张加楠
- 作品数：11 被引量：8H指数：1
- 供职机构：北京工业大学更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于超像素聚类优化CNN的云图分割方法
- 本发明提供一种基于超像素聚类优化CNN的云图分割方法。该方法首先利用均值漂移算法把一幅原本是像素级的图，划分成一个又一个区域级的超像素组成的图，而这些超像素中提取出有效的信息是相同的。再将这些足以代表该区域总体特征的核心...
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- 文献传递
- 基于视觉分析的作物自动观测关键技术研究
- 中国作为世界上最重要的农业生产大国之一,自古以来就对农业生产十分重视,从古至今流传的很多反映早期农业气象变化的经验与记录,它们揭示了作物的生长规律与气象变化之间的联系,并为后人提供了应对不同天气变化及自然灾害时应当采取的...
- 张加楠
- 关键词：农业气象覆盖度株高双目视觉生长期
- 文献传递
- 一种基于转发链相似度的用户关注对象推荐计算方法
- 一种基于转发链相似度的用户关注对象推荐计算方法，涉及网络分析和推荐系统领域。本发明获取收藏条目到原始收藏条目的数据，以转发的收藏条目的创建用户来代表该转发链上的结点；引入最小操作代价函数作为相似度计算的初步输入；结合转发...
- 毋立芳荆羽晨王丹冯泽猛张加楠
- 文献传递
- 先验阈值优化卷积神经网络的作物覆盖度提取算法被引量：7
- 2017年
- 农作物的生长观测是农业气象观测的一个重要部分,作物的覆盖度反映了环境对作物综合影响的结果,传统的先验阈值分割法受作物图像中存在的田间杂物、下雨或施肥后的土地以及光照阴影影响较大,会存在误分割的情况,针对这些问题,本文研究基于深度学习的作物与背景的自动分割问题,提出基于RGB和HSI关系阈值法优化的卷积神经网络(RGB-HSI-CNN)的作物图像分割提取覆盖度方法,解决了光照、遮挡、阴影等影响,取得了平均98.3%的模型准确率和97.53%的像素准确率,为后续作物生长状况监测以及农作物病虫草害的识别、监测等提供了有力支持。
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- 关键词：农业气象覆盖度卷积神经网络图像分类
- 一种基于FCN和CNN的云图分割方法
- 一种基于FCN和CNN的云图分割方法属于计算机视觉的图像分割领域。其特征在于：首先通过超像素对云图中每个像素点的近邻域实现相应的聚类同时将云图输入到不同步长的全卷积神经网络FCN32s和FCN8s中，实现云图的预分割结果...
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- 文献传递
- 基于先验阈值优化卷积神经网络的作物覆盖度提取方法
- 本发明应用于图像分割和农业气象观测领域，具体涉及图像特征提取与识别。研究基于深度学习的作物与背景的自动分割问题，提出基于RGB和HSI先验阈值优化卷积神经网络(RGB‑HSI‑CNN)的作物图像分割提取覆盖度方法，保留绿...
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- 一种基于多分辨率CNN的毫米波雷达云图分割方法
- 一种基于多分辨率CNN的毫米波雷达云图分割方法属于图像分割领域。利用毫米波云雷达获取高时空分辨率的水平垂直结构的云演变图，其特征在于充分利用了云图上下文的信息，通过将三个不同分辨率的图像区域分别输入到三个相同参数配置的C...
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- 一种基于转发链相似度的用户关注对象推荐计算方法
- 一种基于转发链相似度的用户关注对象推荐计算方法，涉及网络分析和推荐系统领域。本发明获取收藏条目到原始收藏条目的数据，以转发的收藏条目的创建用户来代表该转发链上的结点；引入最小操作代价函数作为相似度计算的初步输入；结合转发...
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- 一种基于FCN和CNN的云图分割方法
- 一种基于FCN和CNN的云图分割方法属于计算机视觉的图像分割领域。其特征在于：首先通过超像素对云图中每个像素点的近邻域实现相应的聚类同时将云图输入到不同步长的全卷积神经网络FCN32s和FCN8s中，实现云图的预分割结果...
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- 基于先验阈值优化卷积神经网络的作物覆盖度提取方法
- 本发明应用于图像分割和农业气象观测领域，具体涉及图像特征提取与识别。研究基于深度学习的作物与背景的自动分割问题，提出基于RGB和HSI先验阈值优化卷积神经网络(RGB‑HSI‑CNN)的作物图像分割提取覆盖度方法，保留绿...
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