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北京市教委科技计划面上项目(无)

作品数:1 被引量:13H指数:1
相关作者:吴江韩宁黄儒乐更多>>
相关机构:北京林业大学更多>>
发文基金:国家林业局重点科研项目北京市教委科技计划面上项目更多>>
相关领域:农业科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 2篇农业科学
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇点云
  • 1篇点云数据
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇三角剖分
  • 1篇三维模型
  • 1篇三维模型重建
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇树干
  • 1篇剖分
  • 1篇人工神经
  • 1篇人工神经网络
  • 1篇自动识别
  • 1篇网络
  • 1篇维模型
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇立木
  • 1篇林火

机构

  • 2篇北京林业大学

作者

  • 2篇韩宁
  • 1篇黄儒乐
  • 1篇吴江
  • 1篇唐艺

传媒

  • 1篇北京林业大学...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
1 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
基于激光点云数据的活立木树干三维模型重建
基于三维激光点云数据的活立木建模方法已得到前人初步研究,本文在经典Crust算法基础上,提出了一种增加包围点的方法取代极点生成的方法,运用最小法向量变化滤波算法提取树木表面的三角曲面,从而实现了树干的三维模型重建.为林木...
唐艺韩宁冯仲科
关键词:DELAUNAY三角剖分点云数据
文献传递
林火烟雾图像自动识别中的模式分类器选择被引量:13
2012年
探索了支持向量机(SVM)方法解决由脉冲耦合神经网络(PCNN)提取的林火烟雾图像特征后的计算机视觉模式识别问题。针对由于林火烟雾图像的纹理特征不突出,即便用特殊方法提取出来的特征向量也维数较高,对后续分类器性能提出较高要求并且分类效果存在很大的未知性等问题,通过实验,对3种人工神经网络分类器和支持向量机分类器的烟雾图像特征甄别效果进行了详细对比。结果表明:基于支持向量机的分类器在复杂的森林背景情况下对烟雾有很好的分辨能力,其识别准确率达到94.26%,并且在识别准确率和分类速度两方面都超过了作为对照的3种神经网络分类器。
黄儒乐吴江韩宁
关键词:人工神经网络支持向量机模式识别
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