面向视频呼叫中心的农业知识视频分割方法

为了推广农业知识,使农民能够通过智能手机有效地获取视频片段,该文面向视频呼叫中心设计了一种农业知识视频分割方法,可将科研机构录制的农业知识视频分割成小的完整的知识单元,并借助视频呼叫中心送达到农民手中。该文研究基于HSV(hue,saturation,value)颜色空间的视频镜头切分方法,通过对比镜头之间的颜色直方图,实现视频镜头切分;结合农业知识讲座类视频"音频为主,视频为辅"的特点,研究视频中音频镜头的切分方法,并在音频镜头的辅助下完成对于视频镜头的聚类,从而提取出视频语义单元,实现对于视频的分割,试验结果表明,该方法的查准率为88.9%,查全率为96.0%。该方法解决了现有镜头聚类方法不适用于农业知识讲座类视频的问题。     

基于逐步改变阈值方法的玉米种子图像分割

针对图像处理中玉米计数的问题,提出了基于逐步改变阈值的分水岭变换方法。首先,对二值图像进行欧氏距离变换,合并图像中灰度值大于或者等于初始阈值的区域,并通过分水岭算法初步分割图像。为避免单粒玉米被过度分割,提取图像中单个种子区域存入结果图像。然后,判断去除单粒玉米后的图像是否为空;如果不为空,增大分割阈值并重复上述操作。最后,统计目标图像中的玉米个数。对50幅种子数目500粒左右的图像进行处理,分割正确率为97.7%,较好地解决了粘连玉米的分割问题。该方法已成功应用于基于机器视觉的玉米计数。     

改进自适应分水岭方法分割棉花叶部粘连病斑

针对棉花叶部病斑相互之间存在粘连问题,该文提出了一种自适应分水岭分割方法。该方法在H-minima分水岭分割方法基础上,结合最小二乘圆法误差理论,对图像中每个连通分量进行最小二乘圆拟合,并计算最小二乘圆误差值,通过最小二乘圆误差值大小判断每个连通分量的轮廓不规则度,针对不同轮廓不规则度确定H-minima变换的极小值阈值,根据不同极小值阈值实现棉花叶部粘连病斑的分水岭分割。不同数量粘连病斑分割试验结果表明:该方法实现了棉花叶部粘连病斑数量从2个粘连至5个粘连病斑的自动分割,分割准确率为91.25%,平均运行时间为0.088 s。不同分割方法对比结果显示:该方法能实现对棉花轮纹病、褐斑病、炭疽病、叶斑病和棉铃疫病共5种病害的粘连病斑自动分割,并将距离分水岭分割方法、梯度分水岭分割方法、标记分水岭分割方法、Chan-Vese方法、高斯混合方法与该文方法比较,正确分割率分别为67.8%、36.4%、83.7%、70.3%、82.1%、93.5%,该方法优于其他5种分割方法,有效抑制了过分割问题;在复杂背景、光照不均匀、病斑大小不一致等复杂条件下,该文方法也能较好地实现粘连病斑的分割。该方法不仅能对棉花叶部粘连病斑自动分割,也能为其他作物叶片粘连病斑分割提供参考。     

基于机器视觉自然场景下成熟柑橘识别

采用2R-G-B色差分量,通过Ostu自适应阈值算法进行图像分割,利用形态运算消除分割后随机噪声,并对分割区域进行标记,利用区域面积和区域最小外接矩形长宽比参数进一步去除背景区域.对于多果重叠问题,利用T=Sqrt(S×I)形成新的图像提取边界,再结合形态学运算实现分割.最后利用优化的圆形Hough变换提取目标图像的形心坐标及半径,恢复遮挡果形.经验证有95%果实能正确识别.     

基于自适应双阈值的彩色线阵CCD小麦黑胚分割

在粮食质量等级评定中,黑胚粒存在的多少影响小麦的整体等级划分。该文以产自新疆和河南不同品种的710粒有黑胚的小麦、627粒破损小麦和1 167粒正常小麦为研究对象,采用彩色线阵CCD动态获取小麦图像,对原始图像进行多余背景去除、色偏校正、亮度变换以及形态学处理后,再对小麦图像单通道图像进行自适应双阈值分割,能有效的实现对小麦黑胚特征的分割。试验选择三种小麦进行特征提取以及模式识别,得到最佳分辨率分别为95.1%,96.0%和98.3%。结果表明该方法对小麦黑胚的识别具有良好的效果。     

基于逻辑回归算法的复杂背景棉田冠层图像自适应阈值分割

棉田冠层覆盖度是监测棉田棉花长势的重要指标,针对棉田复杂环境中冠层图像难以准确分割的问题,该文提出了一种基于逻辑回归算法的复杂背景棉田冠层图像自适应阈值分割方法。首先将棉田冠层图像像素分成叶片冠层和地表背景2类,在HSV颜色空间中分别提取两类像素的H通道值,在RGB颜色空间中分别提取绿色占比值(G/(G+R+B))作为颜色特征;再利用逻辑回归算法确定出各颜色特征的分割阈值,通过H通道分割阈值实现图像的初次分割;再对初次分割结果中的低亮像素使用逻辑回归算法计算出的超绿特征阈值进行低亮像素分割,同时采用绿色占比分割阈值对图像高亮像素及低亮像素分割结果整体实现二次分割,最后采用形态学滤波方法对分割结果进行优化。为评价该分割方法,利用从新疆棉花产区采集到的320幅棉田冠层图像进行试验。结果表明,该方法可在棉田复杂自然背景下,有效分割出棉田冠层区域,平均相对目标面积误差率仅为5.46%,总体平均匹配率达到93.07%;优于超绿特征OTSU分割方法(平均相对目标面积误差率11.78%,总体平均匹配率76.43%)、四分量分割方法(平均相对目标面积误差率24.11%,总体平均匹配率71.67%)、显著性分割方法(平均相对目标面积误差率36.92%,总体平均匹配率66.92%)。该方法的平均处理时间为4.63 s,相对于超绿特征OTSU法(3.84 s)和四分量分割法(2.56 s),耗时多一些,但与显著性分割法(6.25 s)对比,花费时间要少。研究结果可为棉田自然复杂环境下机器视觉技术监测棉花覆盖度提供一种有效途径。     

基于WiFi的无人机视频传输系统设计与试验

针对目前传统无人机视频传输系统抗干扰能力差、无法多用户监测的缺点,设计了一种基于Wi Fi的无人机网络实时视频监控系统。系统采用Tiny210嵌入式开发板为核心,通过架设在无人机上的网络监控摄像头和无线网关实现视频采集与传输;嵌入式系统采用Linux操作系统,采用Mjpg-Streamer视频传输方案;S5P210对网络摄像头获得的视频数据依据Mjpg-Streamer方案进行数据格式转换和压缩,通过无线网关上传到网络服务器,监控端计算机组通过监听相应的网络端口实现视频监控。测试结果表明,视频设定分辨率为76 800,当理论帧率在10至25 fps之间递增,视频传输的实际帧率随理论帧率变化接近线性增加,最大实际帧率达到3.27 fps,同时系统占用带宽在每秒1到2 M之间递增,当理论帧率大于25 fps,实际帧率保持最大传输帧率不变,而此过程系统占用带宽在理论帧率25至40 fps之间缓慢递增,大于40 fps后带宽开始下降。设置分辨率大于307 200,摄像头接近其工作极限,视频实际传输帧率维持稳定,与用户设定帧率无关,系统占用带宽平缓保持在每秒2到3 M之间,上位机画面清晰流畅,满足大数据传输下的视频传输要求。该研究为无人机实时性传输、减小运行功耗的深入研究提供了参考。     

基于改进型模糊边缘检测的小麦病斑阈值分割算法

针对小麦病斑分割不准确、噪声大以及病斑边缘不清晰等问题,结合传统的作物病斑分割方法,提出一种基于改进的模糊边缘检测的图像阈值分割算法。图像预处理方面,在分析了传统模糊边缘检测缺点的同时对算法作了两个方面的改进,使用梯度倒数加权平均滤波方法去除小麦病斑噪声,然后对多层次模糊算法进行数值分层改进,增强病斑边缘信息;最后对传统的阈值分割方法进行了算法改进,采用一种改进的最大类间方差比阈值分割方法,在增强图像边缘的基础上进行阈值分割,改进阈值选取方法,在模糊增强后的小麦病斑图像上进行阈值分割提取出小麦病斑形状特征。对在大田环境下获取的小麦病害图像进行边缘增强和阈值分割试验,与传统固定阈值分割算法试验对比得出,基于改进的模糊边缘增强与阈值分割相结合的改进算法正确分割率达98.76%,相比传统固定阈值分割算法提高了8.35个百分点,漏检比增加了1.29个百分点,噪声比为1.86%,相比减少了8.36个百分点,在运算时间上减少了0.331 s,不仅突出病斑边缘信息,而且分割效率高、噪声小,可为图像分割方法的研究提供了可参考依据。     

复杂背景下甜瓜果实分割算法

为解决复杂背景下甜瓜果实与背景图像分割的问题,该文提出了一种融合颜色特征和纹理特征的图像分割算法。首先,把采集到的甜瓜果实图像从RGB色彩空间分别转换到CIELAB和HSV色彩空间,应用a*b*分量建立角度模型,根据甜瓜果实的颜色特点选取阈值并对图像作二值化处理;为降低光照分布不均匀对图像分割的影响,采用HSV空间的HS颜色分量对果实图像进行阈值分割。在以上2种色彩空间分割的基础上,融合角度模型分割和HS阈值分割的结果,得到基于颜色特征的分割结果。然后,再按照图像的纹理特征对图像进行分割处理,融合按照颜色特征和纹理特征的分割结果。最后,为解决分割结果中的分割误差和边缘毛刺问题,以颜色特征分割的果实区域为限定条件,对按照融合特征分割的果实区域进行约束性区域生长,得到最终的图像分割结果。为了对该文提出算法的分割效果进行检验,采用超绿阈值分割算法和归一化差异指数算法(NDI)对试验图像进行分割,3种算法的平均检出率分别为83.24%、43.12%、99.09%。对比3种分割算法的检出率和误检率,可以看出,该文提出的算法试验结果明显优于超绿阈值分割算法和归一化差异指数(NDI)分割算法。     

昆虫数字图像的分割技术研究

以棉铃虫为例，利用数字图像技术对昆虫图像的分割技术进行了研究。主要介绍了简单直方图分割算法、最佳熵阈值分割算法、模糊集合熵阈值分割算法以及极小误差法阈值分割算法。结果表明，简单直方图分割算法和模糊集合熵阈值分割算法能够获得较好的分割结果，其中模糊集合熵阈值分割算法获得的分割结果更符合实际需要。而最佳熵阈值分割结果因为包含了太多的背景像素而最不符合实际需要，极小误差阈值分割结果则难以反映出棉铃虫鳞翅上的斑纹特征，不符合进一步特征提取的要求。     

柑橘肥水智能决策支持系统的变化预测方法及应用效果

本体是农业智能信息系统的核心,是实现精准农业信息服务的关键.本体的维护和管理过程将导致本体发生各种变化,从而对其支撑的应用程序产生不同程度的影响.如何有效地分析本体元素的变化对应用程序的影响是农业智能信息系统维护和管理的难题.该文提出一种基于界面组件依赖矩阵、本体概念依赖矩阵及本体概念-界面组件依赖矩阵的系统变化预测方法,实现了避免代码层分析而较准确预测本体概念的变化对应用程序用户界面组件的影响.以包含22个本体概念和6个界面组件的柑橘肥水智能决策支持系统为案例分析,验证结果表明:该变化预测方法能够达到85％的平均准确率和98％的平均召回率.该变化预测方法对解决以本体为核心的农业智能信息系统的变化管理难题可提供有效的解决方案.     

基于水下机器视觉的大西洋鲑摄食行为分类

根据鱼群摄食行为状态进行水产养殖精准投喂控制,是有效提高饵料利用率降低水体污染的关键技术。目前,大多数基于机器视觉的鱼类摄食行为研究都是在实验室对真实养殖环境进行模拟并采用水上摄像机获取数据,由于光照条件和养殖环境的影响,该数据无法反映大西洋鲑在实际生产状况下的摄食行为,因此应用范围有限。为解决此问题,该研究提出一种基于真实工厂化养殖环境的鱼类摄食行为分类算法。该算法使用水下观测方式并采用视频序列作为样本,首先利用变分自动编码器对视频序列样本进行逐帧编码以产生所有帧对应的高斯均值和方差向量,分别联立所有均值和方差向量得到均值特征矩阵和方差特征矩阵。然后将特征矩阵输入到卷积神经网络中,实现对鱼群的摄食行为分类。试验结果表明,在真实的工厂化养殖环境下,该研究所提出的方法综合准确率达到了89%,与已有的基于单张图像的鱼类摄食行为分类方法相比,综合准确率提高了14个百分点,召回率提高了15个百分点。研究结果可为基于鱼类摄食行为的鱼饵精准投喂控制提供参考。     

基于Horn-Schunck光流法的多目标反刍奶牛嘴部自动监测

奶牛反刍行为的智能监测对于奶牛健康及提升现代养殖业的水平具有重要意义。奶牛嘴部区域的自动检测是奶牛反刍行为智能监测的关键,该文提出一种基于Horn-Schunck光流法的多目标奶牛嘴部区域自动检测方法。利用Horn-Schunck光流法模型求取奶牛反刍视频中各时间序列图像的光流场,将各帧序列图像中运动较大的光流数据进行叠加,获取奶牛反刍时的候选嘴部区域,最后运用奶牛嘴部区域检测模型实现反刍奶牛嘴部区域的检测。为了验证算法的有效性,利用不同环境下获取的12段视频进行验证,选取的12段视频的每段时长10 s,每段视频帧数在250~280帧之间,结果表明,对于多目标奶牛,12段视频中有8段视频可以成功检测到反刍奶牛的嘴部区域;根据所定义的真实充盈率指标与检测充盈率指标,分别统计了8段成功检测反刍奶牛嘴部区域的视频检测结果,试验表明,8段视频中最大真实充盈率为96.76%,最小真实充盈率为25.36%,总体平均真实充盈率为63.91%;最大检测充盈率为98.51%,最小检测充盈率为43.80%,总体平均检测充盈率为70.06%。研究结果表明,将Horn-Schunck光流法应用于多目标奶牛嘴部区域的自动检测是可行的,该研究可为奶牛反刍行为的智能监测提供参考。     

基于温度场云图的储粮数量监控方法研究

为保障储备粮按照计划进出仓库,同时减少储粮监管与稽核的工作量,该文提出了基于温度场云图RGB颜色特征的储粮监管方法。调用历史粮温数据并进行预处理,生成粮堆各平面温度场云图,利用温度场云图的RGB颜色特征分布计算云图的相似度,据此设定异常判定阈值,计算相邻时间粮堆各平面云图的相似度,依据阈值进行异常检测,从而实现储粮监管。同时该文通过模拟5种粮堆异常情况,进行了模拟检测试验,并与基于温度场云图LBP纹理特征的检测算法进行对比,结果显示:基于温度场云图RGB颜色特征的算法平均查全率、平均查准率、运算速率均优于基于云图LBP纹理特征的算法,分别为98.6%、97.3%、320 ms/次。进行了储粮监管检测试验,结果表明,该方法不仅能够应用于储粮数量的监管,也能够检测出粮堆局部发热。该研究结果为储粮数量监控方法的提出奠定基础。     

基于知识的视觉导航农业机器人行走路径识别

目前的农业生产方式引起了环境污染、生态恶化等诸多问题，研制具有精确作业能力的视觉导航农业机器人因而被较多关注。针对导航视觉系统采集的农田非结构化自然环境彩色图像，探讨了用于行走路径识别的适宜的彩色特征，并结合农田作业时农业机器人行走路径的特点，运用路径知识启发机制识别出行走路径。与传统的阈值分割算法的对比处理试验表明，此识别算法可以明显地改善路径识别效果。     

基于Isomap和支持向量机算法的俯视群养猪个体识别

针对俯视群养猪视频序列,提出了一种利用机器视觉技术对猪个体进行识别的方法。首先对采集的俯视群养猪视频序列进行前景检测与目标提取,获得各单只猪个体,其后建立训练样本,提取猪个体颜色、纹理及形状特征,组合构建表征猪个体的特征向量,接着对组合特征利用Isomap算法做特征融合,在最大程度保留有效识别信息的基础上降低特征维数,最后利用优化核函数的支持向量机分类器进行训练与识别。试验选取了900帧图像,试验结果表明该文所提方法切实有效,猪个体最高识别率为92.88%。该文从机器视觉角度探索了俯视群养猪的个体识别,有别于传统的RFID猪个体识别,该研究为无应激的猪个体识别提供了新思路,也为进一步探索群养猪个体行为分析等奠定了基础。     

基于K-means和近邻回归算法的Kinect植株深度图像修复

针对Kinect传感器应用于农业植株检测产生的图像噪声问题,特别是由光线以及传感器自身局限导致的匹配图像目标植株数据的缺失,提出一种基于K-means和近邻回归算法的植株深度检测图像修复方法。首先对Kinect传感器获取的彩色RGB图像进行阈值分割预处理提取植株目标区域,再利用K-means聚类算法去除背景噪声,使得植株目标区域轮廓更加清晰;然后基于配准的彩色图像和深度图像,对获取的深度图像中可疑像素点的深度数据采取近邻回归算法进行修复,再将修复后的深度图像与目标分割后的彩色图像进行植株区域的匹配,并进行二次近邻回归算法修正错误的深度数据,最后获取目标植株深度信息的检测图像。试验结果证明,采用RGB阈值分割和K-means聚类算法植株目标区域分割误差均值为12.33%,比单一RGB阈值分割和K-means聚类分割误差降低了12.12和41.48个百分点;同时结合聚类后的彩色图像对深度数据进行两次近邻回归算法修复深度数据,能够提高深度数据边缘的清晰度,单帧深度数据空洞点进行修复数据的准确度提高。该研究结果可为农业植株检测、植株三维重构、精准对靶喷雾等提供参考。     

基于光流法的鱼群摄食状态细粒度分类算法

对鱼群摄食状态的细粒度分类有利于更精细地描述鱼群的摄食行为。该研究基于工厂化的循环养殖池环境提出了一种利用光流法进行特征提取的鱼群摄食状态细粒度分类算法。算法对鱼群的巡游视频进行摄食状态分类,首先通过光流法提取视频内鱼群的帧间运动特征,其次构建了一个帧间运动特征分类网络对该特征进行细粒度分类,最后基于投票策略确定视频的最终类别。试验结果表明,该研究算法在投票阈值设置为50%的情况下,视频准确率达98.7%;在投票阈值设置为80%的情况下,视频准确率为91.4%。在不同的投票阈值设置下,该算法的视频准确率始终保持在90%以上,说明其分类鲁棒性较强。相较于实验室养殖环境,基于工厂化养殖环境对鱼群的摄食状态所展开的算法研究实际应用性更强,可为精细描述鱼群摄食行为,实现精准投饵自动控制提供参考。     

基于边界脊线识别的群养猪黏连图像分割方法

猪体图像的前景分割和黏连猪体的分离是实现群养猪数量自动盘点和猪只个体行为智能识别的关键。为实现群养猪黏连图像的自动分割,该文采用决策树分割算法提取视频图像帧的猪体前景区域,计算各连通区域的复杂度,根据复杂度确定黏连猪体区域,利用标记符控制的分水岭分割算法处理黏连猪体图像,检测待选的边界脊线,通过检验待选边界脊线的分割效果和形状特征(包括线性度和Harris拐点数目),识别出猪体黏连分割线,实现黏连猪体的分离。结果表明,决策树分割算法(decision-tree-based segmentation model,DTSM)能够有效地去除复杂背景,前景分割效果良好。黏连猪体分离结果显示,基于边界脊线识别的黏连猪体分离准确率达到了89.4%,并较好地保留了猪体轮廓。通过计算分割后猪体连通区域的中心点,并对中心点进行德洛内剖分,初步实现了猪只的定位和栏内分布的可视化。6 min的监控视频处理结果显示,该文方法各帧图像的盘点平均误差为0.58,盘点准确率为98.33%,能够正确统计出栏内猪只数量。该研究可为实现基于监控视频的群养猪自动盘点和个体行为识别提供新的技术手段。