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[期刊] 物流技术
[作者]
董景峰 杨若怡 周康康 谢明江
为了减少机场旅客提取行李的时间,缓解机场拥挤问题,设计了一种行李箱自动识别和旋转系统。该系统主要包括行李箱图像预处理和角度计算与旋转两大部分。图像预处理对行李箱图像进行灰度处理、运用中值滤波对行李箱图像进行降噪、对行李箱图像进行二值化处理;然后对图像中有效轮廓进行截取;最后计算行李箱旋转角度并进行旋转。通过应用Matlab仿真验证了本文所提出的图像识别、处理和角度计算等的有效性和适用性。将行李箱把手旋转到靠近旅客的一侧可达到缩短旅客提取行李箱的时间,促进机场高效运行的目标,符合机场运营的需要,能够提高机场的运营和管理水平。
[期刊] 图书馆
[作者]
刘晓英 文庭孝 孙玥莹
专利文献是一种重要的技术文本,蕴含丰富的专利技术信息,成为技术挖掘的重要对象。国内外常用的专利技术信息挖掘方法有基于网络、基于分类、基于聚类和基于信息抽取的专利技术信息挖掘方法。常用于专利技信息挖掘的工具很多,其中ROST CM6对中文专利技术信息挖掘支持性较好。以ROST CM6为基础,结合Citespace,对我国行李箱专利文献中的技术信息进行了深度挖掘和实证分析,可视化展示了不同时期我国行李箱专利技术的研发重点。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
马金玉 张涛 马凤鸣 谢东晖 马彦青
以训练学生工程开发规范性、提高学生创新精神和实践能力为目标,开发设计了自主跟踪行李箱的超声波测控系统实验。该实验应用性和拓展性强,有利于学生创新运用专业知识和技能,正确灵活制订方案。采用CDIO-OBE教学理念,在充分发挥学生的主动性和积极性的同时,培养学生创新实践、团队合作和表达能力。
[期刊] 物流技术
[作者]
在世界最大的机场单体建筑-北京首都机场T3航站楼里,配备了史上最先进的行李处理系统(Baggage Handling System,BHS):每小时19200件行李的处理量,总长68公里的输送带,40公里/小时的高速系统,能迅速行李将传输到机场四处,如图1所示。
[期刊] 财会月刊
[作者]
约翰·鲍尔是爱尔兰一家公司的工程师,而他的妻子和女儿却居住在比利时安特卫普,因此,他每周都要搭乘飞机回家两次。每次回家,鲍尔都会给妻女带很多礼物和玩具。尽管鲍尔经常会选择搭乘一些比较经济的航班,但是每年乘坐飞机的费用累加起来依然让他觉得难以承受,因为航空公司往往会针对乘客的行李收取额外的托运费用。
[期刊] 建筑经济
[作者]
罗灿
以广州白云国际机场T2航站楼行李系统为例,通过基于BIM的模块化设计、仿真与优化及工程量统计,分析BIM在其设计管理中的应用方法;从系统深化与碰撞检查、施工交底与协调角度,分析BIM在其施工管理中的应用方法,为BIM在类似项目中的应用提供借鉴。
[期刊] 建筑经济
[作者]
罗灿
以广州白云国际机场T2航站楼行李系统为例,通过基于BIM的模块化设计、仿真与优化及工程量统计,分析BIM在其设计管理中的应用方法;从系统深化与碰撞检查、施工交底与协调角度,分析BIM在其施工管理中的应用方法,为BIM在类似项目中的应用提供借鉴。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
何胜美 李仲来 何中虎
基于数字图像分析,利用小麦籽粒的20个形态特征和12个颜色特征对来自中国4个地点7个春小麦品种共28个样本进行分类和识别。对于不同品种和地区的样本,分别利用逐步判别分析,选取显著性较大的特征参量,建立各地区和品种的贝叶斯分类器模型。结果表明,对各地区品种识别的正确回判率和测试集的正确识别率均达到100%。将各样本按品种合并,再对合并后的样本进行品种识别,除了新克旱9号的回判率为98.3%外,其它品种的回判率均为100%。测试集中,龙麦26和青春566正确识别率分别为97.5%和95.0%,其它品种均为100%。品种来源地识别也能达到较高的水平,甘肃、宁夏、新疆和黑龙江的正确识别率分别为88.6...
关键词：
普通小麦 品种 图像处理 模式识别
[期刊] 物流技术
[作者]
钟泽伟 李祺 黄定航 曾颖瑄 周欢欢 邓超
就取件公共区域人流量预测进行了探究,利用S5PV210处理器、Basler acA1920-155uc工业相机和BQ24032芯片等硬件设施针对图像采集模块进行优化。采用数据挖掘的方式,运用YOLO v3算法实现对取件点人流量数据的图像识别统计,并在此基础上获取取件人群的行为特征。实验结果表明,在1 000张测试集图片样本中能得到92%以上的准确率,可以识别出快递取件点的人流量情况,验证了基于YOLO v3的取件点人流量预测方法的有效性。根据得出的统计数据,为取件人提供了实用的取件引导方案,也为智慧物流的扩展提供了一条可行思路。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
贾佳 王建华 谢宗铭 杨丽明 孙宝启 孙群
以农大399小麦种子为试验材料,通过图像识别技术获取单粒小麦种子的形态物理指标,拟通过研究这些形态物理参数与小麦种子活力的相关性,为图像识别技术在作物种子加工工艺和参数精确选择提供参考。首先采用平板扫描仪获取单粒小麦种子的PNG图像,采用本实验室自主开发的种子形态自动化识别软件自动提取单粒种子(400粒)的RGB、Lab、HSB、长度、宽度和投影面积等形态物理指标,然后进行垂直玻璃板发芽试验,以发芽第5天的幼苗长度、鲜重和简易活力指数作为种子质量指标,相关分析结果表明:农大399小麦种子的幼苗鲜重与种子投影面积、长度和宽度的相关系数分别为0.45、0.40和0.37,均达到显著相关。将种子按投...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
李冠林 马占鸿 王海光
为了解决生产中小麦条锈病和叶锈病症状难以区分的问题,提高识别率和精度,提出了一种基于支持向量机和多特征参数的小麦条锈病和叶锈病图像分类识别方法。利用图像裁剪方法获取典型症状的子图像,采用中值滤波算法对图像进行去噪,利用K_means硬聚类算法实现病斑分割,提取病斑区域的形状、颜色和纹理特征空间的50个特征参数,设计支持向量机分类器进行分类识别。根据优选的26个特征参数,利用以径向基函数作为核函数的支持向量机对这2种小麦锈病图像进行识别。结果表明:训练样本识别率均为96.67%,测试样本识别率均为100%;与其他核函数相比,径向基核函数最适合于这2种小麦锈病的识别。所提出的基于支持向量机的方法可...
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
秦丰 刘东霞 孙炳达 阮柳 马占鸿 王海光
为实现苜蓿叶部病害的快速准确诊断和鉴别,基于图像处理技术,对常见的4种苜蓿叶部病害(苜蓿褐斑病、锈病、小光壳叶斑病和尾孢菌叶斑病)的识别方法进行探索。对采集获得的899张苜蓿叶部病害图像,利用人工裁剪方法从每张原始图像中获得1张子图像,然后利用结合K中值聚类算法和线性判别分析的分割方法进行病斑图像分割,得到4种病害的典型病斑图像(每张典型病斑图像中仅含有1个病斑)共1 651张。基于卷积神经网络提取病斑图像特征,建立病害识别支持向量机(Support vector machine,SVM)模型。结果表明:
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘嘉政 王雪峰 王甜
【目的】针对在树皮图像识别时,现有的算法和识别过程过于复杂的问题,提出了基于深度学习的方法来对不同树种的树皮图像进行识别。【方法】本文以5种常见树种的树皮纹理图像为例,采用基于卷积神经网络的深度学习方法,将原始图像直接作为输入,通过卷积和池化层对图像的低级、高级特征进行自动提取,解决了手动提取纹理特征的困难和问题;在此基础上,对CNN模型结构进行改进,采用带Maxout的ELU激励函数来代替ReLU函数,解决模型的偏移和零梯度问题;对损失函数进行改进,通过添加规范项来优化结构参数,并使用分段常数衰减法对学习率进行动态调控;最后采用softmax分类器对图像类别进行输出。【结果】对5个树种的树皮图像共计10 000张图像进行实验,其中每类选取200张图像作为测试集。最终训练准确率达到93.80%,测试集识别准确率为97.70%。另外,为验证本文方法的可行性,与传统人工特征提取法,提取HOG特征、Gabor特征和灰度共生矩阵统计法,训练SVM分类器。通过实验比较,本文方法识别准确率最高。【结论】本文提出的基于深度学习的树皮纹理图像识别方法是可行的,提高了识别效率和精度,为树种的智能化识别提供新的参考。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
刘琼 李宗贤 孙富春 田永鸿 曾炜
针对基于卷积神经网络的图像识别采用随机初始化网络权值的方法易收敛到局部最优值的问题,该文提出了一种结合无监督和有监督学习的网络权值预训练算法。融合零成分分析白化与深度信念网络预学习得到的特征,对卷积神经网络权值进行初始化;通过卷积、池化等操作,对训练样本进行特征提取并使用全连接网络对特征进行分类;计算分类损失函数并优化网络参数。在公开图像数据库中进行了大量实验,与公开最佳算法比较,该算法在MNIST中的识别错误率降低了0.1%,在Caltech101中的分类准确率提升了0.56%,验证了该算法优于现有算法。
关键词：
深度信念网络 图像识别 卷积神经网络
[期刊] 中国农业科学
[作者]
赵玉霞 王克如 白中英 李少昆 谢瑞芝 高世菊
【目的】探讨利用图像技术实现玉米叶部病害自动识别的方法。【方法】根据玉米叶部病害特点,综合应用阈值法、区域标记方法与Freeman链码法,对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征,最后根据二叉检索法推断病害。【结果】研究提取了五种玉米叶部主要病斑的识别特征,确定了诊断流程,并开发了识别系统。经检验,该系统对玉米叶部的锈病斑、弯孢菌病斑、灰斑、褐斑、小斑等五种主要病害的诊断准确率达80%以上。【结论】研究结果表明,用图像技术进行玉米叶部病害诊断是可行的,本研究开发的诊断系统为玉米病害自动识别与诊断奠定了基础。
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