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基于计算机视觉的牛脸轮廓提取算法及实现

农业工程学报 2017年第11期33卷 171-177页

作者：蔡骋宋肖肖何进荣西北农林科技大学信息工程学院杨凌712100

计算机视觉技术已越来越多地应用于检测牛个体行为以给出养殖管理决策,牛脸轮廓的提取及形状分析能够进一步提高牛身份鉴别,咀嚼分析及健康状况评估的自动化程度。为实现基于计算机视觉的无接触、高精度、适用性强的肉牛养殖场环境下的... 详细信息

计算机视觉技术已越来越多地应用于检测牛个体行为以给出养殖管理决策,牛脸轮廓的提取及形状分析能够进一步提高牛身份鉴别,咀嚼分析及健康状况评估的自动化程度。为实现基于计算机视觉的无接触、高精度、适用性强的肉牛养殖场环境下的牛脸轮廓提取,提出用自适应级联检测器定位牛脸位置,用统计迭代模型提取牛脸轮廓的方法。该方法采集牛脸正面图像,用级联式检测器定位出牛脸的位置,并分别采用监督式梯度下降算法(supervised descent method,SDM),局部二值算法(local binary features,LBF)和主动外观模型算法(fast active appearance model,FAAM)3种算法被用于提取牛脸轮廓。对20头肉牛共拍摄800幅牛脸正面图,随机选取训练数据720幅和测试数据80幅。结果表明,主动外观模型算法准确率最高,其轮廓提取误差为0.0184像素,适于应用在轮廓提取精度要求较高的场合,而局部二值算法的运行效率最高,在分辨率为744像素(水平)×852像素(垂直)的牛脸图像中轮廓提取时间为0.35 s,更适于应用在实时性要求较高的场合。该方法可实现养殖场中肉牛的无接触精确的面部轮廓提取,具有适用性强、成本低的特点。

关键词：计算机视觉算法模型牛脸轮廓提取特征点标定图像特征

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基于集群的多任务调度处理方案研究

基于集群的多任务调度处理方案研究

作者：蔡骋云南大学

学位级别：硕士

当今是大数据时代,而大数据中潜藏着不可估量的价值,因此越来越多的公司应用分布式数据仓库来存储大数据,进而挖掘和利用其价值。在应用分布式数据仓库的场景中,每天需要运行各种任务来对大数据进行处理、分析、统计等,其中一些是后台... 详细信息

当今是大数据时代,而大数据中潜藏着不可估量的价值,因此越来越多的公司应用分布式数据仓库来存储大数据,进而挖掘和利用其价值。在应用分布式数据仓库的场景中,每天需要运行各种任务来对大数据进行处理、分析、统计等,其中一些是后台常驻的实时任务,如监控任务、实时流计算等,一些是短暂但又繁杂的定时任务,需要专门的线程进行维护。虽然采用了分布式架构,但因数据量庞大、任务过多仍然会导致许多问题,如服务器崩溃导致数据丢失、集群资源不被合理利用等。由此可见,对所有任务进行合理的调度是十分必要且迫切的。本文首先阐述实时任务和定时任务在分布式数据仓库场景下所面临的各类问题,并分析了实时和定时任务的操作需求和执行流程;其次在此基础上,将这两种类型任务的执行流程进行粒度细化,仿照操作系统中的线程分别为实时和定时任务构建了适合的生命周期模型,并提出了应对这两类任务的调度处理方案;最后基于提出的实时和定时调度处理方案,实现了简单的调度系统。调度系统前后端分离,并采用轻量级的remoting onhttp工具Hessian进行连接,大大降低了它们之间的耦合度,后端采用NIO(非阻塞式1O)的服务器框架Netty,在很大程度上简化了对网络的编程,服务器端与客户机端之间采用NIO建立非阻塞式通信。服务器端调度系统根据任务类型、执行条件的不同适时向对应客户机集群发送执行任务消息,客户端接收到信息并执行任务操作,在完成任务操作后发送信息反馈回调度系统,调度系统根据客户端执行情况决定下一步的操作任务。本文提出的方案在综合考虑服务器状况、网络状况、客户机状况、任务状况、资源分配、负载均衡等诸多因素的前提下,对定时、实时任务进行调度处理,具有减轻服务器压力、大大提高系统响应速度、提升任务执行效率、合理利用集群资源等特点。方案不仅可以提高系统对实时和定时任务的调度处理的效率,还能对其他调度处理问题的研究提供参考。

关键词：实时任务定时任务分布式调度集群

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基于时域局部线性预测的视频镜头变换检测

西安交通大学学报 2006年第10期40卷 1060-1064页

作者：蔡骋王萍林健文谈正西安交通大学电子与信息工程学院西安710049 香港理工大学电子及资讯工程学系多媒体中心

提出了通过时域局部线性预测,在统一框架中准确、高效地检测视频镜头的切变和叠化等镜头变换的新方法.通过理论分析和基于视频数据的线性回归,分别得到叠化预测模式和平稳镜头预测模式.通过同时比较分析两个线性预测模式的误差,在统一... 详细信息

提出了通过时域局部线性预测,在统一框架中准确、高效地检测视频镜头的切变和叠化等镜头变换的新方法.通过理论分析和基于视频数据的线性回归,分别得到叠化预测模式和平稳镜头预测模式.通过同时比较分析两个线性预测模式的误差,在统一框架中检测切变和叠化变换.由于直接在视频流压缩域中进行分析,因此节省了视频解码的时间.采用新方法检测时仅需要对整数进行加、减、比较和移位操作,计算复杂度很低,适合在低功耗、嵌入式设备上运行.采用MPEG-7标准测试视频的实验结果显示:切变检测查全率为95.5%,查准率为93.9%;叠化变换检测查全率为82.2%,查准率为76.0%.检测一段38 min的视频耗时仅3.5 s.

关键词：镜头变换切变检测叠化变换检测线性预测

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刘子翚的伦理思想研究

刘子翚的伦理思想研究

作者：蔡骋骏湖南师范大学

学位级别：硕士

刘子翚是两宋之交理学在福建传承的一位重要人物,与胡宪、刘勉之被并称为武夷三先生,是朱熹早年求学于武夷山时的老师之一。两宋之交是一个动荡不安的时代,外族入侵和朝政昏暗让本就苟延残喘的南宋朝廷危机四伏;同时,儒学面临着巨大挑战... 详细信息

刘子翚是两宋之交理学在福建传承的一位重要人物,与胡宪、刘勉之被并称为武夷三先生,是朱熹早年求学于武夷山时的老师之一。两宋之交是一个动荡不安的时代,外族入侵和朝政昏暗让本就苟延残喘的南宋朝廷危机四伏;同时,儒学面临着巨大挑战,亟需构建一个新的理论体系,以重新取得在社会生活中的主导地位。刘子翚的伦理思想便是为此需求应运而生的,旨在重建一个士人乃至平民都可遵循的儒家道德规范。从思想来源来说,刘子翚的伦理思想主要袭自二程,兼收佛家的心性修养论。刘子翚的伦理思想可分为心性论、道德修养论和仁爱观三大部分。在心性论方面,他以“道”为根本,将“心”视为体认“道”的唯一媒介。“性”是“心”未发之特征,每个人都生而具有,并人人相同。“情”则是“心”因事而产生的喜怒哀乐;在道德修养论方面,刘子翚十分强调守敬与克己复礼的作用,守敬以修心,克己复礼以修身,二者内外结合构建了以“不远复”为核心的道德修养论;在仁爱观方面,刘子翚基于“有生同体”的思想将天地万物都纳为仁爱施行的对象,以期实现“推仁心于天下”的政治理想。总体而言,刘子翚伦理思想的特点大体有二:首先是道德修养方面十分重视修心的工夫,重视内心在道德修养方面的作用;其次是带有很强的平民化倾向,注重儒家道德规范对于平民日常生活的影响。刘子翚进行的这些理学思考,不仅是对两宋之交失节行为频发做出的理学家式回应,也是儒学为重新获得在平民日常生活中的主导地位而做的努力。他所进行的伦理学建构成为了朱熹日后构建理学体系的先声。

关键词：刘子翚伦理学理学南宋思想转型

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基于高光谱成像的苹果品种快速鉴别

农业机械学报 2017年第4期48卷 305-312页

作者：马惠玲王若琳蔡骋王栋西北农林科技大学生命科学学院陕西杨凌712100 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100

以"乔纳金"苹果,"红富士"苹果和"秦冠"苹果共90个试验样本为试材分别采集865~1 711 nm的近红外波段高光谱图像,选取苹果图像感兴趣区域(ROI),以分辨率2.8 nm提取其平均反射光谱数据,分别利用K近邻法(KNN)和径向基核函数支持向量机(RBF-S... 详细信息

以"乔纳金"苹果,"红富士"苹果和"秦冠"苹果共90个试验样本为试材分别采集865~1 711 nm的近红外波段高光谱图像,选取苹果图像感兴趣区域(ROI),以分辨率2.8 nm提取其平均反射光谱数据,分别利用K近邻法(KNN)和径向基核函数支持向量机(RBF-SVM)进行品种判别,5折交叉检验。结果表明,3种苹果的近红外高光谱图像均在波长941~1 602 nm之间变得清晰,该区域200个波段下的平均反射光谱数据经KNN法中的10种距离算法评判,当K取值3和5时,切比雪夫距离、欧几里得距离和明可夫斯基距离3种距离算法的识别正确率均达到100%;SVM-RBF核函数模型中,γ取值为2-8~1的范围内识别正确率均在92%以上,当γ取值2-5,C取值为16和32时,识别正确率最高,为96.67%。故利用近红外高光谱图像技术结合KNN计算对苹果品种进行快速鉴别是优异和可靠的方案。

关键词：苹果品种鉴别高光谱成像 K近邻法支持向量机

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多线索植物种类识别

计算机工程与应用 2020年第5期56卷 160-165页

作者：罗娟蔡骋西北农林科技大学信息工程学院

大多数关于自动植物识别的现有研究,集中于识别植物的单一器官,例如,花、叶或果实。使用单个器官的植物识别不够可靠,因为许多不同的植物却有着极其相似的器官。对于野外直接采集的图片,通常都有着复杂的背景,这也是目前的植物图像识别... 详细信息

大多数关于自动植物识别的现有研究,集中于识别植物的单一器官,例如,花、叶或果实。使用单个器官的植物识别不够可靠,因为许多不同的植物却有着极其相似的器官。对于野外直接采集的图片,通常都有着复杂的背景,这也是目前的植物图像识别准确率不高的又一个原因。为了克服图像识别中的这两个难题,提出一种基于迁移学习的多线索植物识别方法,采用深度卷积神经网络(Deep Convolutional Neural Networks,DCNN)通过迁移学习,训练花、果、叶和整株的单器官分类器,根据各个分类器预测的标签和得分进行多器官融合识别。在PlantCLEF2017数据集上证明了模型有效性,并且植物识别性能得到了极大的提升。

关键词：深度卷积神经网络迁移学习植物识别多线索

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基于聚类和关联算法的学生成绩挖掘与分析

计算机工程与应用 2019年第17期55卷 169-179页

作者：郭鹏蔡骋西北农林科技大学信息工程学院

针对某高校信息工程学院学生的学习状况和培养方案的改进需求,以2008-2014级信息工程学院本科生课程成绩为研究对象,提出一种基于改进K-means和引入兴趣度的Apriori的学生课程成绩分析方法。采用改进的Kmeans算法对成绩信息进行离散化处... 详细信息

针对某高校信息工程学院学生的学习状况和培养方案的改进需求,以2008-2014级信息工程学院本科生课程成绩为研究对象,提出一种基于改进K-means和引入兴趣度的Apriori的学生课程成绩分析方法。采用改进的Kmeans算法对成绩信息进行离散化处理,采用引入兴趣度的Apriori算法进行挖掘并根据得到的课程之间的关联规则绘制课程关系网络图,对课程间的关联关系、衔接关系以及课程的重要程度进行分析。应用所述方法进行挖掘能够减少大量没有意义的规则,提高了挖掘结果的准确性,挖掘所得到的结果不仅能够为教学方案的设计和改进提供一定的参考信息,还有助于提高学校的教学质量和学生的学习质量。

关键词：数据挖掘成绩分析关联规则聚类

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基于修正PCNN的多传感器图像融合方法

中国图象图形学报 2008年第2期13卷 284-290页

作者：李敏蔡骋谈正西安交通大学电信学院信息工程研究所

多传感器图像融合技术作为信息融合的重要分支和研究热点,已广泛应用在机器视觉、医疗诊断、军事遥感等领域。为了更好地进行多传感器图像融合,将在图像分割、目标识别等领域具有独特优势的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural netwo... 详细信息

多传感器图像融合技术作为信息融合的重要分支和研究热点,已广泛应用在机器视觉、医疗诊断、军事遥感等领域。为了更好地进行多传感器图像融合,将在图像分割、目标识别等领域具有独特优势的脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)引入到多传感器图像融合领域中来,提出了一种基于修正PCNN的多源图像融合方法,该方法在区域分割的基础上,先提取区域特征,然后由特征指导融合过程;同时,从目标区域相对于背景的显著性出发,提出了一种反映目标区域突出性的新特征,并针对传统PCNN参数无法自动设定的难题,提出了基于修正PCNN的参数自动设定方案。实验结果表明,该方法无论在主观视觉效果,还是客观评价参数上均优于基于多分辨分析的融合算法,且克服了传统像素级融合方法中融合图像模糊、对噪声敏感等不足,尤其适用于图像不能严格配准的应用场合。这对于拓宽PCNN的理论研究和实际应用具有一定价值。

关键词：多传感器图像融合脉冲耦合神经网络参数设定客观评价准则

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平台企业价值获取过程研究

平台企业价值获取过程研究

作者：蔡骋宇山东大学

学位级别：硕士

随着互联网的兴起和社会生产分工专业化的进一步深化,传统的价值链已经逐渐转化为价值网络,市场主体间的联系不断增强。平台这一传统的商业载体也在不断发生变化,从简单的卖方平台到交易平台再到具有网络外部性、兼具渠道和信息汇聚能... 详细信息

随着互联网的兴起和社会生产分工专业化的进一步深化,传统的价值链已经逐渐转化为价值网络,市场主体间的联系不断增强。平台这一传统的商业载体也在不断发生变化,从简单的卖方平台到交易平台再到具有网络外部性、兼具渠道和信息汇聚能力的客户导向的新平台。在信息技术和新产业格局的影响下,平台的存在形式逐渐从汇聚企业、个人的平台变成了作为企业一部分甚至是全部的平台。在这样的条件下,平台企业应运而生。随着平台企业的不断兴起,他们之间的竞争越来越激烈,平台企业如何求得生存、获取价值,是亟待研究的问题。本研究试图解决的问题有两个,一是界定平台企业,二是平台企业怎样获取价值。第一个问题的实质是要回答谁在运营平台,什么样的企业能够运营好平台和平台组合,并且有能力从中获取价值;第二个问题则是对平台企业如何通过平台组合建设来获取价值的研究。通过对文献的整理,在价值网络理论、模块化理论、现有的平台研究等理论基础上,对平台企业进行了界定。根据平台企业在价值网络的不同位置,将平台企业分为连接终端消费者的平台企业和未连接终端消费者的平台企业,进而研究其重构价值网络的行为和重构后网络关系的形态。同时还根据资源依赖、组织外部控制等理论总结出平台企业价值获取的三个渠道和整体价值获取过程模型,比较了价值网络中不同位置平台企业价值获取过程的差异。最后,通过青岛华通机械总公司和美国亚马逊公司的案例对本文的理论进行佐证。研究认为,平台企业是有重构价值网络能力并扮演规则设计者角色的、建立并运营一个或多个平台的、有很强的信息收集处理能力的、以创造和获取客户价值为目标、以解决方案为产品的企业。其进行价值获取的渠道有价值分配权、规则设计、价值主张延伸三种,平台企业通过不对称优势获取价值分配权为自身分配更大份额的价值;通过价值主张延伸占据高附加值环节获取价值同时形成初始网络外部性和规则设计能力;通过规则设计获得网络外部性和不对称优势。这三种渠道在整个价值获取过程中相互影响、支撑,共同构成了平台企业的价值获取过程。平台企业可以通过外部性补贴代替如现金形式的客户价值补贴。本研究的创新之处在于给出了平台企业的界定,明确了平台企业具有的特质以及在价值网络中所处的位置,总结了平台企业重构价值网络的目的、过程和效果,从网络关系视角出发,研究平台企业获取价值的模式,以及如何通过现金以外的形式创造用户粘性,最终总结出平台企业获取价值的过程,为解决如何用现金以外形式补贴平台用户的问题提供了理论参考。虽然本文描述了平台企业的价值获取过程,但尚不够深入。由于对客户价值内涵挖掘不够深入、对价值网络整体的刻画不够全面以及采用的理论视角有限,最终建立的平台企业价值获取过程模型仍待优化与细化。

关键词：平台企业价值获取网络关系补贴