基于特征加权融合的鱼类摄食活动强度评估方法

为解决鱼类养殖中投喂精度低的问题,提出了一种基于特征加权融合的鱼类摄食活动强度评估方法。该方法以鱼群为研究对象,利用不同摄食阶段图像的特征对摄食活动强度进行分析,避免了复杂背景中单体鱼的切割。首先,利用图像预处理技术获取前景目标,通过鱼群质心绘制出不同摄食阶段的鱼群游动轨迹;其次,分别提取图像的颜色、形状和纹理等特征;然后,使用Relief特征选择和XGBoost算法筛选出3个摄食评价因子,采用加权融合方法确定每个评价因子的最佳权重;最后,通过融合后的特征对摄食活动强度进行评估。试验结果表明,与传统面积法相比,本文提出方法的决定系数可达0. 904 3,且摄食识别准确率高达98. 89%。该方法在增强鲁棒性的同时,提高了检测和评估效率,可为鱼群摄食行为检测和活动强度评估提供参考。     

近红外光谱结合最小二乘支持向量机的脐橙叶片含水率无损检测

为了快速检测赣南脐橙果树叶片含水率,提出近红外光谱结合最小二乘支持向量机的快速检测方法。采用积分球漫反射方式采集叶片的近红外光谱,通过间隔偏最小二乘法从2 074个光谱变量中优选出345个变量作为建模的输入向量,分别建立最小二乘支持向量机和偏最小二乘校正模型。经比较,以径向基函数为核函数的最小二乘支持向量机模型预测结果最优,预测相关系数为0.942,预测均方根误差为2.7%,模型建立及预测时间为0.176s。实验结果表明近红外光谱结合最小二乘支持向量机的脐橙叶片含水率无损检测方法是可行的。     

碧螺春茶叶的真伪鉴别技术——基于漫反射式高光谱成像技术

提出了基于漫反射式高光谱成像技术结合模式识别的碧螺春茶真伪鉴别方法。试验以漫反射式高光谱成像系统采集碧螺春茶样图像数据;通过主成分分析优选特征图像,并利用灰度共生矩阵从中各提取4个纹理特征参量;最后,利用支持向量机的模式识别方法构建茶叶真伪鉴别模型。训练和预测集的判别率分别达到100%和96.25%。研究表明,利用漫反射式高光谱成像技术结合支持向量机模式识别方法鉴别碧螺春茶品质真伪是可行的。     

基于双树复小波变换和邻域操作的哈密瓜纹理提取

为研究哈密瓜表面纹理特征分布规律,采集金密16号9成熟、全熟和金密17号9成熟、全熟共168幅哈密瓜样本图像,对RGB彩色图像的R、G、B分量执行代数运算,转换为灰度图后进行背景分割,然后利用双树复小波变换(DT-CWT)分解图像,获取高频子图像,并对其执行邻域操作,采用迭代法选取最优阈值完成纹理提取,最后利用灰度差分统计法和纹理频谱分析法描述分析哈密瓜纹理特征,建立基于支持向量机(SVM)的分类模型。研究结果表明,利用DT-CWT和邻域操作相结合的方法可得到更加连续、完整的哈密瓜纹理图像;4种哈密瓜的纹理特征值差异显著,利用纹理特征值分类准确率为89.3%;哈密瓜表面纹理无周期性。     

水田田埂边界支持向量机检测方法

提出了基于支持向量机的水田田埂边界线的检测算法。采用支持向量机分类算法代替传统的图像分割算法,分割水田图像,提高了在不同光照条件下田埂边界检测的鲁棒性。图像预处理阶段引入超像素分割算法,大大减少了后续图像处理的计算量,并为支持向量机的模型训练提供大量的样本。选取足够数量的超像素样本,提取其颜色特征和纹理特征,构成19维的特征向量,并作为训练支持向量机模型的输入。使用训练好的支持向量机模型识别新图像中的水田田埂区域,模型评价指标F1分数达到90. 7%。采用霍夫变换提取田埂边界,在NVIDIA的Jetson TX2硬件平台上,算法总运行时间在0. 8 s以内,有效满足了水田直播机的实时性要求。     

基于多特征降维的植物叶片识别方法

植物种类识别方法主要是根据叶片低维特征进行自动化鉴定。针对低维特征不能全面描述叶片信息,识别准确率低的问题,提出一种基于多特征降维的植物叶片识别方法。首先通过数字图像处理技术对植物叶片彩色样本图像进行预处理,获得去除颜色、虫洞、叶柄和背景的叶片二值图像、灰度图像和纹理图像。然后对二值图像提取几何特征和结构特征,对灰度图像提取Hu不变矩特征、灰度共生矩阵特征、局部二值模式特征和Gabor特征,对纹理图像提取分形维数,共得到2 183维特征参数。再采用主成分分析与线性评判分析相结合的方法对叶片多特征进行特征降维,将叶片高维特征数据降到低维空间。降维后的训练样本特征数据使用支持向量机分类器进行训练。试验结果表明:使用训练后的支持向量机分类器对Flavia数据库和ICL数据库的测试叶片样本进行分类识别,平均正确识别率分别为92.52%、89.97%,有效提高了植物叶片识别的正确率。     

基于粗糙集与支持向量机的禽蛋蛋壳无损检

针对当前禽蛋蛋壳无损检测系统存在检测精度不高的问题,提出粗糙集和支持向量机相结合的方法进行分类器的设计.首先,基于粗糙集理论对特征参数集进行属性约简,在约简过程中,利用模糊C均值聚类算法对特征参数进行量化,并基于属性重要性的启发式搜索对条件属性进行约简;然后,在属性约简的基础上完成支持向量机分类器的训练,在训练过程中,通过交叉验证法对分类器模型参数进行了优化.实验结果表明该方法的分类准确率能够达到94.6%,具有良好的工程应用价值.     

基于高光谱图像技术结合深度学习算法的萝卜种子品种鉴别

提出一种基于可见-近红外光谱技术的无损检测方法，以期实现对萝卜种子品种的鉴别。通过光谱成像系统采集6类常见萝卜种子的高光谱图像，并利用HSI软件提取光谱数据。使用Savitzky Golay（SG）平滑与多元散射校正（multiple scattering correction，MSC）叠加对光谱数据进行预处理以消除高频随机误差。采用堆叠自动编码器（stacked autoencoder，SAE）、连续投影算法（successive projections algorithm，SPA）和变量迭代空间收缩算法（variable iterative space shrinkage approach，VISSA）进行数据降维。利用Softmax与支持向量机（support vector machine，SVM）算法对全光谱和选取的特征光谱数据建立分类模型。结果表明:SAE-Softmax模型的分类效果最优，其训练集和预测集准确率分别达99.72%和96.22%。因此，利用可见-近红外光谱技术与深度学习算法结合的方法对萝卜种子的品种鉴别是可行的。该研究为种子品种无损检测分析提供参考。      

循环水养殖游泳型鱼类摄食活动强度评估方法研究

针对循环水养殖游泳型鱼类过程中的高效投喂难题进行了研究,以罗非鱼为实验对象,提出了一种基于改进动能模型的鱼群摄食活动强度评估方法。该方法避免了鱼群目标的前景提取和对鱼群内个体的跟踪,直接以由鱼群摄食活动引起的水面反光区域变化特征为关键因素进行分析。首先,在HSV色彩空间下对水面反光区域进行分割、提取;其次,利用Lucas-Kanade光流、统计学方法以及信息熵对反光区域变化的不规律程度进行计算和分析;最后,结合反光区域的变化幅度信息实现对鱼群摄食活动强度的评估。通过实验结果对比分析可知,所提方法在单轮多次饱食投喂(间隔时间(40±2)s)下针对不同肠胃饱满指数(20.35±10、150.61±10)的罗非鱼均能较好地描述鱼群摄食活动强度。     

基于HOG特征的IKSVM稻瘟病孢子检测

为解决稻瘟病孢子的人工检测过程中主观性强、自动化程度低、效率低等问题,提出一种基于梯度方向直方图特征（HOG特征）的加性交叉核支持向量机（IKSVM）的稻瘟病孢子检测方法。该方法首先利用图像采集系统采集稻瘟病孢子图像,利用Gamma校正法调节图像的对比度,抑制噪声干扰;然后,提取孢子图像的HOG特征作为输入向量,输入到支持向量机中,构建加性交叉核支持向量机分类器;最后,通过训练得到稻瘟病孢子分类器。为测试所提出的HOG/IKSVM方法的综合性能,分别选用HOG/线性SVM方法与HOG/径向基核SVM（HOG/RBF-SVM）方法做对比试验。试验结果表明,HOG/IKSVM的检测率为98.2%,高于HOG/线性SVM方法的79%;在平均检测时间上,HOG/IKSVM方法的平均检测耗时仅为HOG/RBF-SVM方法的1.1%。说明该方法可以进行稻瘟病孢子室内检测识别。     

链式剖鱼机的研制与试验研究

针对目前淡水鱼加工机械化程度低、劳动强度大的现状,研制了用于淡水鱼前处理加工的剖鱼机.在研究剖鱼机剖切方式、喂料机构、剖切可靠性、剖切过程对鱼体的损伤程度等的基础上,试制了剖鱼机并进行了试验.试验结果表明,研制的剖鱼机喂料方便、可靠,剖切速度为800尾/h,剖切率达83.9%,剖切质量好.     

冷冻食品切割机安全防护系统识别技术

为降低冷冻食品加工中工人操作时手部被割伤的风险,提出基于机器视觉的切割机安全防护系统识别技术,系统利用彩色相机对切割机工作区域进行实时监控,以锯条位置为参考点设置不同的危险区域,对采集的图像进行分析处理,针对工人操作时的手套颜色受照明影响大,提出拮抗色感知颜色特征提取与高斯混合模型分类相结合的目标颜色识别方法,对手套的颜色特征进行分类检测,通过形态学处理与特征量统计判定最终结果,判别工人手部所处的危险等级。实现了整个切割机的安全防护系统设计,其实验测试结果表明,系统能够准确识别不同照明条件下的手套颜色特征,相比HSV和CIE Lab颜色空间,降低了图像处理时间,单幅图像处理时间为39.18 ms,具有较好的鲁棒性,满足了安全防护系统实时性和可靠性的要求。     

基于机器视觉和支持向量机的温室黄瓜识别

针对复杂温室环境中的成熟黄瓜,采用脉冲耦合神经网络分割黄瓜图像,利用数学形态学方法处理,把黄瓜从图像背景中分离出来;提取各连通区域的4个几何特征值和灰度共生矩阵基础上的3个纹理特征值,作为最小二乘支持向量机(LS-SVM)的输入特征向量;利用训练好的分类器判别图像中的黄瓜。试验结果表明:用于试验的70幅黄瓜图像,正确识别率达82.9%,基于脉冲耦合神经网络分割结合LS-SVM的方法,适合复杂背景的温室黄瓜识别。     

多目标鱼体对象提议检测算法研究

鱼的行为变化除了可以反映其自身健康状况外,还对分析水质变化具有重要意义,而精确、快速的鱼体目标检测是行为变化分析的基础。针对现有多目标鱼体检测算法存在检测定位精确度低的问题,提出了一种简单、有效的多目标鱼体对象提议检测算法。提取鱼体图像的骨架和边缘信息,制定新的窗口打分策略生成候选窗口,训练PCA卷积核提取鱼体图像前景和背景特征,利用支持向量机（Support vector machine,SVM）识别得到鱼体目标所在的候选窗口,运用非极大值抑制算法剔除冗余窗口完成目标检测。实验表明,基于新的窗口打分策略生成的候选窗口比Edge Boxes算法得到的候选窗口具有更高的召回率,召回率最高可达96.9%,对候选窗口的最高识别准确率可达95.71%。通过本文算法和Edge Boxes-PCANet算法得到的漏检率、误检率和平均检测时间表明,本文算法的综合表现更优,说明本文算法可以高效精确地实现多目标鱼体检测。     

基于支持向量机的玉米田间杂草识别方法

提出了一种基于图像处理和支持向量机(SVM)技术的玉米和杂草识别方法.首先根据玉米与杂草、土壤彩色图像的特征提出一类图像灰度化方法,并通过对灰度图像的除噪处理有效地分离目标对象.然后从处理好的图像中提取出目标对象的形状特征参数作为输入特征向量,进而提出玉米田间杂草识别的支持向量机方法.试验结果表明了方法的有效性,通过适当选取核函数识别率可达到98.3%.     

机械取喂苗装置驱动机构的设计与试验

针对半自动移栽机作业过程中人工取投苗劳动强度大、效率低等问题,设计了一种机械取喂苗装置,并根据机械取喂苗装置的设计要求,对装置关键部件进行分析与计算,确定其主要结构参数.借助SolidWorks软件对其进行运动学仿真分析,仿真结果满足设计要求.试制机械取喂苗装置进行试验,结果表明:当取苗速度为80株/min时,其取苗、...     

基于MobileViT模型的小麦收获机喂入密度分类方法

基于喂入量的作业速度智能化控制技术是优化联合收获机作业效率和质量的重要手段。本文针对传统喂入量自动控制技术时滞明显,在喂入量调整时无法及时适应实际情况的问题,采用基于图像的深度学习方法开展了成熟期小麦植株密度等级分类识别方法研究,通过预先感知作物密度,实现联合收获机作业参数的自动调整。首先基于车载相机和无人机图像构建了小麦植株图像数据集,并细分为低密度、中密度、高密度和特高密度4类;其次构建了基于MobileViT-XS轻量化网络的密度等级识别模型,利用建立的数据集进行模型的训练和测试;最后将其与VGG16、GoogLeNet和ResNet进行了比较。结果表明,MobileViT-XS模型的总体识别准确率达到91.03%,且单幅图像推理时间仅为29.5ms。与VGG16、ResNet网络相比,总体识别准确率分别高出3.51、2.34个百分点,MobileViT-XS模型可以较好的完成小麦不同密度等级的分类识别任务,为实时预测小麦喂入密度提供了技术支持。     

对虾逐只分离装置设计与试验

为实现转盘式对虾剥制机自动、有序、逐只喂入,设计了一种对虾逐只分离装置,该装置主要由夹持器、导引勺、轮盘、后壳和传动机构等组成。以去头对虾的几何参数为依据,通过分析去头对虾的外形特征和受力情况,确定了夹持器、导引勺等关键部件的结构参数以及分离装置的转速范围。以转速为试验因素,以重排率、漏排率、对虾破损率和排料速率为指标,在对虾逐只分离装置试验台上进行了单因素试验,并利用图像采集系统分析了分离装置的工作过程。结果表明：对虾逐只分离装置的最优转速为20r/min,在该转速下重排率为9.2%、漏排率为7.7%、对虾破损率为2.5%、排料速率为164只/min。研究表明,该装置结构设计可行,能够将对虾杂乱无序的状态变为单只输出状态。