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基于RFID/GIS物联网的肉品跟踪及追溯系统设计与实现 总被引:12,自引:5,他引:12
为了提高肉品跟踪与追溯系统信息的实时性、准确性和可靠性,该文介绍了无线射频识别技术(RFID)、物联网及电子产品代码(EPC)系统相关技术,提出了基于无线射频识别技术的肉品企业资源平台架构,详细研究和分析了肉品销售阶段的信息流程,设计了基于无线射频识别技术的肉品销售跟踪及追溯体系,包括跟踪系统和追溯系统。跟踪系统通过在销售节点上的产品电子代码系统,对附有无线射频识别芯片标签的肉品信息进行跟踪。追溯系统通过对象名解析服务(ONS)服务器,查出肉品销售相关节点实体标记语言(PML)服务器的地址,进而获得肉品的 相似文献
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为了降低现有设施环境监测系统中传感节点的能耗,延长无线传感网络的生存周期,提出了节点动态组包主动传输和多种环境变量加权控制传输2种低功耗机制,减少了大量重复冗余数据的传输,并实现了基于Zigbee的设施花卉环境监测及其低功耗传输系统.提出设施花卉环境下的多变量模糊控制方法,解决了环境变量之间耦合问题,促使温室快速达到花卉适宜环境并保持平衡,实现了对设施花卉环境的综合控制.节点以CC2430芯片为核心,并根据影响花卉生长的环境参数,同时装载SHT10型温湿度、BH1750FVI型光照以及COZIR-ambient型二氧化碳传感器,因此节点可同时采集传输多种环境参数,降低了硬件成本.在南京农业大学园艺试验基地进行组网测试,结果表明,系统比传统周期传输节点(周期1 min)减少能耗85.97%,测量精度在98.5%以上,网络平均丢包率为0.84%,满足了对设施花卉环境的有效监测及低功耗传输的要求. 相似文献
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[目的]本文旨在快速测定植物体内叶绿素含量,以提高无损测定叶绿素的准确性.[方法]以绿萝叶片为研究对象,提出一种串联融合高光谱特征与纹理特征的叶绿素SPAD值的无损检测方法.采集320片绿萝叶片样本在400~900 nm波段的光谱信息,使用Savitzky-Golay卷积平滑对原始高光谱图像进行预处理,利用连续投影算法... 相似文献
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水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析(Principal component analysis, PCA)和随机森林(Random forest, RF)算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆(Long short-term memory, LSTM)网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法(Whale optimization algorithm, WOA)对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明:PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。 相似文献
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基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数三维估测 总被引:2,自引:0,他引:2
为快速高效获取叶类植物叶片的外部表型参数、掌握植株生长状况,以绿萝叶片为研究对象,提出一种基于几何模型的叶长、叶宽与叶面积的三维估测方法。利用微软Kinect V2相机,自80cm高度垂直位姿获取绿萝叶片局部点云,并进行直通滤波去噪与包围盒精简等预处理,测量得到点云外形参数,输入预先建立的SAE网络分类预测得到几何模型参数,并基于曲面参数方程建立叶片几何模型。采用粒子群优化算法计算几何模型离散点云和局部点云间的空间距离,进行空间匹配,利用遗传算法求解最优匹配模型的内部模型参数,输出最优匹配模型的叶长、叶宽与叶面积作为估测结果。实验共采集150片绿萝叶片的局部点云数据,将估测结果和真实值进行数学统计与线性回归分析,得出叶长、叶宽与叶面积估测的平均误差分别为0.46cm、0.41cm和3.42cm2,叶长估测R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶宽R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶面积R2和RMSE分别为0.95和3.60cm2。实验表明,该方法对于绿萝叶片外形参数的估测效果较好,具有较高实用价值。 相似文献
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为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。 相似文献
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