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题名森林病虫害监测中的无人机图像分割算法比较
被引量：18
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作者
费运巧
刘文萍
骆有庆
陆鹏飞
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机构
北京林业大学信息学院
北京林业大学林学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2017年第8期216-223,共8页
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基金
林业公益性行业科研专项经费资助(No.201404401)
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文摘
以错分率、相对最终测量精度以及运行时间为评价标准,利用无人机采集的油松及沙棘正射图像为测试图像,对6种基于像素聚类及分水岭的图像分割算法的性能进行了定性分析及定量比较。实验结果表明,受灾林区图像的分割算法的性能与图像拍摄高度、噪声等因素密切相关。最后,给出了受灾林区无人机正射图像分割算法应用的指导性建议。
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关键词
森林病虫害监测
无人机正射图像
图像分割
基于像素的聚类
分水岭算法
性能评价
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Keywords
forest diseases and insect pests
unmanned aerial vehicle orthographic image
image segmentation
algorithms based on pixel clustering
watershed algorithm
algorithms’performance evaluation
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于PB-DBSCAN的GPS数据去噪
被引量：2
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作者
汪鹏
刘泽玲
王利琴
董永峰
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机构
河北工业大学人工智能与数据科学学院
河北工业大学河北省大数据计算重点实验室
河北工业大学河北省数据驱动工业智能工程研究中心
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2021年第3期678-683,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61806072)
天津市自然科学基金重点基金项目(19JCZDJC40000)。
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文摘
针对公交车GPS数据量大、数据密度不均匀、噪声点多等问题,提出PB-DBSCAN(pixel_based-DBSCAN,PB-DBSCAN)算法。将聚类过程中判断数据点之间的关系改为判断像素格之间的关系,减小数据点邻域中的搜索范围,加快聚类速度。因公交线路的多样性,同一聚类参数无法适应所有线路,提出一种动态参数选择的方法。在石家庄公交车GPS实际数据集上进行实验,其结果表明,PB-DBSCAN可以有效识别并过滤GPS数据集中的噪声点,实现快速聚类。与采用固定参数的算法进行比较,参数的动态选择提高了聚类准确度。
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关键词
GPS轨迹数据
基于像素格的快速密度聚类
动态参数选择
像素格
去噪
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Keywords
GPS track data
PB-DBSCAN
dynamic parameter selection
pixel grid
denoising
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分类号
TP399
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于像素聚类的空间变化表面材质建模
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作者
冯洁
李博
周秉锋
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机构
北京大学王选计算机研究所
大数据分析与应用技术国家工程实验室
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出处
《图学学报》
CSCD
北大核心
2021年第1期94-100,共7页
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基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1403900)
国家自然科学基金项目(61872014)。
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文摘
针对空间变化表面材质的反射属性提出了一种基于图像的轻量化建模方法。仅需利用消费级手机,在环境光和点光源下分别对平面材质样本拍摄一幅图像,即可计算重建其表面的双向反射分布函数(svBRDFs)参数图、法向量图、切向量图等材质属性。其中对BRDF参数的拟合采用了一种基于像素聚类的策略,即假定具有相似外观和结构特征的像素属于同种材质、共用一组参数,从而大幅降低参数拟合的难度。在此基础上,通过一种新的迭代多步优化方案对全局和空间变化的参数进行拟合,产生高分辨率的BRDF参数纹理图。该方法不依赖特殊设备,也无需采集海量数据,就能够为包括金属材质、各向异性材质等在内的多种类表面材质产生高质量的BRDF参数图,以及高真实感的基于物理的绘制结果,因此更易于实现和应用。
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关键词
表面材质建模
空间变化材质
基于图像的绘制
双向反射分布函数
像素聚类
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Keywords
surface material modeling
spatially varying material
image-based rendering
bidirectional reflectance distribution function
pixel clustering
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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