基于立体视觉技术的多种农田障碍物检测方法

从摄像机标定、图像获取、双目校正、立体匹配、深度计算等方面研究多种农田障碍物检测方法,分别用Bouguet算法进行立体校正、用区域匹配方法获取视差图、用三角测量方法计算障碍物的深度,获取了不同环境下的5种障碍物及其位置信息,并使用计算机视觉函数库OpenCV,提高了算法的实时性。试验表明:障碍物与摄像机的距离小于2 000 mm时,准确识别率在96%以上,深度的绝对误差在±30 mm内(即相对误差在1.5%以下),且完成一次障碍物检测的时间小于100 ms。     

基于YOLO v5-MDC的重度粘连小麦籽粒检测方法

小麦籽粒检测在千粒质量计算及作物育种方面有着重要应用,重度粘连籽粒的有效检测是其关键。本研究设计了一种YOLO v5-MDC的轻量型网络用于重度粘连小麦籽粒检测。该网络在YOLO v5s检测网络的基础上,用混合深度可分离卷积(Mixed depthwise convolutional, MDC)模块进行改进,同时将MDC模块与压缩激励(Squeeze and excitation, SE)模块相结合,以达到在基本不损失模型精度的前提下减少模型参数的目的。YOLO v5-MDC网络将YOLO v5s特征提取网络骨干部分的卷积、归一化、激活函数(Convolution, Batch normal, Hardswish, CBH)模块替换为MDC模块,减少了模型的参数,经过500次迭代训练,模型的精确率P为93.15%,召回率R为99.96%,平均精度均值(mAP)为99.46%。根据模型在测试集上的检测效果,本研究探究了训练次数、不同光源与不同拍摄距离对模型检测结果的影响,统计结果表明,在绿色光源下模型检测精确率最高,为98.00%,在5 cm拍摄高度下图像的检测精确率最高,为98.60%...     

基于自适应无参核密度估计算法的运动奶牛目标检测

复杂养殖环境下运动奶牛目标的准确检测是奶牛跛行、发情等运动行为感知的基础。针对现有方法多采用参数化模型实现运动奶牛目标检测的缺陷,提出了一种无参核密度估计背景建模方法。该方法根据各像素的历史样本估计像素的概率模型,针对历史样本信息中冗杂信息导致模型复杂度过高的问题,采用关键帧检测技术剔除样本中的冗余信息以降低算法的复杂度,并实现了在小样本下核函数对遥远历史帧图像信息的获取,从而提高了检测精度。针对检测目标轮廓缺失的问题,结合三帧差法进一步实现了运动目标的完整提取。为了验证本算法的有效性,对不同环境和干扰下的运动奶牛视频样本进行了试验,并与高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)和核密度估计模型(Kernel density estimation,KDE)方法进行了对比。试验结果表明,本文算法平均前景正检率为95. 65%,比高斯混合模型提高了15. 56个百分点,比核密度估计模型提高了10. 56个百分点。同时,本文算法平均实时性指标为1. 11,基本可以实现运动奶牛目标的实时、准确检测,该研究结果可为奶牛跛行疾病的预防、诊断以及奶牛运动行为的精确感知提供参考。     

奶牛运动行为智能监测研究进展与技术趋势

奶牛运动行为蕴含着诸多健康信息。信息化、智能化技术的应用有助于养殖场及时掌握奶牛健康状况,提高养殖效率。本文主要针对奶牛运动行为智能监测技术的研究进展予以分析,首先对奶牛基本运动（躺卧、行走、站立）、发情、呼吸、反刍及跛行等行为的监测意义进行阐述,明确了奶牛行为监测的必要性;其次按照时间顺序分别从接触式监测方法和非接触式监测方法两方面综述了国内外相关研究现状,对相关研究的原理及成果进行详细介绍,并进行了分类总结;对奶牛行为监测产业发展现状进行了分析,介绍了国外主流牧场自动化设备供应商主营业务及代表产品;之后分别提出了当前接触式和非接触式奶牛运动行为监测方法的问题与挑战。最后,针对相关关键技术的发展趋势进行了展望。     

小麦条锈病孢子图像实时传输及处理系统设计

【目的】设计一种基于无线网络的孢子图像实时传输及处理系统,以较好地实现小麦条锈病孢子的实时传输及监测。【方法】首先基于网络云技术,在Linux环境下设计了传输系统的云端服务器界面,实现了微型机自动摄像,通过使用TCP协议包装HTTP协议与云端服务器的连接,实现图像的上传功能;其次,使用英特尔NUC5CPYH为采集传输终端,搭建图像传输系统硬件平台;最后采用K-means聚类算法,在接收端对远程传输得到的孢子图像进行背景与孢子的分割、孢子图像的形态学处理及基于Harris的角点检测等处理,并最终实现孢子的计数。【结果】该无线传输系统的发送成功率为96.6%,该处理系统的平均计数准确率为97.1%,效果良好。【结论】该传输及处理系统可用于小麦条锈病越夏孢子的实时在线监测。     

基于人体姿态估计与场景交互的果园喷施行为检测方法

果园农药施用情况是果品质量安全的重要检验标准,农药喷施行为的可靠记录是果品溯源体系的重要环节。针对我国目前常见的果品种植专业合作社中难以确切掌握农药施用真实情况的问题,本研究提出了一种基于人体姿态估计与场景交互的果园背负式喷施行为检测方法。首先采用微调后的YOLO v5模型完成背负式喷雾器与果树目标的精确检测,提取场景交互特征;之后采用OpenPose模型识别喷施人员姿态及动作信息,提取人体姿态特征;最后对上述特征分别进行距离和角度计算,将其融合为11 244组特征向量并使用优化后的支持向量机(Support vector machine, SVM)进行训练,完成果园喷施行为的准确检测。为了验证算法的有效性,对包含不同光照、不同距离、不同人数和不同遮挡程度等的92段视频进行了测试。试验结果表明,该算法的准确度为85.66%,平均绝对误差为42.53%,均方根误差为44.59%,预测标准偏差为44.34%,以及性能偏差比为1.56。同时,本研究对不同光照、遮挡、距离变化和多人中单人喷施情况下的果园喷施行为识别的有效性进行了分析。试验结果表明,将该模型用于果园喷施行为的检测是可行的,本研究...     

基于视频分析的振荡果实轨迹跟踪方法

受采摘作业及风力等因素影响,果实目标多处于振荡状态,实现振荡影响下果实目标的自动识别与快速跟踪是提升果实采摘机器人采摘效率、果实表型最佳监测帧选取的关键。为了实现振荡影响下果实目标的准确识别与跟踪,提出了一种基于YCbCr颜色空间的果实目标自动识别方法;在此基础上,利用Meanshift算法实现了振荡果实轨迹跟踪;最后,通过对振荡果实运动轨迹跟踪结果得到果实的运动速度及加速度曲线,可为采摘机器人判定最佳采摘时机、最佳果实表型监测帧筛选奠定基础。结果表明,Meanshift跟踪方法适合于振荡果实目标的自动跟踪,可为提高振荡果实采摘效率和果实的生长状态无损监测提供借鉴。     

基于ResNeXt单目深度估计的幼苗植株高度测量方法

幼苗高度是幼苗培育过程中的重要性状,是幼苗生长状况和优良性状筛选的重要参考指标.针对目前研究多选用专业测量工具、使用带有标记的测量手段这一现状,该研究提出了一种基于单目图像深度估计技术的幼苗高度无参测量方法.首先以NYU Depth Dataset V2深度数据集为基础,以ResNeXt 101网络为深度估计网络主体实...     

基于头颈部轮廓拟合直线斜率特征的奶牛跛行检测方法

针对人工跛行检测不够及时,难以发现突发中、重度跛行及轻度跛行行为的问题,该文提出了一种基于正态分布背景统计模型(normal background statistical model,NBSM)与局部循环中心补偿跟踪模型(local circulation center compensation track,LCCCT)和线性斜率最近邻分类(distilling data of KNN,DSKNN)技术的奶牛跛行检测方法。首先利用NBSM模型对奶牛序列图像中的目标奶牛像素区域进行分割,然后对得到的奶牛像素区域利用LCCCT模型提取目标奶牛身体前部像素区域,用其区域通过DSKNN模型提取目标奶牛的头部、颈部以及与颈连接的背部轮廓线拟合直线斜率数据,基于大样本视频序列帧数据将视频集制成轻度跛行、中重度跛行及正常等3类标签的斜率数据集。为了验证算法的有效性,对随机选取的18段奶牛视频进行了验证,其中正常奶牛、轻度跛行奶牛及中重跛行奶牛视频段各6段,获得头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率数据集。在未清洗的数据集上,分别利用SVM、Naive Bayes以及KNN分类算法进行了奶牛跛行的分类检测试验,试验结果表明,SVM与Naive Bayes跛行分类检测正确率均为82.78%,KNN奶牛跛行检测正确率为81.67%。将未清洗的数据集进行清洗后,3类算法的结果表明,KNN分类算法的跛行检测正确率达93.89%,高于SVM分类算法的91.11%及Naive Bayes分类算法的86.11%。上述结果表明通过头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率特性可以正确检测奶牛跛行,未清洗的数据经数据清洗后,KNN分类算法可以取得更好的检测结果。该研究结果对于奶牛跛行疾病的预防、诊断具有重要意义。     

基于视频分析的多目标奶牛反刍行为监测

奶牛反刍行为与其生产、繁殖和应激行为等存在较强的相关性,现有方法多采用人工观察或可穿戴式装置进行奶牛反刍行为的监测,存在误差大、容易引起奶牛应激反应、成本高等问题。为了实现多目标奶牛反刍行为的实时监测,该研究基于视频分析与目标跟踪技术,在获取奶牛嘴部区域的基础上,分析对比了压缩跟踪算法(compressive tracking,CT)和核相关滤波算法(kernelized correlation filters,KCF)在多目标奶牛反刍监测中的性能。为了验证不同算法对奶牛反刍行为监测的效果,分别用9段视频进行了试验,针对误检问题提出了有效的咀嚼次数判定模型,最后与实际的奶牛反刍数据进行了对比。试验结果表明:对多目标监测,KCF算法平均帧处理速度为7.37帧/s,是CT算法平均帧处理速度0.51帧/s的14.45倍;KCF算法平均误差为13.27像素,是CT算法平均误差38.28像素的34.67%。对双目标监测,KCF算法的平均误检率为7.72%,比CT算法的平均误检率18.56%低10.84个百分点;2种算法的帧处理速度分别为10.11帧/s和0.87帧/s;平均跟踪误差分别为22.19像素和28.51像素,KCF算法的平均跟踪误差仅为CT算法的77.83%。试验结果表明,KCF算法具有较低的误检率及较高的帧处理速度,更适合奶牛反刍行为的监测。在此基础上,验证了2种算法在不同光照、不同姿态和不同程度遮挡等影响因素下的监测效果,结果表明,CT算法会出现不同程度的偏离,甚至丢失目标,而KCF算法仍然具有良好的效果和较好的适应性,表明将KCF算法应用于全天候多目标奶牛反刍行为的分析是可行的、有效的。