基于物联网的内河小型渔船动态信息监控系统设计

为规范内河流域渔业生产秩序,保障渔船作业安全,该文设计了基于物联网的内河小型渔船动态信息监控系统。该系统集成了无线传感器网络、远程信息传输、远端后台监控等多种技术方法。其中,无线传感器网络主要用于获取包括渔船位置、电捕鱼违法监测信息和渔船超载检测信息等渔业现场数据。依靠Zig Bee技术,该网络实现了对不同类别传感器数据的汇聚、判断以及远程播发。远程信息传输是利用GPRS/GSM移动通信网络与互联网传输技术,实现了多渔船作业信息向后台监控中心的实时传输。后台渔政监控中心,具有渔船在电子地图上的识别与定位,渔业生产的实时监控以及渔政执法的决策辅助等功能。该系统经测试,可满足内河流域作业渔船在实时监管和安全保障等方面的需求,提高了农业渔政管理的水平。     

一种改进的DRNG拓扑控制算法

针对DRNG算法中出现的当节点天线为全向天线时形成的网络拓扑复杂度过大的问题,对DRNG算法进行了改进,在保证原算法网络优化性能的基础上,减少了需要确定的邻居节点个数,缩小了确定邻居节点时中间节点的搜索范围,提高了DRNG算法的执行效率,节省了节点的能量消耗．     

基于视觉显著性和脉冲耦合神经网络的成熟桑葚图像分割

为了提高在自然采摘环境中成熟桑葚机器视觉识别的有效性和鲁棒性,克服图像目标形态小、分布杂散、背景干扰多和光照不均匀等困难,该文提出了一种采用视觉显著性和脉冲耦合神经网络(pulse coupled neural network,PCNN)模型的成熟桑葚图像分割方法。该方法首先将采集的图像映射到Lab颜色空间,利用空间颜色分量的算术平均值和高斯滤波值之间的差异,构建起桑葚图像的频率调谐视觉显著图;其次,提取采集图像在HSI颜色空间的色调分量,经过均衡化处理后,与视觉显著图进行融合,实现桑葚目标的融合特征表达;最后,通过改进的分层阈值化脉冲耦合神经网络模型进行目标分割以及形态学处理,得到成熟桑葚的识别结果。利用从重庆市天府镇果桑生态园采集到的200余幅桑树挂果图像进行试验,结果表明,该方法能够在不同光照条件的复杂背景下,有效分割出成熟果实,平均误分率为1.87%,优于结合频率调谐视觉显著性的OTSU法(17.73%)、K-means聚类算法(10.69%)、基于Itti视觉显著性的PCNN分割方法(7.34%)和基于GBVS(graph-based visual saliency,GBVS)视觉显著性的PCNN分割方法(5.83%)。研究结果为成熟桑葚果实的智能化识别提供参考。     

一种改进的DRNG拓扑控制算法

针对DRNG算法中出现的当节点天线为全向天线时形成的网络拓扑复杂度过大的问题,对DRNG算法进行了改进,在保证原算法网络优化性能的基础上,减少了需要确定的邻居节点个数,缩小了确定邻居节点时中间节点的搜索范围,提高了DRNG算法的执行效率,节省了节点的能量消耗.