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基于注意力机制融合多特征的东北虎个体自动跟踪方法

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生物多样性 2024年第3期32卷 137-150页

作者：许群谢永华东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

跟踪野生动物可以了解它们的生态习性和种群动态。自动化的、高效准确的目标跟踪算法对于野生动物保护具有重要意义。由于东北虎(Panthera tigris altaica)生存环境复杂,行动方式隐蔽且具有快速运动的特点,拍摄到的图像可能存在运动模... 详细信息

跟踪野生动物可以了解它们的生态习性和种群动态。自动化的、高效准确的目标跟踪算法对于野生动物保护具有重要意义。由于东北虎(Panthera tigris altaica)生存环境复杂,行动方式隐蔽且具有快速运动的特点,拍摄到的图像可能存在运动模糊问题,难以捕获清晰稳定的画面。因此,监测东北虎种群的难点在于实现自动准确地跟踪东北虎个体。在实际环境中,由于光照变化、遮挡、相似性干扰等问题的存在,导致错误跟踪东北虎个体。针对这些问题,本文提出了一种基于注意力特征融合的孪生网络跟踪框架,旨在实现对实际复杂场景中东北虎个体的准确跟踪。基于孪生网络的视觉目标跟踪框架将目标跟踪视为相似性学习问题,本文对传统基于孪生网络的跟踪架构进行改进,将注意力特征融合嵌入主干网络ResNet50中进行特征提取。为了增强模型对跟踪场景中发生极端尺度变化的东北虎个体的关注度,本文在注意力特征融合模块中引入了多尺度通道注意力机制,以适应不同的东北虎个体状态和环境变化。实验结果表明,本文的方法与当前的先进跟踪器相比取得了更优的跟踪性能,跟踪成功率和精确度分别达到了72.5%和93.9%,相比基准跟踪算法分别提高了4.1%和2.3%,证明本文的跟踪方法可以在复杂的实际场景下为自动高效地监测东北虎提供一种有效的方案。

关键词：东北虎单目标跟踪孪生网络特征融合注意力机制

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肉食狗饲养大全

1999年

作者：谢永华

来源：汇雅图书（南通市图书馆... 评论

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汇雅图书（南通市图书馆）

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非饱和水分运动参数空间变异与最优估值研究

水科学进展 1999年第2期10卷 101-106页

作者：黄冠华谢永华中国农业大学水利与土木工程学院

以野外砂壤土３０ｍ×３０ｍ空间的实测土壤参数试验为基础，通过对实测数据的统计分析得到饱和水力传导度ＫＳ及容水度Ｃ遵从正态分布，而孔隙大小分布参数α遵从对数正态分布。应用变差函数对参数ＫＳ和α的空间结构进行分析得到两参... 详细信息

以野外砂壤土３０ｍ×３０ｍ空间的实测土壤参数试验为基础，通过对实测数据的统计分析得到饱和水力传导度ＫＳ及容水度Ｃ遵从正态分布，而孔隙大小分布参数α遵从对数正态分布。应用变差函数对参数ＫＳ和α的空间结构进行分析得到两参数的空间结构可用球状变差函数模型进行描述。根据Ｋｒｉｇｉｎｇ最优估值理论，分别对两参数空间的值进行了估计，结果表明本研究的野外实测试验点的数目减少２６％即可满足精度要求，同时与克立格方法相比采用协克立格方法对参数ｌｎα进行估计，其估计方差平均减少６．８７％。

关键词：非饱和水分参数空间变异最优估值土壤

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三维花粉图像局部二值模式提取方法

计算机辅助设计与图形学学报 2018年第3期30卷 408-414页

作者：谢永华王琢赵贤国朱延刚南京信息工程大学计算机与软件学院南京210044 南京信息工程大学江苏省网络监控中心南京210044

针对二维特征无法描述三维花粉图像的内部结构和三维空间像素关联问题,提出一种三维花粉图像局部二值特征提取方法.首先选取特征平面用于标记局部灰度变化方向;然后计算中心像素邻域上的局部灰度方向向量,并根据局部灰度方向向量计算最... 详细信息

针对二维特征无法描述三维花粉图像的内部结构和三维空间像素关联问题,提出一种三维花粉图像局部二值特征提取方法.首先选取特征平面用于标记局部灰度变化方向;然后计算中心像素邻域上的局部灰度方向向量,并根据局部灰度方向向量计算最优特征平面;再在最优特征平面上计算该像素的局部纹理特征构建特征矩阵;最后提取该矩阵的统计直方图描述子作为鉴别特征,用于三维花粉图像分类识别.通过在欧洲Confocal和Pollenmonitor这2个标准花粉库,以及中国境内实时采集花粉图像库CHMonitor上的实验结果表明,该方法的识别率最高可以超过95%,同时对于花粉图像的比例和姿态变化具有较好的鲁棒性,和传统方法相比具有更好的识别效果.

关键词：局部二值模式纹理特征花粉识别三维图像

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基于MDCGAN的裂缝样本扩充及识别研究

半导体光电 2022年第5期43卷 955-961页

作者：谢永华齐杨南京信息工程大学计算机与软件学院南京210000 南京信息工程大学电子与信息工程学院南京210000

针对裂缝图像获取困难导致的样本少、传统数据扩充方法提升样本特征空间能力不足等问题,提出了一种基于改进深度卷积生成对抗网络(MDCGAN)的裂缝样本扩充方法。首先对数据集进行预处理,利用滑窗法进行数据降维和清洗;其次优化激活函数,... 详细信息

针对裂缝图像获取困难导致的样本少、传统数据扩充方法提升样本特征空间能力不足等问题,提出了一种基于改进深度卷积生成对抗网络(MDCGAN)的裂缝样本扩充方法。首先对数据集进行预处理,利用滑窗法进行数据降维和清洗;其次优化激活函数,提高生成特征的多样性,同时引入谱归一化进行权重标准化提升网络结构的稳定性,以生成高质量的裂缝数据集;最后,利用改进的Alexnet网络对扩充后的混合样本集进行特征提取并分类识别。结果表明,MDCGAN网络数据增强性能与传统扩充方法相比均有明显提高,适用于扩充裂缝图像。

关键词：深度卷积生成对抗网络数据增强裂缝图像谱归一化激活函数

服务“两个高端”的“三性一体化”高层次技术技能人才培养模式改革实践

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中国职业技术教育 2023年第27期 52-56页

作者：谢永华南京工业职业技术大学

党的十八大以来,国家大力实施“战略性新兴产业发展规划”,着力优化产业结构,推动战略性新兴产业、先进制造业等高端产业发展,加快传统产业向产业高端升级。南京工业职业技术大学主动对接国家需求,面向“两个高端”,针对高层次技术技能... 详细信息

党的十八大以来,国家大力实施“战略性新兴产业发展规划”,着力优化产业结构,推动战略性新兴产业、先进制造业等高端产业发展,加快传统产业向产业高端升级。南京工业职业技术大学主动对接国家需求,面向“两个高端”,针对高层次技术技能人才培养存在的问题,探索形成了“三性一体化”高层次技术技能特色人才培养模式,培养了一大批“素质高、技术精、技能强、上手快、后劲足”、有潜力成为“能工巧匠”“大国工匠”的卓越人才。成果获得2022年职业教育国家级教学成果奖一等奖。

关键词：高端产业产业高端三性一体化育人模式国家级教学成果奖

“一带一路”视域下“中文+职业技能”教育的功能、困境与可持续发展路径

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职业技术教育 2023年第33期44卷 15-20页

作者：谢永华南京工业职业技术大学南京210023

随着“一带一路”倡议深入推进,“走出去”企业对“懂中文、通文化、精技术”的复合型人才需求快速增长,“中文+职业技能”教育需求旺盛。“中文+职业技能”教育具备发挥服务中国标准和文化走出去、提高职业院校国际化办学水平和提升职... 详细信息

随着“一带一路”倡议深入推进,“走出去”企业对“懂中文、通文化、精技术”的复合型人才需求快速增长,“中文+职业技能”教育需求旺盛。“中文+职业技能”教育具备发挥服务中国标准和文化走出去、提高职业院校国际化办学水平和提升职业教育全球适应性等三大功能,发展取得显著成效,但仍存在多元主体协同有待完善、教学资源有待丰富、师资水平有待提升、企业参与热情有待激发等现实困境,应进一步加强顶层设计、整合院校资源、发挥企业作用,促进“中文+职业技能”教育可持续、高质量发展。

关键词： “一带一路” 中文+职业技能职业教育国际化人才培养

视点相关光线投射算法在三维云可视化方面的应用

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半导体光电 2019年第5期40卷 694-699,703页

作者：谢永华姬瑜南京信息工程大学计算机与软件学院

针对绘制海量云数据时传统光线投射算法计算量大、绘制缓慢等问题,提出了一种基于视点相关光线投射算法的三维云可视化方法。该方法首先采用基于多分辨率方法的数据预处理策略,然后采用基于视点相关系数的自适应采样频率计算方法确定重... 详细信息

针对绘制海量云数据时传统光线投射算法计算量大、绘制缓慢等问题,提出了一种基于视点相关光线投射算法的三维云可视化方法。该方法首先采用基于多分辨率方法的数据预处理策略,然后采用基于视点相关系数的自适应采样频率计算方法确定重采样点的位置,并利用三阶段插值算法计算重采样点的值,最后采用基于块重要性加权香农熵的二维传输函数完成颜色值和不透明度的映射关系,从而实现图像的合成。实验结果表明,该方法计算复杂度低、执行效率高,与现有的光线投射算法相比,不仅图像的重构质量得到了提高,绘制时间也减少了约30%。

关键词：三维云光线投射三线性插值传输函数

基于YOLOv7-Tiny算法的无人机实时跟踪野生动物方法

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野生动物学报 2024年第2期45卷 251-261页

作者：阎婧宇谢永华东北林业大学计算机与控制工程学院哈尔滨150040

借助无人机边缘计算技术监测野生动物的运动状态和种群发展变化已成为科研工作者广泛使用的技术手段。传统跟踪算法算力高,机载边缘设备硬件资源算力不足,在户外复杂的自然环境下难以实现实时跟踪。为解决野外环境中无人机跟踪野生动物... 详细信息

借助无人机边缘计算技术监测野生动物的运动状态和种群发展变化已成为科研工作者广泛使用的技术手段。传统跟踪算法算力高,机载边缘设备硬件资源算力不足,在户外复杂的自然环境下难以实现实时跟踪。为解决野外环境中无人机跟踪野生动物时遇到树木遮挡和背景干扰导致无法准确实时跟踪的问题,选取东北地区东北虎(Panthera tigris altaica)、狍(Capreolus pygargus mantschuricus)和驯鹿(Rangifer tarandus phylarchus)为研究对象,以YOLOv7-Tiny+Bot-SORT作为检测跟踪的基础框架,提出了一种轻量化的无人机跟踪算法。首先,采用FasterNet网络减少模型冗余计算,增强特征图中目标区域关注度;其次,采用高效通道注意力机制实现局部跨通道交流,降低复杂环境对检测网络的影响,提升网络检测能力;最后,为降低计算成本,替换重识别网络,提高无人机跟踪速度。结果显示:提出的实时跟踪方法准确度(MOTA)和精确度(MOTP)分别达到79.93%和73.48%,跟踪速度从3.4帧/s提升到43.4帧/s。研究表明,提出的算法不仅在提升跟踪精度和速度方面表现出色,而且更适用于算力有限的边缘设备,为保护野生动物的多样性和群体行为研究提供了强大的技术支持。

关键词：多目标跟踪 YOLOv7-Tiny算法野生动物无人机轻量化