基于机器视觉的条播排种器性能检测精度的研究

现有的各种条播排种器性能检测方法各有优缺点,而且受到检测过程复杂、成本较高和精度低等局限.将机器视觉技术运用于条播排种器的性能检测,是条播排种器性能检测的一种新方法.以手工处理的结果为参照,分析视觉检测精度,得出小麦样本帧种子数频率分布的绝对误差在0.016～0.116粒·s-1之间,相对误差在33%～965%之间.对小麦样本程序处理与手工处理的差异显著性进行检验,结果表明,程序结果与手工结果大约80%是拟合的,说明机器视觉检测方法可以满足实际应用的需要.     

基于无人机航测技术的三峡库区地质灾害调查监测方法研究

分析了三峡库区地质灾害调查监测技术的现状以及不足,提出了利用无人机航测技术对三峡库区进行地质灾害调查监测的方法体系。重点论述了在地质灾害调查监测中无人机航测的外业和内业处理方法,以及地质灾害三维调查监测数据库的建设方法。