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基于连续变化检测和分类算法的动态遥感生态指数构建
被引量：
5
1
作者
张书
孙超
+2 位作者
胡茗
郑嘉豪
刘永超
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期497-510,共14页
沿海地区经济社会高速发展,是生态环境变化的焦点区域。然而,沿海地区云雨天气频发,遥感信息获取能力受限,导致遥感生态质量指数(RSEI)评价结果受成像日期变化而波动,可比性较差。针对以上问题,研究利用连续变化检测和分类(CCDC)算法构...
沿海地区经济社会高速发展,是生态环境变化的焦点区域。然而,沿海地区云雨天气频发,遥感信息获取能力受限,导致遥感生态质量指数(RSEI)评价结果受成像日期变化而波动,可比性较差。针对以上问题,研究利用连续变化检测和分类(CCDC)算法构建时间序列模型,通过合成任意时刻影像、重构遥感生态指数以及改进指数归一化方式,研发了一种动态遥感生态指数(DRSEI),细化了RSEI在区域生态质量监测的时间尺度,并应用于沿海城市宁波生态质量时空变化监测。结果表明:(1)RSEI对时间差异较为敏感,当影像年内成像时间相差逾1个月,RSEI差异可达0.147,这种差异会对长期生态质量动态监测的稳定性和准确性造成影响。(2)基于合成影像的DRSEI平均绝对偏差为0.097,接近成像时间相差半个月的RSEI差异(0.072),误差相对较小,一定程度上减小了真实影像时相差异引起的误差。(3)DRSEI能够表征任意时刻生态质量,通过年际(1986—2019年)和半月际(2019年)DRSEI分析揭示了宁波市生态质量总体下降趋势和时空异质性加剧过程。具体地,1986—2019年宁波市南部和西部森林区域的DRSEI持续上升,而近郊农田快速转化为建成区导致DRSEI不断下降。研究提出的DRSEI能够精确描述区域生态质量变化趋势,准确定位生态质量变化转折点,有望服务海岸带地区的生态质量定期监测与评估工作,支持沿海城市高质量发展与生态环境保护。
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关键词
生态质量
连续变化
检测和分类
算法
遥感生态指数
宁波市
动态监测
影像合成
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职称材料
基于Ngram-TFIDF的深度恶意代码可视化分类方法
被引量：
4
2
作者
王金伟
陈正嘉
+2 位作者
谢雪
罗向阳
马宾
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期160-175,共16页
随着恶意代码规模和种类的不断增加,传统恶意代码分析方法由于依赖于人工提取特征,变得耗时且易出错,因此不再适用。为了提高检测效率和准确性,提出了一种基于Ngram-TFIDF的深度恶意代码可视化分类方法。结合N-gram和TF-IDF技术对恶意...
随着恶意代码规模和种类的不断增加,传统恶意代码分析方法由于依赖于人工提取特征,变得耗时且易出错,因此不再适用。为了提高检测效率和准确性,提出了一种基于Ngram-TFIDF的深度恶意代码可视化分类方法。结合N-gram和TF-IDF技术对恶意代码数据集进行处理,并将其转化为灰度图。随后,引入CBAM并调整密集块数量,构建DenseNet88_CBAM网络模型用于灰度图分类。实验结果表明,所提方法在恶意代码家族分类和类型分类上分别提高了1.11%和9.28%的准确率,取得了优越的分类效果。
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关键词
深度学习
数据可视化
恶意代码
检测和分类
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职称材料
苹果内在品质在线检测方法及应用
被引量：
1
3
作者
马振浩
彭彦昆
+1 位作者
张宾
孙晨
《包装与食品机械》
CAS
北大核心
2024年第5期104-112,共9页
为了解决采后苹果品质检测设备应用较少、评价参数单一及检测精度较低的问题。对机械手系统的硬件部分进行开发和测试,建立基于YOLOv9目标检测算法的苹果目标识别计算机视觉系统;为了便于苹果的抓取和内部质量检查,设计并制造一种末端...
为了解决采后苹果品质检测设备应用较少、评价参数单一及检测精度较低的问题。对机械手系统的硬件部分进行开发和测试,建立基于YOLOv9目标检测算法的苹果目标识别计算机视觉系统;为了便于苹果的抓取和内部质量检查,设计并制造一种末端执行器,以实现苹果的抓取和近红外光谱采集功能;采用不同的预处理方式,建立各指标预处理后的PLS模型。结果表明,苹果的目标识别准确率达到0.990 8,比较不同的光谱预处理方法,NSR和CARS的综合预处理取得最佳的糖度和硬度建模效果,MSC+CARS结合的预处理方法得到最优的酸度PLS模型,糖度模型的校正集相关系数Rc和预测集相关系数Rp分别达到0.978 9和0.976 9,校正集均方根误差RMSEC和预测集均方根误差RMSEP分别为0.300 6%和0.338 2%。选取40个苹果进行独立验证,糖度的验证集相关系数Rv为0.968 3,验证集均方根误差RMSEV达到0.430%。对机器手的分级功能进行验证,系统的整体分级精度达到95%。研究对苹果后期分选和相关领域的无损检测具有重要意义。
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关键词
苹果
机器视觉
检测和分类
机器手
YOLOv9
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职称材料
题名
基于连续变化检测和分类算法的动态遥感生态指数构建
被引量：
5
1
作者
张书
孙超
胡茗
郑嘉豪
刘永超
机构
宁波大学地理与空间信息技术系
浙江省协同创新&宁波市高等学校协同创新中心“陆海国土空间利用与治理”
宁波大学东海战略研究院东海海洋生态研究中心
出处
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024年第2期497-510,共14页
基金
国家自然科学基金项目(41901121,42206236)
宁波市自然科学基金项目(2022J075,2022J092)。
文摘
沿海地区经济社会高速发展,是生态环境变化的焦点区域。然而,沿海地区云雨天气频发,遥感信息获取能力受限,导致遥感生态质量指数(RSEI)评价结果受成像日期变化而波动,可比性较差。针对以上问题,研究利用连续变化检测和分类(CCDC)算法构建时间序列模型,通过合成任意时刻影像、重构遥感生态指数以及改进指数归一化方式,研发了一种动态遥感生态指数(DRSEI),细化了RSEI在区域生态质量监测的时间尺度,并应用于沿海城市宁波生态质量时空变化监测。结果表明:(1)RSEI对时间差异较为敏感,当影像年内成像时间相差逾1个月,RSEI差异可达0.147,这种差异会对长期生态质量动态监测的稳定性和准确性造成影响。(2)基于合成影像的DRSEI平均绝对偏差为0.097,接近成像时间相差半个月的RSEI差异(0.072),误差相对较小,一定程度上减小了真实影像时相差异引起的误差。(3)DRSEI能够表征任意时刻生态质量,通过年际(1986—2019年)和半月际(2019年)DRSEI分析揭示了宁波市生态质量总体下降趋势和时空异质性加剧过程。具体地,1986—2019年宁波市南部和西部森林区域的DRSEI持续上升,而近郊农田快速转化为建成区导致DRSEI不断下降。研究提出的DRSEI能够精确描述区域生态质量变化趋势,准确定位生态质量变化转折点,有望服务海岸带地区的生态质量定期监测与评估工作,支持沿海城市高质量发展与生态环境保护。
关键词
生态质量
连续变化
检测和分类
算法
遥感生态指数
宁波市
动态监测
影像合成
Keywords
ecological quality
Continuous Change Detection and Classification
remote sensing ecological index
Ningbo
dynamic monitoring
image synthesis
分类号
F32 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于Ngram-TFIDF的深度恶意代码可视化分类方法
被引量：
4
2
作者
王金伟
陈正嘉
谢雪
罗向阳
马宾
机构
南京信息工程大学计算机学院
中国科学技术大学网络空间安全学院
信息工程大学网络空间安全学院
齐鲁工业大学网络空间安全学院
出处
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第6期160-175,共16页
基金
国家自然科学基金资助项目(No.62072250,No.62172435,No.U20B2065)
中原科技创新领军人才基金资助项目(No.214200510019)
+2 种基金
江苏自然科学基金资助项目(No.BK20200750)
河南省网络空间态势感知重点实验室开放基金资助项目(No.HNTS2022002)
山东省计算机网络重点实验室开放课题基金资助项目(No.SDKLCN-2022-05)。
文摘
随着恶意代码规模和种类的不断增加,传统恶意代码分析方法由于依赖于人工提取特征,变得耗时且易出错,因此不再适用。为了提高检测效率和准确性,提出了一种基于Ngram-TFIDF的深度恶意代码可视化分类方法。结合N-gram和TF-IDF技术对恶意代码数据集进行处理,并将其转化为灰度图。随后,引入CBAM并调整密集块数量,构建DenseNet88_CBAM网络模型用于灰度图分类。实验结果表明,所提方法在恶意代码家族分类和类型分类上分别提高了1.11%和9.28%的准确率,取得了优越的分类效果。
关键词
深度学习
数据可视化
恶意代码
检测和分类
Keywords
deep learning
data visualization
malicious code detection and classification
分类号
TP309 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
苹果内在品质在线检测方法及应用
被引量：
1
3
作者
马振浩
彭彦昆
张宾
孙晨
机构
中国农业大学工学院
国家农产品加工技术装备研发分中心
出处
《包装与食品机械》
CAS
北大核心
2024年第5期104-112,共9页
基金
国家重点研发计划项目(2021YFD1600101-06)。
文摘
为了解决采后苹果品质检测设备应用较少、评价参数单一及检测精度较低的问题。对机械手系统的硬件部分进行开发和测试,建立基于YOLOv9目标检测算法的苹果目标识别计算机视觉系统;为了便于苹果的抓取和内部质量检查,设计并制造一种末端执行器,以实现苹果的抓取和近红外光谱采集功能;采用不同的预处理方式,建立各指标预处理后的PLS模型。结果表明,苹果的目标识别准确率达到0.990 8,比较不同的光谱预处理方法,NSR和CARS的综合预处理取得最佳的糖度和硬度建模效果,MSC+CARS结合的预处理方法得到最优的酸度PLS模型,糖度模型的校正集相关系数Rc和预测集相关系数Rp分别达到0.978 9和0.976 9,校正集均方根误差RMSEC和预测集均方根误差RMSEP分别为0.300 6%和0.338 2%。选取40个苹果进行独立验证,糖度的验证集相关系数Rv为0.968 3,验证集均方根误差RMSEV达到0.430%。对机器手的分级功能进行验证,系统的整体分级精度达到95%。研究对苹果后期分选和相关领域的无损检测具有重要意义。
关键词
苹果
机器视觉
检测和分类
机器手
YOLOv9
Keywords
apple
machine vision
detection and classification
robotic hand
YOLOv9
分类号
TS255.7 [轻工技术与工程—农产品加工及贮藏工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于连续变化检测和分类算法的动态遥感生态指数构建
张书
孙超
胡茗
郑嘉豪
刘永超
《生态学报》
CAS
CSCD
北大核心
2024
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于Ngram-TFIDF的深度恶意代码可视化分类方法
王金伟
陈正嘉
谢雪
罗向阳
马宾
《通信学报》
EI
CSCD
北大核心
2024
4
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职称材料
3
苹果内在品质在线检测方法及应用
马振浩
彭彦昆
张宾
孙晨
《包装与食品机械》
CAS
北大核心
2024
1
在线阅读
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职称材料
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