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公开(公告)号：CN119559443A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411733993.3
申请日：2024-11-29
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06F16/58 , G06N3/09
Abstract: 本发明涉及一种基于主动学习的开放世界物种分类方法，属于物种分类技术领域；本发明包括如下内容：采用“分治”策略，结合监督学习模型和开放词汇模型的优势，通过闭集模型分类已知类别样本，同时利用开集识别引导未知类别至开放词汇零样本分类，并主动学习困难样本。随着新类别的出现和样本的累积，重新训练闭集模型并扩充分类器类别数量，使开放词汇模型和专家标签的知识周期性地更新到闭集模型中，从而将开放世界图像分类问题逐步转化为闭集分类问题。
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公开(公告)号：CN103593840B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310456194.1
申请日：2013-09-30
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 一种拟南芥表型的检测方法，该方法具体包括：在拟南芥的种植盆中，放置标定板，利用相机采集拟南芥的RGB图像；对采集后的图像进行预处理，实现图像的自动校正和标定，其中图像校正是为了校正图像的畸变，图像标定是为了获得单位像素的真实尺寸；对预处理后的图像进行分割，将拟南芥与背景分割，从图像中提取出来；分割出拟南芥图像之后，提取拟南芥表型参数是拟南芥植物总面积、拟南芥叶片个数以及拟南芥对称性的表型参数。通过本发明提供的方法提取的拟南芥表型参数既可以定量地描述拟南芥的生长情况，也可以用于拟南芥基因功能的研究，即通过这些表型参数描述不同基因的拟南芥在大小和区域形态上面的差异，从而可以推断出不同基因的功能及对拟南芥植物的影响。
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公开(公告)号：CN104634878A
公开(公告)日：2015-05-20
申请号：CN201410772750.0
申请日：2014-12-16
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 一种基于声发射技术的木材损伤监测方法，该方法具体包括：在木材受力集中部位的表面安置声发射传感器，采集木材损伤产生的微弱声发射信号；将采集的声发射信号进行放大、滤波、模数转换后传输到FPGA控制模块内部的FIFO进行缓存，再经过无线传输模块将数据传至上位机；上位机对采集的声发射信号进行小波降噪并重构，采用线性定位的方法对木材损伤声发射源位置定位，并通过LABVIEW设计的人机交互界面实时对木材损伤声发射源的位置进行监测；上位机对所采集的声发射信号运用小波包分析系统提取能量特征值，构造相应的训练样本集，构建神经网络，通过累积能量预测分析木材受力损伤声发射信号的变化趋势，从而可以推断木材损伤位置。
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公开(公告)号：CN104391047A
公开(公告)日：2015-03-04
申请号：CN201410772792.4
申请日：2014-12-16
Applicant: 北京林业大学
IPC: G01N29/14
Abstract: 一种基于声发射技术的木材损伤监测装置，包括基于声发射的木材损伤信号采集系统和分析监测系统；木材损伤信号采集系统包括声发射传感器、前置放大器、滤波电路、主放大电路、模数转换电路、FPGA控制模块、无线传输模块，其中声发射传感器选用60Hz-400KHz、中心频率为150KHz的超声波传感器；分析监测系统包括木材损伤源定位分析和累积能量预测分析，木材损伤源定位分析能够对采集的声发射信号进行小波降噪并重构，然后采用线性定位的方法对声发射源进行定位，并在木材损伤声发射源定位监测界面予以显示，累积能量预测分析对声发射信号运用小波包分析提取能量特征值，构建神经网络，通过预测累积能量值，实现木材受力声发射信号累积能量的有效预测，为监测提供有效数据，以便采取相应的预防措施，避免木材损伤带来的损失。
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公开(公告)号：CN102247258A
公开(公告)日：2011-11-23
申请号：CN201110087599.3
申请日：2011-04-08
Applicant: 北京林业大学
IPC: A61H1/02 , A63B21/005 , A63B23/035
Abstract: 本发明提出了一种上下肢综合康复训练机器人，它由箱体、减速机构、臂托机构、摆动及缓冲机构及其它辅助构件组成。减速机构包括了锥齿轮传动、圆柱直齿轮传动、同步带传动。臂托机构由臂托架和滑块组成，滑块可以沿安装在箱体上的导轨滑动。摆动及缓冲机构由摆动连杆、套筒、弹簧、套筒盖、缓冲杆、拉杆、托板、把手组成。直流伺服电机通过减速机构带动摆动及缓冲机构运动。缓冲杆可以在把手的带动下克服弹簧力在套筒内做往复运动，从而减轻对手腕(或踝)关节的冲击。本发明可以用于上肢或下肢的康复训练，同时又有主动和被动两种工作方式。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102233798A
公开(公告)日：2011-11-09
申请号：CN201110087610.6
申请日：2011-04-08
Applicant: 北京林业大学
CPC classification number: B60F3/00 , B60V1/043 , B60V3/02 , Y02T10/7258
Abstract: 本发明提出了一种两栖电动车。它由底盘系统、减震系统、主动轮、从动轮、垫升系统、风扇驱动系统、转向系统、电源、气源、控制系统等组成。底盘系统采用了框架底盘和垫升底盘的双底盘结构。减震系统由弹簧和液压缸组成。主动轮采用了轮毂电动机，从动轮采用普通车轮。垫升系统由直流伺服电机、减速器、离心风扇、防护罩以及必要的管路组成。风扇驱动系统由两个轴流式风扇组成。转向系统由方向盘及角度传感器构成。电源由四个蓄电池组成。采用一个高压储气罐作为气源。控制系统采用单片机构成的微处理器系统。本发明可在陆地和水上通行，并且对陆地上的沙地、草地、沼泽、冰雪等环境具有较好的适应性。
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公开(公告)号：CN116092126A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310175808.2
申请日：2023-02-28
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V40/10 , G06V10/774 , G06V10/80 , G06T5/00 , G06T5/20
Abstract: 本发明涉及图像检测技术领域，尤其涉及一种基于图像自适应增强的动物目标检测方法，包括：以第一预设处理方式处理原始图像，以形成数据处理图像；将原始图像与数据处理图像以预设混合方式进行混合，以形成混合训练图像和降采样图像；利用参数预测模块处理降采样图像，以获得参数预测值；根据参数预测值以第二预设处理方式处理混合训练图像，以形成增强图像；获取增强图像的融合特征，并以预设训练方式进行训练，并且根据训练结果更新参数预测模块和图像检测模块；利用上述模块，在有效提升了对动物目标识别性能同时，提升了大气模糊和复杂光线环境下的图像识别的精度。
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公开(公告)号：CN108171718A
公开(公告)日：2018-06-15
申请号：CN201711184318.X
申请日：2017-11-23
Applicant: 北京林业大学
CPC classification number: G06T7/136 , G06T5/30 , G06T7/13 , G06T7/60 , G06T2207/20064 , G06T2207/30188 , G06T2207/30242
Abstract: 本发明公开了一种基于小波的小菊花瓣数目自动无损检测方法，属于植物表型测量领域。以普通相机作为采集设备，采集小菊图像。通过数字图像处理技术，设计出一种小菊花瓣数目自动无损检测方法。该方法如图1所示，具体包括：将采集的菊花花冠RGB图像进行图像分割，将菊花从背景中提取出来；对空洞进行填充；通过边界跟踪将菊花轮廓曲线提取出来；采用质心距法将二维轮廓曲线，降维为一维信号；经信号扩展后对信号进行小波变换，提取小波第四层系数；查找正过零点，从而实现菊花花瓣数目的自动检测。本方法是国内外首次采用小波变换方法实现小菊花花瓣数目的自动无损检测，适用于单层有瓣花卉的花瓣数目自动无损检测，为小菊表型自动测量奠定基础。
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公开(公告)号：CN103489192B
公开(公告)日：2017-01-11
申请号：CN201310456191.8
申请日：2013-09-30
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 一种拟南芥叶片个数及叶片尖点到质心的距离的检测方法，该方法具体包括：在拟南芥的种植盆中，放置标定板，利用相机采集拟南芥的RGB图像；对采集后的图像进行预处理，实现图像的自动校正和标定，其中图像校正是为了校正图像的畸变，图像标定是为了获得单位像素的真实尺寸；对预处理后的图像进行分割，将拟南芥与背景分割，从图像中提取出来；分割出拟南芥图像之后，提取拟南芥的叶片个数，并计算每个叶片尖点到质心的距离。表性参数每个叶片尖点到质心的距离用于反映每个叶片的大小，植物的叶片个数及每个叶片的大小既可以定量地描述拟南芥的生长情况。通过这些表型参数描述不同基因的拟南芥在叶片生长情况上面的差异，从而可以推断出不同基因的功能及对拟南芥植物的影响。
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公开(公告)号：CN105788143A
公开(公告)日：2016-07-20
申请号：CN201610342649.0
申请日：2016-05-23
Applicant: 北京林业大学
CPC classification number: G08B17/005 , G08B29/186
Abstract: 本发明公开了一种林火监测方法及系统，该方法包括：采用传感器组收集环境参数；通过人工神经网络分析所述环境参数，并得出是否有火灾的判断结果；如所述判断结果为是，则进行即时报警，如所述判断结果为否，则结束。设置了人工神经网络对环境参数进行分析，充分利用了其具有自学习和自适应能力对各类信号进行分析加工，能够适应火情检测中的各种不同类型的传感信号，并且进行非线性的、符合火情原理的信号处理，对林场传来的环境参数进行准确的分析，得到可信度相对现有技术更高的分析结果从而得到准确的检测结果，由于人工神经网络具有记忆学习能力，还可以通过不同参数的调整以适应不同的林场的具体环境。
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