李兰凤
- 作品数：5 被引量：10H指数：2
- 供职机构：兰州交通大学电子与信息工程学院更多>>
- 发文基金：甘肃省科技支撑计划国家自然科学基金甘肃省教育厅科研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学电子电信更多>>
- 基于MAS的无线传感器网络协同任务分配机制研究
- 无线传感器网络(WSN)涉及计算机技术、微机电系统技术、无线通信技术、自动控制技术和人工智能等多种学科，是一个高度交叉且较为前沿的研究热点，其应用十分广泛。无线传感器网络中单个节点的通信能力以及其拥有的能量、资源有限，节...
- 李兰凤
- 关键词：无线传感器网络动态联盟遗传退火算法
- 基于计算机视觉的成熟番茄识别研究被引量：7
- 2016年
- 以番茄图像为研究对象,提出一种成熟番茄识别方法。首先,以HSI模型中的色调分量为基础进行图像分割,提取出成熟番茄目标图像;然后,再采用最大方差自动取阈值法进行分割处理,对得到的目标图像进行轮廓提取;最后,对轮廓曲线采用Hough变换的方法进行识别,以同一个轮廓圆识别的多个极值点的均值作为最终识别结果,在Hough变换之前采用最小外接矩形法进行有效区域标记,提高了Hough变换的效率。通过多幅番茄果实图像的仿真测试表明:本算法对果实遮掩度为0、小于50%、大于50%这3种情况的识别率分别为78.7%、6 8.1%、4 1.9%,平均识别率达到7 0.6%。本算法对于成熟番茄可以较好识别,尤其对于存在重叠情况的番茄,识别准确率较高。
- 方政胡晓辉陈永李兰凤
- 关键词：计算机视觉
- 基于图像处理的番茄识别方法被引量：2
- 2015年
- 针对重叠番茄识别的特点和要求,提出一种新的田间环境下重叠番茄的识别方法。该算法融合了最小二乘法曲线拟合以及Hough变换,首先获取重叠番茄的轮廓曲线,并进行凹点检测,实现了轮廓曲线的分段;再利用最小二乘法对轮廓曲线进行分段拟合,得到重叠情况下的多个目标圆;再利用Hough变换方法对轮廓曲线进行变换识别,获取Hough变换识别的结果;最后利用最小二乘法得到的分段拟合结果修正Hough变换的结果。算法既保留了Hough变换获得的目标整体性,又保证了最小二乘法分段拟合的精确性。通过试验证明,算法识别的平均误差为5.1%。
- 方政胡晓辉陈永李兰凤
- 关键词：HOUGH变换
- 改进的任务分配策略在WSN中的应用研究被引量：1
- 2017年
- Agent协调是多Agent系统发挥整体效能的保证,也是Agent系统的一个核心问题。合同网模型是多Agent系统中经典的协调策略,但仍有许多不足。主要对合同网中标策略进行改进,提出了一种带有精准度的任务分配策略。用精准度对Agent的投标值进行评价,使Agent的投标值更接近Agent的实际能力。并且对以往多属性任务分配策略中的能力和负载进行了更为详细的评价,对Agent的能力进行了详细的分析后,将任务完成质量的好坏和任务花费代价归为对Agent的能力大小的评价,而对负载的改进则是加入了对任务列表中任务数量的评价。最后以无线传感器网络为应用背景对提出的改进方法进行了仿真实验。
- 胡晓辉李兰凤方政刘雪亮
- 关键词：多AGENT系统合同网无线传感器网络
- 面向铁路应用的人工智能教学改革研究
- 2015年
- 针对本科学习特点和学校建设铁路特色专业的要求,分析人工智能课程特点和存在的问题,提出以单一应用为教学主线的分段式教学方法,以铁路工程为人工智能的应用领域,将人工智能课程教学分为理论知识教学和面向铁路的应用教学两部分,根据其教学内容的不同采取"案例—任务驱动"和"案例与课程实践结合"两种不同的教学方法,探讨人工智能在铁路工程应用中的教学模式。
- 胡晓辉李兰凤刘雪亮
- 关键词：人工智能铁路教学改革
