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基于级联AdaBoost分类器的农作物虫害图像识别研究 总被引:1,自引:0,他引:1
农作物虫害预防是农业生产中的重要环节。针对传统的虫害预防工作强度大、耗时长、效率低的问题,本文应用机器学习理论,在农作物害虫识别方面进行相关的研究,提出一种基于级联AdaBoost分类器的虫害识别方法。使用Haar-like特征提取害虫的特征,将提取到的特征构建弱分类器,并通过AdaBoost算法将构建得到的弱分类器集合得到强分类器,最后通过级联的方式得到一个级联AdaBoost分类器来识别害虫。试验表明,本文方法对简单背景的虫害图片能够达到95.71%的识别率,对复杂背景的虫害图片能达到86.67%的识别率,为农作物虫害的识别和预防提供有效途径。 相似文献
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一种数字式仪表的量程自动转换装置的研制 总被引:3,自引:2,他引:1
匡迎春 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2002,28(6):519-521
为了解决测量仪表中因量程手动转换造成的使用不方便、容易产生测量误差的不足,研制了一种适合于数字式仪表的模一数相结合的量程自动转换装置,它能根据输入电压的大小,快速、方便、准确地测量信号,并具有较强的扩展性。 相似文献
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苹果大小是苹果品质分级的重要因素之一,为实现苹果的大小分级,针对苹果外形近似球的特点,专门设计了一套基于图像处理的苹果大小分选系统。研究采用30个果径为65~95 mm的苹果,模拟苹果在输送翻转装置上的多种随机姿态,对每个试验样本进行9个不同角度的拍摄,将拍摄的所有图像传送给计算机进行二值化、去噪去斑及边缘处理等预处理,提取苹果果径面图像。根据图像边缘确定苹果的质心,寻求质心与边缘的最远距离则为苹果图像的最小外接圆半径;寻求9个图像中苹果的像素面积与其最小外接圆面积最接近的图像,计算出苹果样本果径面的最小外接圆直径。将苹果的实际大小与系统测量大小进行比较,试验表明,研究分选的正确率为96.67%,为苹果大小自动分选提供参考。 相似文献
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太阳能自动跟踪可以显著提高太阳能电池单位面积的光电转换率。提出一种新型光电跟踪方式:采用16个光敏电阻组成的圆形阵列,利用遮挡杆的投影检测太阳光的位置,间歇式调整太阳能板角度,实施自动跟踪。试验结果证明,该跟踪系统相对固定角度摆放方式,提高光伏电池发电效率33.04%;相比实时跟踪系统,降低机械耗能50%以上。 相似文献
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采用对比分折方法,根据柴油机活塞环的结构等因素对活塞环安装方向的要求,比较分析了一些柴油机活塞环开口的安装方向,明确了柴油机活塞环开口的正确安装方向. 相似文献