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1.
对比RGB(红,绿,蓝)颜色空间下各颜色分量间多种色差运算的自适应阈值分割与基于H(色调)和S(饱和度)的K均值聚类算法对苹果影像的分割,选取适宜于自然生长状态下成熟期苹果影像分割的最佳算法分割目标物.在影像分割的基础之上,通过计算影像中苹果区域的总面积与单果平均面积之商确定苹果数目.试验结果表明:1.1×R-G色差运算结合自适应阈值分割算法对成熟期苹果影像有较好的分割效果;以影像中苹果总面积与单果平均面积之商确定苹果数目的算法准确率可达82.18%,计数方法准确率高. 相似文献
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多形性胶质母细胞瘤(GBM)是一种最常见且致死率极高的脑部肿瘤.为了解决传统生存模型不能处理变量p远大于样本数n的基因表达数据的缺点,本文构建了一个关键基因筛选算法——SSLC算法.该算法结合限制性优化算法和生存模型筛选出了与生存时间相关的GBM关键基因,并通过比较证明了此算法优于传统经典算法,最后通过文献查找证明筛选出的部分基因是已经证实的和GBM高度相关的基因,为GBM的靶向制药打下基础. 相似文献
3.
多目标跟踪面临的最大挑战是身份转换问题,其由目标物体间的相互遮挡造成.针对该问题,提出一种基于跟踪模型和关联模型的多目标跟踪方法.首先在跟踪模块针对每一个跟踪个体采用粒子滤波器还原其各自轨迹片段,并计算可信因子评估遮挡程度;然后在关联模块,将人体分割为头部、躯干和腿三部分,将人的面貌分为前侧和背侧两种,利用HSV颜色直方图方法提取各部分特征描述符,利用K最近邻方法探测个体之间的匹配程度,进行再次识别以实现轨迹片段的融合.实验结果表明,同传统的方法相比,提出的算法可有效避免由于遮挡引起的身份转换问题,且目标检测准确率有较大提高,检测准确率达到90.5%. 相似文献
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当前的图像加密算法主要是在一个方向上对像素进行扩散,且在整个加密过程中,都是利用相同的扩散、混淆函数来改变像素位置与灰度值,导致算法的随机度与安全性不佳,因此本文提出了一种基于8方向折叠机制与自更新的图像加密算法.首先,联合Lucas、Fibonacci序列,通过二维Arnold变换设计一种像素自更新置乱算法,对输入明文进行混淆操作,充分提高像素位置的置乱度;引入Logistic映射,利用明文像素来生成其初始值,根据其随机序列的量化密钥流来设计8方向折叠机制,从8个方向对置乱图像进行高度加密,对于每一个方向的像素扩散,利用不同的加密函数来改变其像素值,显著降低了置乱、扩散的周期性.测试数据显示:与当前的图像加密机制相比,本文所提算法具有更高的安全性与用户响应值,其密文像素分布更为均匀. 相似文献
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针对暴力破解通过尝试用户所有可能的账号与密码组合来远程登录他人的信息设备或系统,使网络安全面临重大风险的问题,提出一种基于流量特征的远程登录暴力破解检测方法,通过获取通信流量的统计特征,基于进程数量过滤明显的攻击行为;利用数据包特征对数据进行深度分析和再检测.实验测试结果表明,该方法能识别出针对TELNET,SSH,FTP和RDP等协议的单机或分布式暴力破解行为,并能取得不低于98%的检测准确率. 相似文献
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为了解重庆地区12株牛源肺炎克雷伯菌的超广谱β-内酰胺酶耐药性及ESBLs基因型分布情况,该试验采用纸片扩散法对12株肺炎克雷伯菌进行超广谱抗菌药物的敏感性检测,通过PCR方法检测其所产生的耐药基因类型.结果表明:12株菌对阿莫西林、氨苄西林的耐药率均为100%,头孢噻吩和先锋霉素Ⅴ的耐药率为17%,头孢曲松的耐药率为0%.产ESBLs菌株3种耐药基因TEM,SHV,CTX-M的检出率分别为100%,42%,67%,以TEM的检出率最高. 相似文献
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为研究脂肪酶成熟因子1(LMF1)基因在从江香猪不同组织的表达情况及在真核细胞中的亚细胞定位情况,采用RT-PCR,Real-Time PCR,PSORT II Prediction软件结合荧光共定位的方法,克隆了从江香猪LMF1基因cDNA,构建了pEGFP-C1-LMF1真核表达载体,分析了LMF1基因在不同组织的表达差异和亚细胞定位情况.结果表明,从江香猪LMF1基因与GenBank上提交的其他猪种的同源性达到了100%;LMF1基因在脂肪中表达量最高,心中最低,且脂肪和小肠与其他7个组织相比,表达量均存在统计学意义(p0.01);荧光共定位结果表明,LMF1基因主要集中在细胞质中表达.相关结果对后续研究LMF1蛋白与其互作蛋白在脂质代谢的作用机理奠定的基础. 相似文献
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基于机器视觉的丘陵山区田间道路虚拟中线提取方法 总被引：4，自引：1，他引：3
田间道路识别是农业机械在田间道路上自动行驶的基础.针对丘陵山区田间道路复杂多变、无车道线和无明显边界等特点,提出一种基于机器视觉的道路虚拟中线提取算法.首先将道路RGB图像转换到HSI空间,选择与图像彩色信息无关的I分量;然后利用二维Otsu阈值分割法提取道路区域特征,去噪处理后选取目标区域分块求取质心点,对求取的质心点进行基于曲率变化的拟合,得到田间道路的虚拟中线.试验结果表明,在光照、水渍等不利因素影响较小的情况下,该算法拟合确定的道路中线与实际的道路中线相差最大不超过5%,准确性较高,能够有效实现丘陵山区田间道路的识别和虚拟中线的提取. 相似文献
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青篱柴转录组的高通量测序及分析 总被引：1，自引：1，他引：0
青篱柴具有很好的观赏价值和药用价值,但其基因组信息相对缺乏,导致其分子生物学和基因功能的研究受到限制.为了获得和挖掘青篱柴的基因数据和功能,首次利用新一代高通量测序技术平台Illumina HiSeqTM2000对青篱柴转录组进行测序,经de novo组装后共得到66 755条单基因簇(Unigene).进一步利用7大公共数据库进行Blast同源比对,注释了50 339条Unigene.研究发现,558个基因参与了青篱柴次生代谢产物的生物合成,其中在甜菜红碱、芥子油苷、类黄酮、单菌霉素和苯丙素生物合成途径中的Unigene分别有2个、18个、44个、70个和231个,这些基因很可能参与了青篱柴药用活性物质的生物合成.SSR位点搜索发现,在18 972条Unigene中含有22 542个SSR位点.研究结果将为青篱柴功能基因的克隆、基因的表达、分子标记开发和遗传多样性研究奠定基础.同时,转录因子分析结果也为青篱柴的喀斯特环境适应性机制提供了初步线索. 相似文献
10.
为了解巨魾鱼的种质资源情况,采用PCR技术扩增克隆并测序,得到巨魾NADH dehydrogenase subunit-3(ND3),精氨酸的转运RNA(tRNA-Arg)和NADH dehydrogenase subunit-4L(ND4L)基因全序列各12条.通过DNAMAN 5.2.2软件进行序列比对,采用MEGA 5.02软件进行碱基质量分数分析,计算遗传距离,并构建系统发育树.结果表明:巨魾鱼ND3基因序列全长为346bp,碱基质量分数A为26.2%,T为29.6%,C为28.8%,G为15.4%,其中A+T质量分数(55.8%)高于G+C质量分数(44.2%),12个ND3基因序列存在5种单倍型,发生了5次转换,1次颠换,5种单倍型之间平均相对遗传距离为0.007;tRNA-Arg基因序列全长为71bp,碱基质量分数A为23.9%,T为23.9%,C为29.6%,G为22.6%,其中A+T质量分数(47.8%)低于G+C质量分数(52.2%),12个基因序列完全一致;ND4L基因序列全长为297bp,起始密码子为ATG,终止密码子为TAA,碱基质量分数A为24.6%,T为26.3%,C为33.3%,G为15.8%,其中A+T质量分数(50.9%)高于G+C质量分数(49.1%),12个基因序列完全一致;将巨魾鱼与鮡科的其他10种鱼类的ND3,tRNA-Arg和ND4 L基因用Minimum Evolution法(ME)构建系统发育树,发现12尾巨魾鱼单独聚为一支,这一结果与传统的形态学分类相似. 相似文献
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基于机载激光雷达的森林地上碳储量估测 总被引：1，自引：0，他引：1
以内蒙古大兴安岭生态站为研究对象,以2012、2013年的66块样地数据和2012年同步获取的机载Li DAR遥感数据为数据源,分别采用多元线性回归和随机森林回归算法,通过对比不同算法间的估测精度差异,选择更适于研究区的估测方法,实现研究区森林地上碳储量的遥感估测。结果表明:随机森林回归算法的估测精度最优,模型训练精度(R2为0.861,RMSE为11.133 t/hm2,rRMSE为0.279)和预测精度(RMSE为17.956 t/hm2,rRMSE为0.342,估测精度范围40.898%~95.129%,平均估测精度76.385%)均优于多元线性回归的模型训练结果 (R2为0.676,RMSE为11.846 t/ha,rRMSE为0.351)和模型预测结果(RMSE为22.703 t/hm2,rRMSE为0.636,估测精度范围45.824%~94.752%,平均估测精度69.859%)。机载Li DAR数据的高度变量和密度变量与森林地上碳储量均具有显著相关性,高度变量相关性更为显著。随机森林回归算法对区域森林地上碳储量的估测结果趋于真实分布情况,效果比较理想。 相似文献
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以黑龙江省凉水国家级自然保护区为研究区,采用“高分一号”卫星提供的多光谱影像作为遥感数据源,通过对遥感影像进行小波变换处理,之后选择植被指数、纹理特征、地形因子作为分类特征,利用随机森林算法对该地区森林类型进行分类。结果表明,遥感图像在进行小波变换后,基于随机森林算法的森林类型分类精度为91.68%,Kappa系数为0.90,较未进行小波变换时的分类精度提高10.67%。总体来看,结合小波变换的随机森林分类方法可以获得比较高的分类精度。为森林类型分类提供一种新的思路,且为提高森林类型分类精度提供一种参考方法。 相似文献
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湿地植被在湿地生态系统中起着无可替代的作用,其空间分布在很大程度上反映了滨海湿地的开发利用、生态环境特征和健康状况。以杭州湾南岸为研究区,以QuickBird影像和野外调查数据为数据源,基于面向对象原理在确定最优分割尺度的基础上采用随机森林模型,对滨海土地利用分类,并精确提取湿地植被。结果表明:面向对象和随机森林相结合的方法可以有效提取杭州湾5种湿地植被类型和6种土地利用类型,分类总体精度达86.90%,Kappa系数达到0.85,5类滨海湿地植被的用户精度均达到85%以上,更有海三棱藨草Scirpus mariqueter的用户精度达到100%,充分说明了基于面向对象分割和结合随机森林模型方法适用于滨海湿地植被信息的精确提取。 相似文献
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为提高森林蓄积量遥感估测精度,探讨哑变量技术在蓄积量遥感估测中的作用。以云南省普洱市思茅区为研究区,以Landsat 8 OLI和93块森林资源二类调查角规控制样地数据为基础,使用随机森林（random forest）算法进行遥感变量因子的选择,并以龄组为哑变量分别构建基于哑变量的SVR和PLSR蓄积量估测模型,采用留一交叉验证对结果进行评估。结果表明,使用随机森林算法进行变量的选择有效减少了自变量的维度,提高了计算效率;其次,哑变量引入后,PLSR和SVR 2种回归模型的估测精度都比无哑变量方法有明显的提高,且SVR的估测结果优于PLSR;在引入哑变量后SVR模型的决定系数R2由0.59提高到0.68,相对均方根误差rRMSE由36.76%降低至32.97%,PLSR模型的决定系数R2由0.53提高到0.62,相对均方根误差rRMSE由39.41%降低至35.24%。在森林蓄积量的遥感估测中,哑变量技术的应用可以在一定程度上解决不同蓄积量大小对估测结果造成的影响,进而提高蓄积量的估测精度。 相似文献
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【目的】分析Landsat 8 OLI卫星遥感影像数据面向农用地分类的实际应用方法和效果,以新疆奇台县南部为研究对象。【方法】使用随机森林(RF)、支持向量机(SVM)和神经网络(Neural Net)三种分类器进行研究区农用地分类对比。【结果】通过对三种分类器参数设置参数精度检验,利用上述三种算法对农用地地物分类进行精度评价,在整体分类精度中,支持向量机算法(SVM)<随机森林算法(RF)<神经网络算法(Neural Net),分类精度分别为:90.75%,94.30%和94.84%。【结论】神经网络方法(Neural Net)在该地区的农用地物整体分类上,比支持向量机(SVM)和随机森林法(RF)相比具有一定的优势,并获得较好的分类精度。 相似文献
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荒漠植被分布稀疏且叶面普遍较小,导致影像中植被光谱特征较弱,分类难度较大。为提高荒漠植被分类精度,选取古尔班通古特沙漠为研究区,以无人机遥感影像和数字表面模型为数据源,采用面向对象的随机森林算法,在去相关拉伸光谱信息增强基础上对荒漠植被进行分类,分析去相关拉伸前后分类精度的变化。结果表明：基于去相关拉伸并结合面向对象和随机森林算法的轻、中、重度沙漠化区总体分类精度分别为91.01%、95.34%、93.18%,较原始影像分类精度分别提升19.94%、16.10%、17.61%,实现了对荒漠植被的高精度分类,从而为获取荒漠区植被分布状况以及荒漠化监测提供参考。 相似文献
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【目的】研究林地遥感因子与蓄积量的关系来反演天山云杉林分蓄积量,为新疆天然林保护工程实施后天山云杉生态恢复与科学管理提供参考依据。【方法】以新疆天山西部巩留县恰国家西森林公园的天山云杉（Picea schrenkiana var.tianshanica）为研究对象,以样地内每木检尺为依据,基于WorldView-2影像,使用eCognition Developer 提取样地的光谱信息、纹理因子与植被指数三种遥感因子,通过随机森林算法建立模型反演天山云杉林分蓄积量。【结果】提取的24种遥感因子,筛选出对蓄积量影响最大的5种特征变量,分别为NDVI1、NDVI2、RVI2、均一性（Homogeneity）与相关性（Correlation）,建立随机森林回归模型,解释度高达81.27%,决定系数R2=0.8648（P<0.05）,估测样地蓄积量精度为86.38%。【结论】建立的随机森林回归模型可以有效地反演天山云杉林林分蓄积量。 相似文献
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以吉林省白河林业局为中心研究区,利用星载高光谱Hyperion数据并结合其他辅助数据,综合利用影像光谱特征、纹理特征、地形特征、典型地类和主要森林类型外业调查样本数据,探究针对C5.0决策树算法的高光谱影像土地覆盖类型多层次信息提取与森林类型识别的有效方法。在分析典型地物光谱特征的基础上,优选8种纹理特征,引入主成分分量及与主要森林类型空间分布相关的敏感地形因子,采用分层分类的策略,根据光谱特征将地类划分层次,在层次间建立基于C5.0决策树算法的决策树模型,对研究区的地类进行细分。为便于对比,以相同的策略采用支持向量机（SVM）分类器进行分类。最后,结合野外采集样本并参考高分辨率影像,采用分层随机抽样的独立检验样本对森林类型精细识别结果进行精度验证。结果表明:C5.0决策树算法可综合利用高光谱影像的光谱、纹理及其他辅助数据,自动寻找出区分各类别的最佳特征变量及分割阈值,运算速度快,占用内存较小且无需人为参与,其分类精度达到优势树种级别,总体分类精度达81.9%,Kappa系数0.709 8。 相似文献
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