基于PC-RELM的养殖水体溶解氧数据流预测模型

养殖水体中溶解氧浓度一直是最重要的水质参数之一。为了精准地对水体溶解氧进行调控，提高养殖生产效率，降低养殖风险，该研究考虑外部天气条件对溶解氧的影响以及溶解氧自身的昼夜变化特征，提出一种基于正则化极限学习机（principal component analysis and clustering method optimized regularized extreme learning machine,PC-RELM）的养殖水体溶解氧数据流预测模型。首先，采用主成分分析法判断影响溶解氧浓度的强重要性因子，降低预测模型的数据维度；其次，利用熵权法计算各时刻点的天气环境指数，并利用快速动态时间规整算法（fast dynamic time warping,FastDTW）完成时间序列数据流在不同天气环境下的相似度度量；然后使用k-means算法对时间序列的相似度进行聚类分簇，并基于分簇结果完成正则化极限学习机预测模型的构建，实现溶解氧浓度的估算。最后将PC-RELM模型应用到无锡南泉试验基地养殖池塘的溶解氧预测调控过程中。试验结果表明：PC-RELM的预测均方根误差值（root mean sq...     

基于显微图像处理的稻瘟病菌孢子自动检测与计数方法

稻瘟病菌孢子的检测通常在显微镜下由人工目测完成,该方法费时、费力、自动化程度低。因此,该研究提出了一种基于显微图像处理技术的稻瘟病菌孢子自动检测和计数方法。首先,采用显微图像系统获取稻瘟病菌孢子图像;然后提出一种分块背景提取法对其进行光照校正;根据显微图像中孢子的边缘特征,利用Canny算子进行边缘检测,其中Canny边缘检测过程中的阈值应用模糊C均值算法在梯度图上自动确定;接着对边缘检测后的二值图像进行数学形态学闭开运算处理。根据孢子和主要杂质的形态特征,利用椭圆度、复杂度和最小外接矩形宽度等形态特征参数对目标物进行分类,提取只含孢子的二值图像。最后,提出了基于距离变换和高斯滤波的改进分水岭算法对粘连孢子进行分离。测试结果表明:在100幅测试的显微图像样本中,孢子检测的平均准确率为98.5%,满足稻瘟病菌孢子自动检测和计数要求。     

采用K均值聚类和环形结构的狭叶锦鸡儿木质部提取算法

针对木质部交互统计误差大、效率低、重现性差、劳动强度高和传统图像处理算法精度不理想等问题,该文以狭叶锦鸡儿木质部切片图像为研究对象,根据木质部特点提出基于K均值聚类算法和环形结构提取算法相结合,实现木质部准确提取的方法。首先通过动态巴特沃斯同态滤波法对30幅供试图像进行光照不均校正,然后采用K均值聚类法对光照补偿后图像初分割,最后采用环形结构提取算法实现木质部提取计数。试验结果表明:采用K均值聚类算法对光照补偿后的木质部图像初分割分割误差R(section error, R)、过分割误差OR(over-segmentation error, OR)和欠分割误差UR(under-segmentation error, UR)均值分别为5.15%、1.48%和6.46%,优于未光照补偿和3R-G-B算法;该文提出的环形结构提取算法对初分割后木质部图像检测的平均相对误差为2.26%,比分水岭法低11.69个百分点,比凹点匹配法低4.93个百分点。从速度上看,该算法平均耗时3.17 s,比分水岭法快1.40 s,比凹点匹配法快4.88 s。该算法检测的均方根误差RMSE(root mean squared error, RMSE)为0.52%,约相当于分水岭法的1/3,约相当于凹点匹配法的1/2,该算法优于其他2种分割算法;在图像结构复杂、光照不均匀、内部分布不均等缺陷条件下,该文算法也能很好地实现木质部的分割和提取。该方法不仅能对狭叶锦鸡儿木质部自动分割和提取,也可为其他植物木质部分割提取提供参考。     

水果表面缺陷自动检测系统中的人工智能方法研究

通过计算机视觉技术获取了带有各种表面缺陷的苹果图像并进行预处理，采用自适应特征聚类（ＳＡＦＣ）神经网络与模糊加权决策树（ＦＷＤＴ）相结合的方法实现了缺陷区域的准确检测和详细分类。实验结果表明，用人工智能方法进行表面缺陷检测，具有良好的抗噪容错能力并能有效地克服传统图像分割方法适应性差的缺点，提高判别准确率和分类精度。     

植保四轴飞行器的模糊PID控制

针对当前植保四轴飞行器在作业过程中自身载荷发生改变后的飞行控制性能下降、抵抗环境扰动能力差的问题,该文改进了传统比例积分微分(proportion,integration,differentiation,PID)控制算法,提出了一种模糊PID控制算法。该文通过研究四轴飞行器的姿态解算和飞行原理,设计了以STM32系列的单片机为核心处理器的四轴飞行控制系统。采用AHRS模块实时解算飞行器姿态参数,结合模糊控制和PID控制算法调节电机的输出量来控制飞行姿态。试验结果表明:与传统PID相比,模糊自整定PID控制算法适应性强,参数整定简单,系统的动态响应能力和稳定性获得了提高,实现了四轴飞行器的稳定飞行。该文为植保无人机控制算法研究提供了一定的参考。     

基于运动恢复结构算法的油菜NDVI三维分布

植物形态伴随着植物生长过程而发生变化,植物的三维重建对研究植物形态对植物生物量估测、植物病害虫害、基因型表达等有着很重要的意义。目前三维重建方法重建出的三维点云多包含植物的形态、颜色等特征,无法反应植物营养状况（如叶绿素含量）、病虫害胁迫等原因造成有机质空间三维分布改变,同时以往手段都需要专门仪器,携带和作业都受到很大限制。多光谱图像能够反应有机质含量等化学值的分布,在近地面遥感、农产品质量无损检测等发面取得了广泛的应用。该文通过采集31张4叶龄油菜的多光谱图像,使用运动恢复结构算法（structure from motion）方法对其进行空间三维重建,得到油菜的三维点云,并对点云中噪声点进行滤除。以控制点和控制长度对所得模型进行评价,得到长度最大偏差在0.1023 cm,RMSE=0.052599,证明该方法重建所得模型具有较好的空间均匀性与准确性,最后计算NDVI指数空间分布。证明所得模型对将来研究植物营养与病虫害胁迫空间分布有着重要意义。     

基于DM642的高地隙小车的田间路径识别导航系统

为了实现智能小车在各种不同的路径下稳定高效的进行图像导航,该文以自主设计了满足于设施农业用的四轮独立驱动的高地隙小车作为平台,采用TI公司的TMS320DM642高性能数字多媒体处理器为核心处理器,建立了识别路径的视觉检测系统,实现了对多种路径标识的实时采集和图像显示,提出了用于实际路径检测的图像处理的改进算法,包括利用2G-R-B颜色特征识别绿色植物、中心线法提取路径、双折线拟合的Hough变换提取路径、多折线拟合的Hough变换提取路径等,以实现小车的自主导航。试验结果表明所开发的路径识别与跟踪控制系统能对不同颜色的标识线、绿色植物与裸露地面的分界线等一系列路径进行识别和导航控制,系统适应性好、抗干扰能力强,稳定性高、实时性好,满足无人控制的农田作业需求,节省劳动力,提高生产效率。该研究可为应用于田间作业的高地隙小车的路径识别与跟踪控制系统设计提供参考。     

基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型

为解决耕地面积预测模型建立过程中的非线性、稀疏化及结果可靠性评价等问题,该文将相关向量机与差分进化优化算法进行融合及改进,提出基于自适应进化相关向量机的耕地面积预测模型。该文以黄石市为例,建立基于自适应进化相关向量机的短期、中期耕地预测模型,并与多元线性回归、BP神经网络、支持向量机算法在精度、计算效率及可靠性方面进行对比分析。试验验数据表明,自适应进化相关向量机的预测精度大约是其余3种方法的2倍以上;模型的计算效率是多元线性回归方法的2倍,比BP神经网络、支持向量机高出2个数量级;测试数据的实际耕地面积均在自适应进化相关向量机估计的95%置信度的置信区间内,并且由后验差比、小误差概率判定模型等级属于"好"。基于以上数据,证实该模型是一种精度高、计算快、可靠性强的耕地预测新方法。     

广西莪术优良种质挥发油成分的聚类分析

利用聚类分析软件对150份不同种质桂莪术挥发油成分进行分析,为临床用药需要及选育优良桂莪术种质提供参考依据。采用GC-MS联用仪测定初步筛选出来的优良种质桂莪术挥发油成分,通过聚类分析软件筛选其特征挥发性组分并进行比较,得出不同种质桂莪术挥发油成分分析结果。结果表明:以不同变量为标准进行聚类分析,各不同种质桂莪术均能聚集成类。以莪术烯和β-榄香烯为变量均聚为3类,以莪术二酮为变量聚为2类,以莪术烯、β-榄香烯为变量聚为4类,以莪术烯、莪术二酮、β-榄香烯三者为变量聚类分为3类,以所有成分为变量聚为4类。     

基于激光雷达的果园树干检测

为探索激光雷达在农业机器人环境理解和导航中的应用,研究一种基于改进DBSCAN算法的果园树干检测算法。该算法使用自适应密度阈值和聚类半径对不同距离处数据点进行聚类和整合,以克服DBSCAN算法对全局变量值敏感的缺点。针对激光雷达可能扫到地面造成机器人误检的问题,采用机器人航位推算模型计算当前帧数据中待定类的距离,通过与前一帧数据中对应类距离的比较判定待定类的类别,进而对地面干扰类进行排除。试验结果表明:1)机器人正常行走时本算法能够排除噪声准确识别树干类点;2)存在果树分枝或地面干扰时,有少量漏检,平均误判果树数目为-0.13棵,能够区分出地面类和果树类。该研究可以应用到农业机器人果园环境理解和导航中。