尹建新
- 作品数：18 被引量：103H指数：5
- 供职机构：浙江农林大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金浙江省自然科学基金浙江省公益性技术应用研究计划项目更多>>
- 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>>
- 基于改进区域生长的木材导管形态特征提取方法被引量：4
- 2011年
- 基于图像的智能木材识别方法是通过自动提取木材的识别特征来识别木材,对木材科学和产业具有十分重要的意义。提出了一种基于改进区域生长的木材导管形态特征提取方法:采用分治策略改进区域生长法实现木材横切面显微图像中导管细胞的快速分割,用链码跟踪技术提取了10个导管细胞的形态特征;选取了6种阔叶材树种的横切面显微图像进行仿真实验。实验结果显示:本文方法能提高导管细胞的分割速度;所提取的10个形态特征在给定的树种显微图像上具有较高的区分度,说明将本文方法用于阔叶材树种智能识别具有较强的可行性。
- 计智伟汪杭军何涛尹建新
- 实践导向的C语言程序设计教学方法探析被引量：3
- 2016年
- 针对C语言程序设计课程特点,主要探讨实践导向的教学模式改革,理论与实践结合、实施以案例教学为主线的课堂教学和错误驱动的实验过程,以辅助解决教学过程中发现的学生普遍存在的问题,使得学生掌握用计算机处理问题的方法,具备独立编制和调试程序的能力。
- 黄美丽尹建新
- 关键词：C语言案例教学错误驱动教学方法
- 基于颜色直方图和LBP-TD算子的木板材节疤缺陷区域检测被引量：3
- 2012年
- 提出一种基于颜色和纹理信息的木板材表面节疤缺陷区域检测方法。首先,根据木板材表面图像中正常区域和缺陷区域的颜色差异,通过颜色直方图自动获取缺陷区域的种子点;然后,提出一种纹理扩散算法,它从种子点出发,基于图像局部纹理特征搜索缺陷区域的边缘。此外,改进了局部二进制模式算子,提出一种LBP-TD算子以更好地适应纹理扩散。实验结果表明:针对各种常见的木板材节疤缺陷,当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理存在较明显差异时,无论木纹本身是否规则,本文方法都能准确地检测出木板材节疤缺陷的区域;而当缺陷区域与正常木纹区域的颜色、纹理的差异均不明显时,本文方法仍能检测出缺陷区域的大致轮廓。数据对比显示了本文方法的误检率要低于传统的OTSU法。
- 杜晓晨尹建新祁亨年冯海林
- 关键词：颜色直方图
- “技能-能力-思维”三层次大学计算机基础教学被引量：3
- 2013年
- 当前因受"狭议工具论"错误认识的影响致使非计算机专业大学计算机基础教育受到冲击,计算机基础课程的学时也被缩减。针对这一问题,提出了以计算思维培养为核心,"技能-能力-计算思维"三层次培养目标的教学改革。对课程内容进行了面向知识能力、计算思维教学的内容重构与组织,给出了具体的教学内容模块,同时探讨了计算思维培养教学方法。
- 尹建新张广群
- 关键词：知识计算思维大学计算机基础非计算机专业
- 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
- 一种基于混合纹理特征的木板材表面缺陷检测方法被引量：8
- 2011年
- 利用计算机视觉技术检测木板材表面缺陷。提出了一种基于混合纹理特征的表面缺陷检测算法,能准确、鲁棒地检测出木板材表面图像中是否有缺陷。首先,分别使用灰度共生矩阵方法、Gabor滤波方法和几何不变矩方法提取了10个优化后的图像纹理及尺度、平移、旋转不变特征;然后,对特征向量进行有效组合;最后,基于融合后的混合纹理特征向量,应用BP人工神经网络对样本集进行训练和检测。实验表明,该方法能准确地对木板材表面缺陷进行检测,平均检测成功率达96.2%。
- 尹建新祁亨年冯海林杜晓晨
- 关键词：林业工程灰度共生矩阵GABOR滤波不变矩
- 基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法被引量：2
- 2022年
- 【目的】提出基于运动恢复结构的多株立木因子测量方法,以解决目前基于三维点云的立木因子测量方法获取立木树高和胸径存在效率低或成本高的问题。【方法】(1)使用智能手机环绕包含多株立木的场景拍摄一段视频,并采用固定帧采样法和差异值哈希算法自动提取立木视频中的关键帧图像,然后,基于运动恢复结构(structure from motion,SfM)算法处理立木关键帧图像,从而获取立木场景的原始三维点云;(2)在对原始三维点云进行预处理及初步分割后,运用条件欧几里得聚类算法对多株立木三维点云进行分割,以提取单株立木三维点云;(3)对立木三维点云使用最值遍历法和椭圆拟合法实现立木树高和胸径的自动测量。【结果】与真实值相比,本研究方法测得的树高、胸径的平均相对误差分别为1.96%、3.19%,均方根误差分别为0.133 3 m、0.533 7 cm,相关系数分别为0.987 9、0.962 1。【结论】该方法具有较高的树高和胸径测量精度,提供了一种便捷、低成本的多株立木因子三维测量方法。图6表1参27。
- 顾雯钧徐爱俊尹建新
- 关键词：视频关键帧
- 高光谱成像技术及其在木材无损检测中的研究进展被引量：10
- 2015年
- 开展木材无损检测是提高木材利用率,优化木材资源的重要手段。高光谱成像技术作为一种先进的无损检测技术,能同时获取待测物的光谱与图像信息,具有图谱合一的优点。介绍了高光谱成像技术的原理、装置以及数据处理方法,并首次详细介绍了该技术在木材及木制品的缺陷识别、重要物理力学性质检测以及化学性质预测等方面的研究进展。通过综合分析已有的研究,表明高光谱成像技术在木材及木制品品质无损检测中具有良好的应用前景。
- 周竹方益明尹建新周素茵雒瑞森郑剑
- 关键词：木材物理力学性质化学性质无损检测
- 特征选择算法综述被引量：47
- 2011年
- 自20世纪90年代以来,特征选择成为模式识别和机器学习领域的重要研究方向,研究成果十分显著,但是也存在许多问题需要进一步研究。本文首先将特征选择视为特征集合空间中的启发式搜索问题,对特征选择涉及的四个要素进行了阐述,然后从各个角度对特征选择算法进行了分类,概述了其各个分支的发展态势,最后探讨了基于多目标免疫优化的特征选择方法的研究思路。
- 计智伟胡珉尹建新
- 关键词：特征子集搜索多目标优化
- 基于循序渐进方式的Python-turtle库教学设计
- 2024年
- 本文针对turtle绘图一堂课的实践教学,以任务为驱动,全面覆盖turtle知识点,以循序渐进方式将内容综合融入其中,结合线上线下混合式课堂,引导学生找到解决问题的方法,极大地提高了学生的编程兴趣,培养了学生的创新思维。
- 尹建新胡彦蓉
- 关键词：循序渐进
