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 基于拉曼光谱的混合物组分识别方法

刘财政 朱启兵 黄敏 李敏

[摘要]提出了一种基于拉曼光谱的混合物组分识别新方法。对混合物的拉曼光谱进行背景校正和去噪处理,利用Voigt函数对拉曼谱峰进行拟合,获取其谱峰的拉曼位移、半峰全宽及强度作为混合物特征参数向量,通过与数据库纯净物特...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2019, 56(08):083004

 基于并行深度残差网络的堆场烟雾检测方法

王正来 黄敏 朱启兵 蒋胜

[摘要]堆场烟雾检测对于火灾预警、保障人员与财产安全具有重要意义。针对传统烟雾检测方法特征提取不充分,误报率偏高以及稳健性较差的问题,提出一种基于并行深度残差网络的堆场烟雾检测方法。该方法利用目标场景烟雾RGB图...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(05):051008

 基于高光谱散射技术的粉体堆密度无损检测

杨宇 邢永春 朱启兵

[摘要]粉体的密度作为一项很重要的物性参数, 对粉体的流动性能有决定性作用, 研究粉体的密度, 对粉体加工、包装、输送、存储等具有重要意义。以小麦面粉作为实验对象, 采用高光谱散射技术, 结合高光谱散射图像特征提取方法...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(01):013003

 基于机器视觉的茶小绿叶蝉识别方法研究

陈晶 朱启兵 黄敏 郑阳

[摘要]将机器视觉技术引入到了茶小绿叶蝉的自动识别领域, 以实现茶园中茶小绿叶蝉的准确及时预报。采集了自然场景下黄色诱虫板的图像, 利用超像素分割算法和多DBSCAN聚类图像融合的方法对采集的图像进行区域分割, 保证了目...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2018, 55(01):011502

 基于深度卷积神经网络的运动目标光流检测方法

王正来 黄 敏 朱启兵 蒋 胜

[摘要]运动目标检测是物体检测领域的一个重要研究方向,在目标识别中有着至关重要的作用。针对传统运动检测方法精度不高、无法对运动目标进行检测,本文将深度卷积神经网络引入到运动目标光流检测中,将前后帧图像及目标光...

 PDF全文光电工程 | 2018, 45(08):180027

 激光诱导击穿光谱谱峰元素自动识别方法研究

檀兵 黄敏 朱启兵 郭亚 张宏阳

[摘要]激光诱导击穿光谱(LIBS)中通常含有丰富的元素特征谱峰,谱峰的准确识别是利用LIBS技术进行元素定性、定量分析的前提和基础。针对传统谱峰元素识别方法准确率偏低、可靠性不足的缺点,提出了一种元素谱峰自动识别的新...

 PDF全文中国激光 | 2018, 45(08):0811002

 基于联合偏度的高光谱图像波段选择对玉米种子分类研究

杨 赛 朱启兵 黄 敏

[摘要]高光谱图像技术是在种子识别领域广泛应用的农产品品质无损检测方法。 特征信息的充分提取和最优波段的选择是影响高光谱图像技术种子鉴选在线应用的关键因素。 目的在于利用联合偏度算法选择高光谱图像的最优波段, 用...

 PDF全文光谱学与光谱分析 | 2017, 37(03):990

 基于改进标准漫射近似模型的生物组织光学参数反演

邢永春 朱启兵 黄敏

[摘要]针对标准漫射近似模型受限于接近各向同性光辐射以及光源-探测器距离远大于一个输运平均自由程的问题,提出了一种改进标准漫射近似模型。该模型在空气-生物组织边界处引入另一个点源,减小了近光源处的误差。分析了各...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2016, 53(09):091701

 基于RGB 颜色模型的红富士苹果表皮红色区域检测

黄兆良 朱启兵

[摘要]水果的颜色是水果分级的重要依据,影响着消费者的购买欲望。研究了一种基于RGB 颜色模型的红富士苹果表皮红色区域检测算法。通过苹果RGB 图像的光照补偿,降低光照变化和不均匀性带来的影响。在此基础上,计算各像素...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2016, 53(04):041001

 基于漫反射模型的生物组织光学特性参量迭代反演

王伟 朱启兵 黄敏

[摘要]提出一种基于迭代反演的输运平均自由程估计及光源-检测器最小距离确定方法.该方法利用迭代估计思想,自适应地改变光源-检测器最小距离,提高光学特性参量的反演准确度.对29组仿真数据的研究结果表明:迭代反演对输运...

 PDF全文光子学报 | 2016, 45(03):0317001

 基于局部学习的玉米种子近红外高光谱图像鉴选

唐金亚 黄敏 朱启兵

[摘要]将局部学习算法引入到种子的近红外高光谱图像最优波段选择中,并建立偏最小二乘判别分析分类预测模型,实现少波段条件下的玉米种子的快速鉴选。实验共采集了6 类样本共720 粒的玉米种子在874~1734 nm 波段范围内的25...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2015, 52(04):041102

 融合光谱、纹理及形态特征的水稻种子品种高光谱图像单粒鉴别

邓小琴 朱启兵 黄敏

[摘要]水稻种子品种的单粒鉴别对于防止制种时的混杂、掺假现象,保证种子纯度具有重要意义。利用高光谱图像技术研究了水稻种子品种的单粒快速鉴别方法。采集了10 类水稻种子在400~1000 nm 范围内的高光谱反射图像并提取其光...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2015, 52(02):021001

 基于矩变换的生物组织光学特性参量反演

何春柳 朱启兵 黄敏

[摘要]针对漫射模型在近光源区具有较大模型误差, 导致光学特性参量反演准确度较低的问题, 提出了一种利用矩变换, 改变原始数据形态, 提高反演准确度的方法.比较了不同阶次条件下的光学特性参量反演准确度和拟合残差的统计分...

 PDF全文光子学报 | 2015, 44(02):0217003

 基于主动学习的玉米种子纯度检测模型更新

唐金亚 黄敏 朱启兵

[摘要]种子纯度反映种子品种在特征特性方面典型一致的程度,提高种子纯度检测的准确性和可靠性对保证种子的质量具有重要的意义.高光谱图像技术可以同时反映种子的内部特征和外部特征,在农产品无损检测中已经得到广泛应用.利...

 PDF全文光谱学与光谱分析 | 2015, 35(08):2136

 基于高光谱图像技术和SVDD的玉米种子识别

朱启兵 冯朝丽 黄敏 朱晓

[摘要]特征提取的充分性和分类器设计的合理性是影响玉米种子识别精度的两个关键问题。 采集了玉米种子的高光谱图像, 并提取每粒玉米种子在不同波段下的图像熵作为分类特征; 在此基础上, 利用支持向量数据描述方法构建每类玉...

 PDF全文光谱学与光谱分析 | 2013, 33(02):517-521

 基于高光谱图像的玉米种子特征提取与识别

黄敏 朱晓 朱启兵 冯朝丽

[摘要]玉米种子的形态特征是玉米品种识别的重要因素之一.采用高光谱成像系统获取9个品种共432粒玉米种子的高光谱反射图像, 对图像进行校正和预处理, 提取每个样本在563.6~911.4 nm共55个波段范围内的形状特征.分别利用单波...

 PDF全文光子学报 | 2012, 41(07):868-874

 高光谱的有监督Isomap-SVM苹果粉质化分类

赵桂林 朱启兵 黄敏

[摘要]苹果粉质化程度是衡量其内部品质的一个重要因素,粉质化造成苹果质量的降低以及商业价值的贬值。高光谱图像技术结合了光谱技术和图像技术的优点,能够无损检测苹果内部品质。提出了有监督等距映射(S-Isomap)和支持...

 PDF全文激光与光电子学进展 | 2011, 48(10):101002

 基于高光谱散射图像技术的UVE-LLE苹果粉质化分类

汪泊锦 黄敏 朱启兵 王爽

[摘要]利用高光谱散射图像技术研究了苹果的粉质化无损检测.提出了一种无信息变量消除法和局部线性嵌入相结合的苹果粉质化分类的新方法.经无信息变量消除法筛选后的波段降为全谱的23.5%.将波段选择后的原始图像数据用局部线...

 PDF全文光子学报 | 2011, 40(08):1132-1136

 基于无信息变量和偏最小二乘投影分析的高光谱散射图像最优波段选择

王爽 黄敏 朱启兵

[摘要]提出了一种无信息变量消除和偏最小二乘投影分析相结合的苹果高光谱散射图像最优波段选择方法.经该算法提取后的波段降为全谱的26%,将选择后的波段作为输入变量建立了苹果硬度的偏最小二乘预测模型.预测均方根误差由6...

 PDF全文光子学报 | 2011, 40(03):428-432

 基于SVD的苹果粉质化高光谱散射图像特征提取

黄敏 朱启兵

[摘要]粉质化是影响苹果等级的重要口感参数。 采用高光谱散射图像进行了苹果粉质化的无损检测研究。 利用奇异值分解方法对样本600~1 000 nm共81个波长20 mm范围内的散射图像进行奇异值分解, 将获得的奇异值作为粉质化表征...

 PDF全文光谱学与光谱分析 | 2011, 31(03):767-770

 基于信号稀疏表示的高光谱散射图像苹果粉质化分类

汪泊锦 黄 敏 朱启兵

[摘要]苹果的粉质化是指苹果果肉发软、汁液减少等一系列物理和生理变化现象, 采用高光谱散射图像技术结合信号稀疏表示分类算法(SRSA)研究了苹果的粉质化分类问题。首先利用平均反射算法(MEAN)提取了600~1 000 nm的高光谱散...

 PDF全文激光生物学报 | 2011, 20(06):838

 基于高光谱图像技术的苹果粉质化LLE-SVM分类

赵桂林 朱启兵 黄敏

[摘要]苹果粉质化程度是衡量其内部品质的一个重要因素, 采用了高光谱散射图像技术进行苹果粉质化的无损检测。 针对高光谱散射图像数据量大的特点, 提出了局部线性嵌入(local linear embedded, LLE)和支持向量机(support ve...

 PDF全文光谱学与光谱分析 | 2010, 30(10):2739-2743

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