计算机视觉系统下缺素番茄叶片彩色图像研究

基于计算机视觉系统分析研究缺素番茄叶片的色彩图像,可以准确提取出缺素番茄叶片色彩图像的特征。对当前缺素番茄叶片色彩图像特征提取中,可以运用计算机视觉,优化设计图像处理软件,依据番茄叶片颜色特征来完成缺素番茄叶片的识别。实验表明:基于计算机视觉系统,优化设计缺素番茄叶片色彩图像特征提取软件,可提升缺素番茄叶片色彩图像分析精度(提升32.0%),准确判断提取缺素番茄叶片图像的特征。基于计算机视觉系统,进行缺素番茄叶片的色彩图像特征提取,有效提高了缺素番茄叶片色彩图像分析精度,可在实践中推广应用该技术。     

缺素叶片图像颜色和纹型特征参数提取的研究

利用计算机图像处理技术进行作物缺素判别，从颜色和纹理两个方面提取番茄缺氮、缺钾、缺铁和正常4种情况下叶片图像的特征参数，取得了较好的效果。     

利用计算机视觉定量描述茶叶色泽

选择ＨＩＳ颜色系统描述茶叶颜色,并对颜色描述系统模型进行了改进,使之能更好地模拟理想颜色模型。在此基础上对自然存储条件下不同年份生产的龙井茶的茶叶色泽和汤色进行定量测量,测量结果：利用计算机视觉能定量地茶叶色泽随储藏时间的变化。     

基于计算机视觉的番茄营养元素亏缺的识别

以肉眼不易识别的番茄缺氮和缺钾初期为研究对象，对体现在叶片颜色和纹理上的缺素症状进行了特征提取，利用遗传算法对提取的众多缺素特征进行优化组合，选择出用于模式识别分类器设计的特征向量，建立了二叉树分类法对番茄缺素进行模式识别的框架，在该框架下，基于模糊K－近邻法建立了缺素的模式识别系统，并进行了识别测试。结果表明，对不易肉眼判别的番茄缺氮和缺钾初期叶片的识别准确度在85％以上，能够满足生产要求。     

差分百分率直方图法提取缺素叶片纹理特征

针对基于计算机视觉技术对无土栽培番茄缺乏营养元素智能识别研究中，如何提取缺素叶片纹理特征问题，提出了差分百分率直方图法。特征有效性不受叶片大小、形状差异和叶片图像中叶片周边白色背景的影响，实验验证该方法能较好地提取出缺素叶片纹理特征，最后利用K－的邻模式识别法进行模式识别，识别的准确率在80％以上。     

基于计算机视觉的香蕉贮藏过程中颜色和纹理监测

利用计算机视觉技术对香蕉在贮藏过程中颜色和纹理的变化进行研究。以第1阶段的青香蕉为研究对象,在贮藏过程中每天获取其图像,并将图像二值化,以其为模板分别与灰度、R、G和B分量图像点乘进行背景分割,提取彩色分量的均值作为颜色指标;预处理后灰度图像的共生矩阵由不规则的生成方式提取,并获取其纹理二阶矩、对比度和均匀度3个纹理指标。实验结果表明,结合R和G均值的变化曲线可对香蕉在第6阶段之前的表面状况进行描述,采用基于灰度共生矩阵的对比度和均匀度的变化曲线对香蕉在第6阶段之后的表面状况进行描述。     

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。     

基于叶面叶绿素分布特征的黄瓜叶片氮钾元素亏缺诊断

利用高光谱图像技术无损表征黄瓜叶片的叶绿素分布特征,并将其作为N、K元素亏缺诊断依据。采集黄瓜叶片的高光谱图像数据,利用高效液相色谱法分析黄瓜叶片的叶绿素含量,利用遗传算法建立叶片高光谱图像信号与叶绿素含量的对应关系,进而实现黄瓜叶片叶绿素分布图的无损检测。与对照组叶片的叶绿素分布图相比,缺N叶片主要表现为叶片中心区域叶绿素含量偏低,而缺K叶片主要表现为叶片边缘的局部区域叶绿素含量偏低。据此分别提取缺N、缺K叶片及对照组叶片的叶绿素及其分布特征(叶片中心区域所有像素点的叶绿素含量均值、叶片边缘区域叶绿素含量偏低的像素点数量),并借助提取的特征参数建立了N、K元素亏缺诊断方法,其正确诊断率为95%。研究结果表明,叶绿素叶面分布特征可有效实现黄瓜植株N、K元素的亏缺诊断。     

基于计算机视觉的番茄营养元素亏缺识别研究

针对番茄种植中营养元素的亏缺,肉眼不易进行识别判断的问题,以番茄亏缺氮、镁营养元素为研究对象,利用CDD摄像机采集研究图像,将图像进行处理后,提取分割出可以表现亏缺氮、镁的特征图像,提取颜色特征和纹理特征,并通过遗传算法进行优化。同时,将优化的特征进行组合分析,以此建立特征模型,并确定特征向量用于分析提取出来的特征参数,建立的特征模型,并采用二叉树形式对番茄缺素识别进行研究。仿真试验结果表明:番茄种植中,采用计算机视觉技术识别亏缺氮、镁营养元素,识别准确率可以满足生产需要。种植户可以根据检测结果对番茄进行区别施肥,既能满足番茄生长的需要,又不会造成资源的浪费,符合农业可持续发展的要求。     

计算机视觉运用于棉花水分养分供给系统设计

针对目前棉花水分检测存在的缺陷和过量施肥的问题,提出了一种基于计算机视觉的棉花水分养分亏缺实时检测和水分养分自动供给系统。运用配置有近红外光发射器的CCD照相机采集得到棉花叶片图像信息,对图像进行去噪音等预处理得到植物叶片的图像,对叶片水分亏缺和缺素信息相关的颜色特征、纹理的时域特征、纹理的频域特征及缺素初期斑点的时频特征,分别运用相对差值百分率直方图、差分算子,以及傅里叶变换和小波包提取等新方法进行提取,并利用遗传算法对提取的众多特征项进行优化选择,建立棉花叶片图像信息与水分养分亏缺状况的对应关系,并通过物联网技术连接微喷灌终端实现水分养分定时定量自动供给。将系统于湖北进行试用试验,试验表明:本系统大幅度提高了棉花产量,降低了灌溉水消耗量、肥料消耗量和土壤肥料残留量,减轻了农业生产对环境的污染,有较好的应用前景,值得推广。     

CAD线图数据处理的GM(1,N)模型与方法

运用灰色系统理论，通过优化模型系数与背景取值建立了灰色多因素灰色动态GM（1，N）模型。该模型克服了现有GM（1，N）模型的不足，扩宽了GM（1，N）模型的应用范围。运用该模型的GM（1，2）、GM（1，3）线图处理实例表明该方法简单实用，值得在计算机辅助设计中推广应用。     

高校微机原理课程教学改革的思考

长期以来,微机原理课程的教学内容和手段都显得陈旧,缺乏改革和创新。文章围绕课程教学改革的目标、内容,课程评价等方面,重点阐述了"教与学的关系"等核心问题,并从实际应用角度出发,对教材内容、教学思路等方面提出几点改革建议。     

自动化温室测控系统的设计

温室测控系统是对温室环境囚素(如温度、湿度和CO2浓度等)进行相应地修正或调整，使植物生长处于最佳或相对最佳的生长环境条件中。为此，介绍了自动化温室测控系统的工作原理和系统的硬件实现方法，并说明了软件的设计及功能。     

番茄空洞果形成原因及防治措施

番茄空洞果是番茄的一种生理性病害，对番茄果的商品性、产量及经济效益均有很大的影响。介绍番茄空洞果的特征，分析其发生原因，并针对其形成的主要因素提出相应的防治措施，以期在番茄生产中对空洞果的发生加以控制。     

高效数据库应用研究

效率是数据库应用开发过程中经常遇到的问题。为此，对数据库应用中影响效率的相关因素(如大事务、数据库连接等)进行分析，并针对实际电子商务数据库0RACE9I与JAVA应用中出现的问题，提出了解决方案。     

城市公交查询系统设计

分析了目前我国城市公交查询系统存在的缺点，根据实际需要提出了城市公交乘车查询系统的设计方案和系统实现方法，进行了城市空间数据库的部分表结构和web查询页面结构设计．给出了解决目前图形化信息查询速度慢问题的方法。     

基于WebGIS的农业状况管理信息系统研究

分析了WebGIS和农业状况信息的特点，并提出了基于WebGIS的农业状况管理信息系统的设计方案。     

远期结售汇在生产企业外汇风险管理中的应用

欧元的启动和近年来中国不断推进的人民币浮动汇率体制进程的不断深入,使得人民币与世界其他货币之间的波动日益频繁和显著,对于中国国内的企业将面临外汇风险的千变万化。只有认识汇率的变化趋势,掌握外汇风险的控制手段,才能在激烈的国际市场竞争中立于不败之地。远期结售汇是一种规避外汇风险的有效工具,在宣钢的进出口业务中得到了很好的应用,也取得了良好的经济效益。本文介绍了宣钢使用远期结售汇的具体做法,并提出了目前存在的问题。