基于颜色及纹理特征的果蔬种类识别方法

为更好地表述果蔬图像纹理特征,提高智能果蔬识别系统识别准确性,提出一种颜色完全局部二值模式纹理特征提取算法。果蔬识别系统模型利用颜色完全局部二值模式提取图像纹理特征,利用HSV颜色直方图、外点/内点颜色直方图提取图像颜色特征,采用匹配得分融合算法将颜色和纹理特征相融合,采用最近邻分类器实现果蔬农产品分类。通过不同光照条件下和不同数量训练样本条件下的试验得出：颜色完全局部二值模式的果蔬图像纹理表述能力明显优于和差直方图等果蔬图像纹理操作子,识别率提升最小在5%以上,更适合果蔬分类;对比其他纹理特征提取算法,采用颜色完全局部二值模式与颜色特征进行融合时,识别率最优,时间开销约为1.1 s。该方法能够应用到智能果蔬识别系统中,提升系统识别准确性。     

基于改进支持向量机的水电机组多类轴心轨迹智能识别

在水电机组故障诊断系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。而水电机组实际运行中轴心轨迹故障样本数量较少,依据其进行故障智能诊断无法准确完成,需结合相应频谱特性才可做出诊断。论文针对此问题,采用改进的支持向量机（support vector machine,SVM）多故障分类算法,建立了多故障轴心轨迹分类器,并应用于水电机组的故障诊断。结果表明,改进的SVM在样本数较少时取得较好的分类效果,样本数为16和50时,分类准确率达到了96.3%和91.2%,;并且在分类数增多时,分类准确率得到提高,而样本数增多时,分类准确率骤减。该故障分类器可实现多故障的识别和诊断,并且具有算法简单和对多故障轴心轨迹图形分类能力强的优点。该研究可为水电机组少样本轴心轨迹故障的智能诊断提供参考。     

基于无人机RGB影像的玉米种植信息高精度提取方法

为探究易获取且成本低的超高分辨率无人机（Unmanned Aerial Vehicle,UAV）航拍 "红-绿-蓝"（Red-Green-Blue,RGB）彩色影像提取作物种植信息的方法,该研究选取植被指数、"色度-色饱和度-亮度"（Hue-Saturation-Intensity,HSI）色彩特征和纹理特征等3种特征,通过比较贝叶斯（Bayes）、K最邻近分类（K-Nearest Neighbor,KNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）、决策树（Decision Tree,DT）和随机森林（Random Forest,RF）共5种监督分类算法及不同特征组合的分类效果,以实现玉米种植信息的高精度提取。结果表明,使用单一种类特征或使用全部3种特征均不能获得最优的分类精度;将植被指数与HSI色彩特征或与纹理特征进行组合获得的总体分类精度（5种算法平均值）比仅使用植被指数获得的总体分类精度分别提高了4.2%和8.3%;在所有特征组合中,HSI色彩特征和纹理特征组合为最优选择,基于该特征空间的RF算法获得了最高的分类精度,总精度为86.2%,Kappa系数为0.793;基于RF算法进行降维并不能显著提高或降低分类精度（SVM除外）,但所保留的特征因子可给出符合实际背景和意义的解释,并可提高分类结果的稳定性。研究结果可为基于无人机RGB影像的作物种植信息高精度提取提供方法参考。     

基于GA-SVM模型的机采籽棉杂质识别

针对中国机采棉加工过程中混级混轧、缺乏棉花参数检测的现状,提出使用遗传算法优化支持向量机参数的机采籽棉图像分割、杂质识别方法。在图像分割阶段,采用像素点邻域的色调、饱和度、亮度颜色特征与平均亮度、平均对比度、平滑度、三阶矩、一致性、熵等纹理特征构建特征向量,使用最优保留策略的遗传算法优化惩罚参数及核函数参数,建立图像分割SVM分类器;对杂质识别过程,在计算标记区域的颜色特征、纹理特征基础上,增加面积、周长、离心率、矩形度、形状因子等形状特征,使用遗传算法建立杂质识别SVM分类器。测试结果表明,该方法适用于边缘对比度低、纹理信息丰富的机采籽棉含杂图像分割,对杂质的有效识别率为92.6%。该研究为棉花加工设备的参数优化和国产采棉机的研制及优化提供重要参考依据。     

基于多光谱图像和数据挖掘的多特征杂草识别方法

为满足变量喷洒对杂草识别正确率的要求,提出一种基于多光谱图像和数据挖掘的杂草多特征识别方法。首先对多光谱成像仪获取的玉米与杂草图像从CIR转换到Lab颜色空间,用K-means聚类算法将图像分为土壤和绿色植物,随后用形态学处理提取出植物叶片图像,在此基础上提取叶片形状、纹理及分形维数3类特征,并基于C4.5算法对杂草分别进行单特征和多特征组合的分类识别。试验结果表明,多特征识别率比单特征识别率高,3类特征组合后的识别率最高达到96.3%。为验证该文提出方法的有效性,将C4.5算法与BP算法以及SVM算法进行比较,试验结果表明C4.5算法的平均识别率高于另2种算法,该文提出的田间杂草快速识别方法是有效可行的。该文为玉米苗期精确喷洒除草剂提供技术依据。     

基于偏好人工免疫网络多特征融合的油茶果图像识别

为提高油茶果采摘机器人机器视觉的识别率,该文提出了基于偏好人工免疫网络识别的油茶果多特征融合识别方法。在对油茶果图像进行处理的基础上,提取待识别目标区域的颜色特征、形态特征、纹理特征进行聚类,并提取典型油茶果多特征作为偏好抗体,使多特征参数在偏好免疫算法中进行有效融合。仿真试验结果表明,多特征融合的识别方法对油茶果果实的识别率在晴天时达到了90.15%,阴天时达到了93.90%。而时间复杂度基本不变,取得了较好的识别效果,该研究可为下一步油茶果采摘机器人智能采摘提供参考。     

基于图像处理和蚁群优化的形状特征选择与杂草识别

利用叶片形状特征区分杂草和作物是杂草识别的一个重要方法。为了提高杂草识别的精度和效率,通过形态学运算和基于距离变换的阈值分割方法分离交叠叶片,从单个叶片中提取包括几何特征和矩特征的17个形状特征,用蚁群优化（ACO）算法和支持向量机（SVM）分类器进行特征选择和分类识别,选取有利于分类的较优特征并实现特征的优化组合。棉田杂草试验结果表明,该方法能实现分类特征的有效缩减,经优化组合得到的最优特征子集用于杂草识别的准确率达95%以上,识别率高,稳定性好,对识别杂草时如何兼顾准确率和实时性具有参考意义。     

基于RF-DS图谱信息融合的孵化早期鸡胚蛋性别无损检测

针对图像或光谱单一信息检测孵化早期胚蛋性别识别率不高的问题，该研究提出一种随机森林（Random Forest，RF）和证据理论（Dempster-Shafer，D-S）的图谱信息融合的无损检测方法。利用机器视觉和光谱仪分别采集孵化期第4天水平横放的胚蛋信息，在对胚蛋图像和光谱预处理的基础上，提取图像纹理特征和光谱特征，再分别以2类单特征的RF分类结果作为独立证据构造基本概率分配函数，运用D-S证据理论进行决策级融合，根据分类判决门限得出最终的识别结果。试验结果表明，图像和光谱单特征RF模型识别准确率最高分别达78.00%和82.67%，多特征决策融合识别法准确率达到88.00%，其中雌雄识别率分别达到90.00%和86.25%，单个鸡蛋的平均判别用时为2.843 s。结果表明，该光谱-图像信息融合方法可以提高孵化早期胚蛋雌雄识别准确率。     

基于特征组合与SVM的小粒种咖啡缺陷生豆检测

缺陷生咖啡豆显著影响商品咖啡豆品质及定价,其分选剔除是咖啡豆烘焙前的重要工作环节。目前缺陷豆的检测、分选及剔除主要由人工操作完成,耗时、费力且主观性大。该研究采用机器视觉技术提取咖啡豆轮廓、颜色和纹理3类特征,使用单一类别特征和不同类别特征进行组合,运用网格搜索确定支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类模型参数,通过k折交叉验证试验对比SVM模型性能,运用皮尔逊相关系数进行特征筛选,找到检测缺陷生咖啡豆的较优特征组合。为说明SVM检测模型的有效性,选用随机森林（Random Forests,RF）、极端随机树（Extremely Randomized Trees,ERT）、逻辑回归（Logistic Regression,LR）、LightGBM、XGBoost和CatBoost算法进行较优特征组合的对比试验。结果表明：包括轮廓、颜色和纹理3类14个特征的组合是较优特征组合,其SVM检测模型的平均准确率、平均精度、平均召回率、平均F1值分别为84.9%、85.8%、82.3%、84.0%,效果均明显优于2类特征组合和单一类别特征的检测模型,SVM检测模型的准确率和F1值相比随机森林、极端随机树、逻辑回归、LightGBM、XGBoost和CatBoost分别提高4.7和4.8,3.4和4.0,5.6和7.2,3.0和3.0,3.5和4.2,2.6和2.6个百分点。较优特征组合的SVM缺陷生咖啡豆检测模型检测缺陷类型较全面,识别准确率高,可实际应用于小粒种生咖啡豆智能化分选装备。     

GDA2基因的克隆、原核表达与融合蛋白的纯化

摘要：GDA2（G2 pea dark accumulated gene）是与G2豌豆（Pisum sativum L.）短日照条件下不衰老现象紧密相关的基因之一。实验用cDNA差示分析法（representational difference analysis, RDA）得到一个短日照下特异表达的G2豌豆cDNA，并命名为 GDA2。核酸序列分析表明，该cDNA全长1 120 bp，最大的开放阅读框为642 bp，编码一个由213个氨基酸构成的分子量约为24 kD的蛋白质，与GDA1的同源性为36%。在GDA2的cDNA两端分别引入Bgl Ⅱ与XhoⅠ的酶切位点，用PCR方法将其克隆到原核表达载体pGEX-4T-1中，经过酶切筛选和测序鉴定，得到所需的表达载体pGEX-GDA2。将pGEX-GDA2导入E.coli BL21菌株，经IPTG诱导，得到分子量约51 kD的 GST-GDA2融合蛋白，并利用Glutathione Sepharose 4B亲和柱对该融合蛋白加以纯化。GDA2-GST融合蛋白的表达和纯化工作，为深入研究GDA2蛋白的结构与功能以及该基因同衰老的关系打下良好的基础。     

基于无人机多光谱影像的完熟期玉米倒伏面积提取

由于土壤、地形、水分以及耕作方式等存在的时空变异性,致使灾后完熟期玉米地块存在4类作物形态,包括叶片呈绿色的未倒伏玉米、叶片淡黄的未倒伏玉米、叶片淡黄的倒伏玉米、黑色阴影区域。为进一步提高现有倒伏玉米面积提取方法的精度,该文以黑龙江省国营农场典型玉米倒伏地块为研究区,获取无人机多光谱数据,对比4类作物形态的光谱、植被指数以及纹理特征差异,经特征筛选后,首先面向倒伏玉米提取构建了5种典型特征组合。然后针对植被指数特征、光谱和纹理特征组合采用最大似然法分类,最后对提取结果的精度进行评价和分析。结果表明:反射光谱特征或植被指数特征无法准确区分4类作物形态,提取的倒伏玉米面积偏差较大;多类纹理特征法所得结果最优,4类典型作物形态的识别平均误差为9.82%,倒伏面积提取的误差为3.40%,Kappa系数为0.84。该研究延展了纹理特征在倒伏玉米面积提取中的应用并对完熟期倒伏玉米识别具有重要的借鉴意义。     

基于多重特征增强与特征融合SSD的荔枝检测

使用无人机拍摄的荔枝图像目标尺寸小、特征信息不足.为了更多、更好地检测到荔枝,该研究提出一种基于多重特征增强与特征融合的SSD(Single Shot Multibox Detector based on Multiple Feature Enhancement and Feature Fusion,MFEFF-SSD...     

基于机器视觉的作物多姿态害虫特征提取与分类方法

由于野外诱捕害虫的姿态存在多样性和不确定性,使得利用机器视觉进行害虫的自动识别与计数仍然是一个难题。该文提出一种基于颜色和纹理等与形态无关的特征相结合和利用多类支持向量机分类器的多姿态害虫分类方法。通过对目标害虫图像进行不同颜色空间特征、基于统计方法的纹理特征和基于小波的纹理特征的提取,构建了6组不同组合的特征向量。将10阶交叉验证的识别率作为适应度函数值,利用遗传算法对各组特征向量进行降维筛选。最后利用基于有向无环图多类支持向量机分类器对多姿态害虫进行识别和特征组选择。结果表明,遗传算法最多可以使特征向量维数降到原来的38.89%,基于HSV三通道颜色图像的小波纹理特征组在建模时间和平均准确率方面都表现最优,可以作为一种有效的多姿态害虫分类特征选择。     

基于费舍尔评分与离散粒子群优化的棉花异性纤维在线检测

为改进基于机器视觉的棉花异性纤维在线检测效率,提出一种基于费舍尔评分与离散粒子群优化的棉花异性纤维特征选择方法。该方法将费舍尔评分滤波式特征选择方法及基于离散粒子群优化的捆绑式特征选择方法组合在一起,首先利用费舍尔评分方法过滤噪声特征,然后利用离散粒子群算法从已去噪的特征集中选取最优特征子集。提出的方法应用于棉花异性纤维数据集,并与费舍尔评分方法、离散粒子群方法、遗传算法、蚁群算法进行对比,试验结果表明该方法可以更有效地选择出有较少特征数目、较高分类精度的特征子集。从75个棉花异性纤维原始特征中选出18个特征组成的特征集,其分类准确度达到93.5%,检测时间仅为0.8231 s,有效地改进了棉花异性纤维在线检测的精度与效率,从而减少异性纤维对棉纺织品的危害,提高棉纺企业经济效益。     

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。     

基于鱼体特征点检测的淡水鱼种类识别

针对传统机器视觉技术对淡水鱼种类进行检测时特征提取过程复杂的问题,该研究提出了基于特征点检测的淡水鱼种类识别方法。以鳊、鳙、草鱼、鲢、鲤5种大宗淡水鱼为对象,构建了淡水鱼特征点检测数据集;以AlexNet模型为基础,通过减小卷积核尺寸、去除局部响应归一化、引入批量归一化、更换损失函数,构建了改进AlexNet模型用于特征点检测;并以特征点为依据提取特征值、构造特征向量,使用Fisher判别分析方法实现了淡水鱼的种类识别。试验结果表明：改进AlexNet模型在测试集上的归一化平均误差的均值为0.0099,阈值δ为0.02和0.03时的失败率F_0.02、F_0.03分别为2.50%和0.83%,具有较好的精准度和误差分布情况;基于该模型和Fisher判别分析的淡水鱼种类识别方法对5种淡水鱼的识别准确率为98.0%,单幅图像的平均识别时间为0.368 s,保证了时效性。由此可知,提出的改进AlexNet模型能实现淡水鱼的特征点检测并具有较高的精度,可为淡水鱼种类识别、尺寸检测、鱼体分割等提供条件,该方法可为淡水鱼自动化分类装置的研发奠定基础。     

基于改进卷积神经网络模型的玉米叶部病害识别(英文稿)

准确识别玉米病害有助于对病害进行及时有效的防治。针对传统方法对于玉米叶片病害识别精度低和模型泛化能力弱等问题,该研究提出了一种基于改进卷积神经网络模型的玉米叶片病害识别方法。改进后的模型由大小为3×3的卷积层堆栈和Inception模块与ResNet 模块组成的特征融合网络两部分组成,其中3×3卷积层的堆栈用于增加特征映射的区域大小,Inception模块和ResNet 模块的结合用于提取出玉米叶片病害的可区分特征。同时模型通过对批处理大小、学习率和 dropout参数进行优化选择,确定了试验的最佳参数值。试验结果表明,与经典机器学习模型如最近邻节点算法（K- Nearest Neighbor,KNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和反向传播神经网络（Back Propagation Neural Networks,BPNN）以及深度学习模型如AlexNet、VGG16、ResNet 和Inception-v3相比,经典机器学习模型的识别率最高为77%,该研究中改进后的卷积神经网络模型的识别率为98.73%,进一步提高了模型的稳定性,为玉米病害检测与识别的进一步研究提供了参考。     

利用融合高度与单目图像特征的支持向量机模型识别杂草

除草是保证农作物高产的必要工作。针对机械化除草和智能喷药中存在的杂草识别问题,以2~5叶苗期玉米及杂草为研究对象,进行了融合高度特征与单目图像特征的杂草识别方法研究。首先从单目图像中提取16个形态特征和2个纹理特征;然后基于双目图像,提出了针对植株的高度特征提取方法,所得高度特征与实际测量值间误差在±12 mm以内;利用max-min ant system算法对形态特征进行优化选择,将形态特征减少到6个,有效减少数据量62.5%,并与纹理和高度特征进行融合;将2~5叶玉米幼苗的可除草期划分为3个阶段,分别构建融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型,并与相应不含高度特征模型进行对比。经测试,3个阶段模型的识别准确率分别为96.67%,100%,98.33%;平均识别准确率达98.33%。不含高度特征模型的识别准确率分别为93.33%,91.67%,95%;平均识别准确率为93.33%。结果表明,融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型优于不含高度特征模型,平均识别准确率提高了5百分点。该方法实现了高准确率的杂草识别,研究结果为农业精确除草的发展提供参考。     

基于电学参数的苹果可溶性固形物含量预测

为实现苹果可溶性固形物含量的无损检测，该研究提出了一种长短期记忆编解码和多层感知机（LSTMED-MLP,long short-term memory encoder-decoder-multi-layer perceptron）融合的介电特征预测方法。在0.158～3 980 kHz频率范围内的9个频率点下，采用介电谱测量仪获取300个富士苹果的电学参数，其中每个频率点对应15项电学参数，即每个苹果对应135项电学特性参数，之后通过苹果基因组学理化分析方法，获取可溶性固形物含量；根据电学参数与可溶性固形物含量，构建苹果关键基因组学参数的回归预测模型。为简化模型输入，提取样本变量特征，使用主成分分析（principal component analysis,PCA）和LSTMED模型，提取每个样本的40项特征值，作为非线性回归模型多层感知机（MLP）和XGBoost的输入，建立可溶性固形物含量预测模型。试验结果表明，LSTMED具有更好的适用性，且LSTMED-MLP模型的预测效果最好，在校正集和预测集上，决定系数分别为0.95和0.90，均方根误差分别为0.77和0.84，且对不同种...     

用于灌溉耕地制图的特征变量优选

灌溉耕地制图可以为粮食安全、水资源管理和气候变化等相关研究提供数据基础.构建和选择表征灌溉耕地信息的特征变量是灌溉耕地制图最重要的环节之一.该研究选择有良好灌溉信息数据基础的美国内布拉斯加州为研究区,基于已有灌溉耕地空间分布图和灌溉信息数据,提取灌溉耕地和雨养耕地的样本,计算了样本的4类82个特征变量,利用随机森林对比...