后的Canny算法对道路标线的分割效果更好,减少了边缘断裂和假边缘,处理的时间也相对缩短。
[期刊] 物流技术
[作者]
褚慧君 朱宏辉 高军
针对Hough检测法和旋转投影法的缺陷,提出了一种基于改进的投影检测车牌倾斜校正算法。首先通过水平投影与Hough检测结合确定水平倾斜角,并且进行水平校正;然后利用垂直投影与Radon变换结合确定垂直倾斜角,以检测到的垂直倾斜角对图像进行垂直校正,最后对若干张倾斜车牌图片进行实验。实验表明,改进算法相对经典的Hough检测法、Radon变换法等有着更高的准确率和适用性。
[期刊] 物流技术
[作者]
褚慧君 朱宏辉 高军
针对Hough检测法和旋转投影法的缺陷,提出了一种基于改进的投影检测车牌倾斜校正算法。首先通过水平投影与Hough检测结合确定水平倾斜角,并且进行水平校正;然后利用垂直投影与Radon变换结合确定垂直倾斜角,以检测到的垂直倾斜角对图像进行垂直校正,最后对若干张倾斜车牌图片进行实验。实验表明,改进算法相对经典的Hough检测法、Radon变换法等有着更高的准确率和适用性。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
秦运柏 徐汶菊 朱君
在圆拟合定位算法的基础上,采用增加预处理的方法进行改进,通过改进后的自适应TV修复技术去噪滤波等处理,提高了定位光斑中心位置的精确度。基于Matlab软件进行了改进实验验证表明:采用自适应TV(tolal variation)修复技术能够提供更为准确的中心坐标;在光斑夹杂噪声的情况下,光斑中心横坐标误差小于2个像素,而纵坐标误差在1个像素之内,验证了算法具有较高的精度。
关键词：
光斑中心定位 TV修复技术 圆拟合法
[期刊] 统计与决策
[作者]
胡丹青 赵为华
文章基于贝叶斯后验推理及遗传算法研究了线性回归模型多结构变点的变点检测方法，其中变点的数量和位置均未知。首先引入参数的无信息先验并基于后验分布得到变点信息的贝叶斯后验概率；然后基于后验概率定义一个施瓦兹-贝叶斯信息准则并应用遗传算法快速得到变点的个数及其位置，通过数值模拟验证了新方法的有效性和计算的快速性；最后，将所提方法应用于气象时序数据和股票交易价格两个实际数据的多变点检测问题，得到了有意义的结果。
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
焦治 李光辉 武夕
【目的】应力波断层成像技术已经在林木无损检测领域得到了广泛的应用,然而木材的各向异性特征以及应力波速度反演计算的误差对断层成像的精度影响较大。因此,进一步提高断层图像的准确性非常关键。【方法】根据传统的应力波速度反演原理,提出了一种基于速度误差校正的断层成像算法(ECIA)。该算法利用最小二乘QR分解法(LSQR)计算应力波在林木横截面网格单元内的速度分布,并使用误差校正机制(ECM)优化断层图像。为了评估算法的性能,分别选取了若干实验室内的原木试样及扬州市区古树进行无损检测实验,利用德国PICUS应力波
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
陈乐乐 黄松 孙金磊 惠战伟 吴开舜
问题报告作为记录和跟踪缺陷的载体,为解决软件质量问题提供依据。目前软件测试常以多人、并行的方式进行,海量问题报告的去假与去重等整合过程正面临严峻的挑战。因此,该文提出一种基于BM25算法的问题报告自动化检测方法,在对问题报告进行预处理后,依据测试需求和测试报告样本建立匹配库,利用BM25算法计算两者的相似度得分,并以此为依据检测问题报告的正确性。在软件测试大赛的数据上进行实验,结果表明该文提出的方法能够正确评判大部分问题报告,有效提高了去假与去重效率。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王保成 袁昊 韩峰 王超 李佳恒
针对现有目标检测器存在的推理延迟、不稳定和高计算成本等问题，提出一种基于深度学习理论的创新算法RT-DETR(RT-DETR-L)，实现了对钢轨表面伤损的高效精细化检测。基于该算法设计的目标检测实验方案，去除了传统目标检测算法中的非极大值抑制（NMS）后处理步骤；引入了一个解耦单尺度内部交互和跨尺度融合的高效混合编码器；提出了一种Io U-aware初始化对象查询机制，并重新定义了目标函数。实验结果表明，该方案能有效提高算法在检测钢轨表面伤损时的准确率和召回率，在检测剥离掉块、疲劳裂纹、接头方面表现出色，准确率分别为95.1%、93.8%和99.5%，检测速度为8.62ms/帧，参数量仅为4.2M。该研究成果能够为钢轨养护维修提供一种准确高效的检测方案。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
李晓金 朱凯 牛智有 程旭云
为探讨利用近红外光谱技术快速检测生物质秸秆中N、C、H、S和O元素的可行性，采集并制备水稻、小麦、油菜和玉米秸秆样本199个，采用近红外光谱(NIRS) 分析技术，结合偏最小二乘(PLS）化学计量学算法，在7400～5550 cm-1波段范围内，比较不同光谱预处理方法的定标效果，建立最优的生物质秸秆中N、C、H、S和O元素的定量分析模型，并用独立的验证集样本对模型进行验证。验证结果表明： 所建立的N元素的定量分析模型可用于实际检测； O元素的定量分析模型可进行实际估测； 采用近红外技术用于C元素定量分析是可行的，但模型需要进一步优化； H、S元素采用NIRS技术无法进行定量分析。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
周雅婷 许童羽 陈春玲 周云成 姜美羲
为解决肉牛采食行为识别问题，利用集陀螺加速度计和蓝牙模块为一体的传感器节点采集肉牛的行为姿态数据并通过蓝牙轮询组网模式将数据无线传输到ＰＣ上位机，进行实时显示，对采集的肉牛行为数据进行分析，进而识别肉牛采食行为。选用４０头健康处于育肥期的西门塔尔肉牛样本（体重约３８５ｋｇ，舍饲，每天饲喂２次，可自由饮水），分为２组，其中３０头为试验组，用松紧带在肉牛颞窝部位佩戴传感器节点；另外１０头为对照组，不佩戴传感器，用于比较肉牛是否因佩戴节点而有异常反应。同时在肉牛限位栏的前方安装监控摄像头，记录肉牛的行为信息，以作为后期数据处理依据。试验记录的原始数据包括Ｘ、Ｙ、Ｚ三个轴的加速度、角度以及角速度的九个．．．
[期刊] 林业科学
[作者]
王国柱 周海宾 李文彬 撒潮
The paper first describes the watershed algorithm and solves the problem of the over-segmentation from the watershed algorithm by using the mark watershed transform; then wood defect image is treated with algorithm; finally the comparison is made between the original image and the edge image detecte...
关键词：
分水岭算法 木材缺陷 边缘检测 过度分割
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
赵颖 王书茂 陈兵旗
针对机器视觉导航中道路引导线检测方法复杂、实时性不能满足使用要求的问题提出了基于改进Hough变换的公路车道线快速检测算法:根据车道线与路面颜色的不同判断车道线位置计算出车道线的方向候补点群,根据车辆所处车道的情况对方向候补点群进行聚类,以每一类的中点为基准点使用基于一点的改进Hough变换算法计算出车道线的斜率。实验结果表明,一幅图片的处理时间约85 ms,处理结果与实际情况吻合。算法能够检测出高速公路上所有车道线的斜率,为道路引导线的实时检测提供了一种新思路。
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
叶铭亮 周慧英 李建军
【目的】森林火灾常常会对人类的财产和生态多样性造成巨大损害，传统的森林火灾检测技术存在可靠性低、造价过高等不足。目前基于卷积神经网络的深度学习算法在处理图像型数据上具有准确性高、成本低、速度快等优势，但是其处理视觉要素和物体之间关系的能力不如Transformer。因此，本研究提出一种改进Swin Transformer网络的方法应用于森林火灾检测。【方法】Transformer是一种基于自注意机制的深度神经网络，其强大的表现能力使得其能够在计算机视觉领域大放异彩。Swin Transformer提出将Transformer应用于计算机视觉任务,构建了一种名为Swin Transformer Blocks的骨干网络，并且提出了一种滑动窗口多头自注意力机制。本文结合Transformer与深度学习算法并应用于森林火灾检测领域，在Swin Transformer网络结构中对窗口自注意力机制进行改进，采用了knn自注意力提高对小块噪声的识别，使用Augmentation数据增强方法增加模型的泛化能力。【结果】数据集为自建的森林火灾图像数据集，通过旋转、裁剪、模糊以及色彩调节等数据增广的方法将300张不同环境下的森林火灾图像数据扩充到1 900张图像，最后对Swin Transformer以及改进后的模型进行对比实验，改进后的算法准确率可达98.1%,bbox＿mAP、bbox＿mAP＿50和bbox＿mAP＿75分别达到了66.7%、96.4%和81.3%。【结论】本文提出一种改进Swin Transformer应用于森林火灾检测的方法。研究结果表明，改进的Swin Transformer模型能够有效检测不同环境下的森林火灾。
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