计算机视觉在作物水分亏缺诊断中的应用进展

随着图像处理与分析技术的蓬勃发展,许多专家学者利用图像获取工具比人眼更精细的分辨能力,应用计算机视觉技术进行信息诊断研究。论文简要介绍了计算机视觉技术,着重分析了作物图像获取方法和作物图像信息的分析方法,指出基于计算机视觉的作物水分亏缺诊断在实际应用中存在的问题,并对该领域的未来发展进行展望,指出:多信息融合是图像信息描述的主流趋势,高效的图像识别与分析算法是关键;水分亏缺诊断与作物缺水临界点、作物灌水量研究有机结合是实现作物田间实时灌溉和精量灌溉的前提。     

基于计算机图像技术的作物籽粒识别

图像识别技术是计算机视觉技术的重要内容之一。为了解决传统作物籽粒计数方法的不足,以水稻籽粒为试验对象,通过外部设备获取高质量的籽粒图像,利用计算机图像处理技术设计配套的软件,并改进相应的图像分割算法,可以快速准确识别出水稻籽粒数量,准确率可达98%以上。结果为计算机视觉识别技术在农业上的进一步应用奠定了理论与实践基础。     

自动监控技术在设施农业生产中的应用系列(二)机器视觉技术在设施生产中的研究与应用

机器视觉技术由图像获取技术、图像处理技术、图像存储技术和图像输出技术组成,其核心是图像处理技术,即把由二维数值数据给定的图像进行加工处理后输出为另外的图像或识别结果.机器视觉技术研究始于20世纪60年代,随着计算机技术进步,到70年代,机器视觉技术开始步入了一个活跃的研究阶段,但研究结果多用于工业生产和生物医学,仅少量用于农业工程领域,且其具体方法也仅为简单因素的视觉模拟.80年代,研究对象逐步扩大,机器视觉技术从单纯的视觉模拟发展到取代、解释人的视觉信息,以及加速视觉信息采集等方面.目前机器视觉技术已在设施农业生产的产前、产中和产后各环节得到广泛应用.     

机器视觉技术在农业生产中的应用研究

如今随着计算机硬件、图像采集处理装置、图像处理技术的迅猛发展,机器视觉在农业的应用领域不断扩展。机器视觉技术在农业生产的应用可以节约劳动力、带动产业升级、推动农业现代化的发展进程,对未来农业的智能化发展具有重要意义。介绍了机器视觉技术在种子和果实分级检测、杂草和虫害监测、重型农机设备自动化、植保无人机等方面的研究和应用情况,并分析了其在农业生产中的不足和面临的挑战,以供相关研究人员参考。     

自动监控技术在设施农业生产中的应用系冽（二） 机器视觉技术在设施生产中的研究与应用

机器视觉技术由图像获取技术、图像处理技术、图像存储技术和图像输出技术组成,其核心是图像处理技术,即把由二维数值数据给定的图像进行加工处理后输出为另外的图像或识别结果。机器视觉技术研究始于20世纪60年代,随着计算机技术进步,到70年代,机器视觉技术开始步入了一个活跃的研究阶段,但研究结果多用于工业生产和生物医学,仅少量用于农业工程领域,且其具体方法也仅为简单因素的视觉模拟。     

计算机视觉技术在作物营养监测中的应用

随着计算机软硬件尤其是图形图像处理技术的迅猛发展,计算机视觉技术目前已应用于各个领域,如医学辅助诊断、气象、资源调查、灾害监测中的航拍和卫星图像的解释、工业机器人的手眼系统、工业产品外观检测与筛选及军事上的精确制导等,并取得了长足的进步。计算机视觉技术在农业上对植物营养信息监测的研究与应用始于20世纪末期。在作物的生长过程中,尤其在无土栽培的过程中,由于受到人为和自然等复杂因素的影响,常会出现作物缺素状况。     

图像处理技术在虫害识别中的应用

随着计算机视觉技术在精细农业中的广泛应用,如何准确识别蔬菜虫害已成为研究的热点问题。本文利用图像处理技术对被虫食蔬菜的图像信息进行分析处理,准确高效地确定出害虫的种类,指导广大农民和农技人员科学及时地进行害虫防治。     

基于颜色特征进行农作物图像分类识别的应用研究综述

利用农作物自身的特征对农作物图像进行分类识别是计算机视觉技术在农业自动化应用中的重要前提条件。本文首先探讨了基于颜色特征的两种图像分类识别方法：统计直方图法和颜色参量的统计特征法，并分析比较了两类方法的特点，试图为以农作物颜色为特征的图像分类识别应用提供思路。最后综述了从分析农作物外在的颜色特征进行农作物图像分类识别的国内外最新研究方法和成果，以促进计算机视觉技术在我国农业领域的应用和发展。     

基于计算机视觉的香梨损伤自动检测与分类研究

为了提高香梨损伤检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术、人工神经网络技术,实现香梨损伤的自动检测与分类。首先,通过计算机视觉系统获取香梨图像,利用图像处理去除噪声、图像分割,归一化等多种基本图像处理的方法对香梨损伤图像进行了处理。通过提取三种特征及八个特征参数,采用BP算法训练的多层前向人工神经网络对香梨的损伤进行分类。并对结果进行分析,另外研究了香梨缺陷果和正常果的分类。     

机器视觉技术在农业机械上的应用

随着计算机和图像处理技术的发展,机器视觉技术的研究和应用已扩展到农业工程领域,并取得了许多重要研究成果.介绍了该技术在播种、喷雾和移栽等方面的研究和应用情况,指出了机器视觉技术在我国农业机械检测和自动导航中具有广阔的应用前景.     

计算机视觉技术在农业上的应用（英文）

随着图像处理技术和计算机的发展,计算机视觉技术在农业的生产中有了更广泛的应用,并且均取得了许多重要成果,综述了农产品缺素诊断、水分诊断、杂草识别、产品品质检测和分级、农业采摘与分选等方面的研究进展,最后提出了其存在的问题和对未来的展望。     

图像处理技术在现代农业中的应用

在大数据时代的背景下,利用计算机等科技手段,提高农业发展效率,建设智慧农业产业链等相关体系具有重要意义。对目前计算机图像处理技术在现代化信息农业中的进展和应用现状进行了概述,指出了存在的问题,对未来图像处理技术在智慧农业中的运用做出展望。     

计算机视觉技术在玉米品种识别中的应用(英文)

玉米品种的识别对玉米的育种、加工、贸易等具有重要的意义。计算机视觉技术已广泛应用于玉米品种识别中,从玉米图像获取、玉米图像处理、特征参数提取、模式识别算法、编程软件等几方面技术进行了综述,并对计算机视觉技术在玉米品种识别中存在的问题及发展的趋势进行了分析和展望。     

计算机视觉技术在工厂化农业中的应用

近年来我国工厂化农民发展迅速，但自动化程度不高，因此将计算机视觉技术引入设施农业对于提高温室的智能化控制水平具有重要意义。从利用计算机视觉对植物生长监控控制和开发农业生产机器人2个方面综述了国内外的研究进展，根据目前国内外研究现状及存在问题对未来发展方向进行了预测，认为今后的研究方向主要在图像处理硬件的开发、神经网络技术的应用和图像处理新方法的研究等3个方面。     

图像处理技术在农业上的应用

随着科技水平的发展和生活质量的提升,在生产生活中,图像处理技术被应用得愈来愈广泛。计算机图像处理技术是人工智能与模式识别的一个重要领域,其应用已扩展到农业领域的诸多方面。本文从6方面简单介绍了计算机图像处理技术在农业中的应用状况,为后续研究和完善精细农业提供必要的参考。     

计算机视觉在农业中的应用

计算机视觉是人工智能领域的一个重要分支,它和人工神经元网络、自然语言理解等是近年来发展较快的信息处理技术。其理论基础是七十年代中后期逐渐形成的Ｍａｒｓ视觉计算理论。在这一理论框架下,计算机视觉技术得到了广泛的应用,取得了长足的发展。事实上,在计算机视觉这一流行名词之前,有模式识别、图像处理、图像分析、图像理解等术语,其中图像分析和图像理解与计算机视觉的意义大致相当。正是由于Ｍａｒｒ的计算理论促使了计算机视觉这一名词的流行、同时,计算机科学技术的进步,也促进了计算机视觉的研究和应用。在农业科研与生…     

计算机视觉及模式识别技术在农业生产领域的应用

随着计算机软件、硬件、图像处理技术的不断成熟与发展,计算机视觉及模式识别技术的研究和应用已扩展到农业生产的各个领域,并取得了许多重要的研究成果。本研究回顾和综述了计算机视觉及模式识别技术在农作物种子质量检测、农产品分级与加工、植物生长监测、农作物病虫草害的监测与防治、农产品自动化收获等方面的应用,并展望其发展前景,为计算机视觉及模式识别技术的进一步应用提供参考。     

苹果树图像分割算法研究综述

在国内外图像处理和机器视觉技术在苹果树图像分析应用相关研究的基础上,总结了专门针对苹果树图像分割技术的研究进展。按照图像分割的技术体系,分析了苹果树图像分割技术的主要研究进展,系统地总结了图像分割算法及其在苹果树图像应用上的特点,提出了苹果树图像分割算法的演进图,展望了苹果树图像分割算法研究发展的趋势,为基于图像处理及机器视觉技术的苹果信息化技术研究提供了参考。     

计算机视觉在作物生产中的应用研究

计算机视觉已经随着信息技术的发展而应用到很多领域,其在农业上的应用已经成为农业信息化不可分割的一部分.本研究利用国内外图像处理或计算机视觉在作物生产过程中应用的实例,以及目前常用的一些方法来介绍农业中的计算机视觉.同时,结合作者研究提出目前农业中计算机视觉应用的一些缺点和不足,以及需要解决的问题.     

计算机视觉在农业领域的研究探讨

随着国家大力发展智慧农业,计算机视觉技术在农业领域中的应用也得到快速发展,推进着农业生产向高质量、高产量的方向不断发展。本文分析了当前计算机视觉在农业领域中农作物病虫害识别、种子和果实分级检测、农作物生长环境监测和农田土壤特征分析等方面的研究现状,并进一步讨论了计算机视觉和深度学习结在农业领域中和应用,最后对计算机视觉技术在农业领域的研究中存在的问题进行了分析和展望。