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基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法 被引量:9
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作者 仝真 徐爱俊 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期132-139,共8页
【目的】针对现有图像处理方法分割立木精度低的问题,提出一种基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法,实现对图像中立木的精确分割。【方法】将拍摄得到的立木图像输入ResNet-UNet深度学习融合网络模型,初步得到较精确的立木分割图;结... 【目的】针对现有图像处理方法分割立木精度低的问题,提出一种基于改进ResNet-UNet的立木图像分割方法,实现对图像中立木的精确分割。【方法】将拍摄得到的立木图像输入ResNet-UNet深度学习融合网络模型,初步得到较精确的立木分割图;结合自制的后期处理方法对该分割图进行优化处理,准确分割出立木形状。ResNet-UNet模型充分利用了像素之间的语义关联,以ResNet-34残差模块作为ResNet-UNet网络特征提取的基本单位;以U-Net网络的设计思路对图像进行上采样,以实现分辨率还原。去除ResNet-34网络的平均池化和全连接层,改变U-Net网络模型的特征通道数,形成ResNet-UNet网络模型。结合使用Adam一阶优化算法和dice bce loss损失函数实现了立木图像的初步分割。在后期处理阶段设定动态阈值得到前景和背景,避免了使用固定阈值对立木图像的高质量要求。运用强化学习中评分惩奖的思想,对前景和背景分配像素估计值,将该值和模型训练不同次数时的损失率输入惩罚-奖励机制,从而减轻分割结果对预测最终结果的过度依赖,降低网络过拟合对分割精确度的干扰。【结果】经验证,在自然环境、不同光照条件下分割不同品种的立木,平均误分率较传统的ResNet-UNet方法降低了3.5%,假阴率和假阳率较graph cut方法都降低了20%。【结论】使用ResNetUNet方法分割立木具有较高的精确度和较强的鲁棒性。 展开更多
关键词 图像分割 立木图像 残差网络 U-Net网络 卷积神经网络(CNN)
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基于超级电容的直流UPS不间断电源研究 被引量:2
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作者 仝真 《科技资讯》 2012年第13期133-134,共2页
在对蓄电池直流操作电源系统现存主要问题进行归纳总结后,对超级电容代替蓄电池的可行性进行了简单阐述。最后,对基于EDLC超级电容器的直流UPS不间断电源系统的充电电路、放电电路、以及输出直流电压性能进行了详细分析研究。
关键词 EDLC超级电容 直流UPS电源 储能
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柴油发电机的应用研究 被引量:1
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作者 仝真 《科技资讯》 2012年第32期31-32,共2页
柴油发电机组其中两个重要组成部分分别是主、备用电源。目前,随着电力工业的逐步发展壮大,在各个企业中应用非常广泛。本文简要介绍了柴油发电机的工作原理和常见的故障,以及维护保养的部分内容。
关键词 柴油发电机 故障 工作原理及维护保养
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