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一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法
被引量:
4
1
作者
徐江河
张飞舟
+2 位作者
张立福
邓
楚
博
孙雪剑
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1174-1181,共8页
传统模式识别方法在物体、人脸、指纹、军事目标识别等领域中只利用单一的图像信息。当研究对象的图像特征高度相似时,识别率较低,如对于真假目标的识别,仅仅利用物体的图像信息很难得到满意的识别结果。针对上述问题,提出了一种综合利...
传统模式识别方法在物体、人脸、指纹、军事目标识别等领域中只利用单一的图像信息。当研究对象的图像特征高度相似时,识别率较低,如对于真假目标的识别,仅仅利用物体的图像信息很难得到满意的识别结果。针对上述问题,提出了一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法。该方法采用卷积神经网络模型,通过迁移学习的方式构建图像识别模型,并依据物体图像的语义特征进行物体类别识别,在此基础上,基于逆传播(back propagation,BP)神经网络模型,结合物体的实测光谱数据进行物体真假识别。为了验证该方法的准确性和有效性,利用真假苹果和葡萄作为测试对象,单独利用图像信息和光谱信息进行识别时,识别率分别为38.50%和63.00%,而利用该综合方法得到的识别率为95.00%。可认为该方法提高了真假目标混杂情况下的识别准确度,可为物体识别、人脸识别、指纹识别、军事目标识别等领域的应用提供重要的参考,也为航天侦查载荷设计提供了新的思路。
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关键词
模式识别
深度学习
卷积神经网络
图像信息
光谱信息
原文传递
面向认知的战场“势”生成机理
2
作者
王
博
邓
楚
博
+2 位作者
刘然
刘俊
孙显
《指挥与控制学报》
CSCD
2023年第5期606-611,共6页
“态”和“势”是作战要素在对抗活动中呈现的可互演进的两个维度,表现为“能量”—“行动”在一定条件下相互转化的动态过程.“势”是生“态”的能量基础,“态”是“势”积蓄的条件,“势”的认知是心理活动、态势融合、数据分析、知识...
“态”和“势”是作战要素在对抗活动中呈现的可互演进的两个维度,表现为“能量”—“行动”在一定条件下相互转化的动态过程.“势”是生“态”的能量基础,“态”是“势”积蓄的条件,“势”的认知是心理活动、态势融合、数据分析、知识推理的复杂计算过程,是信息域“态”向认知域“势”跨越的关键.在阐述相关概念内涵的基础上,提出了5级态势融合模型,分析了各层级态势认知逻辑和机理,给出了战场“势”生成的新架构及应用前景.
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关键词
战场
“势”
TESEG
环模型
生成机理
态势融合
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职称材料
光谱分析啤酒新鲜度检测方法
被引量:
1
3
作者
王楠
张立福
+2 位作者
邓
楚
博
彭明媛
鹿旭晖
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期2273-2277,共5页
啤酒新鲜度是市场消费者非常关注的品质指标,也是各大啤酒公司的核心竞争力。传统啤酒新鲜度检测方法一般需要十分昂贵的分析仪器和化学试剂,消耗大量时间,检测成本较高。随着啤酒的老化,啤酒中的成分物质亦将发生变化,其对应的光谱特...
啤酒新鲜度是市场消费者非常关注的品质指标,也是各大啤酒公司的核心竞争力。传统啤酒新鲜度检测方法一般需要十分昂贵的分析仪器和化学试剂,消耗大量时间,检测成本较高。随着啤酒的老化,啤酒中的成分物质亦将发生变化,其对应的光谱特征也将发生改变。利用光谱分析技术,挖掘表征啤酒老化的光谱特征,构建啤酒新鲜度指数(BFI),可实现啤酒新鲜度的快速、无损检测。将新鲜啤酒分三等份装入相同容器,其中2份为避光保存, 1份为光照下保存,用PSR-3500光谱仪对啤酒样品进行光谱采集,每隔24 h采集一次,共采集6次,获得不同新鲜程度啤酒的光谱数据。对采集的光谱数据进行特征波段选择、包络线去除等预处理,增强后的光谱显示842.0 nm处的波谷深度随放置时间的增长而变小,因此基于842.0 nm的波谷深度构建反应啤酒新鲜度的光谱特征指数(BFI)。实验结果表明, BFI值随放置时间的增长而逐渐下降,且避光保存的两组样品BFI值下降速率基本一致,而由于光照加速了啤酒中的老化反应,使得光照保存的样品BFI值下降速率较快,结果显示BFI能够较好指示啤酒的新鲜程度。此外,通过模拟不同光谱分辨率与信噪比水平,评价BFI对光谱检测设备性能的敏感性。具体地,利用高斯函数分布函数和平均分布函数分别生成光谱分辨率为5~40 nm的数据和信噪比为10~60 dB的数据,对其进行特征波段选择、包络线去除等预处理,计算BFI值并进行分析。实验显示,当光谱分辨率低于15 nm、信噪比低于10 dB时,样品842.0 nm的光谱吸收特征逐渐被掩盖, BFI将难以指示啤酒的新鲜程度。然而,只要在798~872 nm及附近波段光谱分辨率优于10 nm、信噪比不低于35 dB, BFI即可准确指示啤酒新鲜度, BFI对光谱仪的性能要求并不严苛。综上所述, BFI能够准确指示啤酒新鲜度,服务于便携式啤酒新鲜度光谱检测设
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关键词
啤酒新鲜度
光谱分析技术
啤酒新鲜度指数
无损检测
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职称材料
遥感基础模型发展综述与未来设想
4
作者
付琨
卢宛萱
+3 位作者
刘小煜
邓
楚
博
于泓峰
孙显
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1667-1680,共14页
近年来,遥感智能解译技术快速发展,但大多为专用模型难以泛化到不同任务中,易造成资源浪费。基础模型是一种通用可泛化的解决方案,最近在遥感领域备受关注。尽管目前有大量工作已利用遥感单时相或多时相数据在感知识别和认知预测的部分...
近年来,遥感智能解译技术快速发展,但大多为专用模型难以泛化到不同任务中,易造成资源浪费。基础模型是一种通用可泛化的解决方案,最近在遥感领域备受关注。尽管目前有大量工作已利用遥感单时相或多时相数据在感知识别和认知预测的部分任务上取得显著成果,但缺乏一个全面的综述给遥感基础模型提供系统概述。因此本文首先从数据、方法和应用角度对现有遥感基础模型的研究进展进行总结,然后通过分析现状存在的局限提出新一代遥感通用预测基础模型的设想,最后针对亟需研究的方向进行探讨与实验,为研究人员提供遥感基础模型过去成果与未来可能性之间的桥梁。
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关键词
遥感智能解译
遥感基础模型
通用预测
多时相数据
多任务
原文传递
题名
一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法
被引量:
4
1
作者
徐江河
张飞舟
张立福
邓
楚
博
孙雪剑
机构
北京大学地球与空间科学学院
中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室
出处
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2019年第8期1174-1181,共8页
基金
国家自然科学基金重点项目(41830108)~~
文摘
传统模式识别方法在物体、人脸、指纹、军事目标识别等领域中只利用单一的图像信息。当研究对象的图像特征高度相似时,识别率较低,如对于真假目标的识别,仅仅利用物体的图像信息很难得到满意的识别结果。针对上述问题,提出了一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法。该方法采用卷积神经网络模型,通过迁移学习的方式构建图像识别模型,并依据物体图像的语义特征进行物体类别识别,在此基础上,基于逆传播(back propagation,BP)神经网络模型,结合物体的实测光谱数据进行物体真假识别。为了验证该方法的准确性和有效性,利用真假苹果和葡萄作为测试对象,单独利用图像信息和光谱信息进行识别时,识别率分别为38.50%和63.00%,而利用该综合方法得到的识别率为95.00%。可认为该方法提高了真假目标混杂情况下的识别准确度,可为物体识别、人脸识别、指纹识别、军事目标识别等领域的应用提供重要的参考,也为航天侦查载荷设计提供了新的思路。
关键词
模式识别
深度学习
卷积神经网络
图像信息
光谱信息
Keywords
pattern recognition
deep learning
convolutional neural network
image information
spectral information
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
原文传递
题名
面向认知的战场“势”生成机理
2
作者
王
博
邓
楚
博
刘然
刘俊
孙显
机构
智能感知与处理技术实验室
中国科学院空天信息创新研究院
出处
《指挥与控制学报》
CSCD
2023年第5期606-611,共6页
文摘
“态”和“势”是作战要素在对抗活动中呈现的可互演进的两个维度,表现为“能量”—“行动”在一定条件下相互转化的动态过程.“势”是生“态”的能量基础,“态”是“势”积蓄的条件,“势”的认知是心理活动、态势融合、数据分析、知识推理的复杂计算过程,是信息域“态”向认知域“势”跨越的关键.在阐述相关概念内涵的基础上,提出了5级态势融合模型,分析了各层级态势认知逻辑和机理,给出了战场“势”生成的新架构及应用前景.
关键词
战场
“势”
TESEG
环模型
生成机理
态势融合
Keywords
battlefield"potential"
TESEG environment model
generation mechanism
situation fusion
分类号
E91 [军事]
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
光谱分析啤酒新鲜度检测方法
被引量:
1
3
作者
王楠
张立福
邓
楚
博
彭明媛
鹿旭晖
机构
中国科学院遥感与数字地球研究所
中国科学院大学
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020年第7期2273-2277,共5页
基金
国家自然科学基金重点项目(41830108)资助。
文摘
啤酒新鲜度是市场消费者非常关注的品质指标,也是各大啤酒公司的核心竞争力。传统啤酒新鲜度检测方法一般需要十分昂贵的分析仪器和化学试剂,消耗大量时间,检测成本较高。随着啤酒的老化,啤酒中的成分物质亦将发生变化,其对应的光谱特征也将发生改变。利用光谱分析技术,挖掘表征啤酒老化的光谱特征,构建啤酒新鲜度指数(BFI),可实现啤酒新鲜度的快速、无损检测。将新鲜啤酒分三等份装入相同容器,其中2份为避光保存, 1份为光照下保存,用PSR-3500光谱仪对啤酒样品进行光谱采集,每隔24 h采集一次,共采集6次,获得不同新鲜程度啤酒的光谱数据。对采集的光谱数据进行特征波段选择、包络线去除等预处理,增强后的光谱显示842.0 nm处的波谷深度随放置时间的增长而变小,因此基于842.0 nm的波谷深度构建反应啤酒新鲜度的光谱特征指数(BFI)。实验结果表明, BFI值随放置时间的增长而逐渐下降,且避光保存的两组样品BFI值下降速率基本一致,而由于光照加速了啤酒中的老化反应,使得光照保存的样品BFI值下降速率较快,结果显示BFI能够较好指示啤酒的新鲜程度。此外,通过模拟不同光谱分辨率与信噪比水平,评价BFI对光谱检测设备性能的敏感性。具体地,利用高斯函数分布函数和平均分布函数分别生成光谱分辨率为5~40 nm的数据和信噪比为10~60 dB的数据,对其进行特征波段选择、包络线去除等预处理,计算BFI值并进行分析。实验显示,当光谱分辨率低于15 nm、信噪比低于10 dB时,样品842.0 nm的光谱吸收特征逐渐被掩盖, BFI将难以指示啤酒的新鲜程度。然而,只要在798~872 nm及附近波段光谱分辨率优于10 nm、信噪比不低于35 dB, BFI即可准确指示啤酒新鲜度, BFI对光谱仪的性能要求并不严苛。综上所述, BFI能够准确指示啤酒新鲜度,服务于便携式啤酒新鲜度光谱检测设
关键词
啤酒新鲜度
光谱分析技术
啤酒新鲜度指数
无损检测
Keywords
Beer freshness
Spectral analysis technology
Spectral feature index
Nondestructive
分类号
TP722.4 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
遥感基础模型发展综述与未来设想
4
作者
付琨
卢宛萱
刘小煜
邓
楚
博
于泓峰
孙显
机构
中国科学院网络信息体系技术重点实验室
中国科学院空天信息创新研究院
中国科学院大学
出处
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第7期1667-1680,共14页
基金
国家自然科学基金(编号:62201550,62171436)
中国科学院重点部署科研专项(编号:KGFZD-145-23-18)
科技创新2030-“新一代人工智能”重大项目(编号:2022ZD0118401)。
文摘
近年来,遥感智能解译技术快速发展,但大多为专用模型难以泛化到不同任务中,易造成资源浪费。基础模型是一种通用可泛化的解决方案,最近在遥感领域备受关注。尽管目前有大量工作已利用遥感单时相或多时相数据在感知识别和认知预测的部分任务上取得显著成果,但缺乏一个全面的综述给遥感基础模型提供系统概述。因此本文首先从数据、方法和应用角度对现有遥感基础模型的研究进展进行总结,然后通过分析现状存在的局限提出新一代遥感通用预测基础模型的设想,最后针对亟需研究的方向进行探讨与实验,为研究人员提供遥感基础模型过去成果与未来可能性之间的桥梁。
关键词
遥感智能解译
遥感基础模型
通用预测
多时相数据
多任务
Keywords
remote sensing intelligent interpretation
remote sensing foundation models
general prediction
multi temporal data
multi-task
分类号
TP701 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
P2 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
一种综合利用图像和光谱信息的物体真假模式识别方法
徐江河
张飞舟
张立福
邓
楚
博
孙雪剑
《武汉大学学报(信息科学版)》
EI
CSCD
北大核心
2019
4
原文传递
2
面向认知的战场“势”生成机理
王
博
邓
楚
博
刘然
刘俊
孙显
《指挥与控制学报》
CSCD
2023
0
下载PDF
职称材料
3
光谱分析啤酒新鲜度检测方法
王楠
张立福
邓
楚
博
彭明媛
鹿旭晖
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2020
1
下载PDF
职称材料
4
遥感基础模型发展综述与未来设想
付琨
卢宛萱
刘小煜
邓
楚
博
于泓峰
孙显
《遥感学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
0
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