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公开(公告)号：CN114049387B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111231714.X
申请日：2021-10-22
申请人： 长江师范学院
IPC分类号： G06T7/50 , G06T17/00 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了一种基于3D点云的树木骨架提取方法，涉及大数据处理和树木3D建模技术领域。本发明包括：利用八叉树和L1‑中值点的方法降低3D点云数据规模；构造一个地面根节点；构造K‑最近邻居图，划分水平层次集；进行聚类，获得同一水平层次集中不同枝干的点云数据；使用八叉树方法进行划分，并计算每个划分的L1‑中值点，获得骨架点；根据两个类簇中的成员的K‑近邻是否存在交集，定义两个类簇是否相邻，将相邻类簇的骨架点进行连接，得到初始骨架：对初始骨架计算其B‑样条曲线，得到优化后的骨架。本发明通过上述步骤能够有效的降低3D点云分布不均对骨架提取的影响，使得提取的树木骨架结果更加准确。
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公开(公告)号：CN110516753A
公开(公告)日：2019-11-29
申请号：CN201910816688.3
申请日：2019-08-30
申请人： 长江师范学院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种无参的复杂流形聚类方法，包括：使用预设聚类算法求得目标数据集的待确定聚类集合；确定目标数据集中所有的自然核心点；从目标数据集中提取初始聚类结果；计算每两个自然核心点之间的簇距离；计算每两个自然核心点之间的最短路径距离；计算每个待确定类的紧密性及间隔性；基于每个待确定类的紧密性及间隔性计算评价值，若评价值满足预设条件，则将待确定聚类集合作为最终的聚类结果。本发明提出新的簇距离概念，并根据簇距离提出了最短路径距离概念。通过综合考虑类的紧密性和间隔性，采用自然评价标准，实现了对含有噪声点和复杂流形数据集的聚类结果进行有效评价，从而形成了一种新的无参的复杂流形聚类方法。
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公开(公告)号：CN118982919A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411179912.X
申请日：2024-08-27
申请人： 长江师范学院
摘要： 本发明涉及交通领域，具体公开了一种自适应交通流量控制的智能交通疏导装置，包括支撑架，所述支撑架上设置有半圆形的轨道；所述轨道设置有多组用于疏导车辆运行的疏导组件，所述支撑架上设置有作用于所述疏导组件的驱动机构，所述驱动机构用于驱动所述疏导组件在所述轨道上滑动，以实现道路两侧的拥堵与通畅的控制；所述支撑架上位于所述支撑架与所述轨道之间设置有支撑板。本发明能实现道路两侧车辆的拥堵状况的控制，为拥堵一侧的道路提供通行方案，且当两侧的道路通畅时，保证两侧车辆正常通行，实现拥堵与通畅的两种情况的同时控制，极大地降低交通拥堵的情况，降低交通事故的发生，提高装置的自适应能力，提高对车流量的有效控制。
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公开(公告)号：CN109858545A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910080473.X
申请日：2019-01-28
申请人： 长江师范学院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明公开一种基于并行自然邻的局部核心点聚类算法，包括以下几个步骤：S1：采用快速排序法对数据集进行KD-树的构建；S2：采用并行的自然邻搜索算法，获取每个数据对象的邻域信息；S3：通过计算每个数据对象的密度从而获取局部核心点；S4：计算局部核心点之间的距离；S5：构造决策图，实现局部核心点的聚类；S6：分配非局部核心点，实现数据集的聚类。通过本发明定义了基于共享近邻的局部核心点之间的距离，提高了聚类算法的效率。
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公开(公告)号：CN118457824A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410751779.4
申请日：2024-06-12
申请人： 长江师范学院
摘要： 本发明涉及航运物流领域，具体公开了一种航运物流集装箱智能化定位系统及其装置，包括船体，所述船体上设置有定位机构，所述定位机构的输出端设置有定位框，所述定位机构用于调整所述定位框沿着所述船体的长度方向的位置；所述定位框的两侧顶部设置有预接机构，所述预接机构用于引导吊装的集装箱进入所述定位框中；所述定位框的两侧设置有多个调距机构。本发明在实现对集装箱的位置调整的同时能实现不同型号大小的集装箱的吊装，适应性强，可用于不同大小的船体，实现对集装箱的位置进行调整，迫使集装箱在指定的位置进行降落，利于对集装箱的码垛过程，减少降落时间，利于对集装箱的精准定位，无需人工操作，提高安全性。
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公开(公告)号：CN114049564A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111233197.X
申请日：2021-10-22
申请人： 长江师范学院
摘要： 本发明公开了基于高光谱遥感影像的松材线虫病等级预测模型构建方法，涉及松材线虫病特征识别技术领域。本发明步骤包括：松林高光普遥感影像采集及预处理、高光谱遥感影像分割及标注、高光谱遥感影像特征提取、SVM预测模型构建、遗传算法提取最优特征、SVM预测模型优化、松材线虫病等级预测、预测模型精度计算、松材线虫病分布展示。本发明与传统检测相比，在松材线虫病等级识别方面更加高效，准确率更高，可以充分发挥低空遥感大尺度、高精度的优势，为松材线虫病的监测和防控提供有利的技术支持。
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公开(公告)号：CN114049564B
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202111233197.X
申请日：2021-10-22
申请人： 长江师范学院
摘要： 本发明公开了基于高光谱遥感影像的松材线虫病等级预测模型构建方法，涉及松材线虫病特征识别技术领域。本发明步骤包括：松林高光普遥感影像采集及预处理、高光谱遥感影像分割及标注、高光谱遥感影像特征提取、SVM预测模型构建、遗传算法提取最优特征、SVM预测模型优化、松材线虫病等级预测、预测模型精度计算、松材线虫病分布展示。本发明与传统检测相比，在松材线虫病等级识别方面更加高效，准确率更高，可以充分发挥低空遥感大尺度、高精度的优势，为松材线虫病的监测和防控提供有利的技术支持。
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公开(公告)号：CN115953679A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211654641.X
申请日：2022-12-22
申请人： 长江师范学院
摘要： 本发明涉及松材线虫病变检测技术领域，尤其涉及基于高光谱图像离群检测的松材线虫病变检测方法。步骤包括：采集高光谱图像；利用自然邻居搜索算法，搜索出所有样本点的自然最近邻居；划分为自然密邻居和自然稀邻居；计算密度转折度和邻域转折度；计算各样本点的病变转折度；选取病变转折度最大的样本点作为病变样本点，并将病变样本点的自然稀邻居也作为病变样本点。本发明通过采用高光图像离群检测技术，可以有效检测出松材线虫病变的样本点，避免了人工检测的效率低、滞后性高且成本大的问题。
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公开(公告)号：CN114049387A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111231714.X
申请日：2021-10-22
申请人： 长江师范学院
IPC分类号： G06T7/50 , G06T17/00 , G06V10/762 , G06K9/62
摘要： 本发明公开了一种基于3D点云的树木骨架提取方法，涉及大数据处理和树木3D建模技术领域。本发明包括：利用八叉树和L1‑中值点的方法降低3D点云数据规模；构造一个地面根节点；构造K‑最近邻居图，划分水平层次集；进行聚类，获得同一水平层次集中不同枝干的点云数据；使用八叉树方法进行划分，并计算每个划分的L1‑中值点，获得骨架点；根据两个类簇中的成员的K‑近邻是否存在交集，定义两个类簇是否相邻，将相邻类簇的骨架点进行连接，得到初始骨架：对初始骨架计算其B‑样条曲线，得到优化后的骨架。本发明通过上述步骤能够有效的降低3D点云分布不均对骨架提取的影响，使得提取的树木骨架结果更加准确。
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