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公开(公告)号：CN111951223A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN202010688435.5
申请日：2020-07-16
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明属于图像自动识别技术领域，公开了一种木材节子瑕疵的图像自动识别方法及系统，所述木材节子瑕疵的图像自动识别系统包括：木材图像采集模块、图像去噪重组模块、木材图像增强模块、主控模块、木材图像分割模块、木材节子瑕疵识别模块、木材图像分析模块、木材图像存储模块、显示模块。本发明通过木材图像增强模块基于所述图像的低频图像和更新后的所述图像的高频图像进行重构后，可以增强图像的对比度，去除重构后图像中的斑点伪影，提高了图像的质量；通过木材图像缺陷识别模块根据在木材不同纹理下不同类型的缺陷图像块训练深度学习算法，再利用训练好的深度学习算法检测识别出木材的缺陷，不仅识别精度高，而且鲁棒性强，速度快。
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公开(公告)号：CN111695498A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010525814.2
申请日：2020-06-10
Applicant: 西南林业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开的木材同一性检测方法包括：采集木材横截面图像信息，并提取图像中的关键点，通过对灰度图片中的所有像素进行遍历，比较选定像素点与其邻居之间的灰度值，如果灰度值差异超过指定的阈值，则记为关键点，并保存到关键点集合中，然后进一步对各关键点进行遍历，计算每一个关键点所在区域的形心，并计算关键点与其形心之间的旋转角度，通过对关键点所在区域进行旋转计算关键点的描述子。图像比对时先提取两幅图像中的关键点，再计算两幅图像中相似的特征点。若统计的匹配的数目到达设定的阈值，则认为图片来自相同的木材。该方案通过判断木材切面图像是否相同实现木材的同一性判断，可用于木材溯源系统，特别适用于珍贵木制品的身份认证。
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公开(公告)号：CN111898649A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010648343.4
申请日：2020-07-07
Applicant: 西南林业大学
IPC: G06K9/62 , G06T5/30 , G06T7/12 , G06T7/13 , G06T7/136 , G06N3/04 , G01N21/25 , G01N21/3563 , G01N21/359
Abstract: 本发明属于木材树种分类识别技术领域，公开了一种基于可见光或近红外光谱分析的木材树种分类识别方法，所述基于可见光或近红外光谱分析的木材树种分类识别系统包括：木材光谱采集模块、中央控制模块、光谱影像特征提取模块、分类模块、鉴别模块、计数模块、云存储模块、显示模块。本发明通过鉴别模块构建多层卷积神经网络可以自动化提取木材构造中的识别特征，大大通过鉴别准确性；同时，通过计数模块根据轮廓的不同特点，对各个轮廓单独实施腐蚀或膨胀，以及填充处理；并对图像预分割得到的候选木材目标轮廓图像进行迭代优化，达到去除虚警目标和消除目标之间的粘连的目的，使得提取到的木材目标可直接用于准确的计数。
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公开(公告)号：CN110473591A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910769604.5
申请日：2019-08-20
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量子计算的基因网络功能模块挖掘及分析方法。本发明从生物复杂网络的角度，利用重整化方法研究生物由正常到疾病再到治疗时，相应复杂网络重整化特征的变化以及新属性、新结构的产生，探讨生物复杂系统疾病发生、发展和治疗过程中涌现产生的机制。本发明利用量子计算的退火算法代替了传统的经典模拟退火算法，量子退火中的势能函数包含了经典模拟退火中的评价函数，又引入横向场使其包含量子动能函数，这样可以产生隧穿效应，平行改变所有状态幅度的量子力学概率，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN111695498B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010525814.2
申请日：2020-06-10
Applicant: 西南林业大学
IPC: G06V20/69
Abstract: 本发明公开的木材同一性检测方法包括：采集木材横截面图像信息，并提取图像中的关键点，通过对灰度图片中的所有像素进行遍历，比较选定像素点与其邻居之间的灰度值，如果灰度值差异超过指定的阈值，则记为关键点，并保存到关键点集合中，然后进一步对各关键点进行遍历，计算每一个关键点所在区域的形心，并计算关键点与其形心之间的旋转角度，通过对关键点所在区域进行旋转计算关键点的描述子。图像比对时先提取两幅图像中的关键点，再计算两幅图像中相似的特征点。若统计的匹配的数目到达设定的阈值，则认为图片来自相同的木材。该方案通过判断木材切面图像是否相同实现木材的同一性判断，可用于木材溯源系统，特别适用于珍贵木制品的身份认证。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110473591B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN201910769604.5
申请日：2019-08-20
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于量子计算的基因网络功能模块挖掘及分析方法。本发明从生物复杂网络的角度，利用重整化方法研究生物由正常到疾病再到治疗时，相应复杂网络重整化特征的变化以及新属性、新结构的产生，探讨生物复杂系统疾病发生、发展和治疗过程中涌现产生的机制。本发明利用量子计算的退火算法代替了传统的经典模拟退火算法，量子退火中的势能函数包含了经典模拟退火中的评价函数，又引入横向场使其包含量子动能函数，这样可以产生隧穿效应，平行改变所有状态幅度的量子力学概率，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN112861875A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110077351.2
申请日：2021-01-20
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明提供一种用于区分不同木材产品的方法，包括：步骤一：获取木制品图像，然后使用特征点检测方法在所述木制品图像上裁剪一个子区域作为判断图像；步骤二：利用所述判断图像与用户图像进行比较，计算其相似度；步骤三：根据相似度来区分不同木材产品；其中，所述特征点检测方法包括以下步骤：步骤1：使用AKAZE算法找到所述木制品图像的所有特征点；步骤2：根据所述特征点选取判断图像。本发明方法实现了图像特征序列化，提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN110503051B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201910793961.5
申请日：2019-08-27
Applicant: 西南林业大学
IPC: G06V20/60 , G06V10/774 , G06V10/46 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别技术的珍贵木材识别系统，包括图像采集设备、输入层、神经网络模型INCEPTION‑V3中间层、数据降维LDA模型和K‑NN分类器，构建以神经网络模型结构包括输入层、INCEPTION‑V3中间层、输出层；所述输入层依次与INCEPTION‑V3中间层、输出层相连接，所述数据降维LDA模型的输入端与输出层的输出端相连接；所述输入层用于将300×300像素进行缩放至224×224像素的图像预处理；本发明提供一款以解决云南地区的常见25种珍贵木材的智能识别，提高简单实用的使用工具的问题。
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公开(公告)号：CN115203266A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210728885.1
申请日：2022-06-24
Applicant: 西南林业大学
IPC: G06F16/2457 , G06F16/2453 , G06F16/248
Abstract: 本发明公开了一种精确到树种的木材微观特征检索方法，其特征在于，包括以下方法：基于InsideWood的IAWA木材解剖特征检索数据集的建立；基于互信息的解剖特征推荐方法；基于阈值方差的解剖特征消除方法；从221个IAWA阔叶材解剖特征中，逐步找出树种检索命中率高的特征因子作为推荐排名，并主动发现对结果影响较小(没有影响)的特征因子进行消除，得到目标树种的快速检索特征编码序列。本发明建立起从任意IAWA特征开始逐一添加新特征的以最少特征数量最快检索到“种”的方法；极大提升了木材种类鉴定的速度和精度，在科研活动、木材贸易、森林公安和海关等实际生产应用中，节约了时间，提高了效率。
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公开(公告)号：CN110503051A
公开(公告)日：2019-11-26
申请号：CN201910793961.5
申请日：2019-08-27
Applicant: 西南林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于图像识别技术的珍贵木材识别系统，包括图像采集设备、输入层、神经网络模型INCEPTION-V3中间层、数据降维LDA模型和K-NN分类器，构建以神经网络模型结构包括输入层、INCEPTION-V3中间层、输出层；所述输入层依次与INCEPTION-V3中间层、输出层相连接，所述数据降维LDA模型的输入端与输出层的输出端相连接；所述输入层用于将300×300像素进行缩放至224×224像素的图像预处理；本发明提供一款以解决云南地区的常见25种珍贵木材的智能识别，提高简单实用的使用工具的问题。
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