基于无线传感器的作物图像传输方法

采用无线图像传感器网络采集作物图像可以充分应用其大范围、实时的特点获得丰富的作物状态信息,并为科学决策提供依据.然而由于大田环境下易受到各种因素的干扰,无线图像传感器网络不能稳定地传输图像.通过试验发现,数据在大田环境下的无线信道传输过程中由于受到干扰而出现不同程度的错误特点,在此基础上提出了基于纠错码和重传机制的无线图像传输方法FEC-ARQ.FEC-ARQ先根据无线传输模块的数据包长度限制和无线传感器节点运算能力设定纠错码的码长,再根据传输过程中检测的传输错误率,设定纠错码.在传输的过程中,由于错误率并不稳定而出现纠错码无法纠正数据包错误数据的情况,在检测到纠错码不能纠错时,采取重传机制.仿真结果表明:采用的纠错码和重传机制达到了比较理想的图像传输效果,能够满足大田环境下传输作物图像的质量要求.     

基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法

目前对蔬菜病害的识别方法都有一定的局限性,难以满足现代农业要求。该文以计算机视觉技术为手段,结合图像处理与模式识别技术,重点分析了茄子病害叶片上褐纹病病斑的颜色、形状、纹理特征参数,提出了一种基于叶片病斑特征的茄子褐纹病识别方法。根据在HSI(hue-saturation-intensity)颜色空间中叶片上病斑色调不同的特点,利用H分量图像提取病斑,获取病斑图片,然后提取每个病斑区域的12个颜色参数、11个形状参数和8个纹理参数等共31个特征参数。再通过方差和主成分分析法选择20个分类能力强的特征参数组成分类特征向量,并随机选取35个非褐纹病病斑的特征向量与35个褐纹病病斑的特征向量组成的训练集,构建Fisher判别函数对测试集进行分类,试验结果表明,对茄子褐纹病的识别准确率达到90%,说明该识别方法可以对茄子叶部病害进行快速、准确识别,为田间开放环境下实现茄子病害实时检测提供了技术支撑。     

基于深度学习芒果图像在线识别与计数方法研究

为实现果树产量的智能评估,本研究对自然环境下的圣心芒果树图像进行果实识别研究,提出基于深度学习算法的芒果图像在线识别计数方法。首先,采用Faster R-CNN深度学习模型构建芒果图像识别算法;接着基于微信小程序与网页平台开发芒果图像上传模块,实现随时随地上传芒果图像至服务器;然后采用基于TCP协议的服务器客户端通信模式,并结合基于MATLAB平台的Faster R-CNN程序集,构建上传图像的在线分析模块,实现线上芒果图像的实时识别与计数;最终,芒果图像的识别与计数结果通过微信小程序和Web页面程序反馈给用户,内容包括单张图片和1个果园区域内所有图片的识别与计数结果,并实现青色芒果和红色芒果的分类统计。应用本研究构建的在线深度学习识别计数方法,在自然环境下采集125幅芒果图像进行测试试验。结果表明：芒果图像识别算法的计数识别准确率达到82.3%,其中漏检率与误检率分别为11.7%和8.6%,平均计数误差与计数误差率分别为4.2和7.9%;芒果图像在线识别计数方法能有效实现果树图像的采集、上传、识别与计数、分类统计和结果反馈,对整个果园区域内结果数量进行统计与分析,为果园的智慧管理提供科学决策依据。     

基于显著性检测与改进Hough变换方法识别未成熟番茄

通过自动识别自然环境下获取果实图像中的未成熟果实,以实现自动化果实估产的目的。该文以番茄为对象,根据视觉显著性的特点,提出了使用基于密集和稀疏重构(dense and sparse reconstruction,DSR)的显著性检测方法检测未成熟番茄果实图像,该方法首先计算密集和稀疏重构误差;其次使用基于上下文的重构误差传播机制平滑重构误差和提亮显著性区域;再通过多尺度重构误差融合与偏目标高斯细化;最后通过贝叶斯算法融合显著图得到DSR显著灰度图。番茄DSR灰度图再经过OTSU算法进行分割和去噪处理,最终使用该文提出的改进随机Hough变换(randomized hough transform,RHT)圆检测方法识别番茄果簇中的单果。结果显示,该文方法对未成熟番茄果实的正确识别率能达到77.6%。同时,该文方法与人工测量的圆心和半径的相关系数也分别达到0.98和0.76,研究结果为估产机器人的多种果实自动化识别提供参考。     

基于茎直径变化的甘蔗水分亏缺诊断指标确定

为了确定甘蔗水分亏缺诊断指标及其临界值,该文以新台糖22号为试验材料,通过盆栽和大田试验研究了水分胁迫下甘蔗全生育期植株茎直径变化特征,然后利用盆栽试验数据分析了盆栽甘蔗的茎直径变化指标日最大收缩量(maximum daily shrinkage,MDS)、日增长量(daily increase,DI)和土壤水分的关系,回归建立了基于MDS和DI的甘蔗水分亏缺诊断模型。大田和盆栽试验均表明,甘蔗处于苗期、分蘖期和伸长期的茎生长阶段,土壤水分差异导致的茎生长差异显著(P0.01)。盆栽试验表明60%以下田间持水率的水分胁迫(中度及重度干旱)在茎生长阶段均可使甘蔗茎直径增长总量降低约41.7%~100%,且对甘蔗茎直径增长的影响以伸长期最大,分蘖期次之,苗期最小;在甘蔗成熟期,16个观测日正常、轻、中和重旱茎直径总增长量分别为0.049、0.055、0.048和0.033 mm,该阶段茎秆基本停止生长,土壤水分差异导致的茎生长差异不显著(P0.05),成熟期对水分亏缺最不敏感。对各生育期的MDS和DI与土壤含水率的回归分析结果表明,除成熟期DI指标外,其他各生育期的MDS和DI均与土壤含水率显著线性相关,决定系数在0.501~0.765之间。苗期MDS、分蘖期和伸长期的DI能更好地诊断水分亏缺。所建立的模型可较好的诊断甘蔗水分亏缺,研究结果可为利用茎直径变化指导甘蔗灌溉提供理论依据。