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达新民: 作品数：23 被引量：39H指数：4; 供职机构：新疆农业大学更多>>; 发文基金：新疆维吾尔自治区自然科学基金新疆维吾尔自治区高校科研计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学自然科学总论农业科学更多>>

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基于K-means与KNN的多特征苹果在线分级被引量：2: 2023年; 【目的】准确获取红富士苹果的分级指标,为实现多特征融合的苹果分级提供依据。【方法】以均值滤波、全局亮度均衡化与图像裁剪方法,预处理实验所需的苹果图像;使用K-means聚类算法、OTSU最大类间方差法,将苹果灰度图转换为二值图;利用二值图与苹果原图的异或运算,提取苹果轮廓;采用苹果的二值图计算苹果的果实区域大小;使用颜色空间转换RGB-HSV中H通道划分果实红色区域;通过构建掩膜、形态学操作判断果体是否含有缺陷及计算其面积;构建最小外接矩形计算苹果的果径及果形;利用KNN分类算法实现多特征融合的苹果在线自动分级。【结果】基于K-means聚类与KNN分类相结合的苹果在线分级方法,在优于传统图像阈值分割效果的基础上,特级果分级准确率为97.14%,一级果分级准确率为100%,二级果分级准确率为93.75%,等外果分级准确率为100%,综合分级准确率达到97%。【结论】100个苹果测试准确率达到97%,验证了该分级方法的可行性与准确性。; 王迎超张婧婧达新民耿新雪; 关键词：多特征融合 K-MEANS OTSU KNN

一种动物体尺超声无接触测量装置: 本实用新型公开了一种动物体尺超声无接触测量装置，主要包括：圆形测量盘、摄像导轨、超声波测距传感器、摄像移动机构、摄像装置、控制装置，通过快捷的控制对动物的图像获取和超声波测距，利用非接触式传感器建立动物体高、体长、胸围、...; 张婧婧李勇伟达新民朱静程鲁玉

关于果林中果害虫图像特征高效分类识别仿真被引量：8: 2018年; 对果林中的果害虫图像特征的分类识别,能够针对性的解决果林虫害问题。对果害虫图像特征的分类识别,需要计算出各个颜色特征分布标准差,提取图像的纹理特征,完成图像特征的分类识别。传统方法先计算出图像特征的显著值,对测试样本图像的特征向量进行类关联重构,但忽略了对图像纹理特征的提取,导致特征分类识别精度偏低。提出基于改进局部二进制模式的果林中果害虫图像特征高效分类识别方法。利用机器视觉方法提取害虫图像的RGB颜色空间和HSV颜色空间的特征,计算出各个颜色特征分布的均值和标准差,提取图像的纹理特征,反映害虫图像灰度分布均匀程度和纹理粗细程度,依据害虫图像特征类别抽取本质维数,实现果林中果害虫图像特征高效分类识别。实验结果证明,所提方法识别精度较高,为果林病虫草害的诊断提供了有利的依据。; 程鲁玉孟小艳达新民; 关键词：林果害虫图像特征

基于秾大云平台的计算机网络课程翻转课堂模式研究: 2024年; 随着信息技术和通信技术的迅速发展,计算机网络课程在高等教育中的关键作用日益凸显。该文以秾大云平台为基础,深入研究了如何通过构建丰富的教学资源和引入课堂翻转教学模式,以提升计算机网络课程的实际教学效果;在秾大云平台上,构建了多样化的教学资源,包括在线视频、章节测验、实验指导书等,还设计了与重难点知识点对应的翻转题目,以引导学生在课前进行深入学习;通过在实际教学中实施翻转课堂模式,深入分析了该教学方法对学生学业成绩的影响。结果显示:这一教学模式不仅提高了学生的学习积极性和参与度,同时学生的学业成绩也得到了显著提升;学生通过在秾大云平台上参与章节测验、完成实验任务,不仅深化了对计算机网络理论的理解,还提升了解决实际问题的能力。; 赵涛达新民李全胜希仁娜; 关键词：计算机网络教学资源教学效果

基于eNSP的网络访问控制实验设计与实现被引量：2: 2023年; 结合计算机网络教学的实际情况设计课程实验,并基于华为eNSP网络仿真平台完成实验内容。介绍了计算机网络实验采用网络仿真软件的优势和ACL技术的基本原理,按照实验网络设计、实验网络搭建、网络数据规划、功能配置实现及实验结果验证的步骤,阐述实验设计和实现的具体内容。通过实验、实训有效培养了学生理解问题、解决问题的能力,达到了实验目的。; 达新民刘军霞; 关键词：网络仿真访问控制列表

工程教育认证背景下基于云计算的计算机类课程实验教学平台构建与实现被引量：1: 2022年; 在工程教育认证背景下,针对计算机类实验课程在线上和线下教学过程中实验环境存在的不足,构建了基于华为Fusion Compute基础设施即服务(Infrastructure as a Service,IaaS)云平台的实验教学平台。利用云平台的优势,同时满足“线上+线下”混合式教学的需求,为学生提供更加智能化的实验环境,并实现了教师对学生实验活动的全过程管理与指导,充分体现了工程教育认证中学生过程管理理念。; 刘军霞达新民王斌王业; 关键词：工程教育认证实验教学过程管理

一种基于3D的马体尺测量系统及数据修正方法: 本发明公开了一种基于3D的马体尺测量系统的数据修正方法，马的体尺数据是衡量马的生长发育及科学饲养、育种的重要依据。区别于人工测量方法，基于机器视觉的马体尺测量系统在测量的安全和高效方面具有显著优势。基于CINEMA 4D...; 张婧婧李勇伟达新民董峦张靓靓赵新苗; 文献传递

基于SVM算法的林果害虫图像识别被引量：4: 2017年; 支持向量机已经成功应用在许多领域如规则提取、分类和评价。针对阿克苏林果害虫分类种类多的特点,采用了一种简单sift特征提取,结合svm算法分类识别林果主要害虫的方法。首先对样本数据进行SVM分类器训练,从而快速获取原始样本数据的最佳SVM分类器参数,并实现分类。利用神经网络算法进行分类实验,比较分析传统SVM算法、神经网络算法在分类识别方面的差异。实验结果表明,SVM算法能够快速有效地识别害虫种类,并获得相对较高的分类精度,但由于测试图像背景不同且提取的特征单一识别的准确率有待提高。; 程鲁玉孟小艳达新民; 关键词：林果害虫神经网络

基于K-means聚类的苹果图像处理与分级设计被引量：10: 2021年; 以图像处理技术为基础,根据苹果分级标准展开红色着色比、缺陷检测、果径测量的模型设计研究。首先将苹果图像转换到YCbCr颜色空间,借助K-means聚类算法、OTSU最大类间方差法得到最优分阈值,将灰度图转换为二值图。使用大小为10的模版对图片做闭预算,并填充内部小孔洞,得到的白色的果实区域,从而实现果体与背景区域的有效分割。随后通过Gamma变换将苹果图像中灰度值区间拉伸,建立苹果颜色分级模型;在YCbCr图片中进行簇数为3的K-means聚类,且使用碟型结构元素对图片做开运算,对连通域进行标记,进而完成苹果的缺陷检测;最后通过最小外接圆计算苹果果径。实验结果表明,基于K-means聚类方法进行苹果分级系统设计,其图像处理速度较快且分割效果较好,能够为相关果类的分级设计提供借鉴和参考。; 张婧婧程芸涛达新民; 关键词：K-MEANS聚类 OTSU算法 YCBCR颜色空间

一种基于3D的马体尺测量系统及数据修正方法: 本发明公开了一种基于3D的马体尺测量系统的数据修正方法，马的体尺数据是衡量马的生长发育及科学饲养、育种的重要依据。区别于人工测量方法，基于机器视觉的马体尺测量系统在测量的安全和高效方面具有显著优势。基于CINEMA 4D...; 张婧婧李勇伟达新民董峦张靓靓赵新苗; 文献传递

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