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电子与信息学报 2022年第1期44卷 187-194页

作者：鲁旭涛智超群张丽娜秦英伟李静王英中北大学机电工程学院太原030051 中北大学信息与通信工程学院太原030051 中北大学电气与控制工程学院太原030051 中北大学能源动力工程学院太原030051

目前应急搜索无人机(UAV)集群存在搜索效率低、覆盖完整性低、多机组网稳定性差等问题。对此,该文提出一种基于优化模糊C聚类算法(O-FCMA)结合优化混合粒子群算法(O-HPSO)的终端-路由UAV区域搜索任务规划策略。以UAV监测区域范围为基础... 详细信息

目前应急搜索无人机(UAV)集群存在搜索效率低、覆盖完整性低、多机组网稳定性差等问题。对此,该文提出一种基于优化模糊C聚类算法(O-FCMA)结合优化混合粒子群算法(O-HPSO)的终端-路由UAV区域搜索任务规划策略。以UAV监测区域范围为基础,通过建立搜索区域的空间模型,进一步运用O-FCMA进行区域几何划分,并采用O-HPSO实现划分区域内的路径规划,以实现多UAV集群搜索总体任务的规划。仿真实验结果表明,采用O-HPSO结合O-FCMA进行无源UAV区域搜索任务较ACO或模拟退火算法结合K聚类算法或FCMA相比,在保证搜索区域全覆盖条件下,有源搜索与无源搜索过程中UAV决策时间分别降低了7%~21%和16%~31%,搜索效率分别提升了7%~13%和3%~7%。结果表明所提方法有效降低了UAV集群的决策时间,提升了搜索效率。

关键词：无人机多机协同任务规划模糊C聚类算法优化混合粒子群算法

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基于X射线图像的树木病虫害检测方法研究

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国外电子测量技术 2023年第10期42卷 184-189页

作者：陈籽君陈平秦英伟中北大学信息探测与处理山西省重点实验室太原030051

针对现有树木病虫害检测方法精度低、效率慢的问题,基于X射线成像理论、自适应图像聚类分割方法,提出了一种基于X射线图像的树木病虫害改进检测方法。通过采用X射线偏轴旋转检测法提高检测成像质量和图像分割效果,同时针对现有图像分割... 详细信息

针对现有树木病虫害检测方法精度低、效率慢的问题,基于X射线成像理论、自适应图像聚类分割方法,提出了一种基于X射线图像的树木病虫害改进检测方法。通过采用X射线偏轴旋转检测法提高检测成像质量和图像分割效果,同时针对现有图像分割算法对虫害缺陷树木图像分割效果差的问题,提出一种改进模糊C-均值聚类(improve fuzzy C-means clustering,IFCM)图像分割算法,利用灰度直方图自适应确定初始聚类中心和聚类数目,根据聚类集群完整度和聚类大小优化隶属度函数。实验结果表明,相较现有图像分割算法对虫害缺陷树木图像的分割精度显著提升,平均分割精度达到89.91%,同时欠分割率和过分割率大幅下降,较为完整地分割出了图像中的虫害缺陷区域,实现了对虫害缺陷树木图像的分割检测。

关键词：树木病虫害检测 X射线成像改进FCM算法图像分割

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