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周素茵: 作品数：67 被引量：123H指数：7; 供职机构：浙江农林大学更多>>; 发文基金：浙江省自然科学基金国家自然科学基金浙江省教育厅科研计划更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学理学更多>>

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基于Byte的生猪多目标跟踪算法: 2025年; 多目标跟踪技术对猪只精细化养殖具有重要意义。针对饲养环境差异、猪只的快速移动以及群猪之间的频繁遮挡带来的多目标跟踪挑战,该研究提出了一种基于Byte的生猪多目标跟踪算法UKFTrack。首先,构建了一个采用定向边界框(oriented bounding box,OBB)标注的多样化数据集,涵盖了猪只多种运动模式以及不同饲养场景和猪群密度;其次,引入了无迹卡尔曼滤波以更好地适配OBB标注,并对传统的状态向量进行扩展,新增了角度和角速度参数,设计了残差函数处理角度变量以避免直接相减所造成的误差。最后,提出了一种多阶段匹配策略,通过多次轨迹关联和补充匹配机制,确保在遮挡严重或剧烈运动的情况下,仍能保持对目标的持续跟踪。试验结果表明,在白天重度密集、白天极度密集、夜间重度密集和夜间极度密集4种复杂场景下,UKFTrack的高阶跟踪精度(higher order tracking accuracy,HOTA)分别为96.10%、83.10%、76.50%和84.00%,IDF1得分(identification F1 score)分别为95.70%、78.20%、70.10%和77.60%。相较于StrongSORT,UKFTrack的HOTA分别提高了1.2、13.3、5.9和6.3个百分点,IDF1分别提高了0.1、10.9、5.4和7.4个百分点。因此,该研究提出的跟踪算法能实现复杂环境下群体生猪的准确跟踪,且展现出较强的鲁棒性,能为实际应用中猪只行为与健康监测提供可靠的技术支持。; 王亚彬徐爱俊周素茵叶俊华; 关键词：多目标跟踪无迹卡尔曼滤波

一种基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法、设备和可读存储介质: 本发明涉及大数据和深度学习技术领域，尤其涉及一种基于地理信息的大数据城市交通流量预测方法、设备和计算机可读存储介质。本发明的方法通过多源数据融合、空间特征提取、时间序列分析和外部因素动态融合等技术手段，实现了对城市交通流...; 陈薏然叶俊华周素茵徐爱俊夏芳

一种利用深度图像和CNN-SVM的群猪多姿态识别方法: 本发明公开了一种利用深度图像和CNN‑SVM的群猪多姿态识别方法，包括以下步骤，采集初始数据集；定义和描述生猪的各姿态；对所述初始数据集进行深度图像处理，获取各姿态下目标猪只的肩臀部深度距离、肩臀部深度距离比值、凸包的面...; 徐爱俊徐金阳周素茵叶俊华

一种基于旋转台的多视角点云自主配准方法及应用: 本发明公开了一种基于旋转台的多视角点云自主配准方法及应用，包括以下步骤，采集模块采集目标图像；生成3D点云；确定旋转盘上带有不同颜色的标签数量，以及所述标签与所述旋转盘直径的比例；进行所述旋转盘的点云标定，得出所述旋转盘...; 杨婷婷徐爱俊叶俊华周素茵

基于通信的牡丹温室测控系统研究: 2009年; 基于通信技术实现了牡丹温室中3个重要参数(温度、湿度、光照)的测量与控制。该系统整体采用主从结构:上位机(PC机)系统和下位机(单片机)系统。在上位机系统中,用VB 6.0开发了冬季牡丹培育过程的专家系统,查询和修改方便;下位机系统包括单片机、传感器和控制执行机构。该系统已在菏泽调试成功,较大幅度地提高了牡丹培育的质量,增加了经济效益,具有较高的实用性和推广价值。; 周素茵王勇; 关键词：园艺学串行通信

基于串行通信的牡丹温室测控系统研究被引量：2: 2008年; 基于通信技术实现了牡丹温室中3个重要参数温度、湿度和光照的测量与控制。系统整体采用主从结构:上位机(PC机)系统和下位机(单片机)系统,在上位机系统中,用VB6.0开发了冬季牡丹培育过程的专家系统,查询和修改方便;下位机系统包括单片机、传感器和控制执行机构。该系统已在菏泽调试成功,较大幅度地提高了牡丹培育的质量,增加了经济效益,具有较高的实用性和推广价值。; 周素茵王勇; 关键词：PC机单片机串行通信

一种猪只计数方法: 本发明公开了一种猪只计数方法，包括以下步骤，构建基于点标注的猪只计数数据集；在所述P2Pnet的主干网络VGG16中的每个body后面加入高效通道注意力的ECA模块；在所述P2Pnet的特征金字塔FPN结构加入坐标通道混...; 徐爱俊陈韬叶俊华周素茵

一种MEMS传感器累积误差修正方法: 本发明公开了一种MEMS传感器累积误差修正方法，包括以下步骤：S1、利用降噪算法进行MEMS传感器观测值预处理；S2、利用MEMS传感器计算航向；S3、优化经MEMS传感器得到的航向；S4、利用iBeacon信号计算航向...; 叶俊华章怿钦曲轩宇王进王泽周素茵徐爱俊

基于近红外光谱技术的针叶材板材表面节子缺陷检测被引量：4: 2017年; 为了实现木板材依据节子进行自动化分级,采用近红外光谱技术研究了多种针叶材表面节子缺陷的检测方法。采用Smart Eye 1700近红外光谱仪获取北美黄杉Pseudotsuga menziesii,铁杉Tsuga chinensis,云杉Picea asperata,白云杉Picea glauca-英格曼云杉Picea engelmannii-扭叶松Pinus contorta-冷杉Abies laciocarp a(SPF)等4种板材的近红外光谱(1 000~1 650 nm),比较了光谱预处理方法、建模方法对节子识别的影响,并首次对多种针叶树材进行了节子识别的适应性研究,随后引入一种新的变量选择方法即随机青蛙算法用于优选节子检测的特征波长,在此基础上建立了板材节子识别的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。结果显示:一阶导数光谱预处理结合LS-SVM所建混合树种板材节子识别模型性能最优。随机青蛙算法提取了8个特征波长变量,仅占全波段变量的1.23%,所建简化模型效果最好。该模型对测试集的敏感性、特异性和识别准确率分别为98.49%,93.42%和96.30%。近红外光谱技术结合化学计量学方法可以对针叶材树种板材的表面节子进行快速准确检测,随机青蛙算法是提取板材表面节子缺陷特征的有效方法。该结果可为下一步搭建木材节子快速检测系统提供技术支撑。; 周竹尹建新周素茵周厚奎; 关键词：近红外光谱针叶材板材节子

基于消费级深度相机的立木因子测量方法: 本发明公开了一种基于消费级深度相机的立木因子测量方法，包括以下步骤：(1)采用消费级深度相机多视角采集立木场景点云数据，对立木场景点云数据进行感兴趣区域提取和去噪处理，得到立木点云数据；(2)从立木点云数据中分割出立木主...; 徐爱俊杨红周素茵; 文献传递

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