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公开(公告)号：CN117214904A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311145520.7
申请日：2023-09-06
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01S15/96 , G01S15/86 , G01S7/539 , G06N3/0464 , G06N3/094 , G06F18/241 , G06F18/25
Abstract: 本申请提供了一种基于多传感器数据的鱼类智能识别监测方法和系统，其中，鱼类智能识别监测系统包括：水下探鱼机器人，水下探鱼机器人搭载有多波束成像声呐和高清摄像机；鱼群密度处理器，用于根据鱼群密度反演算法对多波束成像声呐上传的鱼群声呐数据进行鱼群密度反演计算，得到鱼群密度信息；鱼类智能识别处理器，用于根据鱼类识别算法对高清摄像机上传的鱼群图像数据进行鱼类识别计算，得到鱼类识别信息；鱼类生态可视化监测平台，用于对鱼群密度信息和鱼类识别信息进行可视化处理，实时显示鱼群密度信息和鱼类识别信息。本申请的技术方案能解决现有技术中单一的计算机视觉技术活声学信号监测技术难以满足多细粒度的鱼类资源监测需求的问题。
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公开(公告)号：CN112784887A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110036717.1
申请日：2021-01-12
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提供一种植物生命状态评价方法及装置。其中，该方法包括：获取活立木茎干水分数据；对所述活立木茎干水分数据进行预处理，得到相应的植物茎干水分序列数据；对所述植物茎干水分序列数据进行混沌特性验证；确定相空间重构目标参数，并基于所述相空间重构目标参数对所述植物茎干水分序列数据进行相空间重构；根据相空间重构结果的重构数据特征，确定当前植物生命状态。采用本发明公开的植物生命状态评价方法，操作便捷，避免了对植物造成损伤，能够快速准确评价植物生命状态，提高测量方法的效率及可靠性。
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公开(公告)号：CN110223249B
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN201910470245.3
申请日：2019-05-31
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于模糊聚类的土壤孔隙三维分割方法及系统，该方法包括：读取一组二维土壤CT图像并合成为三维图像，通过提取三维图像中体素的灰度值初始化三维图像的体素矩阵；对体素的三维邻域信息进行预处理，基于三维邻域信息自动选取邻近体素基于中心体素的影响因子；根据三维邻域信息和影响因子构造目标函数，基于目标函数对三维图像进行模糊聚类，去模糊化处理后获得孔隙结构辨识结果。本发明实施例提供的基于模糊聚类的土壤孔隙三维分割方法及系统，通过根据三维邻域信息和影响因子构造目标函数进行模糊聚类及去模糊化，对土壤CT图像具有普适性，解决二维图像辨识缺失空间信息和精确度不足的问题，保证土壤孔隙辨识的执行效率。
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公开(公告)号：CN109658378B
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN201811325236.7
申请日：2018-11-08
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明实施例提供一种基于土壤CT图像的孔隙辨识方法及系统，该方法包括：建立土壤CT图像的灰度‑梯度直方图，并通过筛除、投影、卷积的方式获得灰度直方图，基于灰度直方图的极点数量，确定土壤图像的聚类数目；根据聚类数目对灰度‑梯度直方图进行区域划分，并根据划分结果构造初始隶属度矩阵；基于邻域空间信息构造目标函数，并通过迭代优化完成对土壤CT图像的模糊辨识；对模糊辨识结果进行去模糊化，获得土壤孔隙的辨识结果。本发明实施例通过确定聚类数目、构造初始隶属度矩阵、构造加入空间信息的目标函数和去模糊化处理，对土壤CT图像具有普适性，解决了初始值制约辨识精确度的问题，保证了土壤孔隙辨识的执行效率。
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公开(公告)号：CN105809646A
公开(公告)日：2016-07-27
申请号：CN201610200755.5
申请日：2016-03-31
Applicant: 北京林业大学
CPC classification number: G06T5/002 , G06T7/60 , G06T2207/10081 , G06T2207/20004 , G06T2207/20032 , G06T2207/30184
Abstract: 本发明公开一种基于迭代最佳阈值法计算冻土的孔隙参数的方法及系统，能够准确计算冻土的孔隙参数。所述方法包括：S1、利用CT机器扫描冻土样本获得冻土CT图像；S2、对所述图像进行去噪处理，去除噪声点干扰；S3、基于去噪后的图像，使用迭代最佳阈值法进行二值化处理，得到只有固体和孔隙的黑白二值图像；S4、对所述黑白二值图像进行边缘检测，获得孔隙结构，并计算各个孔隙的参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118135241A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410215384.2
申请日：2024-02-27
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V10/44 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82
Abstract: 本发明提供一种桃种核表型特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：获取包含桃种核的目标图像，并基于目标图像，确定目标图像中桃种核的物理尺寸；将目标图像输入图像分割模型，得到图像分割模型输出的分割后的桃种核图像；基于桃种核图像以及物理尺寸，对桃种核图像进行特征提取，确定桃种核图像中的桃种核表型特征。本发明提供的桃种核表型特征提取方法、装置、电子设备及存储介质，通过图像分割模型从包含桃种核的目标图像中分割出桃种核图像，并基于桃种核图像以及桃种核的物理尺寸，自动对桃种核进行表型特征提取，实现了自动对桃种核表型特征的提取过程，提升了桃种核表型特征的提取效率。
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公开(公告)号：CN112784887B
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202110036717.1
申请日：2021-01-12
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种植物生命状态评价方法及装置。其中，该方法包括：获取活立木茎干水分数据；对所述活立木茎干水分数据进行预处理，得到相应的植物茎干水分序列数据；对所述植物茎干水分序列数据进行混沌特性验证；确定相空间重构目标参数，并基于所述相空间重构目标参数对所述植物茎干水分序列数据进行相空间重构；根据相空间重构结果的重构数据特征，确定当前植物生命状态。采用本发明公开的植物生命状态评价方法，操作便捷，避免了对植物造成损伤，能够快速准确评价植物生命状态，提高测量方法的效率及可靠性。
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公开(公告)号：CN116610923B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202310864098.4
申请日：2023-07-14
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明涉及数据处理技术领域，提供一种活立木生命状态的确定方法、装置、电子设备及存储介质，包括：根据活立木水分序列数据进行相空间重构，确定第一相空间；根据第一相空间确定第二相空间，第二相空间中的空间点包括第一相空间中的空间点和新增的空间点；根据新增的空间点和第一时间段内的活立木茎干水分序列数据中的子序列数据，确定第二时间段内的活立木茎干水分序列数据。本发明能够通过第一时间段内的活立木茎干水分数据采用相空间重构的方式，计算获取到处于预测或回溯的时间段下的活立木茎干水分数据，实现活立木生命状态的预测及回溯，提高对活立木不同阶段上生命状态的监控能力。
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公开(公告)号：CN116413388A
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310137822.3
申请日：2023-02-06
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明涉及立木固碳技术领域，尤其涉及一种单株立木固碳能力预测方法、装置以及采集设备。其方法包括：获取待预测单株立木的茎干水分数据和微环境参数数据；对所述茎干水分数据和微环境参数数据进行预处理，得到主成分分量数据；将所述主成分分量数据输入预设的固碳能力预测模型进行预测，得到待预测单株立木固碳能力的预测结果。本发明的目的是解决现有技术对单株立木固碳能力进行预测容易对植物造成损伤，预测的误差大，导致对单株立木固碳能力预测的精度低的问题。
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公开(公告)号：CN111860623A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010635369.5
申请日：2020-07-03
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于改进SSD神经网络的统计树木数量的方法及系统，方法包括：采集图像，其中，图像为航拍的环境图像；将图像输入预先训练好的用于识别树木的神经网络模型中，以通过神经网络模型识别图像中的树木，其中，神经网络模型包括一一对应地提取多个尺度的特征图像的多个卷积层、以及一一对应地对多个尺度的特征图进行特征融合的多个反卷积层，以由多个反卷积层获取到融合后的新特征图。本发明的基于改进SSD神经网络的统计树木数量的方法，通过对图像分析之前，对神经网络模型进行训练，从而，能够对复杂环境下的图像均具有普适性，并且可以精确的识别到树木的数量，进而，提高对林业资源统计的精确度。
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