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From Laboratory to Field:Unsupervised Domain Adaptation for Plant Disease Recognition in the Wild

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Plant Phenomics 2023年第2期5卷 195-208页

作者： Xinlu Wu xijian fan Peng Luo Sruti Das Choudhury Tardi Tjahjadi Chunhua Hu College of Information Science and Technology Nanjing Forestry UniversityNanjing 210037China Institute of Forest Resource Information Techniques Chinese Academy of ForestryBeijing 100091China Key Laboratory of Forestry Remote Sensing and Information System National Forestry and Grassland AdministrationBeijing 100091China Department of Computer Science and Engineering University of Nebraska-LincolnLincolnNE 68588USA School of Engineering University of WarwickCoventry CV47ALUK

Plant disease recognition is of vital importance to monitor plant development and predicting crop ***,due to data degradation caused by different conditions of image acquisition,e.g.,laboratory *** environment,machine learning-based recognition models generated within a specific dataset(source domain)tend to lose their validity when generalized to a novel dataset(target domain).To this end,domain adaptation methods can be leveraged for the recognition by learning invariant representations across *** this paper,we aim at addressing the issues of domain shift existing in plant disease recognition and propose a novel unsupervised domain adaptation method via uncertainty regularization,namely,Multi-Representation Subdomain Adaptation Network with Uncertainty Regularization for Cross-Species Plant Disease Classification(MSUN).Our simple but effective MSUN makes a breakthrough in plant disease recognition in the wild by using a large amount of unlabeled data and via nonadversarial ***,MSUN comprises multirepresentation,subdomain adaptation modules and auxiliary uncertainty *** multirepresentation module enables MSUN to learn the overall structure of features and also focus on capturing more details by using the multiple representations of the source *** effectively alleviates the problem of large interdomain *** adaptation is used to capture discriminative properties by addressing the issue of higher interclass similarity and lower intraclass ***,the auxiliary uncertainty regularization effectively suppresses the uncertainty problem due to domain *** was experimentally validated to achieve optimal results on the PlantDoc,Plant-Pathology,Corn-Leaf-Diseases,and Tomato-Leaf-Diseases datasets,with accuracies of 56.06%,72.31%,96.78%,and 50.58%,respectively,surpassing other state-of-the-art domain adaptation techniques considerably.

关键词： Plant breakthrough details

Maximum Data Generation Rate Routing Protocol Based on Data Flow Controlling Technology for Rechargeable Wireless Sensor Networks

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Computers, Materials & Continua 2019年第5期59卷 649-667页

作者： Demin Gao Shuo Zhang Fuquan Zhang xijian fan Jinchi Zhang College of Information Science and Technology Nanjing Forestry UniversityNanjing210037China Department of Computer Science and Engineering University of MinnesotaMinneapolis MN55455USA

For rechargeable wireless sensor networks,limited energy storage capacity,dynamic energy supply,low and dynamic duty cycles cause that it is unpractical to maintain a fixed routing path for packets delivery permanently from a source to destination in a distributed ***,before data delivery,a sensor has to update its waking schedule continuously and share them to its neighbors,which lead to high energy expenditure for reestablishing path links frequently and low efficiency of energy utilization for collecting *** this work,we propose the maximum data generation rate routing protocol based on data flow controlling *** a sensor,it does not share its waking schedule to its neighbors and cache any waking schedules of other ***,the energy consumption for time synchronization,location information and waking schedule shared will be reduced *** saving energy can be used for improving data collection *** shows our scheme is efficient to improve packets generation rate in rechargeable wireless sensor networks.

关键词： Wireless sensor networks maximum data generation rate rechargeable-WSNs

Clinical analysis of HCPT plus FOLFOX4 regimen as salvage therapy for patients with advanced gastric cancer

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The Chinese-German Journal of Clinical Oncology 2008年第12期7卷 698-700页

作者： Xiaoqiang fan xijian Zhou Xiangyong Li Xinyu Tang Rengui Zhou Dejian Pan Department of Hematology ＆ Oncology 101 Hospital of PLA Wuxi 214044 China

Objective: To evaluate the therapeutic as well as side effects of hydroxycamptothecin (HCPT) plus FOLFOX4 regimen as salvage therapy for patients with advanced gastric cancer. Methods: A total of 19 patients with advanced gastric cancer received HCPT plus FOLFOX4 as salvage therapy, in detail, Oxaliplatin 85 mg/m2 was given intravenously on day 1, CF 200 mg/m2, 5-Fu 400 mg/m2 given in bolus immediately after CF, days 1-2; 5-Fu 600 mg/m2 given continuously after bolus for 22 h on day 1, day 2, HCPT given intravenously at dosage of 10 mg/m2 on days 1-2. Therapeutic effects were evaluated at least after two cycles of treatment. Results: 17 cases among the 19 patients were valid for response evaluation, with CR 1 , PR 6, SD 4, PD 6. The response rate was 41.2%. For the 12 patients with liver metastasis, response rate of the liver foci was 50%. The main toxicities were bone marrow suppression, nausea and vomiting, and peripheral neuropathy; there were no chemotherapy-related deaths. Conclusion: The combination regimen with HCPT plus FOFLOX4 regimen was effective as salvage therapy for patients with advanced gastric cancer, with particularly high response rate for liver metastasis, and the side effects were tolerable and manageable.

关键词： hydroxycamptothecin (HCPT) FOLFOX4 salvage therapy advanced gastric cancer

Curvelet域贝叶斯估计侧扫声呐图像降斑方法

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仪器仪表学报 2011年第1期32卷 170-177页

作者：霍冠英李庆武王敏范习健范新南河海大学计算机与信息学院常州213022

针对侧扫声呐图像的斑点噪声,提出了一种贝叶斯估计的Curvelet域降斑方法。依据海底散射模型,得到侧扫声呐图像斑点噪声的瑞利分布乘性噪声模型。将取对数后的含斑图像进行Curvelet变换,依据噪声系数的瑞利分布、信号系数的高斯分布,结... 详细信息

针对侧扫声呐图像的斑点噪声,提出了一种贝叶斯估计的Curvelet域降斑方法。依据海底散射模型,得到侧扫声呐图像斑点噪声的瑞利分布乘性噪声模型。将取对数后的含斑图像进行Curvelet变换,依据噪声系数的瑞利分布、信号系数的高斯分布,结合贝叶斯理论的最大后验概率估计方法,在近似条件下,得到Curvelet变换域系数估计的理论解析式。采用局部自适应的邻域窗口确定方法,对Curvelet变换域处理后的系数进行逆变换,再经过指数变换后得到降斑的侧扫声呐图像。实验结果表明,在客观评价指标和主观视觉效果方面,新方法均取得了优于传统的空间滤波及基于小波的降斑方法的效果。

关键词：声呐图像降斑贝叶斯估计 Curvelet 局部自适应

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基于自注意力卷积网络的遥感图像分类

北京林业大学学报 2021年第10期43卷 81-88页

作者：李彦甫范习健杨绪兵徐新洲南京林业大学信息科学技术学院江苏南京210037 南京邮电大学物联网学院江苏南京210003

【目的】遥感图像分类技术在森林资源调查、生态工程规划以及森林病虫害防控等林业监测业务中,扮演着至关重要的角色。通过引入自注意力模块增强卷积网络对遥感图像的特征刻画能力,以期提高遥感图像的分类效果。【方法】该文提出了一种... 详细信息

【目的】遥感图像分类技术在森林资源调查、生态工程规划以及森林病虫害防控等林业监测业务中,扮演着至关重要的角色。通过引入自注意力模块增强卷积网络对遥感图像的特征刻画能力,以期提高遥感图像的分类效果。【方法】该文提出了一种融合自注意力机制和残差卷积网络的遥感图像分类方法,首先利用卷积神经网络提取丰富的深度纹理语义特征,然后在卷积网络的最后3个瓶颈层嵌入多头自注意力模块,挖掘遥感图像复杂的全局结构信息。嵌入自注意力模块的卷积分类网络,能够有效提升遥感图像的分类精确度。该研究使用RSSCN7、EuroSAT与PatternNet 3个公开的遥感图像数据集,基于Pytorch深度学习库训练与测试该方法,并增加与已有分类框架算法精度和性能的对比试验。同时,使用不同批次、不同数量大小的数据训练改进研究提出的方法,并测试分类效果。【结果】试验得出,该研究提出的方法在3个遥感分类数据集上的平均识别率分别达到了91.30%、97.88%和97.37%,其中在前两个数据集上较现有的基于深度卷积网络的算法分别提升了2.26%和3.73%。同时,该算法的总参数量为2.08×10^(7),较现有参数量最低的方法减少了5.2×10^(6)。【结论】相比已有的遥感图像分类框架,该研究提出的方法能够在图形处理器(GPU)加速的环境中,取得更为准确的分类效果。同时有效减少了模型的参数量,提高了算法执行的效率,便于后续的实际应用部署。

关键词：遥感图像卷积神经网络多头自注意力模块图像分类

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任意形状林业目标物的像素级自动标注算法

计算机工程与应用 2023年第18期59卷 172-178页

作者：陈瑞园杨绪兵范习健张礼业巧林南京林业大学信息科学技术学院南京210037

在林业智能应用问题中,经常需要对遥感图像中的非刚性目标如“火”“烟”“云”等进行识别。由于此类目标物受限于颜色不确定(或渐变)以及无固定形状,导致现有图像标注方法的性能不佳甚至失效。因此,针对如何准确地选择目标物的兴趣区域... 详细信息

在林业智能应用问题中,经常需要对遥感图像中的非刚性目标如“火”“烟”“云”等进行识别。由于此类目标物受限于颜色不确定(或渐变)以及无固定形状,导致现有图像标注方法的性能不佳甚至失效。因此,针对如何准确地选择目标物的兴趣区域(region of interest,ROI),进而提高像素标记的速度以及准确率进行了研究。针对图像目标物形状的非凸性,提出了任意形状ROI的像素级自动标注算法,该算法可将任意形状的兴趣区域转化为多个凸区域问题,针对分解后的每个凸壳内的像素进行提取、训练、标记。基于无人机拍摄的高清图像集,通过将其与边界框法、凸壳法、图像分割以及图像抠图方法进行实验对比,证明该方法存在易操作,符合人类视觉,求解速度快,可批量操作,且能够实现非刚性目标的像素级自动标注等特点。

关键词：图像标注兴趣区域凸壳任意形状

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侧扫声呐图像的3维块匹配降斑方法

中国图象图形学报 2012年第1期17卷 68-74页

作者：范习健李庆武黄河王敏河海大学计算机与信息学院常州213022 常州市传感网与环境感知重点实验室常州213022

斑点噪声是影响侧扫声呐图像质量的主要因素,降斑处理对侧扫声呐图像的判别与分析非常重要。针对侧扫声呐图像自身特性和斑点噪声分布特点,提出一种基于3维块匹配(BM3D)的降斑方法。根据海底散射模型,得到侧扫声呐图像斑点噪声的瑞利分... 详细信息

斑点噪声是影响侧扫声呐图像质量的主要因素,降斑处理对侧扫声呐图像的判别与分析非常重要。针对侧扫声呐图像自身特性和斑点噪声分布特点,提出一种基于3维块匹配(BM3D)的降斑方法。根据海底散射模型,得到侧扫声呐图像斑点噪声的瑞利分布模型,然后通过高斯光滑函数幂变换将瑞利分布的噪声转化为高斯分布,通过对数变换将乘性噪声转变为加性噪声,再进行自适应的BM3D滤波,最后采用逆变换得到降斑图像。实验结果表明,该方法在降噪、边缘和纹理保持等方面均优于空间域、小波域、Curvelet域的一些降斑方法。

关键词：侧扫声呐图像斑点噪声降斑 3维块匹配

一种融合视觉和听觉信息的双模态情感识别算法

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南京大学学报（自然科学版） 2021年第2期57卷 309-317页

作者：范习健杨绪兵张礼业巧林业宁南京林业大学信息科学技术学院南京210037

语音信号和面部表情是人们表达情感的主要途径,也被认为是情感表达的两个主要模态,即听觉模态和视觉模态.目前情感识别的研究方法大多依赖单模态信息,但是单模态情感识别存在信息不全面、容易受噪声干扰等缺点.针对这些问题,提出一种融... 详细信息

语音信号和面部表情是人们表达情感的主要途径,也被认为是情感表达的两个主要模态,即听觉模态和视觉模态.目前情感识别的研究方法大多依赖单模态信息,但是单模态情感识别存在信息不全面、容易受噪声干扰等缺点.针对这些问题,提出一种融合听觉模态和视觉模态信息的两模态情感识别方法.首先利用卷积神经网络和预先训练好的面部表情模型,分别从语音信号和视觉信号中提取相应的声音特征和视觉特征;然后将提取的两类特征进行信息融合和压缩,充分挖掘模态间的相关信息;最后,利用长短期记忆循环神经网络对融合后的听觉视觉双模态特征进行情感识别.该方法能够有效地捕捉听觉模态和视觉模态间的内在关联信息,提高情感识别性能.利用RECOLA数据集对提出的方法进行验证,实验结果证明基于双模态的模型识别的效果比单个的图像或声音识别模型更好.

关键词：情感识别特征融合卷积神经网络长短期记忆

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采用局部动态阈值的图像分割算法

光电子技术 2011年第1期31卷 10-13页

作者：黄河李庆武范习健河海大学计算机与信息学院江苏常州213022 常州市传感器网与环境感知重点实验室江苏常州213022

针对图像全局Otsu分割算法和传统的局部阈值分割算法在复杂背景图像分割中的不足,提出了一种采用局部动态阈值的图像分割算法。首先通过分析图像直方图类型对图像进行划分,并使用Otsu算法确定各个子图像的阈值。然后对阈值矩阵进行平滑... 详细信息

针对图像全局Otsu分割算法和传统的局部阈值分割算法在复杂背景图像分割中的不足,提出了一种采用局部动态阈值的图像分割算法。首先通过分析图像直方图类型对图像进行划分,并使用Otsu算法确定各个子图像的阈值。然后对阈值矩阵进行平滑和插值处理,使之成为和原图像像素数目相等的新阈值矩阵。最终利用此阈值矩阵完成图像分割。实验结果表明,该算法对复杂背景图像的分割效果好于全局Otsu分割算法和传统局部阈值分割算法,是一种有效的分割算法。

关键词：图像分割最大类间方差法局部阈值块状效应