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猪舍场景下的生猪目标跟踪和行为检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对猪舍内光照情况复杂、目标与背景颜色较为接近、相机视角与参数不佳等环境与硬件条件的不足,导致生猪跟踪过程中精度低、稳定性差的问题,充分结合实际场景,提出了一种优化特征提取的压缩感知跟踪算法。优化跟踪窗口为椭圆形,以接近生猪体态;并结合灰度和纹理特征,优化传统压缩感知算法特征提取过程;划分猪舍区域,依据生猪所处位置来判断其当前行为。随机选取猪舍内不同场景、不同光照强度、不同生猪品种的多段视频进行实验,实验结果表明:中心点均方根误差均值为25.44,分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift跟踪算法的60.32%、33.33%、32.57%;中心点均方根误差方差为70.26,分别是传统压缩感知算法、模板更新跟踪算法和Camshift跟踪算法的7.13%、47.62%、17.16%;跟踪速度达到19.3帧/s。 相似文献
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基于深度相机的玉米株型参数提取方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于骨架提取的改进算法,可实现在大田环境下,使用PMD深度相机快速、无损测量玉米株型参数。首先利用深度图像RGB伪彩色和深度距离信息,提取深度图像的骨架,排除复杂背景干扰,得到单株玉米的二值骨架图像;然后利用基于角点检测的改进归类算法提取骨架图像特征点;最后建立骨架图像中特征点与深度图像的对应关系,利用空间几何数学方法,结合特征点计算出玉米的3种株型参数,即株高、茎粗、叶倾角。农田实验对比分析表明,所提方法的株高测量结果与人工测量结果的相关系数 r 为0.986,最大相对误差小于2 cm,农田作物育种抗逆性分析还表明玉米株型参数与抗倒伏性具有显著相关性。 相似文献
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<正>机械采棉是一项系统工程,它涉及品种选择、农艺栽培技术、田间管理、化学脱叶、机械采收、拉运、贮藏等诸多环节。经过多年积极探索、实践,制定了机采棉农机农艺配套技术措施。 相似文献
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木荷人工林生长和木材基本密度 总被引:5,自引:0,他引:5
在福建省建瓯市选取1968—1997年间营造的多片木荷纯林和荷杉混交林,系统研究坡位、坡向等生境条件及与杉木混交对木荷人工林生长和木材基本密度的影响。结果表明:坡向和坡位对木荷生长和干形影响显著,但对木材基本密度影响较小。相对于阴坡和中坡,阳坡和下坡的木荷其树冠浓密、树高和冠幅生长量较大,干形略有改善,而阴坡因土壤水湿条件较好有利于木荷胸径的生长。与杉木按适当比例(如荷杉比为1∶3)进行混交,可明显促进木荷胸径、树高和冠幅的生长,并改善了干形。通过比较表明:木荷人工林分叉干发生的几率变化在22.50%~35.75%之间,且以0.5m以下的1叉干为主;对于地处阳坡和下坡的纯林及1∶3荷杉混交林,木荷分叉干发生几率相对较小;相对于坡向,坡位对分叉干形成的影响较大。研究发现:木荷人工林木材基本密度由髓心向树皮呈逐渐下降的趋势,15~20年生时开始明显减小,35~40年间达到最小值。木材基本密度从髓心向树皮下降的速度还随径生长量的增加而加快;年轮宽度呈先变宽后变窄的趋势,5~15年为木荷人工林径生长的速生期。据此应选择土壤水肥、光照条件较好的阳坡和下坡林地营造木荷人工林,同时提倡以适当比例混交经营,加强幼林的抹芽除萌... 相似文献
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In intensive and large-scale livestock breeding, how to evaluate welfare of each individual effectively has become one hotspot of welfare breeding.In this study, a remote monitor system based on computer vision technology and wireless sensor networks was proposed.In the system, pig videos in the piggery were captured by IP cameras and transmitted remotely to PC systems for objects tracking and trajectory extraction, and the piggery environmental data such as temperature, humidity and harmful gases were collected by wireless sensor networks(WSN) nodes.Traditional Camshift tracking algorithm was improved.The average root mean square errors of traditional and improved algorithm were 78.07 and 32.29, indicating the improved algorithm reduced error and improved tracking stability.The results of the real-time monitoring of environmental parameters by WSN showed that the hydrogen and ammonia concentrations, and the ambient temperature were all kept in the normal range, while the carbon dioxide concentration was exceeded, and the air humidity was slightly high.Through data mining, precise welfare monitoring and breeding management were realized. 相似文献