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公开(公告)号：CN110570386B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201910828398.0
申请日：2019-09-03
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种基于贝叶斯理论的图像融合方法。本方法首先建立数据库，用以存储多帧图像的描述子信息；其次对数据库进行初始化，通过一定的顺序对帧图像进行基于MSER算法和Vibe算法的处理，并对其进行描述子计算；接下来对数据库中的数据进行索引和统计，得出贝叶斯计算公式下的各个概率，并计算融合概率；然后得出根据阈值对融合概率进行筛选，并进行图像融合计算；最后根据输入图像进行数据库的更新与代替；该方法注重对连续帧图像信息的保留和统计，对持续存在的特征有较好的保留效果，并且计算简单，不需要似然函数的估计。
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公开(公告)号：CN114119719A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111470287.0
申请日：2021-12-03
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供了一种基于三维点云的树径矫正测量方法，用三维激光雷达扫描数目后得到点云组成的一比一还原的处于三维直角坐标系中的树木模型。可截取高度z1至z2的点云数据，得到一个圆柱体点云集，如树木倾斜，上下表面皆为椭圆取上下表面的中心点并连接，可得到一条空间直线，求取此直线与轴的夹角，即为树木的倾角，通过计算树木圆柱模型上表面中与中心点距离最大的一点到中心点的距离为未矫正之前的树木直径，该数值乘以立木倾角的余弦值即为正确的树木直径。
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公开(公告)号：CN113878635A
公开(公告)日：2022-01-04
申请号：CN202111154417.X
申请日：2021-09-29
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种智能生姜切茎装置，属于农作物修剪割除领域。本发明的智能生姜切茎装置能够智能设别生姜的切茎部位并配合旋转刀片完成精准曲线切割。本发明的切割机构采用齿轮齿条机构，其旋转刀片具有X和Z两个方向的自由度，配合Y方向上链条的传动，完成生姜切茎。本发明的装置降低了工人的劳动强度，提高了生姜切茎效率。
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公开(公告)号：CN113807056A
公开(公告)日：2021-12-17
申请号：CN202111114700.X
申请日：2021-09-23
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06F40/166 , G06F16/903
Abstract: 本公开的实施例公开了一种文档名称序号纠错方法、装置和设备。该方法的一具体实施方式包括：在目标文档中查找包含数字的、目标格式的内容，得到序号字符串集合；对序号字符串集合中的每种序号字符串，确定序号字符串对应的文本字符串集合。该实施方式能够直接找出人们书写专利后的常见错误，并提高人们的工作效率。
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公开(公告)号：CN113780195A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111079559.4
申请日：2021-09-15
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法。针对现有烟雾根节点检测方法分割出的连通域不完整且可能存在噪声及干扰的问题，提出了一种基于块提取的森林火灾烟雾根节点检测方法。该方法的具体过程为：首先将图像分为若干大小相等的块，以块为单位，通过帧差法提取运动块，再提取满足烟雾颜色特征的块，并将两特征图像进行按位与运算，再对图像进行形态学开、闭操作去除图像中的噪点和空洞，获得烟雾区域，再提取烟雾骨骼图像及骨骼端点，并获得烟根候选点。该方法改进了烟雾区域提取不准确的问题，提高了检测效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113435393A
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202110786556.8
申请日：2021-07-12
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本公开的实施例公开了森林火灾烟雾根节点检测方法、装置和设备。该方法的一具体实施方式包括：对视频进行前景区域检测，得到二值图像帧集合；确定二值图像帧集合中目标二值图像帧中前景区域的交集，得到可疑烟雾根节点坐标集合；若可疑烟雾根节点坐标集合为空集，则确定目标视频中不包括烟雾根节点，若为非空集，则进入下一步；基于可疑烟雾根节点坐标和可疑烟雾根节点坐标周围设定范围内的像素点坐标在目标视频的设定帧中的像素值，对可疑烟雾根节点坐标进行分类；基于可疑烟雾根节点坐标的类别，生成检测结果。该实施方式加速了烟雾根节点的检测，更能满足烟雾检测对实时性的要求。
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公开(公告)号：CN111967394A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010832365.6
申请日：2020-08-18
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于动静态网格融合策略的森林火灾烟雾根节点检测方法，针对现有烟雾根节点检测方法无法通过运动检测和灰度检测得出完整烟雾轮廓的问题，提出了一种基于动静态网格融合策略的森林火灾烟雾根节点检测方法，该算法首先通过Sobel算法提取烟雾静态特征，再通过Vibe算法提取烟雾动态特征，并将提取出的特征图像以网格策略相融合，获得烟雾图像，再提取骨骼及骨骼端点，获得烟雾根候选点。该算法通过融合烟雾动静态特征，改进了烟雾边缘和烟雾根部难以被动态提取算法识别的问题，同时简化了烟雾区域提取过程，极大提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN111914818A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010997830.1
申请日：2020-09-21
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多帧离散置信度森林火灾烟雾根节点检测方法。通过对源视频帧图像进行Vibe算法，获Vibe动态区域图像，获得连通域和烟雾骨骼图像，通过离散的选择多帧非连续骨骼端点图像，并对其进行层叠搜索策略，计算每帧骨骼端点图像搜索结果的离散度，选择具有较大置信度的基帧图像，再对基帧骨骼端点图像再次进行层叠搜索策略，选择具有较大置信度的骨骼端点，并认定其为烟雾根节点。该方法不仅弥补了现有烟雾根节点检测方法只能获得数量较多的烟雾根节点候选点，即骨骼端点，而无法得到真实的烟雾根节点的缺点，而且由于加入了双层置信度选择过程，使得获得的烟雾根节点具有较高的置信度。
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公开(公告)号：CN109410512B
公开(公告)日：2020-07-31
申请号：CN201811318766.9
申请日：2018-11-07
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明首先对视频图像进行预处理，预处理过程包括图像的灰度化、二值化、动态区域提取、形态学操作。其次，得出图像中的动态区域，再通过模拟山体崩塌的过程，确定联通区分割界限，将图像划分为以各个连通域为核心的不同区域。在这之后，对每个划分区域内的连通域进行骨骼图计算，得出整张图像的骨骼图信息。接下来，对骨骼图像进行端点计算，这些端点将代替所属连通域进行基于最小二乘法的线性回归运算，得出线性回归方程。最后，对连续三帧图像的线性回归方程进行相交计算，若三帧图像中的回归方程存在角点，则该交点视为烟雾根节点。
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公开(公告)号：CN110309808A
公开(公告)日：2019-10-08
申请号：CN201910613683.0
申请日：2019-07-09
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明属于森林防火和视频目标检测领域，尤其涉及一种基于视频的烟雾源根节点检测方法。本发明首先对输入的视频图像帧进行计数判定，视情况执行动态区域提取算法和远距离目标检测区域提取算法，然后对动态图像信息进行融合，得出动态图像下的分割区域图，对远距离图像进行信息融合，得出远距离信息下的分割区域图。接下来对两张分割区域图统计贝叶斯计算所需的概率，得出贝叶斯概率结果，并根据概率结果对两套分割区域图进行融合，得出远近距离条件下的全尺度检测结果图。最后，对融合结果进行骨骼图像提取，并得出最后烟雾根节点像素级候选位置。整套计算流程以流水线形式执行，延迟时间约25帧，即算法自执行开始，需25帧后得出正确结果。
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