一种基于CNN的鳞翅目昆虫种类自动鉴别方法

    公开(公告)号:CN107292314A

    公开(公告)日:2017-10-24

    申请号:CN201610195201.0

    申请日:2016-03-30

    Abstract: 本发明涉及一种基于CNN的鳞翅目昆虫种类自动鉴别方法。本发明在预处理中对采集的昆虫标本图像去除背景,在此基础上计算出前景图像的最小包围盒,并由此裁剪出前景有效区域。使用Imagenet预训练深度学习神经网络模型来提取特征。分类识别分两种情况:在样本量较充分时,通过微调网络结构,训练深度卷积神经网络(DCNN)分类层的参数,从而实现端到端的分类识别;对于样本数据集较小的情况,没有足够样本来训练DCNN参数,本发明选择使用适用于小样本集的χ2核SVM分类器实现分类识别。该鳞翅目昆虫图像识别方法具有操作简便、识别精度高、容错性强,并有理想的时间性能,可以显著提高鳞翅目昆虫种类鉴定的效率。

    一种三维地形模型的生成控制方法及装置

    公开(公告)号:CN105741353A

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201610069513.7

    申请日:2016-02-01

    Inventor: 罗传文 刘世荣

    Abstract: 本发明实施例公开了一种三维地形模型的生成控制方法及装置,通过获取第一DEM模型数据,预设平滑参数;然后对第一DEM模型数据进行包括正平滑运算和逆平滑运算的平滑运算,正平滑运算为以小行列数对应的第一DEM模型数据为起点,按照行列数递增的方向,根据平滑参数进行的运算,逆平滑运算为以大行列数对应的第一DEM模型数据为起点,按照行列数递减的方向,根据平滑参数进行的运算;最后,根据平滑后的第二DEM模型数据,生成平滑三维地形模型。上述平滑运算能够有效地对第一DEM模型数据进行平滑处理,由此生成的三维地形模型不但与林相图具有高的匹配度,避免失真,而且有效保证三维地形模型的平滑性,增强展示效果和用户体验。

    一种三维地形模型的显示控制方法及装置

    公开(公告)号:CN105741352A

    公开(公告)日:2016-07-06

    申请号:CN201610069296.1

    申请日:2016-02-01

    Inventor: 刘世荣 罗传文

    CPC classification number: G06T17/05 G06F3/04815

    Abstract: 本发明实施例公开了一种三维地形模型的显示控制方法及装置,通过获取DEM模型数据,并根据DEM模型数据生成第一三维地形模型;从DEM模型数据中计算获得地形相对高度;获取当前视域对应的观察高度;根据观察高度和地形相对高度,计算高度比;根据高度比,调整当前视域对应的空间多边形采样跨度;最后依据采样跨度采样当前视域内空间多边形,采样后显示第二三维地形模型。在实际工作过程中,视域内空间多边形数目增多,增大采样跨度以中和空间多边形数目的增多,平衡运算负荷;视域缩小,则减小采样跨度,在不增加运算量的情况下,显示更多三维地形细节,增强视觉效果;上述调整有效平衡计算机速度和视觉效果的冲突,增强用户体验。

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