基于支持向量机的鸭蛋破损检测技术

基于传统统计学理论基础的鸭蛋破损检测方法有理论缺陷,因此提出了基于支持向量机的检测方法.试验结果验证该方法具有训练样本少、学习推广能力强等优点;基于径向基核函数(RBF)的SVM对鸭蛋破损检测的识别效果最佳,总体正确率达到97.5%.     

基于支持向量机理论的植物根系图像边缘检测方法

由于传统边缘检测方法中存在噪声大、粗糙边缘和不准确边缘等缺点,因此在植物根系的研究中,采用传统的图像边缘检测方法检测出来的边缘信息都无法达到令人满意的效果.为此,基于支持向量机方法给出了一种改善的边缘检测算法.同时,提出了边缘检测算法流程,然后使用支持向量机分类方法对图像进行边缘检测;用所得到的边缘检测算法与Canny算法和Prewitt算法的性能进行了比较.仿真结果表明,给出的算法与Canny算法和Prewitt算相比,不仅边缘检测性能得到提高,而且可以一定程度地克服噪声干扰.     

玉米籽粒的特征选择算法——基于支持向量机与遗传算法

在基于数字图像的玉米品种自动识别的研究中,寻找对识别贡献大的新特征项,对玉米品种识别率的提高具有十分重大的意义.把遗传算法和支持向量机算法相结合,设计了具体的基于支持向量机和遗传算法的玉米籽粒特征选择算法,利用这种算法优选提取出的玉米籽粒特征,从玉米籽粒的胚部和冠部的颜色特征与形状特征中找出了对玉米品种识别贡献较大的新特征.     

基于支持向量机的机械系统多故障分类方法

提出了一种利用支持向量机(SVM)对机械系统故障进行分类的新方法；以二值分类为基础，开发了基于支持向量机的多值分类器。并以齿轮的多种故障分类为例，进行了实际应用验证。结果表明，该方法具有很好的分类能力和较高的计算效率，不需要对原始数据进行预处理就可达到满意的效果，可以满足在线诊断的要求，适合于机械故障诊断中的多故障分类。该方法的应用，为故障诊断技术向智能化方向发展提供了新的途径。     

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。     

基于支持向量机方法的土壤水分特征曲线预测模型

在山西省黄土高原区进行野外试验获取土壤样品,经室内试验测定,最终获得土壤样品的水分特征曲线以及理化参数,建立了基于支持向量机的Van-Genuchten预测模型。研究与分析的结果:输入变量选用了5个土壤基本理化参数(土壤黏粒、粉粒、密度、有机质和全盐量),输出变量为Van-Genuchten模型的参数α、n,对土壤水分特征曲线Van-Genuchten模型的参数进行预测并取得良好的结果。所建立的支持向量机预测模型下,Van-Genuchten模型参数α、n的预测值与检验值的平均相对误差都小于4%,建模与检验样本都具有较高的精确度。研究成果有助于丰富黄土地区的土壤水分特征曲线理论研究。     

基于支持向量机的水资源开发利用

基于支持向量级模型良好的泛化能力，构建了区域水资源开发利用程度的支持向量机评价模型。针对评价标准，采用均匀分布随机函数，在三个标准间内插10个样本，形成共30个样本用于支持向量机的训练，实现了对西安市水资源开发利用程度的综合评价。实例研究表明，运用支持向量机分类模型进行区域水资源开发利用问题研究，评价结果合理、可靠，可以为区域水资源开发利用评价提供一种新的方法。     

基于改进模糊支持向量机方法的车尔臣河径流预报

针对径流时间序列固有的非线性和随机性特点,本文提出了基于灰色关联分析的模糊支持向量机预报方法.该方法在传统支持向量机任意逼近的非线性映射能力上,引入模糊隶属函数来考虑气候和流域下垫面变化下径流样本对预报结果的影响.此外,预报因子选取是中长期径流预报的一大难点,考虑到相关系数法只能衡量因子间线性相关程度的不足,本文采用灰色关联分析来量化预报因子与预报对象的关联程度,并按关联度大小挑选出对径流过程影响显著的预报因子.将该方法应用于新疆车尔臣河的月径流预报中,与GRNN神经网络模型和A-FSVM模型的预报结果比较表明:该方法能提高径流中长期预报精度,是一种有效的径流时间序列预测模型.     

基于支持向量机的植物图像分割

图像分割是计算机视觉领域的特别在小样本、高维情况下,具有较好的泛化性能.为此,以植物图像为例,结合数字图像处理技术,采用支持向量机法实现了植物叶片图像与背景图像的分割.实验证明,与传统的分割方法比较,该方法是高效和准确的.     

基于灰色支持向量机组合模型的农产品产量预测

鉴于灰色预测模型和支持向量机各自的优点,将灰色预测模型与支持向量机相结合,提出灰色支持向量机组合模型,并将该模型应用于花生产量预测中。结果表明,与单一支持向量机和灰色预测模型相比,灰色支持向量机组合模型的预测精度明显提高。     

基于高通滤波的马铃薯机械损伤机器视觉检测

马铃薯机械损伤检测是实现马铃薯自动化分级的必要步骤。为了克服人工检测方法低效且易受主观因素影响的缺点,提出了一种基于高通滤波的机器视觉检测方法。首先,根据马铃薯检测的需求,采集图像;然后,利用H分量图像分割算法得到马铃薯灰度图;接着,构造高通滤波器,通过与快速傅立叶变换后的马铃薯灰度图做卷积,得到高频部分;最后,通过Blob分析筛选得到目标区域。实验结果表明:该方法能够较准确识别马铃薯机械损伤缺陷,总识别率达95%。     

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。     

基于改进Faster R-CNN的马铃薯发芽与表面损伤检测方法

发芽与表面损伤检测是鲜食马铃薯商品化的重要环节。针对鲜食马铃薯高通量分级分选过程中,高像素图像目标识别准确率低的问题,提出一种基于改进Faster R-CNN的商品马铃薯发芽与表面损伤检测方法。以Faster R-CNN为基础网络,将Faster R-CNN中的特征提取网络替换为残差网络ResNet50,设计了一种融合ResNet50的特征图金字塔网络（FPN）,增加神经网络深度。采用模型对比试验、消融试验对本文模型与改进策略的有效性进行了试验验证分析,结果表明:改进模型的马铃薯检测平均精确率为98.89%,马铃薯发芽检测平均精确率为97.52%,马铃薯表面损伤检测平均精确率为92.94%,与Faster R-CNN模型相比,改进模型在检测识别时间和内存占用量不增加的前提下,马铃薯检测精确率下降0.04个百分点,马铃薯发芽检测平均精确率提升7.79个百分点,马铃薯表面损伤检测平均精确率提升34.54个百分点。改进后的模型可以实现对在高分辨率工业相机采集高像素图像条件下,商品马铃薯发芽与表面损伤的准确识别,为商品马铃薯快速分级分等工业化生产提供了方法支撑。     

支持向量机多分类模型的洪水分类

尝试使用支持向量机多分类模型在洪水分类中的应用,以长江流域宜昌站为研究对象,采用历史文献中的相关数据,验证了支持向量机的多分类法应用于洪水分类的可行性。由于受数据资料的限制,样本数据选取对测试数据分类结果的影响作了探索性分析,如何优化样本数据的选择有待做进一步的深入研究。     

基于支持向量机的储粮仓壁动态侧压力预测模型

影响筒仓动态侧压力的影响因素十分复杂,如何全面考虑影响因素,高效、简单地预测筒仓动态侧压力是重要问题。针对此问题,尝试提出了基于支持向量机的预测模型。首先,将影响因素进行归一化处理,将归一化后的数据作为预测模型的输入向量,筒仓动态侧压力作为预测模型的输出向量;其次,以400组PFC模拟数据作为训练样本,运用交叉验证和网格搜索法寻优获得最优支持向量机参数,最终建立基于SVM的筒仓动态侧压力预测模型,并对105组PFC模拟数据进行筒仓动态侧压力预测。结果表明:SVM预测模型的均方误差MSE小于0.0005,相关系数R;大于0.98,模型具有较高的准确率和较好的泛化性能。将模型试验、数值模拟、公式计算与预测数据进行对比分析,结果拟合良好;利用该模型验证筒仓动态侧压力随着相关参数的变化趋势,结果与前人研究结果相一致。该预测模型与传统方法相结合对筒仓动态侧压力进行研究可行性较高,可为筒仓动态侧压力预测、影响因素研究提供一种新的方法。     

甘薯秧蔓回收机仿垄切割粉碎抛送装置设计与试验

针对甘薯秧蔓垄沟匍匐生长不易全部机械回收的难题,设计了一种甘薯秧蔓回收机,并对关键部件仿垄刀辊机构和风机抛送装置进行了设计计算,该机可一次性完成甘薯秧蔓切割、粉碎、抛送和回收作业。以刀辊转速、离地间隙、风机转速为试验因素,甘薯秧蔓粉碎合格率、含土率、回收率为试验指标,采用响应面分析方法,建立了试验因素与试验指标之间的回归模型,分析了试验因素对试验指标的影响。试验结果表明：最优工作参数组合为刀辊转速2070r/min、离地间隙16mm、风机转速890r/min,秧蔓粉碎合格率均值为93.10%、含土率均值为8.56%、回收率均值为91.19%,研究结果满足甘薯秧蔓回收机的使用要求。     

甘薯起垄覆膜机的设计与试验

我国甘薯栽培方式多为垄作覆膜,该种植方式劳动强度大、生产环节多、机械化程度低,严重制约了甘薯的产业化发展。为此,设计了一种甘薯起垄覆膜机。该机为一垄双行式设计,采用旋耕起垄技术,可显著提高作业效率和起垄质量;起垄后使用压实整形装置提高土垄紧实度,并于垄上开出两条插秧沟;滴灌带通过定位装置平铺于垄上中间位置,无扭曲、折弯现象,方便田间管理,有利于甘薯的生长;使用定穴轮实现膜上定穴,方便种植户插秧;实现多项作业过程一次性完成,包括整地、施肥、起垄、压实整形、铺设滴灌带、覆膜覆土及膜上定穴。田间试验表明:该机无论是起垄质量、覆膜性能,还是定穴效果,均满足甘薯种植的农艺要求。     

1JHSM―800型甘薯仿形切蔓机的研制

设计了一款甘薯仿形切蔓粉碎还田机,阐述了整机和关键部件结构设计、工作原理及技术参数;创新设计了三种结构,有效解决了刀轴易磨损、刀辊易缠绕、垄沟秧蔓难切断等问题。试验考核表明,该机作业顺畅、性能稳定,秧蔓粉碎长度为86mm,留茬平均长度为50mm。