郭鑫鑫
- 作品数：17 被引量：14H指数：2
- 供职机构：吉林农业科技学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学电子电信更多>>
- 基于K-means蚁群算法的玉米叶部图像分割研究被引量：1
- 2017年
- 随着计算机图形学技术的不断发展,图像分割已经成为图像处理和分析的一项重要技术,能够通过图像压缩、图形识别把采集到的图像分割成特定大小的不重叠区域。本文主要针对玉米作物叶部病虫害图像处理进行研究,提出一种K-means和蚁群优化相结合的算法与传统的算法图像分割进行比较,通过实验结果证明其算法的高效性及实用性。
- 郭鑫鑫尹来武王雪刘洋
- 关键词：图像分割K-MEANS聚类算法蚁群算法病虫害
- “互联网+”背景下农业院校学生创新创业教育被引量：2
- 2017年
- 随着社会对人才的需求越来越多元化,高校的人才培养结构也在发生着变革,尤其是随着"互联网+"的兴起,对高校人才培养提出了新的挑战。基于此,本文论述"互联网+"背景下,高等农业院校创新创业教育现状及教育模式,旨在为农业学校创新创业教育的开展提供决策依据。
- 赵立香李荣权王雪郭鑫鑫
- 关键词：农业院校教育现状教育模式
- 制药工程专业创新人才培养途径探讨被引量：1
- 2018年
- 本文主要对"互联网+"背景下制药工程专业人才培养途径进行阐述,旨在对该专业的人才培养起到一定的积极作用。
- 赵立香李荣权王雪郭鑫鑫
- 关键词：制药工程专业
- 基于物联网的智慧大棚温室总框概述被引量：4
- 2017年
- 通过对基于物联网的智慧大棚温室技术的框架结构进行系统性研究,对各部分功能模块的实操测试、分析和总结,本文对智慧农业大棚框架的信息平台架构、物联网系统架构、智能环境监控和智能决策管理调控的实现流程进行初探概述。
- 郭鑫鑫尹来武王雪刘洋
- 关键词：物联网传感器环境监控智能调控
- 一种基于室外多变光照条件下农田绿色作物快速分割方法
- 本发明公开了一种基于室外多变光照条件下农田绿色作物快速分割方法，包括如下步骤：步骤1：采用加权法提取GR分量特征对彩色图像进行灰度化，消除光照变化及土壤背景环境对绿色作物信息提取的干扰；步骤2：采用中值滤波法对灰度图像进...
- 王雪尹来武郭鑫鑫赵立香刘洋王晓援
- 文献传递
- 基于ZigBee无线传感器网络的RSSI定位算法改进被引量：1
- 2017年
- 本文针对无线传感器以及无线信号传播方向进行详细的理论分析,并在此基础上深入研究RSSI测距定位算法的缺点、不足以及优化改进方案,在基于ZigBee传输协议的无线传感器网络构架上进行优化RSSI定位运行探究,通过实验证明,改进后的RSSI定位算法能够有效的精确定位。
- 郭鑫鑫尹来武王雪刘洋
- 关键词：RSSI定位算法ZIGBEE无线传感器网络
- 网络安全技术与计算机课程的教学实践被引量：2
- 2023年
- 阐述培养网络安全服务工程师,优化专业教学课堂的模式,构建网络教学平台,加快教师能力建设,探讨网络安全技术和计算机的教学策略。
- 郭鑫鑫
- 关键词：网络安全服务计算机教学教学模式教学策略
- 基于蚁群优化的能量均衡WSN路由算法
- 2017年
- 本文提出一种智能优化的蚁群能量均衡WSN路由算法,主要利用蚁群优化算法的多路径搜索,通过优化转移节点和适应度值优化计算获取代价最小,路径最优值,实验表明,该算法提高了路径搜索的准确性,延长了无线传感器网络的生存期。
- 郭鑫鑫冯勰刘志东
- 关键词：无线传感器网络蚁群优化信息素能量均衡
- 基于单目视觉的车道偏离预警系统
- 2019年
- 随着人工智能、自动驾驶成为汽车的研究热点,车道偏离预警系统作为自动驾驶的核心,实时性和精准性成为了研究难题。本文通过python(3.6)+opencv(3.3)在window平台实验,提出一种通过基于数学形态学滤波的车道偏离预警系统。通过对输入的视频做ROI感兴趣区域分割,图像逆透视变换,和数字形态学滤波处理,利用概率霍夫直线变换识别车道线,对车道线进行偏离决策。经过实验,本系统可以提高车道识别的速度和准确性、鲁棒性,提高驾驶安全。
- 郭亚杰庞树博谢子一郭鑫鑫
- 关键词：车道线识别数学形态学
- 基于改进U-net网络的水稻纹枯病图像分割被引量：2
- 2021年
- 北方水稻作为我国“北粮南运”工程中的重要粮食作物,受纹枯病危害较严重,为提高北方水稻的产量及品质,通过利用Transformer模型结合全卷积U-net网络,改进U-net语义分割网络模型,实现对水稻纹枯病斑的快速分割与提取。经图像分割试验测试,该语义分割网络模型对水稻纹枯病病斑图像分割的执行时间平均为38.3 s,识别病斑准确率PA值达到96.12%~97.88%,平均像素准确率MPA值为96.82%~97.71%,MIoU值为87.01%~90.12%,Loss BCE值为1.12%~4.29%。试验结果表明,该模型训练稳定性较好,泛化能力较强;可使用相机等拍照方式采集数据,替代专业仪器实现水稻病害快速分割,提高水稻病害图像识别准确率,同时为其他农作物的病斑分割和识别提供方法基础。
- 郭鑫鑫刘洋
- 关键词：水稻纹枯病
