韩巧玲
- 作品数：55 被引量：84H指数：7
- 供职机构：北京林业大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金北京市共建项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学理学更多>>
- 植物茎干水分系统混沌动力学特性分析被引量：2
- 2023年
- 植物水分系统由于与周围环境的非线性相互作用,通常表现出复杂的时空格局。为了探究植物水分系统中的混沌特性,该研究以相空间重构、相关维数(correlation dimension,CD)、最大李雅普诺夫指数(largest Lyapunov exponent,LLE)为基础,研究了植物茎干水分时间序列中可能存在的混沌行为,研究树种包括海棠、花楸、黄丁香、铅笔柏和杨树。结果表明,植物水分系统存在混沌现象,且植物水分动态特性由控制变量数量有限的确定性系统决定。不同种类植物的茎干水分混沌参数普遍存在差异,同种植物生长状态相近时茎干水分的混沌参数相近,当生长状态出现差异时混沌参数随之发生变化。对不同生长状态的植物茎干水分混沌参数分析发现,杨树在干旱胁迫下LLE不高于0.006,而对照组平均值为0.010,木质部破坏胁迫后LLE不高于0.007,而对照组平均值为0.019,表明混沌参数可有效表征植物茎干水分数据变化趋势,并与植物生长状态存在联系,可以尝试利用这一规律对植物生长状态进行预测与回溯。该研究尝试从混沌理论的角度分析植物水分系统的复杂性,可为理解植物水分动力学的混沌行为提供新的途径。
- 刘宇琦宋维赵玥韩巧玲韩巧玲赵燕东
- 单株立木固碳能力预测方法、装置以及采集设备
- 本发明涉及立木固碳技术领域，尤其涉及一种单株立木固碳能力预测方法、装置以及采集设备。其方法包括：获取待预测单株立木的茎干水分数据和微环境参数数据；对所述茎干水分数据和微环境参数数据进行预处理，得到主成分分量数据；将所述主...
- 赵燕东许泽海赵玥韩巧玲
- 基于改进SSD神经网络的统计树木数量的方法及系统
- 本发明实施例公开了一种基于改进SSD神经网络的统计树木数量的方法及系统，方法包括：采集图像，其中，图像为航拍的环境图像；将图像输入预先训练好的用于识别树木的神经网络模型中，以通过神经网络模型识别图像中的树木，其中，神经网...
- 韩巧玲刘雷赵燕东赵玥席本野宋美慧李晨曦
- 文献传递
- 基于CT图像的土壤孔隙结构三维重构研究
- 土壤孔隙的几何结构和空间特征决定了土壤的透气性和保水性,对土壤功能多样性和生态修复具有重要影响,但现有对土壤孔隙的研究中,缺乏可直观性和定量性对孔隙特征进行描述的工具和方法。针对这一问题,本文采用基于面绘制的移动立方体法...
- 韩巧玲刘雷赵玥赵燕东
- 关键词：土壤孔隙结构光线投射法
- 一种基于多尺度混合通道的微表情识别方法、系统、设备及介质
- 本发明属于表情识别技术领域，公开了一种基于多尺度混合通道的微表情识别方法、系统、设备及介质，包括：获取微表情视频对应的图像序列；在所述图像序列中提取出有效人脸区域，得到预处理后的微表情图像数据；将预处理后的微表情图像数据...
- 朱保庆韩巧玲赵玥周治銘
- 一种基于压力补偿的活立木茎干含水率无损检测装置
- 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...
- 赵燕东顾家华赵玥韩巧玲
- 基于多尺度序列特征融合的林区害虫检测算法被引量：1
- 2025年
- 【目的】针对虫情测报灯采集到的林区害虫样本种类多、尺寸复杂及密集遮挡问题,提出了一种多尺度序列特征融合检测算法(MPD-YOLO),用于提升林区害虫检测的精确度,为林区害虫监测和防护提供了新的技术路径。【方法】首先,以采集于北京、河北、山西等地的林区害虫图像为基础,构建包含18类林区害虫的数据集。数据集涵盖不同场景下的害虫图像,为算法的训练与测试提供了可靠的数据支撑。其次,为提高小目标害虫的检测效果,利用3D卷积对小目标进行更为深入的尺度序列特征提取,MPD-YOLO方法引入尺度序列特征融合模块(SSFF),有效提升模型对小目标的感知能力。最后,为解决密集遮挡和多尺度害虫并存情况下的模型检测能力,MPD-YOLO方法提出了三重特征编码高效聚合模块(TFE-ELAN),通过将不同尺寸特征图进行特征融合,增强多层特征图之间信息的关联性,提升了模型的检测性能。【结果】在相同试验条件下,本研究在构建的数据集上对MPD-YOLO进行大量试验,并与主流的目标检测算法(YOLO系列、Faster-CNN等)进行对比分析。MPD-YOLO方法具有最佳的害虫识别精度,其F1-score和m AP分别达到88.43%和91.92%,比次优方法YOLOv8x分别高1.45%和1.22%。相比于原网络模型YOLOv7,MPD-YOLO的F1-score与mAP分别比YOLOv7高0.72%和2.8%,证明了本文所提方法在处理复杂目标检测任务中的优势。此外,本研究中消融试验,分析了尺度序列特征融合模块和三重特征编码高效聚合模块对整体性能的贡献,验证了各模块设计的有效性。【结论】本文提出的MPD-YOLO算法,有效提升了复杂环境下多尺度害虫的检测性能,在处理复杂环境下的检测任务时表现出较高的鲁棒性。
- 唐延龄韩巧玲赵玥刘卫平郑一力赵燕东徐钐钐
- 关键词：小目标检测
- 土壤孔隙二维图像识别方法、装置、电子设备及存储介质
- 本发明提供一种土壤孔隙二维图像识别方法、装置、电子设备及存储介质，涉及计算机视觉领域，所述方法包括：对待训练的自监督对比学习网络进行训练，得到目标自监督对比学习网络；基于所述目标自监督对比学习网络，对微调网络进行训练，得...
- 罗琴娟 柏浩赵玥韩巧玲
- 单株立木固碳能力预测方法、装置以及采集设备
- 本发明涉及立木固碳技术领域，尤其涉及一种单株立木固碳能力预测方法、装置以及采集设备。其方法包括：获取待预测单株立木的茎干水分数据和微环境参数数据；对所述茎干水分数据和微环境参数数据进行预处理，得到主成分分量数据；将所述主...
- 赵燕东 许泽海 许馨元赵玥韩巧玲
- 基于微根管图像的根系形态特征快速提取技术被引量：3
- 2021年
- 林木根系的形态和分布特征能够反映林木生长状态和土壤水养资源响应及利用机制,对于提升人工林培育质量,发挥人工林水土保持作用具有重要意义。利用微根管技术并对毛白杨根系图像进行剪裁、标注和滤波处理,运用大津法、K均值聚类算法、模糊C均值聚类法(FCM法)3种图像处理方法分割根系结构,并以14 d为试验采集周期,获得林木根系分布特征。结果表明,FCM法的正确率达到90%,对于根系的分割性能最优。通过根系形态特征参数提取,以“根总长”为例,分析不同滴灌处理下根系的生长周转情况,表现出良好的规律性,该技术的开发为根系生态学的研究提供了一种无损且高效的研究方法。
- 刘凯李文彬赵玥赵玥张鹏翀韩巧玲谭键彪
- 关键词：林木图像处理特征提取
