基于可变形高斯核的训练数据生成的人群计数方法

人群计数作为计算机视觉和模式识别任务中重要的子课题,在智能监控中发挥着极其重要的作用。对于被严重遮挡的月牙形人头,传统高斯核生成方法找到的月牙形视觉中心严重偏离人类标注的完整圆形中心,导致算法在训练中不易收敛。针对严重遮挡情况下的人群计数误差问题,提出一种基于可变形高斯核的训练数据生成的人群计数方法,对基于人类标定结果生成的高斯核的形状、角度和位置进行高效调整,从而提升算法的收敛性和精度。实验结果表明,该方法可以显著提升人群计数的性能。

基于核密度估计算法的T100C列车转向架载荷谱统计研究

传统列车载荷谱的统计都是建立在实际测量的基础上,利用威布尔分布拟合测试结果,计算各级载荷。但是整个过程所需测试里程长,费时费力,威布尔参数拟合困难。更重要的是,由于事先假定载荷的分布,所以最终统计结果并不一定能反映样本的真实情况。为了克服传统载荷谱统计方法的不足,在雨流计数方法进行时间—载荷历程统计的基础上,将核密度估计算法用于SRM80型全断面道砟清筛机T100C新型转向架侧架的载荷谱统计工作。结果显示:核密度估计方法能较好的还原载荷谱原貌,弥补小子样数据不足的问题,可以为列车载荷谱统计工作节约人力物力。

基于改进能量核的下肢表面肌电信号特征提取方法

由于表面肌电信号(sEMG)具有非平稳、非周期和混沌等特性,导致传统的特征值提取方法存在实时性与准确性难以兼容的问题,基于此提出一种基于sEMG的改进能量核特征提取方法,对采集到的肌电信号进行处理。首先,在EMG振子模型的基础上,详细描述了新提出的"阈值矩阵计数"(threshold matrix count,TMC)特征提取方法;然后,通过在腿部10块不同肌肉表面粘贴肌电传感器来检测下肢不同运动过程中的肌电信号;采集到所需肌电信号后,对10块肌肉上的肌电信号分别进行特征提取,得到10个不同的特征向量x_k,并对其进行分析,选取了4块肌肉作为有效肌肉;最后将有效肌肉的特征向量x_k组合整理,得到特征矩阵X_k,将其输入BP神经网络进行训练,对4种运动模式进行识别。实验结果表明,提出的能量核特征提取方法相比于传统的两种能量核特征提取方法,运算效率分别提升了13倍和9倍;同时,相比常用的时、频域特征提取方法,训练后得到的模型具有更好的稳定性,平均识别精度为95.2%。

水稻优质米品种对黑粒病的抗性及其种子带菌量检测

种子带菌量检验和田间小区接种诱发病害试验的结果表明:9个拟在广东省推广的水稻优质米品种的种子均携带了病原菌的分生孢子,但带菌量与品种的田间发病程度不呈正相关。参试品种中抗性最差为新软占,其次为新雪占,其它品种的抗性差异不显著。

方向自适应的光子计数激光雷达滤波方法

提出一种自适应滤波方向的光子计数激光雷达点云滤波方法,定义了一种可调节主滤波方向的滤波核,通过遍历得到最佳滤波方向的密度值并剔除远离地物的噪声点,根据密度值与邻域内其它点的密度值差值剔除接近地物的噪声点。通过实验数据对算法进行了验证,结果表明算法能有效剔除与地面非常接近的噪声点,适用于低密度地物点云的滤波处理,其中植被滤波精度91.86%,地面点滤波精度97.89%。

基于模糊聚类的高表征度地铁构架应力谱编制方法

针对目前地铁构架应力谱编制中应力分级划分不合理导致评估结果与实际疲劳损伤存在较大差异的问题,研究基于模糊聚类的高表征度地铁构架应力谱编制方法。首先,采用模糊聚类分析方法,对不同应力循环造成的损伤进行聚类;然后,根据不同特征应力造成的损伤隶属度进行级数确定,对由于低中应力区的应力大小和次数变化较大,使得相邻应力级平顺性较差的问题,采用神经网络曲线拟合进行平滑处理,而对由于高应力区存在次数为零的应力级,且整体次数较少,使得数据本身的数理统计规律性较弱的问题,则采用二维核密度估计进行非参数统计;最后,基于损伤一致性原则,对分类结果中各级等效应力进行优化,完成高表征度应力谱的编制。以某地铁转向架构架制动吊座与横梁连接处测试数据为例,与传统雨流计数编谱方法对比,验证本文方法。结果表明:采用模糊聚类和应力分区统计的编谱方法,不仅可以准确反映应力的分布规律,真实表征应力作用所产生的疲劳特性,而且外推结果可有效克服有限数据样本采集不足引起的误差,有效模拟了结构实际受载状况,提高了所编制应力谱在构架疲劳分析方面的准确性,并可为其他应力谱编制提供参考。

基于细胞面积估计的蓝藻细胞计数

针对目前最常用的不连通区域标记计数法对于高粘连度的细胞图像进行细胞计数误差比较大的问题,提出了基于细胞面积估计的细胞计数方法。该方法的核心思想是对分离的细胞区域的面积进行概率密度估计,得到单个细胞面积最可能的值。以图像中细胞区域的总面积除以单个细胞面积最可能的值,得到图像中的细胞总数。对比实验结果表明,该方法计数准确,能有效地克服常规方法的缺陷。

基于子图的随机图点覆盖2度点核化研究

点覆盖问题虽然可以在参数计算理论的架构内求精确解,但是目前在理论及应用上有一定的局限性.根据不同度的顶点之间及顶点与边的关系,提出随机图参数化点覆盖问题的d-核化可决策性及2度点三角形子图的计数方法;通过研究子图对顶点的共享关系,分析2度顶点核化过程中核及度分布演变的动态过程,得出随机图2度点核化强度与2度点概率关系及2度点核化可决策性的两个推论:2度点核化算法对2度点分布概率约为0.75的随机图的核化强度最高;对顶点度概率分布为φ(x)的随机图的参数化点覆盖问题(G,k),当k小于某一与φ(x)有关的值时,它是2-核化可决策的.仿真结果证实,该理论能够把握2度点核化的内在机制,提供随机图上这一NP完全问题的求解方法,也为参数计算在已知度分布的一类不确定问题中的应用提供了可能.

基于文件系统异常的内核级Rootkit检测

分析现有的两类Rootkit检测方法。根据内核级Rootkit在系统中的隐藏机制,提出了一种基于文件系统异常的有效检测方法。实验表明,该方法能够简便快捷地检测出内核级Rootkit的存在,帮助系统管理员进一步维护系统安全。

基于纹理特征和核Fisher的红细胞识别算法

为解决正常红细胞的计算机自动识别记数问题,提出了一种红细胞识别分类计数算法。首先基于计算机图像处理技术,利用二值图的拓扑特性实现单个细胞的定位。然后根据定位信息提取单个细胞灰度图像数据,计算该细胞图像经小波变换后低频系数的灰度-基元共生矩阵,并提取能量、熵等8个特征作为特征矢量,利用核F isher判别实现对红细胞的识别和计数。实验结果表明该算法具有较高的分类识别正确率,可用于与红细胞形态变化相关疾病的辅助诊断。

基于多种深度学习算法的田间玉米籽粒检测与计数

为快速准确获取玉米收获过程中遗失籽粒数信息,进行收割损失调节等管理,对比评估了单阶段和两阶段主流目标检测网络对田间玉米籽粒计数的性能。首先,利用RGB相机获取包含不同背景和不同光照的图像数据,并进一步生成数据集;其次,构建籽粒识别的不同目标检测网络,包括Mask RCNN、EfficientDet-D5、YOLOv5-L、YOLOX-L,并利用所采集的420幅有效图像对构建的四种网络进行训练、验证、测试,图像数分别为200、40和180幅;最后,依据测试集图像的识别结果进行籽粒计数性能评价。试验结果表明,YOLOv5-L网络对测试集图像检测的平均精度为78.3%,模型尺寸仅为89.3 MB;籽粒计数的检测正确率、漏检率和F1值分别为90.7%、9.3%和91.1%,处理速度为55.55 f/s,识别与计数性能均优于Mask R-CNN、EfficientDet-D5和YOLOX-L网络,并对具有不同地表遮挡程度和籽粒聚集状态的图像具有较强的鲁棒性。深度学习目标检测网络YOLOv5-L可实现实际作业中玉米收获损失籽粒的实时监测,精度高、适用性强。

基于机器视觉的油菜籽计数系统开发与设计

油菜籽千粒重对于油菜育种、种子质量评定、产量估测具有重要意义。针对目前贵州主要依靠人工测定油菜籽千粒重周期长、工作量大等问题,基于VS2013和OpenCV开发了一套油菜籽粒计数系统。系统功能主要包括图像读取、RGB颜色特征分析、籽粒角点检测、籽粒孔洞检测、籽粒计数。根据油菜籽外观颜色、几何形状、空间排布特性特征,提出一套油菜籽粒计数算法,并将计数算法集成封装嵌入籽粒计数系统。为了分析籽粒计数算法的检测准确率,对100张油菜籽粒图像进行了检测,实验结果表明:籽粒计数算法检测准确率达88%。

Nitrogen fertilization effects on grain quality of durum wheat (<i>Triticum turgidum</i>L. var. durum) varieties in central Ethiopia

Four released durum wheat varieties, two medium tall (Arsi-Robe and Kilinto) and two recently released semidwarfs (Ude and Yerer) were evaluated under five different N rates (0, 60, 120, 180 and 240 kg·ha-1) in 2005/06 growing season at Akaki and Debre Zeit, central Ethiopia. The quality responses of durum wheat varieties to different N-fertilizer rates and the N responses between tall and short durum wheat varieties were assessed. Protein and gluten content, vitreous kernel count, thousand kernel weight, test weight and lodging were considered. Vitreous kernel count, protein and gluten content were higher at Debre Zeit than at Akaki. Unlike Debre Zeit, there were significant relationships between response variables and fertilizer levels at Akaki. Lodging slightly affected the medium tall varieties at Debre Zeit whereas it was not a problem at Akaki. At Akaki, varieties response to each additional N rate was entirely below the quality standard set by ICC, 2000 except for thousandkernel weight. Therefore, it is unwise to promote durum wheat scaling up/out program for quality production at Akaki.