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111.
在耕作试验室的试验环境之下,开发并测试了能够识别行间苗草作物的机器视觉系统,硬件系统主要由速度可控制的土槽试验车装备、固定在可升降平台上可实时采集图像的imagesoure工业摄像头和作为控制台的工控计算机组成;机器视觉系统根据植物和背景的颜色特征二值化图像与田间作物的位置特征识别苗草。结果表明,采集并处理一副大小为640×480像素的彩色图像的平均时间为291 ms,在行驶速度为1.8 km·h-1条件下系统正确识别率达到了95%。 相似文献
112.
提出一种动态标定火焰区的方法,以彩色图像中的红色绿色成份的线性加权组合图像作为研究对象,利用其垂直灰度投影曲线和水平灰度投影曲线确定火焰区的重心,采用由内到外扩散的办法确定火焰区的左右边界和上下边界,标定火焰区。实验表明,该方法能正确地动态标定出火焰区,并能满足实时处理的需要。 相似文献
113.
114.
章毓晋 《上海交通大学学报(农业科学版)》2016,(5):533-543
目的 本文是关于中国图像工程的年度文献综述系列之二十一。为了使国内广大从事图像工程研究和图像技术应用的科技人员能够较全面地了解国内图像工程研究和发展的现状,能够方便地查询有关文献,且向期刊编者和作者提供有用的参考,对2015年度图像工程重要文献进行了综述分析。方法 从2015年在国内15种有关图像工程重要中文期刊的共148期上所发表的2975篇学术研究和技术应用文献中,选取出723篇属于图像工程领域的文献,并根据各文献的主要内容将其分别归入图像处理,图像分析,图像理解,技术应用和综述5个大类,然后进一步分入23个专业小类(与前10年相同),并在此基础上分别进行了各期刊各类文献的统计和分析。结果 根据对2015年统计数据的分析可看出:图像分析正得到最多关注,目标跟踪的文献数量有明显增加,图像分割和边缘检测仍然是研究重点,图像匹配融合及其在遥感测绘等的应用再次成为热点。结论 我国图像工程的2015年研究深度和广度仍在提高和扩大,保持了快速进展的势头。 相似文献
115.
基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别 总被引:7,自引:6,他引:1
晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。 相似文献
116.
基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测 总被引:13,自引:12,他引:1
在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20~105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。 相似文献
117.
基于GF-6卫星影像多特征优选的酿酒葡萄精准识别 总被引:2,自引:2,他引:0
多源遥感信息和特征优选是提高农作物识别精度的重要支撑,高分六号(GF-6)卫星作为首次引入红边波段的国产卫星,其丰富的光谱信息为作物识别提供了新的思路和解决途径。该研究基于宁夏回族自治区银川市永宁县2018年6月-2019年3月的GF-6数据,充分利用红边优势提取光谱特征、纹理特征和植被指数特征,构建多种特征组合方案,并根据随机森林算法对特征重要性进行度量,选取最优特征组合对酿酒葡萄进行精准识别。结果表明,与单一特征相比,多源遥感特征的增加显著改善了酿酒葡萄分类效果,其中,植被指数贡献程度最大,光谱特征次之;基于随机森林的优选特征组合分类效果最佳,其中,总体分类精度为94.15%,酿酒葡萄用户精度为94.23%,制图精度为92.59%;以实地调查的4个酒庄为验证区,将酿酒葡萄提取结果与统计数据进行对比,面积相对精度均在70%以上,其中优选特征结果相对精度在90%以上,研究结果将为国产卫星红边波段在植被分类和识别方面的应用提供数据参考。 相似文献
118.
蓄积量是评价森林资源质量或状况的重要指标,为了解决实测郁闭度和蓄积量费时费力以及无法充分利用航测原始数据生成各项数据的问题,以无人机航测数据的点云数据和正射影像为研究数据,利用冠层高度模型提取高程,通过一元线性回归分析估测平均树高和平均胸径模型;使用改进形态学分水岭方法提取树冠个数;通过主成分回归建立郁闭度模型;结合提取与估测的GIS因子,用偏最小二乘法建立蓄积量模型。结果表明:平均树高模型精度为97.34%、平均胸径模型精度为91.27%,改进分水岭提取树冠精度为80.03%,郁闭度模型精度为83.18%,蓄积量模型精度可达88.43%。蓄积量模型的所有特征因子均是通过遥感方法从无人机原始航测数据中提取而来,充分利用了无人机航测数据。实验建立的树高、胸径和郁闭度模型可以有效地估测森林平均树高、胸径及郁闭度,改进后的分水岭算法减少了过分割,蓄积量模型能够有效估测蓄积量,提高了蓄积量提取效率,节省了大量的人力物力。 相似文献
119.
120.
在对果皮质量进行检测分级时,破裂果、机械损伤和硬疤是沙糖橘表面常见的主要缺陷。传统的自动检测系统通常不能准确地识别这些表面缺陷。为了解决这一问题,设计了一种硬件和软件相结合的计算机视觉检测分类系统。该系统采用单CCD和LED环形光源,通过计算机协作,利用计算机视觉系统提取沙糖橘果皮的正面图像,构建了有效的图像采集方法、预处理方法、颜色模型和分割方法,采用傅里叶变换、高频滤波、形态学(方案)和分类树等方法对沙糖橘的表面缺陷进行研究,并为实际的自动化应用找到更准确和更合适的方法。结果表明,该方法的可靠性和稳定性优于传统的单一形态学的识别方法。 相似文献