排序方式: 共有13条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
利用面向对象技术进行软件开发是目前软件开发的趋势。为了构建基于面向对象的冲裁模CAD/CAM系统,利用VB平台提供的接口技术,通过实现接口继承来实现类的继承性和多态性,并使用GUIDS方法层层深入地组织系统结构,最终以零件类为基类,建立了较为科学的系统模型。将该模型应用于应用软件的设计中可增强应用软件的可维护性和可扩展性。 相似文献
2.
3.
背景模型对于视频中运动目标检测的目标提取至关重要。高斯混合模型(GMM)是背景模型中常用的方法之一。混合高斯模型对于目标生猪检测存在算法效率低、误判点和鬼影等缺点。对此本文提出了一种基于自适应高斯混合模型的改进算法,以克服传统高斯混合模型在猪目标检测中的不足。本文基于高斯混合背景模型,引入了视频帧m和t_0的两个新参数。在混合高斯背景模型基础上,为了提高建模收敛速度,采用自适应调整高斯分布模型个数。本文通过每m帧对高斯分布进行一次扫描,删除多余的高斯分布,来提高模型的收敛速度。同时,采用自适应调整学习率值来消除误判和鬼影;初始阶段采用较高而且递减的学习率,在t_0帧之前加快背景建模;随着时间的持续,背景模型逐渐变得稳定,此时可以使用较小的学习率。t_0帧后为了保持稳定的背景建模,减少噪声干扰,本文采用了在t_0后使用固定的学习率。实验结果表明,该算法能够快速建立初始背景模型,检测运动目标猪,并提取目标猪的完整轮廓。该算法具有良好的鲁棒性和适应性。 相似文献
4.
光谱技术在水产养殖水质监测中的应用进展及趋势 总被引:2,自引:0,他引:2
水产养殖的水质是关乎水产养殖经济效益和水产品品质的关键因素,与传统的水质检测方法相比,光谱技术具有无创性、快速性、可重复性、准确性等优点,已成为水质监测的重要发展方向。该文总结和整理现有国内外研究文献,对基于光谱技术的水质重要参数监测、数据预处理方法、特征波段提取、预测模型算法进行了系统的分析与讨论。综述结果表明,实时在线的水产养殖水质监测将成为重点研究方向;多源光谱融合、多参数的水产养殖水质监测将会成为新的发展方向;对于光谱数据的处理,将多种数据处理算法相结合,仍将占据主导;而非线性建模将成为水产养殖水质数据分析的主流方法非线性数据建模,将成为光谱技术应用于水产养殖水质监测的主流建模发方法。 相似文献
5.
基于多特征融合的粒子滤波生猪采食行为跟踪 总被引:3,自引:3,他引:0
针对中国养猪业规模化、集约化迅猛发展过程中,人工观察监测记录生猪生长情况需损耗大量人力和物力,得到数据误差大的问题,该文提出将颜色特征与目标轮廓形心特征融合,基于粒子滤波算法实现生猪采食行为跟踪,当目标跟踪矩形框中心坐标和跟踪目标轮廓形心坐标之间的横坐标偏差大于跟踪目标轮廓横坐标方向的最大值与最小值的差的一半时,或其之间的纵坐标偏差大于跟踪目标轮廓纵坐标方向的最大值与最小值的差一半时,对基于颜色特征粒子滤波算法得到的跟踪矩形框的中心坐标进行二次修正,提高了目标生猪跟踪的可靠性和鲁棒性;通过对比试验,结果表明:该方法能够对目标生猪的采食行为进行自动跟踪、记录和分析,记录的目标生猪一天内的采食次数和采食时间与人工记录结果基本相同,有效跟踪平均精度为93.4%。 相似文献
6.
基于OMT的快速原型法及其在决策支持系统开发中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
孙龙清 《中国农业大学学报》2001,6(6):72-76
结合决策支持系统-景低限制价格计算系统PRCSYS01的研究和开发过程,探讨了以OMT(Object Modeling Technique)方法作指导,将系统界面的开发与系统内部功能的开发分离,快速开发用户驱动需求分析原系统的方法。 相似文献
7.
鱼的行为变化除了可以反映其自身健康状况外,还对分析水质变化具有重要意义,而精确、快速的鱼体目标检测是行为变化分析的基础。针对现有多目标鱼体检测算法存在检测定位精确度低的问题,提出了一种简单、有效的多目标鱼体对象提议检测算法。提取鱼体图像的骨架和边缘信息,制定新的窗口打分策略生成候选窗口,训练PCA卷积核提取鱼体图像前景和背景特征,利用支持向量机(Support vector machine,SVM)识别得到鱼体目标所在的候选窗口,运用非极大值抑制算法剔除冗余窗口完成目标检测。实验表明,基于新的窗口打分策略生成的候选窗口比Edge Boxes算法得到的候选窗口具有更高的召回率,召回率最高可达96.9%,对候选窗口的最高识别准确率可达95.71%。通过本文算法和Edge Boxes-PCANet算法得到的漏检率、误检率和平均检测时间表明,本文算法的综合表现更优,说明本文算法可以高效精确地实现多目标鱼体检测。 相似文献
8.
基于分布式流式计算的生猪养殖视频监测分析系统 总被引:2,自引:0,他引:2
基于分布式流式计算框架,提出了节点资源调度器算法,构建了可插拔的分布式流式实时计算模型,研究开发了生猪养殖视频监测分析系统。系统实现了规模化生猪养殖视频流数据采集、任务调度、实时计算、可插拔式扩展和结果展示的功能。在由1个主节点和3个从节点构成的集群下,采用改进混合高斯模型的背景更新方式,实现集群下多摄像头多目标的实时检测。平均处理速度比传统混合高斯模型提高了29.00%,平均检测率为79.00%,平均误检率比传统混合高斯模型降低了70.96%。测试结果表明,可插拔分布式流式实时计算模型具有较好的可扩展性,视频流处理算法速度和实时性得到了提升,具有较高的检测率和较低的误检率。 相似文献
9.
投喂作为水产养殖过程中的一个关键环节,饵料的投喂量直接影响水产品的质量和养殖成本。然而,目前的投喂方法包括人工投喂和机器定时定量投喂,大多依靠人工经验,很难实现精准投喂。本文基于改进的ResNet34识别鱼群不同的饱腹程度。根据鱼群在不同饱腹阶段表现的摄食行为创建了含有5种不同饱腹程度的数据集,并采用数据增强操作对图像进行预处理。其次在原始模型ResNet34的基础上,本文提出使用坐标注意力机制,使模型在对图像进行特征提取的过程中能够做到专注于更大区域范围。并且使用深度可分离卷积的方式来代替传统卷积,减少模型参数量。为了评估改进的有效性,分析了改进后的模型在鱼群饱腹程度数据集上的性能,并将其与原模型ResNet34、AlexNet、VGG16、MobileNet-v2、GoogLeNet等经典卷积神经网络架构进行比较。综合实验结果表明,该模型相较于原模型参数量减少46.7%,准确率达到93.4%,相较于原模型提升3.4个百分点,同时改进后的模型在准确率、精确度、召回率等方面也都优于其他卷积神经网络。综上所述,本模型实现了性能与参数量之间的良好平衡,为后续模型在实际养殖环境中的部署并指导养殖户改善和制定投喂策略提供了可能。 相似文献
10.
基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法 总被引:5,自引:4,他引:1
生猪图像分割为生猪行为特征提取、参数测量、图像分析、模式识别等提供易于理解和分析的图像表示,准确有效的生猪图像分割是生猪行为理解和分析的基础.针对传统Graph Cut算法分割精度差、分割效率低及不能准确分割特定目标的问题,该文结合交互分水岭算法,提出基于改进Graph Cut算法的生猪图像分割方法.采用交互分水岭算法对图像进行区域划分,划分的各个区域块看作超像素,用超像素替代传统加权图中的像素点,构造新的网络图替代传统加权图,重新构造能量函数以完成前景背景的有效分割.试验结果表明:该方法峰值信噪比平均范围为[30,40],结构相似度平均范围为[0.9,1],两种评价准则的结果与主观评价一致,图像分割质量、精度得到明显提升;平均耗时缩短到传统GraphCut算法的33.7%,提高了分割效率;在复杂背景、噪声干扰、光照强度弱等条件下可以快速分割出特定目标生猪,具有较高鲁棒性. 相似文献