基于移动终端的农作物叶面积测量系统设计与实现

为农作物叶面积实时快速地精准自动测量提供参考,采用可跨平台部署的开发平台为基础,应用面向对象编程语言Java,设计基于移动终端的农作物叶面积测量系统。以农作物叶面为研究对象,以数字图像处理技术与基于Android系统移动终端的开发技术相结合为创新设计,采用灰度识别算法和Ostu阈值识别算法,从包含叶片图片文件中像素点的个数为突破口,应用叶片所占的像素与标记点模块所占的像素点的个数进行比较,计算较为准确的农作物叶面积。结果表明:农作物叶面积测量系统测量的叶面积具有导入图片或照相、确定标记点、确定叶片区域以及计算叶片面积的功能,能对选择的叶片区域进行标定和叶面积识别,并对该区域叶片进行叶面积的精确计算。系统突破大田实际测量环境的局限性,用户可用手机进行叶面积测量,具有测量方式灵活、准确快速、操作简单及便于携带等优点。     

采用改进遗传算法提取大豆叶片病斑图像

为了实现大豆叶斑病病斑区域的提取与特征计算,综合运用计算机数字图像处理技术与遗传算法进行大豆病斑提取研究。首先通过计算机视觉技术采集大豆病叶图像;其次,采用遗传算法完成了对病斑区域的提取;最后,运用数字图像处理技术完成了对病斑区域相关特征值的计算。试验结果表明,所提出的方法能够有效地提取出大豆病斑图像区域,并计算出相关特征值,为将来病种的识别和诊断奠定先期基础。     

BP神经网络算法的一种改进及在小麦赤霉病预测中的应用

针对BP网络收敛速度慢,计算量大等缺点,提出了动量法和批处理梯度下降学习算法相结合的BP神经网络改进算法,用以提高BP网络训练速度。该方法成功地实现了小麦赤霉病流行程度预测,效果显著。     

基于支持向量机的植物图像分割

图像分割是计算机视觉领域的特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能.为此,以植物图像为例,结合数字图像处理技术,采用支持向量机法实现了植物叶片图像与背景图像的分割.实验证明,与传统的分割方法比较,该方法是高效和准确的.     

基于多媒体互动式的大学计算机基础课程教学研究与实践

针对当前大学计算机基础课程教学中的知识结构和教学内容及教学对象等实际情况,在传统的互动式教学方式的基础上,充分利用NewClass多媒体辅助教学平台和校园网络优势资源的潜力,建立了一种全新的多媒体互动式立体化的大学计算机基础课程的教学模式。研究和教学实践表明,该教学模式实际可行,整合共享了多种优质教学资源手段,提高了教学效率和质量,教学效果显著。     

大豆冠层多源图像特征点配准方法研究

针对具有颜色信息的大豆冠层三维结构形态的重建问题,采用PMD摄像机与彩色摄像机相结合的多源图像采集系统获取大豆冠层多源图像,对大豆冠层多源图像特征点配准方法进行研究。以彩色图像和强度图像为研究对象,利用仿射变换实现彩色图像坐标系到PMD图像坐标系的转换;利用Harris算法检测图像特征点,采用基于归一化互相关系数法(NCC)实现特征点粗匹配。为克服传统RANSAC算法抽样次数较多及和数据检验时间较长的弊端,提出在特征点匹配阶段,按照可信度将特征点对排序,从可信度高的点对开始抽取的方法来优化经典RANSAC算法,进而实现特征点精匹配,最终完成多源图像特征点配准。为验证本研究提出的图像配准算法的有效性,将该算法与传统图像配准算法相对比,结果表明:室外和室内环境下,样本组的平准正确配准率分别为83%和87%,均优于传统图像配准算法,并满足快速配准大豆冠层多源图像特征点的要求。     

农村低压电网触电电流数字特征描述与分析

为开发新一代农村低压电网剩余电流保护与动作装置,针对生物触电故障的暂态过度过程中总泄漏电流频谱构成的复杂性和不确定性,利用高阶统计量分析检测信号的数字特征,提出了抽取总漏电电流变化过程表征指标的定量描述方法。仿真试验结果分析表明:偏度中出现正偏离和负偏离的样本数占总样本数的比例为52.4%和47.6%,二者中有53.2%改变了触电前偏度值正负方向;触电故障发生时3个计算周期的峭度变化率增大的样本数占总样本数的比例分别为91.7%、7.4%和96.3%;计算信息熵2.25~3.26,相对无故障时,触电故障发生初期信息熵增大的样本数占总样本数在55.0%以上,触电后稳定期增大的样本数占总样本数73.4%以上。高阶统计量的数字特征变化显著,可以描述生物触电故障过程中总泄漏电流数字特征变化趋势与规律。     

基于遗传模糊神经网络的植物病斑区域图像分割模型

针对植物病斑区域图像边界的模糊性和不确定性因素，利用模糊逻辑的推理规则和神经网络的自适应性，提出全规则的自适应模糊神经网络模型作为植物病叶图像像素归属的决策系统，并利用遗传算法对系统的可调整参数初始值进行全局优化，提高了网络训练速度，避免了传统BP算法的局部最小值。通过对马铃薯早疫病病斑图像分割的实验表明，该模型速度快且稳定，精度高且鲁棒性好，简单易于实现。     

基于剩余电流固有模态能量特征的生物触电故障诊断模型

针对未来低压电网剩余电流保护技术中,生物触电故障诊断与剩余电流之间具有不确定的潜在规律及关系映射,提出了一种基于剩余电流固有模态能量特征的生物触电故障诊断模型。首先应用Hilbert-Huang变换明确了生物触电故障时,剩余电流各固有模态能量在时间和各种频率尺度上的分布,其中低频IMF分量的能量占有率高达86.35%,建立了剩余电流固有模态能量特征的提取方法;然后以选取剩余电流各IMF分量5维度能量特征向量,为生物触电故障诊断模型提供有效特征的信息源,利用量子遗传计算的快速寻优性和神经计算的自适应性有机结合,建立了一种量子遗传模糊神经网络作为触电故障模式分类归属的决策系统,仿真试验准确率达到100%。为研发基于人体触电电流而动作的新型剩余电流保护装置,提供可靠的理论依据和方法支撑。     

计算机基础课网络教学平台的设计与实现

针对我校计算机基础课程门类多、及有纸化考试方式无法考查实际应用能力等弊端,开发了教与学并进的计算机基础课网络教学平台。该教学平台分为外网与内网两级层次,内网用于考试,外网用于平时学习。计算机基础网络教学平台是高等院校传统教学手段必要和有益的补充,能够丰富教学手段,有效提高教学质量和教学效果。