基于DXNet模型的富士苹果外部品质分级方法研究

针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法（多卷积神经网络融合DXNet模型）。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。     

繁殖矮化大丽花的新方法——现蕾全光雾插

适合盆栽的大丽花矮型品种,大部分开中型花。大花品种虽然花大色艳,但大多植株高大,不易矮化。而采用现蕾扦插法,便可易如反掌地培养出高20～30厘米的大花型超矮大丽花。这是枝条顶端已现蕾,基本不再高生长,所以极易掌握盆栽高度的缘故。一.插条选择选择时要考虑到将来植株的高低、叶片的完整和茎节的均匀,尤其是顶蕾的大小。如过早采取,花蕾没有形成,插条成活后高生长仍继续,     

基于计算机视觉的牛脸轮廓提取算法及实现

计算机视觉技术已越来越多地应用于检测牛个体行为以给出养殖管理决策,牛脸轮廓的提取及形状分析能够进一步提高牛身份鉴别,咀嚼分析及健康状况评估的自动化程度。为实现基于计算机视觉的无接触、高精度、适用性强的肉牛养殖场环境下的牛脸轮廓提取,提出用自适应级联检测器定位牛脸位置,用统计迭代模型提取牛脸轮廓的方法。该方法采集牛脸正面图像,用级联式检测器定位出牛脸的位置,并分别采用监督式梯度下降算法(supervised descent method,SDM),局部二值算法(local binary features,LBF)和主动外观模型算法(fast active appearance model,FAAM)3种算法被用于提取牛脸轮廓。对20头肉牛共拍摄800幅牛脸正面图,随机选取训练数据720幅和测试数据80幅。结果表明,主动外观模型算法准确率最高,其轮廓提取误差为0.0184像素,适于应用在轮廓提取精度要求较高的场合,而局部二值算法的运行效率最高,在分辨率为744像素(水平)×852像素(垂直)的牛脸图像中轮廓提取时间为0.35 s,更适于应用在实时性要求较高的场合。该方法可实现养殖场中肉牛的无接触精确的面部轮廓提取,具有适用性强、成本低的特点。