一种木材节子瑕疵的图像自动识别方法及系统

    公开(公告)号:CN111951223A

    公开(公告)日:2020-11-17

    申请号:CN202010688435.5

    申请日:2020-07-16

    Abstract: 本发明属于图像自动识别技术领域,公开了一种木材节子瑕疵的图像自动识别方法及系统,所述木材节子瑕疵的图像自动识别系统包括:木材图像采集模块、图像去噪重组模块、木材图像增强模块、主控模块、木材图像分割模块、木材节子瑕疵识别模块、木材图像分析模块、木材图像存储模块、显示模块。本发明通过木材图像增强模块基于所述图像的低频图像和更新后的所述图像的高频图像进行重构后,可以增强图像的对比度,去除重构后图像中的斑点伪影,提高了图像的质量;通过木材图像缺陷识别模块根据在木材不同纹理下不同类型的缺陷图像块训练深度学习算法,再利用训练好的深度学习算法检测识别出木材的缺陷,不仅识别精度高,而且鲁棒性强,速度快。

    一种木材同一性检测方法

    公开(公告)号:CN111695498A

    公开(公告)日:2020-09-22

    申请号:CN202010525814.2

    申请日:2020-06-10

    Abstract: 本发明公开的木材同一性检测方法包括:采集木材横截面图像信息,并提取图像中的关键点,通过对灰度图片中的所有像素进行遍历,比较选定像素点与其邻居之间的灰度值,如果灰度值差异超过指定的阈值,则记为关键点,并保存到关键点集合中,然后进一步对各关键点进行遍历,计算每一个关键点所在区域的形心,并计算关键点与其形心之间的旋转角度,通过对关键点所在区域进行旋转计算关键点的描述子。图像比对时先提取两幅图像中的关键点,再计算两幅图像中相似的特征点。若统计的匹配的数目到达设定的阈值,则认为图片来自相同的木材。该方案通过判断木材切面图像是否相同实现木材的同一性判断,可用于木材溯源系统,特别适用于珍贵木制品的身份认证。

    基于可见光或近红外光谱分析的木材树种分类识别方法

    公开(公告)号:CN111898649A

    公开(公告)日:2020-11-06

    申请号:CN202010648343.4

    申请日:2020-07-07

    Abstract: 本发明属于木材树种分类识别技术领域,公开了一种基于可见光或近红外光谱分析的木材树种分类识别方法,所述基于可见光或近红外光谱分析的木材树种分类识别系统包括:木材光谱采集模块、中央控制模块、光谱影像特征提取模块、分类模块、鉴别模块、计数模块、云存储模块、显示模块。本发明通过鉴别模块构建多层卷积神经网络可以自动化提取木材构造中的识别特征,大大通过鉴别准确性;同时,通过计数模块根据轮廓的不同特点,对各个轮廓单独实施腐蚀或膨胀,以及填充处理;并对图像预分割得到的候选木材目标轮廓图像进行迭代优化,达到去除虚警目标和消除目标之间的粘连的目的,使得提取到的木材目标可直接用于准确的计数。

    基于量子计算的基因网络功能模块挖掘及分析方法

    公开(公告)号:CN110473591A

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201910769604.5

    申请日:2019-08-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于量子计算的基因网络功能模块挖掘及分析方法。本发明从生物复杂网络的角度,利用重整化方法研究生物由正常到疾病再到治疗时,相应复杂网络重整化特征的变化以及新属性、新结构的产生,探讨生物复杂系统疾病发生、发展和治疗过程中涌现产生的机制。本发明利用量子计算的退火算法代替了传统的经典模拟退火算法,量子退火中的势能函数包含了经典模拟退火中的评价函数,又引入横向场使其包含量子动能函数,这样可以产生隧穿效应,平行改变所有状态幅度的量子力学概率,提高了计算效率。

    一种木材同一性检测方法

    公开(公告)号:CN111695498B

    公开(公告)日:2023-04-07

    申请号:CN202010525814.2

    申请日:2020-06-10

    Abstract: 本发明公开的木材同一性检测方法包括:采集木材横截面图像信息,并提取图像中的关键点,通过对灰度图片中的所有像素进行遍历,比较选定像素点与其邻居之间的灰度值,如果灰度值差异超过指定的阈值,则记为关键点,并保存到关键点集合中,然后进一步对各关键点进行遍历,计算每一个关键点所在区域的形心,并计算关键点与其形心之间的旋转角度,通过对关键点所在区域进行旋转计算关键点的描述子。图像比对时先提取两幅图像中的关键点,再计算两幅图像中相似的特征点。若统计的匹配的数目到达设定的阈值,则认为图片来自相同的木材。该方案通过判断木材切面图像是否相同实现木材的同一性判断,可用于木材溯源系统,特别适用于珍贵木制品的身份认证。

    基于量子计算的基因网络功能模块挖掘及分析方法

    公开(公告)号:CN110473591B

    公开(公告)日:2022-09-27

    申请号:CN201910769604.5

    申请日:2019-08-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于量子计算的基因网络功能模块挖掘及分析方法。本发明从生物复杂网络的角度,利用重整化方法研究生物由正常到疾病再到治疗时,相应复杂网络重整化特征的变化以及新属性、新结构的产生,探讨生物复杂系统疾病发生、发展和治疗过程中涌现产生的机制。本发明利用量子计算的退火算法代替了传统的经典模拟退火算法,量子退火中的势能函数包含了经典模拟退火中的评价函数,又引入横向场使其包含量子动能函数,这样可以产生隧穿效应,平行改变所有状态幅度的量子力学概率,提高了计算效率。

    一种用于区分不同木材产品的方法

    公开(公告)号:CN112861875A

    公开(公告)日:2021-05-28

    申请号:CN202110077351.2

    申请日:2021-01-20

    Abstract: 本发明提供一种用于区分不同木材产品的方法,包括:步骤一:获取木制品图像,然后使用特征点检测方法在所述木制品图像上裁剪一个子区域作为判断图像;步骤二:利用所述判断图像与用户图像进行比较,计算其相似度;步骤三:根据相似度来区分不同木材产品;其中,所述特征点检测方法包括以下步骤:步骤1:使用AKAZE算法找到所述木制品图像的所有特征点;步骤2:根据所述特征点选取判断图像。本发明方法实现了图像特征序列化,提高了计算效率。

    一种可解释的木材识别方法和装置

    公开(公告)号:CN119942205A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202510031212.4

    申请日:2025-01-09

    Abstract: 本发明提供一种可解释的木材识别方法和装置。该方法包括:使用构造特征检测模型检测木材图像的构造结构;所述构造结构包括:管孔、木射线和薄壁组织,为识别结果提供图像证据;将所述管孔、木射线和薄壁组织进行量化,得到所述构造组织对应的IAWA特征码,为识别结果提供解剖学证据;将同一木材的多张木材图像的IAWA特征码进行融合,得到融合特征向量;将所述融合特征向量输入贝叶斯分类模型中,利用贝叶斯分类模型进行推理和分类,得到木材的分类结果。本发明提供的方法在得到木材分类结果的同时还能够给出图像构造标注,特征统计结果和IAWA特征码,其分类结果具有木材学可解释性,提升了分类结果在木材学研究和实际应用中的可信度。

    蒜头果树冠识别的方法
    9.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117496301A

    公开(公告)日:2024-02-02

    申请号:CN202311478662.5

    申请日:2023-11-08

    Abstract: 本发明提供一种蒜头果树冠识别的方法。该方法包括:将蒜头果树冠图像输入特征提取模型,通过不同卷积池化层,以提取其不同尺度的特征信息;将最后一个卷积池化层提取的尺度特征信息投射至若干图层,并确定每个图层中蒜头果树冠与背景的分类概率;将不同尺度的特征信息分别进行上采样并叠加融合,得到融合特征;将融合特征投射至相应所述若干图层,并确定蒜头果树冠在每个图层的位置信息;根据位置信息与分类概率,最终确定蒜头果树冠在所述蒜头果树冠图像中的位置。本发明提供的方法,提高了对蒜头果树冠的识别效率和精度。

    一种用于区分不同木材产品的方法

    公开(公告)号:CN112861875B

    公开(公告)日:2022-10-04

    申请号:CN202110077351.2

    申请日:2021-01-20

    Abstract: 本发明提供一种用于区分不同木材产品的方法,包括:步骤一:获取木制品图像,然后使用特征点检测方法在所述木制品图像上裁剪一个子区域作为判断图像;步骤二:利用所述判断图像与用户图像进行比较,计算其相似度;步骤三:根据相似度来区分不同木材产品;其中,所述特征点检测方法包括以下步骤:步骤1:使用AKAZE算法找到所述木制品图像的所有特征点;步骤2:根据所述特征点选取判断图像。本发明方法实现了图像特征序列化,提高了计算效率。

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