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1.
针对食用菌产品电子商务平台的数据挖掘问题,采用了共词聚类算法进行主题聚类,在密度聚类算法的基础上,使用了移动非密集单元的处理方法实现了共词聚类。该算法克服了传统聚类算法裁剪造成的精度误差,提高了聚类结果的精确度,应用在电子商务平台的效果良好。 相似文献
2.
果实的精准识别和定位是智能采摘面临的难题之一。基于双目立体视觉,提出了一种针对户外重叠柑橘的三维空间定位方法。首先,从双目左右图像中提取重叠柑橘果实轮廓并进行高斯平滑,通过曲率分析,找出异常的轮廓像素点;其次,依次连接相邻两个异常像素点,分析该线段上的像素点到柑橘轮廓的距离,在相邻两正常线段的交点处完成重叠柑橘轮廓分割,并通过寻找异常线段剔除对应的非柑橘轮廓像素点;再者,采用最小二乘椭圆拟合方法重建柑橘目标轮廓,并获取柑橘的中心;最后,根据双目极线约束和图像相似度,对重叠柑橘中心点进行匹配,并基于视差原理计算柑橘中心的深度值及三维空间坐标,确定重叠柑橘的遮挡关系。户外实验结果表明,所提出的方法定位误差为6.38 mm,满足柑橘采摘机器人户外采摘作业的定位精度要求。 相似文献
3.
4.
基于部分亲和场的行走奶牛骨架提取模型 总被引:3,自引:0,他引:3
在奶牛关键点预测的基础上,通过点、线重构奶牛骨架结构,可为奶牛跛行检测、发情行为分析、运动量估测等提供重要参考。本研究基于部分亲和场,以养殖场监控摄像头拍摄的视频为原始数据,使用1 600幅图像训练了奶牛骨架提取模型,实现了奶牛站立、行走状态下关键点信息和部分亲和场信息的预测,并通过最优匹配连接对奶牛骨架结构进行准确提取。为了验证该模型的性能,采用包含干扰因素的100幅单目标奶牛和100幅双目标奶牛图像进行了测试。结果表明,该模型对单目标行走奶牛骨架提取的置信度为78.90%,双目标行走奶牛骨架提取的置信度较单目标下降了10.96个百分点。计算了不同关键点相似性(Object keypoint similarity,OKS)下的模型准确率,当OKS为0.75时,骨架提取准确率为93.40%,召回率为94.20%,说明该模型具有较高的准确率。该方法可以提取视频中奶牛骨架,在无遮挡时具有高置信度和低漏检率,当遮挡严重时置信度有所下降。该模型的单目标和双目标图像帧处理速度分别为3.30、3.20 f/s,基本相同。本研究可为多目标奶牛骨架提取提供参考。 相似文献
5.
NDVI时序相似性对冬小麦种植面积总量控制的制图精度影响 总被引:1,自引:1,他引:0
遥感技术获取的区域作物面积与作物面积统计数据间常常存在不一致的问题,这在一定程度上影响了作物分布遥感制图信息的应用。为获得与作物面积统计数据一致的高精度作物分布遥感制图信息,该研究以河北省衡水市武邑县为研究区,以时序Sentinel-2遥感影像生成的归一化差值植被指数(Normalized Difference Vegetation Index, NDVI)为研究数据,将冬小麦面积目视解译数据作为遥感提取的区域冬小麦面积总量参考,提出基于复合型混合演化算法(Shuffled Complex Evolution-University of Arizona, SCE-UA)和区域作物种植面积总量控制的NDVI时序相似性阈值优化冬小麦分布制图方法,并进行精度验证。在此基础上,进一步开展不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取精度对比研究。结果表明,利用全生育期NDVI时序相似性获得的冬小麦分布制图结果总量精度达99.99%以上,总体精度达98.08%,Kappa系数为0.96,可以保证遥感提取的区域冬小麦面积与冬小麦种植面积总量控制参考间的高度一致性且能获得较高的作物遥感识别精度。从不同生育阶段NDVI时序相似性及其相似性组合的冬小麦分布提取结果可知,利用出苗期-分蘖期、返青期-拔节期的NDVI时序可获得高精度冬小麦分布提取结果,而利用抽穗期-成熟期的NDVI时序数据提取冬小麦结果则精度较低,且综合不同生育阶段NDVI时序数据有利于冬小麦制图精度的提高。该研究可为高精度冬小麦分布提取和制图技术及其方案优化提供一定参考依据,也可为遥感数据和作物面积统计数据融合的大范围农作物分布遥感制图及统计数据空间化提供一定技术方法参考和思路借鉴。 相似文献
6.
基于视觉感知的蔬菜害虫诱捕计数算法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对当前大田环境条件下对害虫进行识别研究的不足,以南方蔬菜重大害虫为研究对象,探索了一种在大田环境下使用黄色诱捕板对蔬菜害虫进行监测计数的方法。在经典图像处理算法基础上,根据害虫监测目标的需要,提出了一种基于结构化随机森林的害虫图像分割算法和利用不规则结构的特征提取算法,进一步结合背景去除、干扰目标去除和检测模型计数子算法,集成设计了基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法(Vegetable pest counting algorithm based on visual perception,VPCA-VP)。使用了现场环境下拍摄的图像进行实验与分析,共识别出蓟马9351只,烟粉虱202只,实蝇23只。经过与人工计数比对得出,本文基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法的平均识别正确率为94.89%。其中,蔬菜害虫蓟马的识别正确率为93.19%,烟粉虱的识别正确率为91%,实蝇的识别正确率达到100%。算法达到了较好的测试性能,可以满足害虫快速计数需求,在农田害虫监测中有一定的应用前景。 相似文献
7.
长白山地区大型真菌的区系组成及生态分布 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对长白山地区大型真菌调查发现共有89科,275属,858种,这些真菌分布于从低海拔到高海拔的阔叶林带、针阔混交林带、针叶林带、亚高山岳桦林带和高山苔原带5个不同植被类型中。研究发现:5个不同植被类型中针阔混交林带的Shannon多样性指数最高,为5.73,其次是阔叶林带多样性指数为5.49,针叶林带多样性指数为4.96,亚高山岳桦林带多样性指数为4.48,而高山苔原带的最低,为3.34。在区系组成上主要以北温带区系成分为主。同南美洲、非洲热带等热带—亚热带地区存在着一定的历史渊源。在不同植被区中大型真菌分布特征具有明显的垂直分布特性,同时还发现植物物种组成差异越大的植被类型区其大型真菌的相似性越小。 相似文献
8.
黄土丘陵区植物间正相互作用对幼苗更新的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
幼苗阶段是植物生活史中最脆弱与关键的阶段,在土壤侵蚀强烈的黄土坡面,现有优势物种能否作为保育物种发挥植物间正相互作用促进幼苗更新与存活还缺乏研究。以黄土丘陵区的3种典型植物群落(白羊草群落、狼牙刺群落、铁杆蒿群落)为研究对象,采用样方调查法研究了植物斑块和裸地斑块下幼苗的密度、物种组成、物种多样性以及与地上植物物种相似性的变化规律,对不同植物间的正相互作用的强度进行分析。结果表明:1)在研究区共记录到幼苗 52种,分属22科,主要由禾本科、豆科和菊科植物构成,且以多年生草本植物为主;2)不同斑块下幼苗的物种数量、密度、多样性和相似性指数大体表现为植物斑块>裸地斑块;同为植物斑块,不同植物群落幼苗物种数量是铁杆蒿群落>白羊草群落>狼牙刺群落,密度为铁杆蒿群落>狼牙刺群落>白羊草群落,多样性指数为铁杆蒿群落>白羊草群落>狼牙刺群落;而裸地斑块的幼苗密度与多样性指数均为铁杆蒿群落>狼牙刺群落>白羊草群落。3种群落两种斑块幼苗与地上植物的相似性系数均低于0.5,属于极不相似或中等不相似水平;3)植物斑块中的成年植株对其周围的幼苗存在积极的正相互作用,但在侵蚀干扰更加强烈,环境更加恶劣的阳坡白羊草群落、狼牙刺群落不同斑块间物种组成差异更大,植物改善微生境,促进更多类型幼苗更新的作用更加明显。总之,3种植物作为保育植物均能促进幼苗存活,但随着植株个体生长,可能存在物种间相互作用的转变,使得幼苗和地上植物的相似性不高。 相似文献
9.
[目的]为了揭示藏东南地区蚂蚁群落的生态学规律,对藏东南嘎隆拉和墨脱河谷不同样地的蚂蚁群落进行了调查研究,揭示藏东南地区蚂蚁多样性。[方法]采用样地调查法和手拣法进行调查;利用Estmaete S 9.1.0程序对数据进行处理,分析抽样充分性;利用多样性分析法,分析了蚂蚁群落的组成、优势种、物种多样性、群落均匀度及群落相似性等群落特征。[结果]合计发现蚁科Formicidae昆虫8亚科,45属,96种。分析发现,不同植被类型优势种和稀有种组成不同,稀有种较多。低海拔区域的沟谷雨林和常绿阔叶林蚂蚁优势种具有明显的热带和亚热带特征。多样性分析发现,各样地中的蚂蚁群落物种丰富度0 42种,个体密度0.0 1 805.6头·m-2,多样性指数02.285 5,均匀度指数0.251 0 0.873 6,优势度指数0.147 0 1.000 0。其中海拔1 200 m沟谷雨林的蚂蚁物种丰富度最高(42种);海拔1 450 m季风常绿阔叶林的多样性指数最高(2.285 5),优势度最低(0.147 0);海拔2 960m高山松林均匀度指数最高(0.873 6);高海拔的针叶林蚂蚁物种丰富度和多样性均最低,优势度最高。北坡分布的物种稀少,南坡物种丰富;群落相似性系数表明不同海拔和植被的蚂蚁群落间差异显著。[结论]嘎隆拉和墨脱河谷生境存在明显差异,蚂蚁群落的物种数目、个体密度、多样性指数和均匀度指数总体呈现随海拔升高和植被的更替而降低的规律,但在南坡下部和中部出现2个峰值,分别为热带和温带物种的聚集群,表现出多域效应现象(Multi-Domain Effect)。植被、海拔和坡向对蚂蚁物种的分布和多样性影响深刻。 相似文献
10.
季节性干旱是影响关中平原农业生产最主要的灾害,研究气候变化背景下的关中平原旱情空间分布特征和变化规律具有重要的科学意义与应用价值。基于关中平原2003—2014年每年3月上旬—5月下旬的旬时间尺度条件植被温度指数(VTCI)的干旱监测结果,采用结构相似度(SSIM)研究关中平原VTCI的空间变化特征及其影响因子。结果表明:关中平原VTCI的空间变化特征具有明显的区域差异性和空间异质性,结构性因素是VTCI空间变化的主要影响因子,总体上受水热、地形分布格局等因素的结构性影响,但微地貌、下垫面覆盖的不同及变化和人为因素导致其主体产生变化。当微地貌、下垫面覆盖类型和人为因素成为主导因子时,结构相似度与其高度相关,对其变化的响应非常敏感。与利用某些指数直接作为干旱的指示因子或构建统计模型分析干旱特征相比,引入研究图像的结构信息的参量SSIM实现了定量、准确、形象地描述干旱的空间分布特征和变化规律。 相似文献