基于HSV与形状特征融合的花椒图像识别

光照条件变化会对花椒目标识别率产生影响,关系到机器视觉技术能否有效应用于生产现场的花椒采摘。通过对HSV特性图像识别技术的分析,提出HSV和形状特征融合的花椒识别算法。该算法采用同态滤波方法对光照进行补偿,解决因为光照不均匀而导致的花椒识别率低的问题,最后利用花椒圆度特征,排除树枝及树叶等的干扰,实现花椒的准确识别。利用同态滤波方法对光照进行补偿,对于光照不强或者发生遮挡的花椒图像有较大改善,通过试验得出其平均识别率达到94.0%,比单独采用HSV特性识别时,在顺光,背光和遮阴条件下,识别率分别提高4%,13%和21%,此外在遮阴条件下运行时间缩短14.6%。为遮阴条件下提高花椒识别率提供一种方法。     

基于实时性优化的内燃机燃烧分析系统研究

采用缸压传感器、数据采集卡、光电编码器和Lab VIEW软件,搭建在线缸压采集和实时燃烧分析系统平台,研究HCCI和RCCI燃烧模式的循环波动特性。针对单循环缸压测量过程中的通道效应干扰,基于频谱分析,采用FFT、线性插值法和IFFT等方法相结合的滤波方式,实现共振峰的在线自适应识别与实时滤波,较好地减少了单循环缸压的干扰误差,使单循环的实时燃烧分析成为可能。随后,基于实时滤波后的缸压曲线,计算得到内燃机的最大压力升高率、燃烧放热率、爆发压力等重要燃烧参数。利用程序算法中同步性良好的生产者/消费者运算模式提高数据的共享能力,实现了数据实时运算与数据快速储存的并行处理,提高了燃烧计算的实时性;针对发动机不同工作阶段采用了不同精度层次的计算方法,减少了进排气、压缩和膨胀阶段的计算耗时,在计算量较大的燃烧放热率计算部分,通过适当简化计算公式和公式节点运算模块来提高燃烧系统的实时性。最后,分析了燃烧分析系统的实时性,并进行了燃烧分析系统的实验验证。     

基于DOM航空影像单木树冠提取

准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础，是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源，采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理，在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果，并剔除非树冠信息；再以树冠信息种子对象为基础，使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围；最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界，完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明，由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异，进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%，可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。     

Chronological age and reservoir characteristics as predictors of trait composition in Neotropical reservoir fish assemblages

One of the main impacts on aquatic environments is the alteration of flow regime, usually caused by dam construction. This impact changes the dynamics and functioning of the environment. We aimed to evaluate changes in the composition of functional traits of fish assemblages from 29 reservoirs of different chronological ages. We assessed if there were any alterations in trophic state of these reservoirs according to their ages (chronological variable). Then, we evaluated the relationship between functional traits and environmental/chronological variables. Results showed that reservoir age is a predictor of fish assemblage functional traits composition. In older reservoirs, there was a predominance of omnivorous species, with multiple spawning and parental care. However, herbivorous species, with total spawning and medium size, had their abundance reduced. Also, it was possible to identify the influence of depth and water retention time on the composition of functional traits. By showing that although age has an influence on composition, the intrinsic characteristics of each reservoir are very important in evaluating the impacts of these projects. Therefore, the findings presented provide insights into what may happen to functional traits of fish assemblages with ageing of reservoirs.     

基于自适应滤波算法的树木年轮测量方法

为提高树木年轮测量仪的测量精度,提出了一种自适应低通滤波算法对年轮测量仪的直流电机电流信号进行滤波处理。普通低通滤波算法滤波系数固定,当树木年轮宽度发生变化时,既可能保留了部分噪声信号,又可能滤去部分有效的树木年轮信号,因此降低了年轮测量仪的测量精度。自适应低通滤波算法的滤波系数可随滤波器输入值和输出值的变化自动进行调整,提高了噪声滤除效果,减少了有效信号损失。使用自主研发的年轮测量仪测量了大、中、小3种径阶的60个落叶松圆盘,记录直流电机原始电流信号,分别采用自适应低通滤波算法和普通低通滤波算法对原始电流进行滤波处理,根据滤波后的电流波形图,预估圆盘年龄,并计算2种滤波算法的年轮识别正确率。结果表明,自适应低通滤波器年轮识别正确率的平均值为89. 66%,普通低通滤波器年轮识别正确率的平均值为75. 84%;当平均年轮宽度变窄时,自适应低通滤波器的年轮识别正确率从95. 61%下降到82. 02%,下降了13. 59个百分点,而普通低通滤波器的年轮识别正确率从86. 37%下降到62. 30%,下降了24. 07个百分点。表明自适应低通滤波器年轮识别正确率高,自适应能力强,年轮识别精度稳定。     

针对原木CT图像的一种中值滤波

在对传统的中值滤波和原木CT图像的特点的研究基础上,发现单纯地用中值滤波算法或均值滤波难以同时尽可能地消除混合噪声。针对这一问题,提出了一种改进的自适应中值滤波算法。对于不同的图像区域,算子也相应地有所不同,其中算子中的权值选取依赖于区域的灰度中值,且当某点的灰度越接近灰度中值,其权值就相应地越大。实践证明,新算法的处理结果优于传统的滤波算法和均值滤波,具有准确性和实时性。     

VEGETATION植被指数数据预处理方法

VEGETATION数据的植被指数,受云雾影响,含有大量的噪声信号,使用之前必须进行去噪声处理.结合实例数据介绍了半中值滤波法、半均值滤波法、等间隔极大值法用于植被指数的去噪声处理,效果良好;该处理方法同样适用于NOAA和MODIS等数据的植被指数预处理.     

中国畜牧业生产波动的特征及路径识别

基于1978—2016年畜禽产品年度产量数据,采用HP滤波技术和非线性MS-AR模型,分析中国畜牧业生产波动的特征,从畜牧业生产区制转换的视角剖析畜牧业生产波动的具体路径,探讨影响畜牧业生产波动和路径转换的原因。结果表明:从生产波动变化趋势上看,猪肉生产增长高峰期出现最早,其次是牛肉、羊肉、禽肉和禽蛋生产,牛奶生产增长高峰期出现时间最晚;从生产波动比较上看,猪肉生产波动幅度最小,其他畜牧产业生产波动幅度相对较大,各畜牧产业生产波动趋势存在差异,但近年来总体趋于收敛。通过模型识别将畜牧业生产划分为低速、中速和快速增长3个区制,低速和中速增长区制下各畜禽业产品产量平均增长率在3%和5%左右,而快速增长区制下平均增长率在10%以上;猪肉生产倾向于保持中速增长,牛肉、羊肉和牛奶生产容易出现低中速增长往复徘徊的现象,禽肉和禽蛋生产在各区制下均较为稳定且区制变迁较为平稳;改革开放以来,除牛奶产业以外,其他畜牧产业生产基本在低速或中速增长区制时间最长。基于此,提出针对不同畜禽产业在不同发展阶段相机制定不同调控政策,推动畜禽产业规模化养殖和产业化经营水平,提高畜禽产业抗冲击能力等建议。     

基于声发射技术的木材害虫信号特征检测

针对木材害虫声发射（AE）信号检测问题，研究杨树木段中麻点豹天牛幼虫AE信号波形特征及其信号的能量，为钻蛀害虫声音的监测提出一种新的方法。取一段具有麻点豹天牛幼虫的杨树木段，通过采样频率为500 kHz的2通道木材蠕变声发射信号采集系统采集原始AE信号。对采集到的原始信号滤波后进行小波分解，通过对各层高频信号的分析获取AE信号的频域特征，并对其进行重构与信号解析。结果表明，麻点豹天牛幼虫AE信号的主频主要集中在30 kHz附近，其信号的能量在16:00最高，反映了该幼虫在15:00-16:00较活跃。     

基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法

针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题，提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先，利用摄像头获取田间抖动视频图像序列，进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差，进而确定各区域Harris角点阈值；通过自适应角点阈值设置，增加角点距离约束，完成图像角点检测。然后，对检测出的角点进行光流跟踪，计算出帧间运动估计参数。最后，利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能，获得精确运动估计矢量。测试结果表明，改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小；自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下，跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点；稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。