Obstacle Avoidance in Vehicle Intelligent Auxiliary Drive System

This paper studies the problem of computer vision in the vehicle intelligent auxiliary driving system. An effective and real time method in highway to search and track obstacle is presented. Obstacle candidates are tracked and analyzed, false alarms generated by the object detector are recognized and rejected. It also supplies some valuable discussion on problems existing in its experiments.     

Image-based root phenotyping for field-grown crops: An example under maize/soybean intercropping

Root architecture, which determines the water and nutrient uptake ability of crops, is highly plastic in response to soil environmental changes and different cultivation patterns. Root phenotyping for field-grown crops, especially topological trait extraction, is rarely performed. In this study, an image-based semi-automatic root phenotyping method for field-grown crops was developed. The method consisted of image acquisition, image denoising and segmentation, trait extraction and data analysis. Five global traits and 40 local traits were extracted with this method. A good consistency in 1st-order lateral root branching was observed between the visually counted values and the values extracted using the developed method, with R²=0.97. Using the method, we found that the interspecific advantages for maize mainly occurred within 5 cm from the root base in the nodal roots of the 5th–7th nodes, and that the obvious inhibition of soybean was mostly reflected within 20 cm from the root base. Our study provides a novel approach with high-throughput and high-accuracy for field research on root morphology and branching features. It could be applied to the 3D reconstruction of field-grown root system architecture to improve the inputs to data-driven models (e.g., OpenSimRoot) that simulate root growth, solute transport and water uptake.     

采摘机器人振荡果实动态识别

提出一种采摘机器人在果实振荡状况下的动态识别方法,解决由于果实振荡影响采摘机器人识别定位时间,进而影响采摘速度和效率的问题。首先对所采集的振荡果实图像进行图像分割,将其分为果实和背景两部分;其次引入帧间差分法、水平最小外接矩形法等对分割图像进行振荡果实动态区域的区域标识,然后对其振荡果实进行识别,当图像中有多个振荡果实时,以距离图像中心最近原则确定采摘振荡目标果实。试验结果表明对实际采摘环境下遇到的多数情况,所提算法都能很好地识别出振荡果实,识别时间少于0.5 s。     

基于支持向量机分类的遥感土壤盐渍化信息监测

遥感技术在大尺度土壤盐渍化检测方面有着宏观性、实时性、动态性等优势和广阔的应用前景,但是传统的遥感图像分类方法精度不高、分类效率较低和不确定性.提出了基于支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)的分类方法,介绍了SVM算法的基本原理,通过支持向量机分类法与传统分类方法(最大似然法和最小距离法)在盐渍化信息提取结果上进行对比,表明基于SVM的遥感图像分类方法能够较好的检测土壤的盐渍化信息,分类总精度达到95.66%,比最大似然法和最小距离法分类精度(分别为91.54%和85.42%)更高,因此更适合于遥感图像分类和盐渍化信息检测.     

基于RGB图像检测的水果分拣控制算法研究

以水果分拣控制过程为研究对象,基于RGB图像检测方法建立分拣控制算法.同时,利用异步图像采集模式进行水果图像获取,并借助中值滤波和高斯滤波器两种方式实现水果图像噪音去除;采用全局自动阈值分割法进行水果图像特征提取,从而实现水果颜色特征及表面区域特征的识别分类.将特征数据与设定好的特征阈值进行对比,从而实现水果等级的鉴定...     

利用NOAA/AVHRR1、2、4、5波段影像提取草原火信息

在主成分分析的信息分配过程,提出在没有NOAA/AVHRR3波段数据的情况下,提取草原火信息的方法。在充分利用各主成分信息的基础上,利用Lab色采模型有效地突出了草原火信息。     

马铃薯组培苗生长点识别方法研究

采用马铃薯脱毒组培苗培育优质种薯进行种植有利于马铃薯连年高产量生产.目前,马铃薯组培苗生产面临人工成本高、自动化程度低等问题,亟需开发马铃薯组培苗自动化生产设备.为了引导马铃薯组培苗自动分化设备进行有效地移植分割作业,提出采用图像投影分析方法识别马铃薯组培苗生长点位置,提高马铃薯组培苗后续自动化分割移植的作业质量.对1...     

湖北武当山区土壤侵蚀景观成因机理研究

尽管"长治工程"在丹江口市有较大的投入,从多时相的遥感影像上发现,武当山区土壤侵蚀景观结构为斑散布型,斑的分布具有明显的空间地带性,斑与基间进行了强烈的土壤流交换,局部地区水土流失仍在加强。人类活动与水土流失间的关系复杂,具体表现为缓变性与突变性、可避防性。人类活动是影响武当山区水土流失的主要因子。     

中巴资源卫星(CBERS-02)遥感图像在生态环境动态监测中的应用研究

在实践的基础上,探讨利用CBERS-02星遥感图像,结合GIS技术实施快速、准确、经济的大范围生态环境调查,尤其是土地利用/覆盖状况调查。通过对遥感图像处理和信息提取,查明了研究区2000~2004年期间土地利用/覆盖状况及其动态变化,建立了研究区生态环境本底数据库。在综合分析研究区生态环境状况及其动态变化基础上,探讨了林地、耕地、草地等土地利用/覆盖发生变化的原因。论文认为,应用3S技术,尤其是应用多时相遥感技术进行生态环境本底调查,可达到快速、高精度动态监测的目的,为四川省生态环境建设提供科学的依据,同时也证实CBERS-02图像在生态遥感动态监测与评价中的实用性。