基于BP神经网络的鸡蛋大小分级方法研究

用计算机视觉装置获取鸡蛋图像像素点数,用电子天平称得蛋重,用它们作为样本数据建立BP神经网络模型,达到自动检测鸡蛋大小并分级。经检验,建立的BP神经网络有很好的泛化功能、鲁棒性好,用其检测鸡蛋大小并分级,其正确识别率为91%。     

基于改进的Hough变换的圆检测

在进行圆形目标检测时,通常采用基于Hough变换的方法,但这种方法计算量大、运算速度慢、对存储空间需求大.为此,提出了改进的Hough变换用于圆形目标检测,该方法在圆形目标定位时具有快速、稳定、准确的特点,可以满足实时性要求.在基于啤酒瓶生产线的实际数据集上验证了该算法的有效性.     

基于ARM的嵌入式水果大小检测与分级系统的实现

实现了一种基于嵌入式ARM处理器的水果大小检测与分级系统。为了降低目前水果检测与分级系统的复杂性和成本,系统利用嵌入式ARM9处理系统代替计算机进行图像数据处理,基于Qt/Embedded软件平台,首先获得水果的侧视图像,图像经预处理,然后利用水果直径检测算法检测出水果直径后,按照直径检测结果实现水果大小分级功能。实验结果表明,该检测系统具有处理速度快,测量分级精度高和成本低等优点,在水果品质检测与分级方面具有较高的实用价值。     

基于改进Hough变换的偏心口检测

分析了Hough变换在圆检测应用中存在的问题,针对液体罐装桶盖的加注口为偏心圆形的情况,提出了一种基于两点梯度信息的改进的Hough变换算法.经检测实例验证,该算法计算速度快,占用内存少,检测精度高.     

基于Hough变换的线段检测算法的改进

基于Hough变换的基本理论及目前的改进算法,针对Hough变换所存在的参数峰值不明显、存储空间大及计算速度慢等不足,提出了一种改进的随机Hough变换,可实现由长到短逐次提取线段,并给出了线段起始点和终止点的计算方法。实验证明了该改进算法的有效性。     

基于小波变换和随机森林的森林类型分类研究

以黑龙江省凉水国家级自然保护区为研究区,采用“高分一号”卫星提供的多光谱影像作为遥感数据源,通过对遥感影像进行小波变换处理,之后选择植被指数、纹理特征、地形因子作为分类特征,利用随机森林算法对该地区森林类型进行分类。结果表明,遥感图像在进行小波变换后,基于随机森林算法的森林类型分类精度为91.68%,Kappa系数为0.90,较未进行小波变换时的分类精度提高10.67%。总体来看,结合小波变换的随机森林分类方法可以获得比较高的分类精度。为森林类型分类提供一种新的思路,且为提高森林类型分类精度提供一种参考方法。     

基于改进Hough变换的公路车道线快速检测算法

针对机器视觉导航中道路引导线检测方法复杂、实时性不能满足使用要求的问题提出了基于改进Hough变换的公路车道线快速检测算法:根据车道线与路面颜色的不同判断车道线位置计算出车道线的方向候补点群,根据车辆所处车道的情况对方向候补点群进行聚类,以每一类的中点为基准点使用基于一点的改进Hough变换算法计算出车道线的斜率。实验结果表明,一幅图片的处理时间约85 ms,处理结果与实际情况吻合。算法能够检测出高速公路上所有车道线的斜率,为道路引导线的实时检测提供了一种新思路。     

基于Hough变换的植物叶片特征点检测及几何校正

图像采集设备采集的植物叶片图像会发生几何畸变,本文提供了对畸变植物叶片图像快速几何校正的方法。首先将畸变图像进行预处理和局部阈值分割,然后提出了1种基于Hough变换求特征点的方法,最后通过空间变换和灰度差值完成了几何校正。校正结果表明此方法具有较强的可行性和有效性。     

基于遗传算法的生理信号情感识别

针对用生理信号来识别情感状态中的最优情感特征组合选择这一组合优化问题,用遗传算法来选择最能代表相应情感状态的最优特征组合,以最近邻法的分类正确率作为当前搜索到的最优特征组合评价准则,将两者结合用于joy,anger,pleasure,sadness 4种情感状态的识别,得到了较好的情感识别效果.仿真实验表明,该方法是有效的.     

基于改进ShuffleNet的板栗分级方法

传统的板栗分级方法主要依靠人工或机械的多级振动筛,不仅分级准确率低而且容易把坏的板栗分成好的板栗。针对传统板栗分级存在的问题,构建轻量级的卷积神经网络实现高精度的板栗的自动分级。在自然光条件下用小米Note9手机拍摄获取包含优等品、一等品、合格品、虫蛀品和霉烂品板栗的5481幅图像应用于卷积网络模型的训练、验证和测试。在学习ShuffleNet的基础上构建了一个浅层卷积神经网络Shnet-1,Shnet-1由2个卷积模块和4个Shuffle构成的板栗图像特征提取网络。特征提取网络连接板栗分类器,分类器由全局平均池化层、隐含层和输出层组成的多层感知器。为了实现板栗分类的最大精度和最小计算量,对Shnet-1模型的超参数进行了优化。将Shnet-1的分类性能与各种深度学习模型如AlexNet、Mnet-1、ResNet18进行了比较分析。浅层卷积神经网络Shnet-1网络模型应用于板栗分级的准确率达到98.90%,坏的板栗被分为好板栗的比例小于0.5%。Shnet-1的计算量小,板栗图像分类时间为26 ms,其权重仅占488KB的物理存储容量。改进ShuffleNet的卷积神经网络模型Sh...     

基于矿质元素的苦荞产地判别研究

 【目的】分析不同省份苦荞矿质元素的特点,筛选判别苦荞产地的有效指标,同时探索苦荞产地溯源和判别的方法。【方法】对苦荞主产区山西、甘肃、青海、四川和云南省的39个苦荞品种中的7种矿质元素Cu、Zn、Fe、Mn、Ca、P和Se的含量进行统计分析,在对7种矿质元素进行逐步筛选的基础上,应用非参数判别的K最近邻法进行判别分析。【结果】不同省份苦荞品种的矿质元素含量存在不同程度的差异,云南苦荞Cu、P含量最高;山西苦荞Se含量最高;青海苦荞Zn、Fe、Ca含量最高;四川苦荞Cu、Zn、Fe、Ca、P含量均最低,Mn和Se含量也较低;甘肃苦荞Mn含量最低。Se、Mn、Zn、Ca和P对苦荞分类有极显著影响,Fe和Cu对苦荞判别影响不显著;判别结果回判正确率和交互验证正确率均为97.4%。【结论】矿质元素含量和现代统计技术相结合的判别方法,用于苦荞产地溯源和判别是有效、可行的。     

早期分级养殖对黄颡鱼生长、成活及性比的影响

将来自于同一亲本的黄颡鱼按规格分为A、B、C 3组,A组为未分级组[体长(5.32±0.52)cm,体重(1.60±0.54)g],B、C 2组为分级组,其中B组为大规格组[体长(5.63±0.41)cm,体重(1.88±0.50)g],C组为小规格组[体长(4.85±0.22)cm,体重(1.11±0.17)g],饲养在9个网箱中.经60d养殖,B组增长率显著高于C组,A、B 2组无显著差异;3组增重率无显著差异.A组的体长和体重的变异系数显著高于B、C 2组,B、C 2组之间无显著差异;C组的体长和体重变异系数的变化率显著高于A、B 2组.各组的成活率、特定生长率、雌雄比率,成熟度指标均差异不显著;各组中雄性的增长率、增重牢、特定生长率均高于雌性,除A组增长率雌雄差异不显著外,其余各组各指标雌雄差异均显著;而成熟度各组中雌性均显著高于雄性.试验结果表明,黄颡鱼早期分级养殖,有利于保持整体规格的一致,但对整体的成活率及特定生长率等无显著影响.     

麦田多列目标图像检测算法

针对麦田图像中多列目标检测问题,提出基于水平线扫描的归类算法。对麦田彩色图像进行绿色强调,利用阈值分割方法提取苗列区域;对二值图像水平扫描,检测目标区域和目标点,根据目标点横坐标值的差值实现归类;利用过已知点的霍夫变换检测多列目标直线。对800幅麦田图像进行多列目标检测结果表明:762幅图像中的多目标列的中心线能够完全正确提取出来;处理640像素×480像素的彩色图像需要0.12 s。该算法在多列目标识别中是一种有效、快速的检测算法。     

南疆铁路沿线城镇规模及增长极聚类分析研究

南疆铁路全线开通以后,对南疆铁路沿线地区社会经济发展产生积极的影响,推进了该地区城镇化进程。该文以南疆铁路沿线地区的县级以上城镇为研究对象,先利用人均GDP和工业总产值来概述该地区各城镇经济发展现状;然后利用城市人口规模来表征南疆铁路沿线5地州总共37个市、县的规模等级进行分类和分析;最后,借助统计分析软件STATISTICA,选取2007年统计年鉴所提供的南疆铁路沿线37个市、县的10项比较符合描述该地区社会经济发展情况的指标进行聚类分析,对该地区的社会经济状况增长极进行分类及分析。相关数据及研究表明：该地区社会经济发展的总体水平比较低,多数地区的工业产值在国民经济当中所占的比例很小,产业结构不完善;城镇规模小,对周围地区社会经济发展的辐射带动作用不明显;以农业为主的地方增长极类型的城镇占多数。发展多种形式的加工业和服务业,完善产业结构,发挥中心城市对周围小城镇的辐射带动作用,是全面发展该区社会经济的关键所在。     

灵空山自然保护区油松—辽东栎林多度-面积关系分析

通过4 hm2样地调查的数据资料,采用随机分布多度模型和聚集分布多度模型,在对山西灵空山海拔1 500～1 800 m的油松—辽东栎林物种多度及其水平空间分布分析的基础上,运用估计优度评价了2个模型预测分布多度的适宜性。结果表明:①在不同像元的30种木本植物中有20种的多度依次增加且所占的水平空间也依次扩展,有10种不表现为上述关系。②随着像元面积的扩大,遇到多度序列中面积小于上一个种时,多度—面积曲线呈现较大波动;剔除波动节点的物种时,多度—面积曲线的波动趋于平缓。对于同一个物种来说,像元面积越大,其物种所占面积也越大。③估计优度评价结果显示聚集分布多度模型用于预测多度—面积关系优于随机分布多度模型。④无论是随机分布多度模型还是聚集分布多度模型均依赖于m的取值,即物种在固定像元下所占像元数。对于分散程度较高的物种,采用2种模型进行预测时结果较精确,反之预测结果误差越大;在样地总面积一定时,像元面积越小,预测结果越精确。     

克氏原螯虾母体规格对后代生长特性的影响

对克氏原螯虾(Procambarus clarkii)两种规格母体后代的生长特性进行了研究.结果表明,从两种规格母体上刚离体的早期幼虾经过40 d的培育,后代的体重差异不显著(P＞0.05),小规格母体后代的个体间差异较大,存活率均较低.分级后,再培育40 d,两种规格母体的后代生长性状差异极显著(P＜0.01),大规格母本的后代显著大于小规格母本的后代,随着培育时间延长幼虾体重变异系数和体长变异系数下降明显.     

基于近红外光谱技术苹果尺寸差异对糖度模型适用性的影响

为消除水果自身尺寸差异对其糖度预测模型的不利影响,进一步提高水果分选模型精度,应用近红外光谱在线检测装置采集不同果径苹果的近红外光谱,对光谱进行多种预处理后,分别建立苹果可溶性固形物的偏最小二乘法模型,再用苹果果径75～85 mm组中的建模集预测苹果果径分别为65～75、85～95 mm组中的预测集样品,最后用果径组65～75、75～85、85～95 mm中的建模集和预测集,分别作为混合苹果尺寸糖度预测模型的建模集和预测集,并利用特征光谱选择算法对模型进行简化,建立苹果糖度通用预测模型。结果显示：与建模集和预测集果径不同时所建立的苹果糖度预测模型最优组相比,其相关系数R_p由0.805提高至0.943,预测集均方根误差值RMSEP由0.778减小至0.480,RPD由0.96增加至3.05,再对建立的通用模型进行简化,可以降低苹果尺寸对苹果糖度模型的影响,提高模型预测性能。     

保种群体遗传结构变化的模拟研究

本文运用电子计算机模拟的方法,分析了影响畜禽保种的主要因素,并通过不同参数组合(包括起始基因频率、群体有效含量和世代数等)的模拟试验得出三个主要结论: 1 在有性繁殖的有限群体中,原封不动地保存群体基因库中的每个基因(包括频率很低的基因)是根本不可能的。 2 在完全实行随机交配的情况下,长期保存频率较高的基因也需要相当大的群体才有可能。 3 频率较高基因的保存也不能单纯依靠群体大小,还需借助于选择。只有这样才能在小群体内长期保存频率较高的基因。