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面向立木识别的有效K-均值聚类算法研究
被引量：
5
1
作者
王亚雄
康峰
+2 位作者
李文彬
文剑
郑永军
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期230-237,共8页
针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素...
针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。
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关键词
立木识别
点云数据
K-均值聚类
算法
窗口滤波算法
哈夫曼树法
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职称材料
基于时差法的高精度超声波风速风向测量系统
被引量：
13
2
作者
杨阳阳
崔永俊
侯钰龙
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2022年第2期79-83,共5页
针对风速风向对悬索桥的安全性影响,为了实现对悬索桥风速风向的精确监测,设计了基于时差法的高精度超声波风速风向测量系统。系统采用STM32为控制单元,超声波换能器为敏感单元,实现发送和接收超声波信号,MS1022高精度时间测量模块为测...
针对风速风向对悬索桥的安全性影响,为了实现对悬索桥风速风向的精确监测,设计了基于时差法的高精度超声波风速风向测量系统。系统采用STM32为控制单元,超声波换能器为敏感单元,实现发送和接收超声波信号,MS1022高精度时间测量模块为测试单元,实现超声波飞行时间的计量,LoRa无线模块为数据传输单元,实现风速风向数据上传至上位机,上位机为显示处理单元,实现数据实时显示。经实际测试,系统风速测量误差在0.1 m/s以内,风向测量偏差不超过0.8°,达到了《数字风速仪检定规程》的标准。
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关键词
时差法
超声波
风速风向
滑动
窗口滤波算法
LoRa
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职称材料
题名
面向立木识别的有效K-均值聚类算法研究
被引量：
5
1
作者
王亚雄
康峰
李文彬
文剑
郑永军
机构
北京林业大学工学院
中国农业大学工学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017年第3期230-237,共8页
基金
国家林业局林业科学技术推广项目(2016-29)
中央高校基本科研业务费专项资金项目(2015ZCQ-GX-01)
文摘
针对林区自动对靶施药过程中,当立木生长密集时,获取的点云数据聚类准确率低、效率低的问题,提出优化后的K-均值聚类算法,数据获取方式基于2D激光扫描。针对立木点云信息聚类前需对相关数据进行滤波,提出窗口滤波算法,选取产生混合像素点的树干边缘,提取3次连续扫描的混合像素及其近邻点组成滤波窗口,进行最大阈值滤波,结果显示50次试验中仅有2个混合像素点未被滤除,混合噪声的滤除率高。在K-均值算法优化方面,针对算法需预先确定聚类数和初始聚类中心的不足,提出利用斜率变化确定聚类数的方法,试验对5个不同距离下5组立木分别进行100次测量,结果显示错误测量次数仅为3次,并可在试验前期通过人工方式去除,算法合理有效;对哈夫曼树法确定立木扫描点聚类中心的性能进行了试验分析,3种不同树干分布类型下分别运用随机抽样法和哈夫曼树法进行K-均值聚类,前者平均正确率仅为76.4%,后者则为95.5%;同时分析了Ⅰ型分布下2种算法聚类的迭代次数和耗时,5个不同距离下,随机抽样法的平均迭代次数明显高于哈夫曼树法,平均运行耗时上,哈夫曼树法则高于随机抽样法,前者变化范围为120~220 ms,后者为50~85 ms,该范围为林区测绘的可接受范围。试验证明,基于斜率变化确定聚类数和基于哈夫曼树法确定聚类中心的K-均值算法是林区立木点云聚类的有效算法,可应用于林区的立木检测。
关键词
立木识别
点云数据
K-均值聚类
算法
窗口滤波算法
哈夫曼树法
Keywords
tree trunk identification
point cloud data
K-means clustering algorithm
window filteringalgorithm
Huffman tree method
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
基于时差法的高精度超声波风速风向测量系统
被引量：
13
2
作者
杨阳阳
崔永俊
侯钰龙
机构
中北大学仪器与电子学院
出处
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2022年第2期79-83,共5页
文摘
针对风速风向对悬索桥的安全性影响,为了实现对悬索桥风速风向的精确监测,设计了基于时差法的高精度超声波风速风向测量系统。系统采用STM32为控制单元,超声波换能器为敏感单元,实现发送和接收超声波信号,MS1022高精度时间测量模块为测试单元,实现超声波飞行时间的计量,LoRa无线模块为数据传输单元,实现风速风向数据上传至上位机,上位机为显示处理单元,实现数据实时显示。经实际测试,系统风速测量误差在0.1 m/s以内,风向测量偏差不超过0.8°,达到了《数字风速仪检定规程》的标准。
关键词
时差法
超声波
风速风向
滑动
窗口滤波算法
LoRa
Keywords
time difference method
ultrasonic
wind speed and direction
sliding window filtering algorithm
LoRa
分类号
TP934 [自动化与计算机技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向立木识别的有效K-均值聚类算法研究
王亚雄
康峰
李文彬
文剑
郑永军
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2017
5
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于时差法的高精度超声波风速风向测量系统
杨阳阳
崔永俊
侯钰龙
《仪表技术与传感器》
CSCD
北大核心
2022
13
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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