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基于双次Otsu算法的野外荔枝多类色彩目标快速识别 总被引:5,自引:0,他引:5
针对目前野外环境下多类目标识别速度偏慢,导致机器人视觉定位精度低和工作效率不高的难题,以野外环境下成熟荔枝的多类色彩目标识别为例,提出了一种双次Otsu分割算法对多类色彩目标进行识别。首先为了提高算法的效率,改进了传统的Otsu算式;然后对目标色彩图像的背景、果梗、果实分别用改进的Otsu算法进行粗分割和细分割。最后通过与K-均值聚类(K-means)算法、模糊C均值聚类(FCM)算法、Otsu和K-means结合算法、Otsu和FCM结合算法这4种算法进行对比,双次Otsu算法从分割质量及其正确分割率、运行时间、稳定性3方面都优于其他4种算法。实验结果表明,双次Otsu算法对色彩目标的成熟荔枝识别的时间少于0.2 s。 相似文献
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干燥机粮层通风阻力特性数值模拟与试验 总被引:3,自引:0,他引:3
粮层内部通风阻力特性是影响干燥均匀性和能量损耗的关键因素之一。针对传统的经验公式存在精度偏低、未考虑粮层多孔介质的复杂变化因素和非线性的不确定性问题,基于传统的Ergun模型进行了压力损失因素分析;在通风阻力试验平台测定试验数据,通过探索性分析方法对风速进行分段,引入误差影响因子λ,导出了一种新的基于多孔介质Ergun的稻谷变层压力场模型;给出了优化阻力特性曲线,构建了变层阻力与层厚的数学关系。试验结果证实,风速小于0.2m/s时,λ取值为1;风速在0.2~0.4m/s范围内时,λ取值为0.89;风速在0.4~0.6m/s范围内时,λ取值为0.79。 相似文献
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长江中下游地区Venlo型温室空气温湿度以及黄瓜蒸腾速率模拟研究 总被引:9,自引:5,他引:9
根据温室能量和质量平衡的物理学原理,建立了一个以温室外气候条件(太阳辐射、温度、湿度、风速等)为驱动变量,以温室结构、温室覆盖材料、温室内作物(高度、叶面积指数)为参数的温室小气候模拟模型,并利用上海Venlo型温室的三季试验数据对模型进行了检验。结果表明:模型能较好地预测中国长江中下游地区Venlo型温室内夏季和冬季空气温度、湿度以及作物蒸腾速率。模型对该地区夏干季节(2001年8月,三伏天)、夏湿季节(2002年6月下旬至7月中旬,梅雨季节)和冬季(2002年1月27日~2月5日)温室内空气温度、湿度以及作物蒸腾速率预测值与实际观测值的决定系数(R2)和标准误(SE)分别为:0.89,0.75,0.52;1.1℃,4.4%,0.040 g·m-2·s-1;0.80,0.84,0.77;1.5℃,4.4%,0.018 g·m-2·s-1;0.84,0.59,0.73;1.6℃,6.0%,0.012 g·m-2·s-1。该研究为进一步探讨温室环境的优化调控提供了理论依据和决策支持。 相似文献
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