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针对获取的蚕茧完整表面图像疵点横跨两张不同角度图像的问题,文中提出一种基于融合特征与FAST-SURF的蚕茧疵点图像配准算法.首先通过HSI彩色空间获取蚕茧疵点图像,提取疵点图像的Canny边缘特征和LBP纹理特征,分别进行归一化后构成融合特征;其次,在蚕茧疵点融合特征灰度图上利用FAST算法快速检测特征点,并为每个特征点构建64维SURF特征描述符;最后,结合坐标距离筛除与RANSAC算法获得最终匹配对,实现蚕茧疵点图像配准.结果表明,将蚕茧疵点图像的融合特征与FAST-SURF算法相结合得到的匹配正确率均值达89.76%,配准总时间均值为0.46 s.建立的算法满足蚕茧疵点图像快速配准的精度与实时性要求. 相似文献
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蛋类生产中,母鸡的生产效益远高于公鸡,而在肉鸡生产中,公鸡又比母鸡饲料利用率高,生长速度快,生命力强[1].因而性别识别成为提高养鸡生产效益的一种重要技术途径.为更好地调控公、母养殖比例,满足不同时期的市场需要,节约种苗生产成本,急需寻求"种蛋性别鉴定技术". 相似文献
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《科技视界》2017,(32)
随着大量带标记的数据库的开源使用和带有高性能GPU的计算机的发展推广,深度学习已然从理论走向实践,开始广泛地活跃于图像分类的舞台之上,其中变现最为突出的是卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs),目前已经在大规模的识别与分类任务获得了瞩目的成果,突破了传统分类方法的极限并且已经首次达到优于人眼识别的地步。本次实验的重点是将CNN应用在实际的图像分类操作中,并对CNN进行优化与改进,采用Inception架构高效并行处理数据,并采取新型激活函数来提高识别率,通过迁移学习在谷歌的深度学习框架tensorflow上进行试验,结果表明,通过对CNN架构的改进,识别率得到了明显的提升,证明改进的CNN具有相当的实用性。 相似文献
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基于图像识别技术的豆科牧草分类研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用计算机图像处理技术,依据植物叶片图像的形状特征对14种豆科牧草进行分类识别。通过对叶片图像进行预处理,提取出叶片的轮廓。在此基础上提取了叶片形状的全局特征和局部特征;全局特征包括叶片的横纵轴比、矩形度、圆形度等8项几何特征和7个图像不变矩特征;局部特征为叶缘粗糙度。利用PNN(Probabilisticneural network)和BPN(Back propagation network)作为分类器进行识别分类,实现了对豆科牧草叶片图像的分类。识别结果表明,PNN网络的平均识别率为85.1%、BPN网络的平均识别率为82.4%。 相似文献
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鸡新城疫融合蛋白基因在大肠杆菌中的表达 总被引:3,自引:0,他引:3
根据NDVNL株的F基因序列,自行设计带有XbaⅠ和XhoⅠ酶切位点的一对引物,应用聚合酶链式反应(PCR)扩增含NDVF基因的PFL质粒,扩增结果与设计相符,大小为630bp。该片段覆盖F基因的2/3的抗原决定簇。对该片段两端酶切后,克隆到融合表达载体pThioHisB中,并转化到大肠杆菌Top10内,利用AMP抗性筛选阳性重组子,并用PCR及双酶切鉴定克隆成功,用IPTG化学诱导表达了F基因。经SDS-PAGE电泳分析,结果在分子量约为35KD处可见到表达的蛋白条带。这与根据核苷酸大小计算的蛋白及融合蛋白之和的大小相符。说明外源片段插入正确表达成功。用HRP标记的兔抗鸡抗体与该条带进行Western-Blot检测,该条带呈阳性反应。进一步证实表达正确。通过蛋白灰度扫描显示表达的融合蛋白占菌体总蛋白的20%。 相似文献