计算机视觉及模式识别技术在农业领域的应用

计算机视觉技术在农业各个领域的应用研究得到了广泛开展，并随着相关技术的不断成熟和发展，计算机视觉在农业各领域中的应用必将对传统农业模式产生巨大影响。本文从计算机视觉技术在果品分级与检测、粮食种质的检验与评测、植物生长状态监测、田间收获作业、农产品加工、杂草与病虫害防治等方面的发展作了回顾和综述，并对今后的发展作了展望。     

农业生产中计算机视觉与模式识别技术应用

随着现代科技中计算机技术的不断发展,计算机对于事物的处理能力已经成熟。人们已经可以熟练运用计算机的各种能力来解决生活中和产业上的创新。对于农业生产行业来说,计算机科技的发展也衍生出了非常有利的科技能力,例如计算机视觉与模式识别技术能够帮助农业生产避免一些麻烦,也能够更简便地进行农产品的检测和分级。本文根据计算机视觉与模式识别技术对于农业生产行业的帮助和运用展开论述。     

计算机视觉技术在农作物病虫草害防治中的研究进展

综述了国内外计算机视觉技术在农作物病虫草害方面的应用进展,分析了计算机视觉技术在农作物病虫草害自动识别与诊断中的应用前景,提出了目前在实际应用中存在的问题及改进方向。     

计算机视觉在农业领域的研究探讨

随着国家大力发展智慧农业,计算机视觉技术在农业领域中的应用也得到快速发展,推进着农业生产向高质量、高产量的方向不断发展。本文分析了当前计算机视觉在农业领域中农作物病虫害识别、种子和果实分级检测、农作物生长环境监测和农田土壤特征分析等方面的研究现状,并进一步讨论了计算机视觉和深度学习结在农业领域中和应用,最后对计算机视觉技术在农业领域的研究中存在的问题进行了分析和展望。     

机器视觉在农产品检测与分级中的应用与展望

计算机技术的发展与计算机速度的提高和硬件成本的下降,使得机器视觉技术在农产品检测领域中的应用越来越广泛,论述了国内外机器视觉技术在农产品检测中的应用研究和发展情况,同时指出了进一步研究的方向。     

计算机视觉在农产品检测中的应用

随着图像处理技术的专业化与计算机硬件成本的降低和速度的提高,在农产品检测领域应用计算机视觉已变得越来越具有吸引力。为了能充分利用国内外的最新研究成果,该文分农产品分级、品质签定和种子资源检测等三个方面综述了国外在计算机视觉技术进行农产品检测上的研究进展,以供我国研究人员做同类研究时参考。     

计算机视觉在农业中的应用

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支,它和人工神经元网络、自然语言理解等是近年来发展较快的信息处理技术。其理论基础是七十年代中后期逐渐形成的Ｍａｒｓ视觉计算理论。在这一理论框架下,计算机视觉技术得到了广泛的应用,取得了长足的发展。事实上,在计算机视觉这一流行名词之前,有模式识别、图像处理、图像分析、图像理解等术语,其中图像分析和图像理解与计算机视觉的意义大致相当。正是由于Ｍａｒｒ的计算理论促使了计算机视觉这一名词的流行、同时,计算机科学技术的进步,也促进了计算机视觉的研究和应用。在农业科研与生…     

计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用

当前,科学技术发展迅速,计算机运行速度得到显著提升,新型的计算机视觉技术也在农产品品质检测中得到了广泛的应用。通过采用计算机视觉技术,极大程度上促进了工作自动化程度及效率的提升,并且可适应较为复杂的环境,有效避免了因人工操作而产生的误差。基于此,从产品表面缺陷与损伤的识别、农产品尺寸与面积的检测,以及果形的识别这三个方面出发,就计算机视觉技术在农产品品质检测中的应用展开综述。     

基于颜色特征进行农作物图像分类识别的应用研究综述

利用农作物自身的特征对农作物图像进行分类识别是计算机视觉技术在农业自动化应用中的重要前提条件。本文首先探讨了基于颜色特征的两种图像分类识别方法：统计直方图法和颜色参量的统计特征法，并分析比较了两类方法的特点，试图为以农作物颜色为特征的图像分类识别应用提供思路。最后综述了从分析农作物外在的颜色特征进行农作物图像分类识别的国内外最新研究方法和成果，以促进计算机视觉技术在我国农业领域的应用和发展。     

物理技术在农业生产中的应用进展

总结了近10多年来物理技术在农业各领域所取得的研究与应用成果，包括在农业中促进增产、农作物育种、农产品加工与储藏、农业监测与病虫害防治及在畜牧业与水产养殖业中的应用进展，并对其未来的发展作了初步展望。     

机器视觉在设施育苗作物生长监测中的研究与应用

机器视觉是利用机器代替人眼来对目标物做模式识别、测量与判断的一项综合技术,其在农业各领域中的研究与应用发展迅速。从作物育苗的特性、机器视觉在苗期管理的作用、苗期作物视觉信息采集设备及叶片提取方法的发展3个方面分析了设施育苗对基于机器视觉的苗期作物监测的需求;总结了苗期作物视觉信息的主流获取技术,即成像传感器的成像技术、多传感器图像融合技术、三维重建技术的特点;回顾了机器视觉技术近年来在国内外苗期作物中的应用情况,从苗期作物关键生长参数监测检测方面进行综述,分析、对比、总结苗期作物关键生长参数的提取方法,最后概述我国现阶段机器视觉技术在苗期作物的应用中主要存在的问题以及发展前景。     

机器视觉技术在我国现代农业生产中的应用研究

现代农业将各种科学技术应用于农业,提高了农业生产的劳动生产率和土地的使用率。机器视觉技术以其非接触、速度快和精度高等特点在选种、农产品无损检测、农业机械导航和农作物生长信息检测等领域得到了广泛的应用。该文对国内的机器视觉技术在现代农业生产中的应用研究进行了分析和总结,并指出了该技术在农业领域的发展方向。     

沈阳农业大学天柱山学者——田有文副教授

田有文，女，1968年10月出生，副教授，硕士生导师。2005年博士毕业于沈阳农业大学，2002至2003年到清华大学做访问学者1年。现任智能检测与模式识别研究所所长，中国农业工程学会高级会员。长期从事农作物病害智能诊断与农产品品质快速检测等领域的研究工作。主持完成的研究成果“农作物叶部病害计算机图像识别方法的研究与系统开发应用”获沈阳市农村科技推广奖三等奖；“基于图像处理的农作物叶部病害危害程度分级的研究与应用”获沈阳市科技进步三等奖。     

计算机视觉技术在作物营养监测中的应用

随着计算机软硬件尤其是图形图像处理技术的迅猛发展,计算机视觉技术目前已应用于各个领域,如医学辅助诊断、气象、资源调查、灾害监测中的航拍和卫星图像的解释、工业机器人的手眼系统、工业产品外观检测与筛选及军事上的精确制导等,并取得了长足的进步。计算机视觉技术在农业上对植物营养信息监测的研究与应用始于20世纪末期。在作物的生长过程中,尤其在无土栽培的过程中,由于受到人为和自然等复杂因素的影响,常会出现作物缺素状况。     

物理技术在我国农业生产中应用的研究

总结了物理技术在农业各领域所取得的研究与应用成果,包括在农业中促进增产、农作物育种、农产品加工与贮藏、农业监测与病虫害防治及在畜牧业与水产养殖业中的应用进展;论述了物理技术对提高农业现代化水平的巨大作用。最后针对物理技术在农业上应用前景提出了展望。     

计算机视觉技术在水产养殖中的应用

介绍了计算机视觉技术的概念及其系统组成,综述了计算机视觉技术在鱼种及形状识别、鱼只计数、鱼体尺寸和重量测量、投饵监控和鱼的行为监测中的应用。     

农作物有害生物协同监测与预警系统设计与应用

农作物有害生物是制约农业增产和农产品质量提高的重要因素。将有关测报算法与网络技术、数据库技术相结合,建立区域性农作物有害生物监测、预警及防治体系,实现灾害防治工作从重短期、重治理向重长期、重预防转变,对有害生物监测预警信息系统提出了更高的要求。文中简要论述了有害生物监测预警系统需求分析、总体设计及需要考虑的问题、监测数据采集系统设计与实现、动态测报系统设计与实现、测试与应用需要注意的问题,为农作物有害生物防控提供了信息化解决思路。     

计算机视觉技术在玉米品种识别中的应用(英文)

玉米品种的识别对玉米的育种、加工、贸易等具有重要的意义。计算机视觉技术已广泛应用于玉米品种识别中,从玉米图像获取、玉米图像处理、特征参数提取、模式识别算法、编程软件等几方面技术进行了综述,并对计算机视觉技术在玉米品种识别中存在的问题及发展的趋势进行了分析和展望。     

基于模式识别大豆叶片氮元素含量信息采集预处理

运用基于模式识别的计算机视觉及图像处理技术对大豆叶片氮元素缺失进行无损检测。当大豆植株的氮元素缺乏时,会在颜色和纹理上有一定的特征体现。通过样本培育和采集,利用图像处理技术对特征变化进行提取,分析确定了预处理的方法,并建立了预处理系统模型。研究可初步诊断出大豆氮元素缺乏情况,为进一步的模式识别奠定基础。     

机器视觉技术在农产品检测中的应用研究

机器视觉技术在农产品检测领域得到了广泛的应用,并随着相关技术的不断成熟和发展,机器视觉在农产品检测领域中的应用必将对传统检测模式产生巨大影响。本文分析了机器视觉技术在农产品检测中的应用现状,提出了应用中出现的问题,并为未来的研究方向进行了初步的探讨。