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公开(公告)号：CN113469882B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110727642.1
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06T3/40 , G06T5/50 , G06N3/0475 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/094
Abstract: 本发明提供一种基于土壤CT图像的超分辨率重建方法及装置，包括：获取原始高分辨率CT图像；对原始高分辨率CT图像进行降采样处理，得到低分辨率CT序列图像；将低分辨率CT序列图像输入序列图像生成器模型中，得到序列图像生成器模型输出的超分辨率重建图像；其中，序列图像生成器模型是基于与鉴别器模型形成生成式对抗网络进行对抗训练得到的，鉴别器模型用于鉴别图像可信度。通过基于深度学习神经网络的序列图像生成器模型对土壤CT图像超分辨率重建解决了土壤CT图像清晰度低和孔隙边界模糊的问题，为土壤形态学研究提供了清晰可靠的数据。
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公开(公告)号：CN113469882A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110727642.1
申请日：2021-06-29
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供一种基于土壤CT图像的超分辨率重建方法及装置，包括：获取原始高分辨率CT图像；对原始高分辨率CT图像进行降采样处理，得到低分辨率CT序列图像；将低分辨率CT序列图像输入序列图像生成器模型中，得到序列图像生成器模型输出的超分辨率重建图像；其中，序列图像生成器模型是基于与鉴别器模型形成生成式对抗网络进行对抗训练得到的，鉴别器模型用于鉴别图像可信度。通过基于深度学习神经网络的序列图像生成器模型对土壤CT图像超分辨率重建解决了土壤CT图像清晰度低和孔隙边界模糊的问题，为土壤形态学研究提供了清晰可靠的数据。
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公开(公告)号：CN113063825A
公开(公告)日：2021-07-02
申请号：CN202110258376.2
申请日：2021-03-09
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供一种基于压力补偿的活立木茎干含水率无损检测装置，包括：固定模块、含水率检测模块、压力检测模块、信号放大模块、中央控制模块、调节模块和电源模块，固定模块用于与茎干连接固定，含水率检测模块和压力检测模块分别通过信号放大模块与中央控制模块电连接，调节模块与中央控制模块电连接，并与固定模块连接，用于根据中央控制模块的控制指令调节固定模块对茎干施加的压力。本发明提供的基于压力补偿的活立木茎干含水率无损检测装置，能够通过含水率检测模块获得活立木茎干的含水率信息，同时，能够避免影响树木生长，维持相同的接触程度，保证测量结果的准确性。
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公开(公告)号：CN110223249A
公开(公告)日：2019-09-10
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：CN118710678A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410894633.5
申请日：2024-07-04
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06T7/136 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0895
Abstract: 本申请涉及图像处理技术领域，提供一种土壤孔隙辨识方法、装置、设备、介质及产品，方法包括获取待识别图像；输入待识别图像至图像分割模型，得到图像分割数据；根据图像分割数据，得到土壤孔隙辨识结果；训练图像分割模型包括基于带有土壤孔隙的图像构建数据集，从数据集中获取预设比例的图像以构建微调数据集；基于图像分割算法生成数据集的伪标签，根据数据集和伪标签对卷积神经网络进行弱监督学习训练，得到预训练模型；确定微调数据集对应的真实标签，根据微调数据集和真实标签对预训练模型进行调整，得到图像分割模型。本申请生成伪标签，无需大量标记图像，再利用微调数据集对应的真实标签对预训练模型进行调整，提高了分割精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118097654A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410228517.X
申请日：2024-02-29
Applicant: 北京林业大学
IPC: G06V20/64 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/80 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
Abstract: 本发明提供一种基于UNet的土壤多类别孔隙三维辨识方法及装置，涉及图像处理技术领域，方法包括：获取土壤孔隙图像三维数据；将土壤孔隙图像三维数据输入至土壤孔隙识别模型中，得到土壤孔隙识别模型输出的多类别孔隙识别结果；其中，土壤孔隙识别模型是基于土壤孔隙训练图像和对土壤孔隙训练图像进行体素级标注得到的标签进行训练得到的；土壤孔隙识别模型用于基于输入的土壤孔隙图像三维数据、利用密集注意力机制和多尺度融合注意力机制进行多类别孔隙特征识别，得到多类别孔隙识别结果。本发明提高了模型对于三维多尺度特征提取的能力，并充分融合编码信息和解码信息，提升土壤多类别孔隙的辨识精度。
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公开(公告)号：CN117907320A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202311818870.5
申请日：2023-12-27
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供一种固体粉末样品冲调状态评价方法及评价装置，评价方法包括根据固体粉末样品在水中的下沉时间，得到固体粉末样品的可湿性检测结果；将残留物待测图像与残留物模板图像进行比较，得到固体粉末样品的可混性检测结果；根据容器中固体粉末样品溶液的侧视图，得到固体粉末样品的白斑检测结果；根据固体粉末样品溶液在载玻片上的状态图像，得到固体粉末样品的可溶性检测结果；对可湿性检测结果、可混性检测结果、白斑检测结果和可溶性检测结果求和，得到固体粉末样品冲调状态评价结果。本发明能够、客观、准确地对固体粉末样品的冲调状态进行评价，且操作简单、高效，能够大量节省人力物力。
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公开(公告)号：CN114387565A
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202210050994.2
申请日：2022-01-17
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明提供一种智能滑雪监测系统和滑雪数据监测方法。其中系统包括：智能穿戴设备和桌面终端；所述智能穿戴设备与所述桌面终端进行通信连接；所述智能穿戴设备用于采集滑雪数据，并将所述滑雪数据发送至所述桌面终端；所述桌面终端用于接收所述智能穿戴设备发送的所述滑雪数据，根据所述滑雪数据进行分析计算得到跌倒检测结果，并根据所述跌倒检测结果进行监控调度。本发明通过设置智能穿戴设备和桌面终端，将桌面终端与智能穿戴设备进行通信连接，接收智能穿戴设备采集的滑雪数据，根据所述滑雪数据进行分析计算，可准确的得到滑雪者的跌倒检测结果等运动状况，并根据所述跌倒检测结果进行监控调度，进一步确保滑雪者的安全。
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公开(公告)号：CN111798459A
公开(公告)日：2020-10-20
申请号：CN202010548394.X
申请日：2020-06-16
Applicant: 北京林业大学
Abstract: 本发明实施例公开了一种基于切换思想的无人机航拍树木自适应分割方法及系统，所述方法包括：计算图像的颜色复杂度，其中，图像为航拍的树木图像；根据颜色复杂度确定切换因子，并根据切换因子对所述图像进行分类；根据分类结果采用相应的分割方法对图像进行分割，以得到分离出树木和背景的分割图像；对分割图像进行二值化处理；计算二值化处理后的图像中各区域的区域信息，并确定出满足预设要求的目标区域，计算目标区域的连通域个数。本发明的基于切换思想的无人机航拍树木自适应分割方法，对航拍的树木图像的处理具有普适性，分割量化效率高，兼顾多种特征进行更精确的分割和量化，具有分割效果好的优点。
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公开(公告)号：CN109658378A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811325236.7
申请日：2018-11-08
Applicant: 北京林业大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G06K9/6218 , G06T5/003 , G06T5/40 , G06T2207/10081
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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