农业环境远程分布式多功能监控系统

农业环境远程分布式多功能监控系统是一种高度自动化和网络化的监控系统,除了可对农业与生态环境等要素信息（如气象、土壤和作物等）进行实时动态采集监测,而且还可通过图像视频技术对不同场景（如现场景观、作物生长、形态变化等）进行动态监测,真正实现了农业现场图像与数据一体化精准监控。     

农业环境远程分布式多功能监控系统

农业环境远程分布式多功能监控系统是一种高度自动化和网络化的监控系统,除了可对农业与生态环境等要素信息（如气象、土壤和作物等）进行实时动态采集监测,而且还可通过图像视频技术对不同场景（如现场景观、作物生长、形念变化等）进行动态监测,真正实现了农业现场图像与数据一体化精准监控。     

农业环境远程分布式多功能监控系统

农业环境远程分布式多功能监控系统是一种高度自动化和网络化的监控系统，除了可对农业与生态环境等要素信息（如气象、土壤和作物等）进行实时动态采集监测，而且还可通过图像视频技术对不同声景（如现场景观，作物生长、形态变化等）进行动态监测，真正实现了农业现场图像与数据一体化精准监控。     

采用图像处理技术对鱼体健康状况监视和预报

该文采用两台PC工业控制计算机分别为现场上位机和远程监控机，以多个PLC可编程控制器和多个单片机系统作为下位机，构成计算机集散监控系统。对养殖水体的多环境因子进行自动监测和控制。特别是当鱼类出现不适或死亡时，鱼体会侧翻，腹部白色的区域会暴露，根据其特点，利用数字图像处理技术可以实现对养殖现场中鱼类的健康状况进行实时监视和预报。首先将摄像头拍摄的现场图像灰度化，然后去除各种噪声干扰，得到质量较好的图像，最后对该图像进行数据统计和识别。对如何实现这种图像处理进行了具体描述，结果表明该系统具有良好的实用效果。     

玉米生长监测远程诊断系统设计与架构

玉米生长监测远程诊断系统设计的主导思想是"互联网+数字图像(视频)+现代农业",配套分布式网络结构与数据库技术,架构玉米生长监测远程诊断系统服务体系。主要通过数码相机与高清数字摄像头作为硬件监测设备,抓拍玉米各生育期的高清图像,采用无线4G网络或Wi-Fi技术将远程获取的玉米冠层图片或视频数据上传到网络服务器,再运用图像处理工具提取玉米生长的特征参数值,通过特征参数准确反映玉米生长状况,并做出决策诊断,建立玉米生长监测图像数据库,搭建玉米视频信息远程监控与诊断服务体系。     

基于内容的小麦害虫图像检索系统研究与实现

以小麦害虫图像为研究对象,研究并开发了基于内容的害虫图像检索系统。重点研究了基于内容的图像检索中的图像特征提取、图像相似性度量和用户相关反馈技术。提出一种重叠四分块颜色矩和一种基于BP神经网络的图像相似性度量方法,并引入灰色相关反馈算法实现了基于语义的图像检索。应用排序评价方法、查准率与查全率对系统的检索性能进行测试,结果表明,系统具有一定的实用性,为快速准确地诊断、识别农作物害虫和害虫图像资源共享提供了技术依据。     

高光谱图像技术在水果品质无损检测中的应用

传统的近红外光谱分析法和可见光图像技术应用于水果品质无损检测中存在的检测区域小、检测时间长、仅能检测表面情况等局限性。高光谱图像技术结合光谱技术与计算机图像技术两者的优点,可获得大量包含连续波长光谱信息的图像块,其图像信息可检测水果的外部品质,光谱信息则可用于水果内部品质的检测,达到根据水果内、外部综合品质进行分类的目的。根据不同的采集设备,简介了两种获得高光谱图像的方法。综述了国内外将该技术应用于水果品质检测方面的研究进展,检测内容包括外观品质、损伤与缺陷,成熟度和坚实度,含糖量、含水率等内部品质,着重介绍了各高光谱图像的成像波段范围、分辨率、成像源,实验数据处理的方法以及实验结果等。根据综述所得提出了高光谱图像技术应用中需要解决的光谱降维、降低样品差异影响和实时检测平台搭建等问题。     

采用显微图像识别技术快速检测食品细菌总数

提出利用显微图像技术与BP神经网络技术检测食品细菌总数的方法,以适应快速准确检测的要求.设计了一套基于计算机视觉技术的食品细菌总数检测系统.该系统运用显微图像技术和BP神经网络技术对试验样本的细菌总数进行分析和计数.该系统由Visual C 6.0平台开发,对细菌图像的分析快速、准确,一帧图像可采集的细菌数量小于500个,对1组图像(10帧图像)的分析时间不大于30 s.比较平板计数法,该方法在牛奶、果汁和牛肉的细菌总数检测试验中,两种方法结果无显著差异(t检验结果p＞0.05).     

防汛通信网监控系统在辽宁应用现状及展望

计算机网络的普及与办公自动化的实现 ,为防汛事业实施集中监控 ,提高维护的实时性与准确性创造了条件。辽宁省防汛通信网以沈阳———省水利厅为中心 ,以省辖市———各市防办或各水文分局或省属大型水库为分中心 ,以基层测、报站———水文站、雨量站等为最基本单元。形成的是一对多的监控系统网络结构。在监控中心即可对该系统中的电源、高低压配电等通信和机房的动力设备、各个被监控点的现场声音、图像等环境因素进行计算机化的监视控制与管理。这些专用数字微波通信干线的建成 ,为全省防汛、抗旱等水利信息的传递提供稳定、可靠且高速的传输通道 ,合理利用有效的传输通道 ,建设集语音、数据、图像于一体的辽宁省防汛通信网动力设备及环境集中监控系统 ,大幅度地提高整体工作效率     

基于边界脊线识别的群养猪黏连图像分割方法

猪体图像的前景分割和黏连猪体的分离是实现群养猪数量自动盘点和猪只个体行为智能识别的关键。为实现群养猪黏连图像的自动分割,该文采用决策树分割算法提取视频图像帧的猪体前景区域,计算各连通区域的复杂度,根据复杂度确定黏连猪体区域,利用标记符控制的分水岭分割算法处理黏连猪体图像,检测待选的边界脊线,通过检验待选边界脊线的分割效果和形状特征(包括线性度和Harris拐点数目),识别出猪体黏连分割线,实现黏连猪体的分离。结果表明,决策树分割算法(decision-tree-based segmentation model,DTSM)能够有效地去除复杂背景,前景分割效果良好。黏连猪体分离结果显示,基于边界脊线识别的黏连猪体分离准确率达到了89.4%,并较好地保留了猪体轮廓。通过计算分割后猪体连通区域的中心点,并对中心点进行德洛内剖分,初步实现了猪只的定位和栏内分布的可视化。6 min的监控视频处理结果显示,该文方法各帧图像的盘点平均误差为0.58,盘点准确率为98.33%,能够正确统计出栏内猪只数量。该研究可为实现基于监控视频的群养猪自动盘点和个体行为识别提供新的技术手段。     

基于LISS4数据的小麦氮素营养状况反演研究

利用LISS4卫星遥感数据在小麦氮素营养状况监测方面进行了初步研究。根据搭载多光谱传感器LISS4的IRS-P6的过境周期,2006年5月3日在江苏省盐城地区进行同步地面取样测试,通过分析试验点小麦LISS4影像光谱信息与小麦叶面积指数及叶片氮含量的相关关系,发现小麦叶面积指数和叶片氮含量与LISS4影像三个波段反射率及植被指数RVI、NDVI、GNDVI均密切相关,表明利用LISS4遥感影像监测小麦氮素营养状况是可行的。比较不同波段原始反射率和植被指数,在本研究中LISS4影像波段4反射率与小麦氮素营养状况相关最密切。检验结果也表明利用LISS4影像波段4反射率估测小麦氮素营养状况是可行的。研究成果为利用遥感技术大面积监测小麦氮素营养状况和实施精确栽培管理提供了理论依据。     

黄瓜自动分级系统的研制

该文回顾了农产品分级的机器视觉技术，提出了黄瓜分级的标准。开发了机器视觉系统，包括照明、彩色CCD像机、抓取架、微机、图像监视器、挑选机器人和传送带。设计了分级系统的软硬件设备。     

基于图像法和粒度分形模型的打叶过程烟片结构在线检测

为实现烟叶采收后初加工过程打叶质量的实时监测与调控,该文采用图像分析法在线检测烟叶打后叶片结构,即叶片面积分布,应用分形理论建立烟叶打后叶片面积分布的分形模型,用分维数表征叶片面积分布特征。结果表明:分形模式计算的打后叶片面积分布结果与实测值相关系数较高,粒度分形模式可较准确描述烟叶打后叶片面积分布;分维数可表征打后叶片面积分布均匀程度,可反映出不同等级烟叶打叶特性差异;分维数与目前打叶过程的主要工艺控制指标大中片率成线性关系,相关系数大于0.90。基于图像法和粒度分形模型建立的打叶过程烟叶结构在线检测方法,可用于打叶质量的实时监测与调控。     

Factors contributing to guidance performance when using a camera-based guidance aid

A guidance aid is a device that provides guidance information to the driver rather than replacing the driver. With a camera-based guidance aid, the view seen by a forward-looking video camera is displayed on a monitor situated within the operator station of the vehicle. As the vehicle moves forward, images of the ground scroll vertically across the monitor. The rate at which the image scrolls, the image velocity, is related to the forward velocity of the vehicle, the placement of the camera (height and tilt angle), and the optical characteristics of the guidance camera. When tested with a tractor at forward velocities between 1.6 and 12.8 km/h, lateral error increased linearly as image velocity increased. Driver self-confidence decreased linearly as image velocity increased. Based on subjective feedback, drivers preferred a camera tilt angle of 20 degrees (over either 30 degrees or 40 degrees) because it yielded the greatest look-ahead distance. Statistically, a tilt angle of 30 degrees was best for a camera with a narrow field of view (narrow FOV, 20 degrees in the lateral direction). For a camera with a wide field of view (wide FOV, 39 degrees in the lateral direction), there was no statistical difference. For the narrow FOV camera, a camera height of 1.1 m yielded statistically smaller lateral errors than a camera height of 1.5 m. There was no statistical difference for the wide FOV camera. Overall, the lateral error was statistically smaller for the narrow FOV camera than for the wide FOV camera due to the difference in the lateral ratio for each camera, where the lateral ratio is the ratio of the lateral field of view of the camera to the fixed monitor width.     

基于EM算法的图像融合质量评价

为提出一种量化评价经图像融合所产生的结果图像的质量评价方法，采用一种混合瑞利(Rayleigh)概率密度函数(pdfs)对图像边缘强度直方图建模，混合模型中各项的参数和权重通过EM算法迭代估算得到。在建立的混合瑞利概率密度函数模型中，最小参数混合项对应图像的弱边缘，最大参数混合项对应图像的强边缘。因此，取最小参数项的标准方差作为噪声的标准方差估计，实现噪声盲估计；取最大参数项的标准方差作为图像模糊度的定量评价指标。通过估算混合瑞利pdfs模型中的参数变化可以评价图像质量。与其它图像质量评价方法相比，这种方法的最大优点是不需要知道图像构造等细节信息，不需要图像变换，只要有原始图像即可对其进行评价。而且对较小噪声也能较精确地估计。研究表明这个技术很强健，并对要评估的图像依赖很小。     

水土保持监测中SPOT5遥感图像几何精校正方法研究

为探索空间分辨率为2.5 m的SPOT5遥感图像用于水土保持监测的可行性,须进行遥感图像几何精校正。在理论分析遥感图像校正模型的基础上,通过实例计算,详细研究各种可能的几何精校正方法及实际精度状况。综合考虑几何位置变换精度、灰度重采样精度,确定适合水土保持监测的SPOT5遥感图像的几何精校正方法。     

基于改进密度峰值聚类算法的梨花密度分级

精准判断梨花疏密程度是自动疏花的基础。为了更好地判断梨花密度,该研究提出了基于改进密度峰值聚类算法的梨花密度分级方法。该方法首先提取梨花位置坐标,获取需要聚类的数据点。其次,为了实现梨花图像的密度分级,针对原有密度峰值聚类算法在梨花密度分级中的不足,结合梨花密度分级需求,改进了对聚类中心的选取方式,通过4组局部密度和中心偏移距离分割阈值将决策图划分为4部分来选取聚类中心,分别对应高、中、低密度以及无需疏花处理等4个等级,实现了对疏密合理的梨花图像的准确分级。最后,针对只有团状分布、稀疏分布及大尺度特写的梨花分布聚类分级不准确的问题,改进了两点间的距离d_ij参数的计算方法,统一梨花尺度大小和密度分级标准,对所有分布类型的梨花图像均能实现合理的密度分级。试验结果表明,该研究算法能够适应不同尺度大小的梨花图像,预测准确率为94.89%,密度分级准确率达到94.29%,可实现自然环境下局部花簇的密度分级,为机器智能疏花提供了技术支持。     

基于行为监测的疑似病猪自动化识别系统

针对传统的群养猪行为观察方法的缺点,提出了1种疑似病猪行为自动监测系统。系统基于ARM平台,利用安装于猪舍排泄区的嵌入式监控设备对群养猪的排泄行为进行24 h监控,通过1种改进的运动目标检测算法和基于像素块对称特征的图像识别算法定位具有异常行为的疑似病猪,并将报警图像通过通用分组无线服务（general packet radio service）网络传送至监控中心。对一栏10头大约克夏猪的试验结果表明,病猪检测正确率为78.38%,基本达到了预期的目标。因此,该文设计的方法对我国的养殖业实施自动化监测具有一定的借鉴意义。     

基于微根管技术的玉米根系生长监测

为了研究玉米根系生长规律,该文利用固城农业气象试验站内设置的大型根剖面系统,采用微根管观测法,对试验地上玉米主要生育期的根系生长动态进行定期直接跟踪监测,并以方形整段标本法作为参照标准,对试验数据采用MATLAB软件辅助图像处理和现代统计方法进行分析。结果表明：微根管法与方形整段标本法对得出的根长密度随深度增加呈递减型有较好的一致性,两者相关系数达到0.83以上,通过0.05的显著性检验;由观测数据建立的回归方程能较好地反映土壤中玉米根系生长规律,进一步表明微根管法是一种破坏性较小、可准确定位跟踪植物根系在土壤中生长动态变化的先进技术,对植物根系生长研究有较好的推广应用价值。     

基于多期遥感影像的森林资源动态监测研究——以延安市桥北林业局直罗林场为例

通过研究森林资源动态变化状况以及与人类活动的关系,为进一步优化当地景观分布格局提供依据。以研究区为例,以1990年、2000年和2005年的TM/ETM＋影像为数据源,将3期影像叠加进行图像分割,检测出3期内土地类型发生了变化的敏感区域,结合GIS技术得到该区土地类型图,分析了其动态变化情况。结果表明：通过多期遥感影像进行图像分割,可以检测出土地利用类型发生变化的敏感区域,结合GIS空间分析,能有效地监测各种土地利用的变化及趋势,且使判读精度得到较大提高,图斑正确率为86.8%,解译的森林面积精度达到92.3%。在1990-2000年研究区有林地面积增加了1.17%,2000-2005年增加了14.2%。在15a间,其它林地（疏林地、未成林地、灌木林地）、草地、农地分别减少28.77%,29.89%,8.90%。受国家退耕还林工程和天然林保护工程实施的影响,该区的土地利用/覆被类型及其面积发生了显著变化,景观斑块布局处于优化过程。