基于尺度不变特征转换算子的水果表面图像拼接方法

水果全表面图像信息是否完整,直接影响水果表面颜色和缺陷检测的结果。该文提出了一种基于尺度不变特征转换(SIFT,scale invariant feature transform)算子的图像拼接方法,实现多视角水果图像的拼接以获取完整的水果表面信息。首先以15°固定间隔旋转水果以获取各视角下的连续图像,在图像2R-G-B通道下实现图像目标和背景分离,并对目标图像进行灰度直方图均衡化以增强其纹理信息,有利于特征点的提取。运用SIFT算法提取图像特征点,因为特征向量数量多、维数高,采用普通的K-D树算法搜索匹配点将消耗大量时间,因此将图像划分为16个区域,通过多次试验可知中间4个区域为特征点是最容易匹配的区域,这样就缩小匹配点可能存在的区域。采用极线几何约束法和改进型随机抽样一致(random sample consensus,RANSAC)算法以提高图像拼接精度,减少匹配时间。根据平移矩阵,对前后图像进行拼接,从而实现水果表面图像的完整拼接。试验结果表明:该算法平均匹配精度提高35.0%,平均拼接时间为2.5 s,较传统K-D树算法缩短67.8%时间,拼接效果还原率为93.9%。该文算法具有一定的尺度、旋转以及仿射变换不变性,适用于随机呈现的不同姿态球状水果图像拼接。该研究可为基于机器视觉的农产品品质检测和等级划分提供科学参考。     

采用全景技术的机器视觉测量玉米果穗考种指标

为了在利用图像技术无损考察玉米果穗形态指标时,能够利用一幅图像显示整个玉米果穗的外形,从而减少多幅图像拼接产生的重叠和处理不便,该文提出一种新的基于机器视觉的玉米果穗考种方法与配套装置,首先拍摄旋转玉米果穗图像序列,应用SIFT（scale invariant feature transform）算法获取图像特征点,对特征点随机采样计算单应矩阵并进行一致性检测排除外点,将前后2帧图像注册到同一坐标系。然后采用动态规划法寻找前后2帧拼接图像的缝合线,按缝合线切割图像,以图像模板高斯滤波权值融合缝合线两侧图像消除曝光差异。依次拼接、融合图像序列生成果穗全景图。对果穗全景图进行考种指标检测,试验结果表明：基于机器视觉的测量值与人工测量方式不存在显著性差异（显著水平α=0.05）,该文所述方法可满足自动化考种的需求。     

基于深度图像和生猪骨架端点分析的生猪步频特征提取

为高效提取生猪的行走快慢特征,以微软公司Kinect作为图像采集设备,采集生猪运动深度图像序列。在对各帧深度图像进行骨架提取、剪枝的基础上,采用基于路径相似性骨架图匹配法确定生猪前后肢骨架端点,进一步以骨架端点所属骨架枝子集像素值特征判定端点远近侧属性。以生猪前后肢远、近侧端点的帧间相对坐标变化建立了生猪运动模型,提出了通过帧间坐标变化点集拟合正弦曲线计算生猪行走完整步的方法。最后,通过计算序列完整步与序列采集时间长度比值提取生猪步频特征。通过对采集的28个生猪运动深度图像序列及其镜像序列共56个图像序列进行的试验,表明该文提出方法的正确率达到82.1%。该项研究对于开展生猪异常步态分析,进一步建立生猪多源特征融合的计算机视觉异常监测系统,提高生猪异常行为预警可靠性具有重要意义。     

应用PIV法测定泥石流流速

研究泥石流的运动形态,多采用多普勒流速仪对其水位、流速等水文物理量进行观测。图像解析流速测量方法(PIV法)与流速仪测定的结果比较,其误差只有5%。2006年7月日本亚洲航测株式会社平川泰之等人应用PIV法对泥石流运动进行监测试验,并用多普勒流速仪同步观测与检验。结果验证PIV法有较高的实用性。即使当泥石流表面飞沫较多时,也能观测泥石流表面流速。并能较好的展示平面流速的分布,特别是在横断方向的流速分布。当摄影光圈和画质的亮度差时,会增加PIV法观测难度。在图像解析时需要更多的静止图像,解析前要对图像进行对比调整才有可能消除影响。在有水雾发生的情况下,对图像解析比较困难,可以考虑增加照相点或次数,为PIV法解析图像提供较多的后备资料。此项研究成果,对我国进行泥石流运动的研究,有一定的借鉴作用。     

基于双目立体视觉技术的成熟番茄识别与定位

研究了基于双目立体视觉技术的成熟番茄的识别与定位方法,获取了成熟番茄的位置信息,用于指导温室内成熟番茄的自动化采摘作业.该方法利用成熟番茄与背景之间颜色特征的差异进行图像分割来识别成熟番茄;根据图像分割的结果,用形心匹配方法获取番茄中心的位置;然后根据相邻区域像素点灰度的相关性,利用区域匹配方法计算番茄表面各点的深度信息.使用限制候选区域和两次阈值分割的方法减少计算量,提高了计算精度.实验结果表明,工作距离小于550 mm时,番茄深度值的误差约为±15 mm.利用该测量方法可以实现成熟番茄位置信息的获取,测量精度较高.     

基于射线轮廓点匹配的生猪红外与可见光图像自动配准

为研究生猪多源图像特征提取方法及生猪体表温度与生猪异常的关系特征,该文提出一种基于射线轮廓特征点匹配的红外与可见光图像自动配准方法。采用红外热像仪,同时采集相同猪舍场景的可见光图像和红外热图像,以红外热图像中生猪区域质心为中心间隔均匀角度构建辅助射线,提取射线与边缘轮廓交点构建匹配特征点集,通过计算不同尺度变换因子下特征点集间的加权部分Hausdorff距离作为测度,引入RPROP算法进行迭代加速,实现了可见光图像和红外热图像的快速自动配准。试验中,应用该文算法对50对红外和光学图像进行了测试,所提出自动配准方法配准成功率达到94%,平均配准误差小于1像素,试验结果表明自动配准效果达到或超过手动配准的效果,为进一步研究生猪多源图像异常特征提取奠定基础。     

基于颜色及纹理特征的果蔬种类识别方法

为更好地表述果蔬图像纹理特征,提高智能果蔬识别系统识别准确性,提出一种颜色完全局部二值模式纹理特征提取算法。果蔬识别系统模型利用颜色完全局部二值模式提取图像纹理特征,利用HSV颜色直方图、外点/内点颜色直方图提取图像颜色特征,采用匹配得分融合算法将颜色和纹理特征相融合,采用最近邻分类器实现果蔬农产品分类。通过不同光照条件下和不同数量训练样本条件下的试验得出：颜色完全局部二值模式的果蔬图像纹理表述能力明显优于和差直方图等果蔬图像纹理操作子,识别率提升最小在5%以上,更适合果蔬分类;对比其他纹理特征提取算法,采用颜色完全局部二值模式与颜色特征进行融合时,识别率最优,时间开销约为1.1 s。该方法能够应用到智能果蔬识别系统中,提升系统识别准确性。     

基于改进可变形部件模型与判别模型的葡萄叶片检测与跟踪

为解决酿酒葡萄生长状态自动监测问题,该文提出基于机器视觉和视频处理技术的自动监测系统,开发了多角度可变形部件模型的葡萄叶片检测算法和基于颜色特征的判别模型跟踪算法。在叶片检测方面,该算法对颜色特征图像采用可变形部件模型训练出多角度叶片检测器,通过多模型匹配后产生叶片检测候选集合,选择集合中得分最高的检测结果作为最后的定位信息;在跟踪方面,结合图像中目标的颜色直方图,建立具有区分背景和目标的组合判别模型,并将位置函数的最大值作为相邻帧的目标位置,从而实现对叶片目标的实时跟踪。试验结果表明,该文检测算法对自然条件下的葡萄叶片平均检测率为88.31%,误检率为8.73%;叶片跟踪的准确性也相对较高,其重叠率高达0.83,平均中心误差为17.33像素,其证明了该算法的有效性,研究结果为葡萄生长状态的自动分析提供参考。     

采用双目视觉和自适应Kalman滤波的作物行识别与跟踪

针对传统作物行识别方法在相邻图像间的识别结果偏差较大,作物行的定位精度和稳定性低等问题,该研究提出一种基于双目视觉和自适应Kalman滤波技术的作物行识别与跟踪方法。对于作物行识别,首先建立图像预处理算法,基于改进的超绿-超红模型和最大类间方差法分割植被灰度特征;建立作物行特征提取算法,基于特征点检测技术和双目视差测距方法计算植被角点特征的三维坐标,根据三维阈值提取作物行特征点,进而建立作物行中心线检测算法,建立基于主成分分析的直线拟合模型,根据作物行特征点的频数统计规律检测作物行冠层中心线。对于作物行跟踪,建立跟踪目标规划模型,提取位于图像中央区域的作物行作为跟踪目标;建立目标状态方程,基于自适应Kalman滤波技术构建作物行中心线跟踪模型。以棉花图像开展试验研究,图像数据包括阴影、杂草、地头等田间场景。试验结果表明,该研究方法的作物行识别准确度、精度和速度均较高,识别正确率约为92.36%,平均航向偏差为0.31°、标准差为2.55°,平均识别速度约80.25 ms/帧;经目标跟踪后,航向角和横向位置估计的标准差分别为2.62°和0.043 m、较无跟踪状态分别减小22.94%和10.42%,作物行中心线的方位估计精度进一步提高。研究成果可为导航系统提供连续、稳定的作物行导引参数。     

基于三目视觉的自主导航拖拉机行驶轨迹预测方法及试验

为了实现自主导航拖拉机离开卫星定位系统时能够持续可靠工作,该文提出了基于三目视觉的拖拉机行驶轨迹预测方法。该方法将三目相机分解为长短基线2套双目视觉系统分时独立工作。通过检测相邻时刻农业环境中同一特征点的坐标变化反推拖拉机在水平方向上的运动矢量,并通过灰色模型预测未来时刻的运动矢量变化,最终建立不同速度下的前进方向误差模型。试验结果表明:拖拉机行驶速度为0.2 m/s时,46.5 s后前进方向误差超过0.1 m,对应行驶距离为9.3 m。行驶速度上升到0.5 m/s时,该时间和行驶距离分别降低到17.2 s和8.6 m。当行驶速度上升到0.8 m/s时,该时间和距离分别快速降低至8.5 s和6.8 m。行驶速度越高,前进方向误差增速越高。该方法可用于短时预测拖拉机的行驶轨迹,为自主导航控制提供依据。     

坡面水流滚波特征参数超声波自动测量系统构建与试验

精确高效的观测手段是深入研究坡面薄层水流特性的基础。基于系统集成理论和自动化测量原理,结合高精度超声波水位传感器,研制坡面水流滚波特征参数测量系统。在光面玻璃床面,5种坡度和5种单宽流量条件下进行实际测量应用,评价测量系统的精确度及稳定性,并与人工测针法和目测法测量结果比较分析。结果表明,测量数据相对误差为0.23%,变异系数为0.66%;测量系统和传统测量方法测得的滚波波峰值最为接近,滚波频率、波速和波长的接近程度依次减弱;相比人工测量方法,超声波测量操作简便,自动化程度高且能够进行持续稳定观测,具有较好地测量精度和可靠性,能够满足坡面水流滚波特性研究需求。研究成果在坡面水流测量手段改进方面具有广阔的运用前景。     

基于自监督学习的番茄植株图像深度估计方法

深度估计是智能农机视觉系统实现三维场景重建和目标定位的关键。该文提出一种基于自监督学习的番茄植株图像深度估计网络模型,该模型直接应用双目图像作为输入来估计每个像素的深度。设计了3种面向通道分组卷积模块,并利用其构建卷积自编码器作为深度估计网络的主体结构。针对手工特征衡量2幅图像相似度不足的问题,引入卷积特征近似性损失作为损失函数的组成部分。结果表明:基于分组卷积模块的卷积自编码器能够有效提高深度估计网络的视差图精度;卷积特征近似性损失函数对提高番茄植株图像深度估计的精度具有显著作用,精度随着参与损失函数计算的卷积模块层数的增加而升高,但超过4层后,其对精度的进一步提升作用不再明显;当双目图像采样距离在9.0 m以内时,该文方法所估计的棋盘格角点距离均方根误差和平均绝对误差分别小于2.5和1.8 cm,在3.0 m以内时,则分别小于0.7和0.5 cm,模型计算速度为28.0帧/s,与已有研究相比,2种误差分别降低了33.1%和35.6%,计算速度提高了52.2%。该研究可为智能农机视觉系统设计提供参考。     

基于能坡划分原理的大比降山区河流阻力特性

在山区河流水沙灾害河道修复中,河道阻力系数是一个非常重要的参数。普通天然河道的达西阻力系数是水深h与泥沙粒径d比值的函数,而在山区大比降粗糙河道中,其值随着坡降的改变而变化。为探究大比降河道达西阻力变化规律,该研究通过变坡水槽试验设置3种坡度（10°、25°、35°）更大的河道,试验时床面铺设中值粒径为0.5、1和1.85 mm的3种天然沙,流量设定为0.5～2.5 L/s,淹没度范围h/d为0.84～7.27,采取试验数据和经典文献数据共计48组,涵盖河道坡度范围0.97°～35°（对应比降S范围为17‰～573.6‰）,进而建立能够反映滚波影响的适用于山区大比降河流的达西阻力表达式。结果表明：1）大比降河道水流表面会产生滚波,使得达西阻力系数增大;2）大比降河流的能坡可划分为两部分：正常河道无滚波时的能坡以及河道水面滚波产生的额外能坡,前者及其对应的达西阻力系数可以利用传统的对数公式进行求取,后者可以利用总能坡与无滚波时的能坡相减得到;3）将建立的比降达西阻力公式计算结果与实测数据比较,可以发现绝大部分数据落在±20%误差线中,说明该研究提出的公式的计算精度较高。研究建立的大比降河流阻力计算模型可以揭示大比降河道水流能量消耗机理,为后续研究大比降河流问题提供理论基础。     

果实振动响应时的空中运动数学模型

现有的高速摄影技术主要用于研究果实运动时以果实表面某一特征点作为果实质心的运动状态,该方法实际上只能反映出果实表面特征点的运动轨迹及瞬时位移、速度及加速度,并不能反映果实质心在空间瞬时的平移、摆动及旋转姿态。该文提出了一种将果实空间运动分解为对应果实空间运动瞬时姿态的平移、摆动及旋转的计算方法。通过制作实体单位连体基坐标系并确定其初始静态位置,建立果实在绝对坐标系中的表面特征点坐标与连体基坐标系的转换关系,确定在运动过程中果实上连体基坐标的动态绝对坐标,基于相邻两时刻点连体基坐标中的位置变化关系计算果实瞬时动态位移、速度及加速度,以及果实摆动与旋转的瞬时角度、角速度及角加速度运动参数。应用ADAMS计算软件,通过设定特定的平移、摆动及旋转的复合运动关系进行运动仿真,应用该文构建的计算公式进行计算,将计算结果与理论仿真值进行对比,确定计算公式的计算精度。位移最大单向平均绝对误差只有5.9×10~(-8) mm,且位移、速度及加速度的绝对误差存在10~3数量级的逐步放大,位移与速度的相对误差完全一致,加速度相对误差则大于位移与速度,最大加速度平均绝对误差与平均相对误差分别为6.5×10~(-2) mm/s~2及4.13×10~(-2)%,摆动与旋转的最大平均绝对误差分别为5.43×10~(-2)与9.51×10~(-2)°/s~2。结果表明,该文构建的计算方法应用于求解果实的瞬时运动姿态是可行的。     

河蟹养殖船载自动均匀投饵系统设计及效果试验

针对目前河蟹养殖投饵喂料劳动强度大、自动化程度低、投饲饵料分布不均匀等问题,该文提出了一种空气螺旋桨风力驱动船载自动投饵系统及均匀投饵方法。该系统由空气螺旋桨风力驱动船、自动投饵装置、ARM(advanced RISC machine)主控制器、GPRS(general packet radio service)通信模块和GPS(global positioning system)导航装置等组成。采用空气螺旋桨风力驱动,可解决常规作业船水下螺旋桨吸卷缠绕水草影响行驶问题;利用喂料器落料流速可控、抛料器抛幅可调、料仓内剩余饵料量可测的自动投饵装置,可解决投饵喂料分布不均匀问题。该系统以S3C2440为主控制器,通过GPRS通信模块M590接收作业指令。该文对投饵装置抛料器、饲料颗粒斜抛运动、饵料在水面上的累积密度分布进行建模,建立投饵均匀度目标函数,采用遗传算法GA进行最优运行参数求解,确定船载自动投饵系统最优运行参数:当饵料分布密度期望值为9 g/m2时,2个相邻投饵行程宽度的最优值为8.21 m,自动投饵装置投饵扇角的最优值为80°,喂料器单位时间内落料量的最优值为32.01 g/s,下方投饵行程船速的最优值为0.43 m/s,上方投饵行程船速的最优值为0.43 m/s,抛盘转速的最优值为1 480 r/min;并通过GPS导航装置BD982实现路径跟踪,完成自动均匀投饵作业。对饲料颗粒斜抛运动、饵料平均累积密度和分布密度均方差等进行仿真,在水平地面上与人工抛洒饵料进行对比试验,并在池塘内进行投饵试验,结果表明,该系统可使投饲饵料分布均匀度较人工投饵提高3倍以上,投饲饵料分布密度均值与设定值的相对误差为5.11%,为适应河蟹昼伏夜出的生活习性,可在夜晚进行投饲,使用1套该船载自动投饵系统能够精细管理6.67 hm2左右河蟹养殖池塘,相当于5个农村劳动力投饵喂料,节省人力提高效率,提高饲料的利用率15%以上,能使饲料节约15%以上,产量提高20%以上;同时,该船载自动投饵系统可以定时定量均匀投饲,保证养殖的河蟹个头大小均等,提高产值,大幅提高养殖面积增加效益。该文可为河蟹养殖全池自动均匀投饵喂料和其他水产养殖中需要沿池或全池自动均匀投饲研究提供重要参考。     

基于地理权重回归模型的土壤有机质空间预测

准确了解土壤有机质的空间分布是合理施肥的重要前提,也是水土流失控制及保护环境的重要基础。利用113个土壤有机质样点数据,以海拔高度、土壤侵蚀强度、土地利用、比值植被指数、样点至河流的欧氏距离、亚铁矿物指数及坡度为参考因子,来尝试利用GWR(Geographically Weighted Regression)模型探索多重因素作用下的土壤有机质空间分布,并通过与普通线性回归(ordinary least squares,OLS)相比较,来了解GWR模型的精度,进而进行了土壤有机质的空间制图,并对其制图效果进行了评价。结果表明,与OLS模型相比,GWR预测模型它能显著降低AIC(Akaike Information Criterion)值,较大程度地提高模型的决定系数,并有效地减少模型的回归残差值。从制图的总体效果看,GWR模型的预测结果与实测值的吻合程度要优于OLS模型。文章还对利用GWR模型进行回归时的样点数量、因子筛选及因子定量化等方面进行了相应的讨论。     

用计算机对沿岸海浪现场观测的统计特征研究

为了分析广西北海市沿岸的波浪特征,采用计算机对SZF型波浪浮标观测一个月（2008年6月份）的风浪过程资料,并对其进行了统计分析和谱分析,给出了波高和周期分布,以及特征波要素和波谱关系。结果表明,观测期间风向很稳定,以SW和S为主,风速主要在1~3级,2级风的出现频率为40%,1级风为25%,3级风的出现频率为24.2%;波高以3级为主,出现率达66%;主波向出现的频率主要在S向,占35.4%。从风向和浪向来看,S、SW向的波主要是风或外海海浪共同作用所致,但波向与风向一般都有一定的差别,综其原因是风速和风向的变化较快,而波浪的变化有一定的延迟所致,实测波高分布与瑞利分布基本相符。     

渭河宝鸡市区段桥梁区洪水安全评估

2005年编制的“渭河中游干流万分之一河道图”显示,渭河干流宝鸡市区段桥梁区是典型的河道节点区段。利用实际测量数据计算结果,结合“渭河中游干流万分之一河道图”和相关资料的分析显示:(1)桥区边滩发育,主河槽狭窄;(2)主河槽多贴近一侧外河堤,桥区上、下游均有弯道发育,使桥区上、下游单侧大堤成为径流顶冲河段;(3)各桥区在河床糙率n=0.025时最大过水流量均不能承泄100 a一遇以上的洪水,在河床糙率n=0.035时最大过水流量均不能承泄30 a一遇以上的洪水;(4)6座桥区的平均比降均已小于市区河段平均比降,桥区及其附近河床比降均发生了不同形式的转折式变化,总体上桥梁导致建在区泥沙淤积加剧,河床比降减小,滞缓径流流速;(5)桥梁区已成为渭河干流宝鸡市区段洪水灾害发生的最大风险区段,卧龙寺桥区的防洪问题尤为重要。     

波浪高度及方向对桩柱式围网养殖系统网片水力特性的影响

浅海围网养殖是一种生态型养殖模式,桩柱式围网是其中最为典型的模式之一,主体由排桩和网片组成。围网网衣系统安全是决定围网工程安全的关键所在。针对桩柱式围网,采用数值模拟方法对其主要构成部件单元网片在波浪条件下的变形和受力等水力特性进行了研究,重点分析了波高(1、2、3、4、5 m)和波向(10°、30°、50°、70°、90°)条件下围网网片的网线张力分布、结节偏移和桩柱系缚点受力特性及影响关系。结果表明,桩柱式围网单元网片的网线最大张力部位主要出现在网片上端两侧位置,应用时建议强化顶部纲绳的设计考虑;波向为30°~70°时,网线最大张力有一段较小的增加量,而结节最大偏移随波向的增大而增大;网片与桩柱系缚点的最大受力呈现两端大中间小的现象,建议强化顶部和底部系缚点。以上研究结果可为桩柱式围网工程设计与安装提供参考。     

面向温室移动机器人的无监督视觉里程估计方法

针对温室移动机器人自主作业过程中,对视觉里程信息的实际需求及视觉里程估计因缺少几何约束而易产生尺度不确定问题,提出一种基于无监督光流的视觉里程估计方法。根据双目视频局部图像的几何关系,构建了局部几何一致性约束及相应光流模型,优化调整了光流估计网络结构;在网络训练中,采用金字塔层间知识自蒸馏损失,解决层级光流场缺少监督信号的问题;以轮式移动机器人为试验平台,在种植番茄温室场景中开展相关试验。结果表明,与不采用局部几何一致性约束相比,采用该约束后,模型的帧间及双目图像间光流端点误差分别降低8.89%和8.96%;与不采用层间知识自蒸馏相比,采用该处理后,两误差则分别降低11.76%和11.45%;与基于现有光流模型的视觉里程估计相比,该方法在位姿跟踪中的相对位移误差降低了9.80%;与多网络联合训练的位姿估计方法相比,该误差降低了43.21%;该方法可获得场景稠密深度,深度估计相对误差为5.28%,在1 m范围内的位移平均绝对误差为3.6 cm,姿态平均绝对误差为1.3o,与现有基准方法相比,该方法提高了视觉里程估计精度。研究结果可为温室移动机器人视觉系统设计提供技术参考。