图像跟踪识别技术在煤炭运量视频管理系统中的研究

设计一套安装于煤场入口的视频监控跟踪识别系统,对进出场区的车辆进行监控。介绍视频监控跟踪识别系统的结构组成与工作原理,阐述系统各部分的功能,分析系统的各种优势,为该系统应用于煤场管理提供参考。     

基于ARM的土壤含水率无线传输系统设计

介绍一种基于ARM处理器的土壤含水率无线传输系统.在对系统功能要求进行说明的基础上,设计了基于嵌入式系统的土壤含水率无线传输终端,包括土壤含水率采集系统和嵌入式系统软件.针对土壤含水率无线传输系统功能及特征,阐述了系统应用的性能特点和重要意义.     

基于ARM的土壤含水率无线传输系统设

介绍一种基于ARM处理器的土壤含水率无线传输系统。在对系统功能要求进行说明的基础上,设计了基于嵌入式系统的土壤含水率无线传输终端,包括土壤含水率采集系统和嵌入式系统软件。针对土壤含水率无线传输系统功能及特征,阐述了系统应用的性能特点和重要意义。     

人脸与语音识别技术的拖拉机操控系统研究

针对我国拖拉机智能化水平较低的问题,基于人脸和语音识别技术对拖拉机的操控系统进行了设计。系统主要组成包括中央控制器、人脸识别系统、语音识别系统、行驶控制系统和网络传输系统等部分。为了使拖拉机能够实现人脸和语音识别的功能,对人脸和语音识别算法进行了设计,包括采用KPCA算法、Gabor小波算法和FLD判别法进行人脸特征提取,并采用HMM算法进行语音识别。为了验证人脸和语音识别系统的性能,分别对其进行试验,结果表明:人脸和语音识别系统的识别准确率分别达到了96%和93%,可以满足对拖拉机的智能控制。     

基于改进Hu矩和遗传神经网络的稻飞虱识别系统

针对稻飞虱识别实时性差和BP神经网络分类有一定误差的问题,设计了1种基于DSP硬件平台和遗传神经网络算法的稻飞虱识别系统.系统硬件以AT89S52单片机控制拍摄移动装置,以DM6437处理器作为算法处理平台;系统软件设计主要包括基于改进Hu矩的特征值提取和基于遗传算法优化神经网络的识别算法.系统通过CCD摄像机拍摄稻飞虱视频信号传送到DSP识别系统,从中提取图像,识别图像中的稻飞虱.实验对稻飞虱、水蝇和潜蝇等80个样本进行了训练和测试,结果表明遗传神经网络对稻飞虱的正确识别率达到90％.     

基于计算机视觉的水稻杂株识别

针对水稻的杂株识别,设计了一种基于计算机视觉的水稻杂株识别系统。系统主要由图像获取系统、特征提取系统和模式识别方法系统组成,可利用颜色特征识别图像中的杂株,并对图像进行阈值分割获取二值图像,提取形状特征和纹理特征,通过DS融合理论程序实现水稻杂株的识别。试验结果表明:系统可以准确识别水稻杂株类型,准确率达到了92%以上,能够满足农业人员对水稻杂株识别系统的要求。     

基于TMS320DM642的嵌入式棉籽识别系统

随着DSP处理能力的不断增强以及图像处理算法的日益完善,开发基于机器视觉的嵌入式实时系统成为目前图像处理领域的一项重要分支.为此,介绍了基于TMS320DM642的嵌入式棉籽识别系统的硬件原理和软件结构.首先分析了DM642的结构和特点,然后阐述了系统的组成及关键技术,最后介绍了基于RF5参考架构的软件设计方案.经验证,本系统能够处理两路视频输入,实时地完成棉籽识别.     

基于图像自动标注与改进YOLO v5的番茄病害识别系统

针对作物病害识别系统功能单一，缺乏系统升级机制，人工升级系统成本较大的问题，以番茄病害为例，提出了基于OpenCV的番茄叶片图像自动标注算法和改进YOLO v5的番茄病害识别模型；结合数据集自动划分、模型自动训练与评估、手机APP自动创建与更新理念，设计了一种可以自动升级的番茄病害识别系统；引入专家审查校正机制，提高了系统识别结果的可靠性。实验结果表明，该系统实现了对番茄的健康叶片与9类病害叶片进行识别，可以在实际应用中通过手机APP识别番茄病害的同时自动扩充番茄病害图像数据集，并根据数据扩充量自动启动系统的升级优化流程，由此不断提升该系统的番茄病害识别性能。该系统为番茄生产提供了一个便捷、可靠的番茄病害识别工具。     

基于激光视觉的智能识别苹果采摘机器人设计

为了提高苹果采摘视觉识别系统的精度,增强视觉系统的抗干扰能力和自适应能力,设计了一种新的苹果采摘机器人激光视觉识别系统,可以直接获得层次关系的深度图像,实现了果园非结构化环境中果实的识别与定位。为了测试激光识别系统苹果采摘机器人的采摘效果,在果园中对其采摘性能进行了测试:首先采用高清相机完成了对果实图像的采集,通过图像处理准确地实现了苹果的识别,在遮挡率低于50%时其识别率达到了90%以上;然后利用激光测距方法对苹果进行距离测量,成功定位了果实位置,其响应时间仅为3.58s,动作效率快,实现了苹果的高效率、高精度采摘功能。     

可定制功能温室自动喷灌系统

设计了一种可定制功能的温室用悬挂式自动喷灌系统,进行了基于触摸屏、可编程控制器、步进电机的开放式温室自动喷灌系统的软硬件设计,该系统具有系统功能可定制、喷灌参数可设置等特点.     

通信系统在动物识别中的应用研究——基于ARM和GPRS

设计了基于ARM和GPRS的无线数据通信系统。以S3C2410为核心,MC55为数据传输模块,实现了动物识别中动物代码的无线传输。研究结果表明:该系统的传输速率为21.5kbps,读取数据稳定可靠,适用于动物养殖场中动物身份数据的无线传输。     

基于时空信息比较的温室环境传感器故障识别

为了提高温室环境测控系统中传感器数据的准确性,针对温室环境参数变化的时间相关性和空间相似性特点,提出了一种基于主成分分析(Principal component analysis,PCA)的故障检测与基于时空信息比较的温室环境监测系统的传感器故障识别方法。首先利用基于PCA的传感器故障检测方法,通过监控统计量T2和SPE的变化实现传感器系统故障检测;再针对检测出故障的传感器节点,对该时刻传感器节点采用基于时空特性的节点信息比较实现不同传感器的故障识别。分别对比基于时间尺度、空间尺度、时空尺度的节点信息比较方法对传感器故障识别的影响进行了分析与试验验证,验证结果表明:基于PCA的传感器故障检测方法能够有效地实现对传感器系统故障的初步检测,提出的基于时空信息比较的传感器故障识别方法,融合考虑时间尺度和空间尺度的节点信息,能够有效地实现传感器具体故障定位;所建立的传感器故障识别方法检测正确率CDR为98.37%、平均虚警率FAR为1.72%,较传统的传感器故障识别方法检测正确率CDR提高了22.067个百分点,而平均虚警率FAR则降低了15.762个百分点,能够有效地保证故障诊断效率、提高故障诊断精度、降低虚警率,具有可靠性和准确性。     

基于区块链的畜牧养殖资产监管身份认证研究

针对畜牧养殖资产监管系统数据采集源头设备不可信,牲畜个体身份标识识别复杂,养殖敏感数据机密性差等问题,提出一种基于区块链技术和聚合签名算法的畜牧资产身份认证方案,实现资产监管系统中数据采集源头、数据存证展示的全流程真实可信,以及监管系统各节点、各物联网设备间身份验证的可信可溯,有效保障了畜牧资产监管系统从区块链网络到节点及物联网设备间细粒度的身份验证。在此基础上对方案进行混淆性分析和通信数据量分析,结果表明,加密过程的扩散性测试密文改变率平均为93.61%,相关性测试密文改变率平均为93.28%,具有较高的混淆性,并将通信量由线性级降低为常量级,验签耗时平均节省40.01%,有效降低数据传输通信量和系统验证开销,具有高效的批量身份验证性能,满足畜牧资产监管过程中设备身份认证需求。     

面向不确定数据的农产品追溯方法

针对现有追溯模型无法对可追溯单元的混合过程进行定量表示的缺陷,将不确定数据引入到追溯系统中,搭建了不确定数据追溯模型,提出了一个新的面向不确定数据追溯的查询方法,利用不确定数据的基本表示和查询方法,解决了多源追溯问题.基于模型,实现了追溯模型中的简单查询、节点评价和单节点异常推断功能.并且给出了多节点异常的求解方法.     

基于遗忘因子和误差修正的水文实

在进行水文预报时，由于影响河道洪水的因素众多，常用的水文预报模型往往不符合实际水文系统的客观规律。对这类系统的参数辨识要求算法具有较强的实时跟踪能力，以适应模拟或预测洪水运动变化过程的要求。利用洪水预报误差信息，对BP网络洪水实时预报校正模型与方法进行了探讨，提出了两种实时预报方法。第一：运用最小二乘递推算法，引入时变遗忘因子实时跟踪模型中时变参数的变化，建立了神经网络在非线性系统中动态的系统输入、输出数据之间的映射关系。第二：利用BP网络模型对误差的可识别性，将模型对输出变量的预报误差再次作为输出变量，对网络可能预报的误差进行实时修正。计算实例表明：以上两种方法提高了神经网络在水文领域的预报精度，给BP神经网络的实时预报方法提供了新的途径。     

供水系统模型辨识与动态特性分析

为掌握离心泵供水系统在不同工况下转速突变时的动态模型结构、运行情况及其特性,通过改进水泵供水系统的出口端阀门结构,搭建了新的离心泵调速供水试验系统.通过试验台的改进在试验中实现系统的阶跃输入扰动,较为准确地反映系统工况的变化并进行调速工况下的模型辨识试验.试验中使用虚拟仪器和高频电参数测量仪搭建测量系统,对供水系统中所需数据进行测量采集.试验基于阶跃响应辨识原理,采用最小二乘法,通过Matlab系统辨识工具箱对数据进行预处理并确定其传递函数,绘制所得传递函数的零极点图和阶跃响应曲线.对比分析发现,系统运行在升频的工况下时,其超调量和震荡情况明显大于系统运行在降频工况下.结果表明,离心泵供水系统是最小相位系统,数学模型为二阶惯性加时滞结构.其模型参数会随着工况的变化而改变,实时辨识和实时变参数控制更为适合该系统.     

泵站变压器经济运行分析及实时监

针对目前泵站变压器经济运行可操作性差，节能效果不明显等缺点，从分析泵站变压器经济运行的特点入手，在详细讨论了泵站变压器经济运行原理及判定原则的基础上，设计开发了基于Profibus-DP现场总线的变压器经济运行实时监控系统。该系统通过实时采集变压器现场数据，经分析计算和判断，选取变压器经济运行方式，自动投切变压器。实际试运行表明：系统具有计算判断准确，投切可靠，节能效果明显等特点，很好地满足了泵站安全、高效、节能的运行要求。     

面向叶类蔬菜病害识别的温室监控视频采集系统

为满足温室叶类蔬菜病害准确识别的视频数据需求,结合温室叶类蔬菜病害发生的特点,采用物联网技术,基于传感器感知的环境信息与摄像机监控视频信息,构建了一种面向叶类蔬菜病害识别的温室监控视频采集系统。该系统将案例检索与模糊推理方法相结合,设计温室监控视频获取方法,将传感器实时采集的数据与知识库中的病害产生环境条件相匹配,以匹配结果作为视频采集的依据,实现了监控视频的智能采集;并利用模糊推理方法,弥补案例检索结果不够全面的问题,确保了数据的准确获取。同时,该系统还提供了实时数据显示、实时视频监控等功能。系统应用结果表明,该系统能够满足温室叶类蔬菜病害识别的视频数据需求。     

反溯源网络构筑研究

随着计算机网络信息安全问题的日益突出，构筑反溯源网络具有重要意义。将NDIS中间层驱动技术、P2P隐蔽攻击网络及基于数据特征的混淆算法3种技术相融合，构筑反溯源网络，可有效降低被外界追踪溯源的可能性，确保网络及信息的安全性和可靠性。     

面向非规范化数据源的动物体温异常识别方法

在动物体温异常识别中,红外测温等方式容易产生系统偏差使得判断结果不可靠。基于深度学习的方法在不同测温设备上的鲁棒性与泛化性能较差,且难以应用于数据量少、随机性强、标准不一致等非规范化的测温场景。因此,本文提出了一种面向非规范化数据源的动物体温异常识别方法,通过衡量体温时序数据间的相似度即可完成异常识别。针对常用的相似性度量算法在序列匹配、序列间距度量上效果不佳的问题,提出了一种改进的动态时间规整算法(Improved dynamic time warping, iDTW)。在点间度量方式上,综合欧氏距离和一阶导数,改善了序列过度对齐问题。使用序列交并比表示序列整体特征,提升了序列间距度量效果。针对不等长序列及过长序列的异常检测问题,提出了基于滑动窗口和序列等分的异常检测方法。以较短序列为滑动窗口遍历较长序列得到一组序列间距,根据训练和检测的不同阶段分别选择其中的最小值或最大值作为相似度衡量结果,以解决不等长序列匹配问题。将过长的样本数据序列等分为多个子序列,取子序列的间距和为样本间距,以解决过长序列导致的正常样本间距过大和异常漏检问题。在公开数据集UCR上的实验分析表明,相比于欧氏距离...