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1996年 | 1篇 |
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991.
为探究基于图像识别技术的甘薯种质抗褐变能力快速鉴定方法,以98份甘薯品种为材料,基于MATLAB R2018b,利用二值化分割图像背景,检测甘薯切片图像像素值,并利用RGB颜色通过聚类分析分类,应用欧氏距离计算不同类型的甘薯褐变面积,并计算褐变面积在整个甘薯切面的比重。结果表明:分割图像背景后,通过聚类分析将98份材料按薯肉色分为40个白色系品种,35个黄色系品种,23个桔红色系品种。利用不同品种褐变面积比重及方差分析筛选出的优质抗褐变甘薯品种有:白肉色系品种‘紫云薯’、‘川薯231’、‘川薯218’;黄肉色系品种‘龙薯21’、‘齐宁31号’、‘冀菜薯7号’;桔红肉色系品种‘金薯69’。因此,基于颜色空间和欧氏距离的图像分割方法可用于甘薯种质的抗褐变能力快速、准确地鉴定。 相似文献
992.
提出一种改进凸轮磨削加工效率和精度的新算法.该算法根据加工精度要求,利用砂轮相对凸轮转角的运动轨迹的曲率计算各加工转角下的最大允许转角步长,并对凸轮加工转角进行分段,优化加工转角步长和转速.与恒转速法相比,有效减少加工中的冗余步长,提高加工转速,改善加工效率,并避免恒转速法在凸轮上升段及下降段与缓冲段相接处的精度不足及砂轮架加速度过大所致的响应滞后问题,保证凸轮加工精度和加工效率. 相似文献
993.
为提高田间复杂环境下传统图像分割法分割葡萄果穗图像准确度低的问题,提出一种基于改进红绿色差和Otsu算法的田间葡萄果穗图像分割方法。选取与人类视觉相近的RGB颜色空间,提取并分析R、G特征图的直方图,经分析对其点乘特征图并进行Otsu运算,再经过形态学处理,实现对田间环境下葡萄果穗图像的分割。与灰度图、(R-G)特征图和(R-G)/(R+G)特征图分别采用最大阈值分割法(Otsu)分割的结果进行对比,试验结果表明,红绿色差点乘Otsu分割法的分割结果最优,准确率为92.37%,F1值90.13%。对50幅图像做了测试,其中图像准确率最高为97%,准确率最低为79%,其平均准确率为88.75%。所提出的方法能够实现葡萄果穗较完整的分割,并可为葡萄果穗的识别、定位提供研究基础。 相似文献
994.
茶叶采摘点定位是茶叶选择性采摘的关键技术之一,在茶树采摘场景中,存在采摘点尺度小、背景干扰大、光照情况复杂等问题,导致准确分割茶叶采摘点成为难题。本研究针对茶园场景下采摘点精确分割问题,构建了一种基于多头自注意力机制结合多尺度特征融合的语义分割算法——RMHSA-NeXt。首先使用ConvNeXt卷积神经网络提取图像特征;其次构造基于残差和多头自注意力机制的注意力模块,将模型注意力集中于分割目标,增强重要特征的表达;再次通过多尺度结构(Atrous spatial pyramid pooling, ASPP)将不同尺度的特征进行融合,在其中针对采摘点特性,在融合过程中使用条状池化(Strip pooling),减少无用特征的获取;最后通过卷积以及上采样等操作完成信息的解码,得出分割结果。试验表明,茶园环境下该模型可以对采摘点进行有效分割,模型的像素准确率达到75.20%,平均区域重合度为70.78%,运行速度达到8.97 f/s。基于相同测试集将本文模型与HRNet V2、EfficientUNet++、DeeplabV3+、BiSeNet V2模型进行对比,结果表明相比于其他模型同时... 相似文献
995.
基于雅鲁藏布江流域奴下水文站1961-2015年逐月径流量资料,采用启发式分割算法识别径流突变年份,继而采用Mann-Kendall非参数检验分析径流的长期变化趋势,应用集中度和集中期研究径流的年内变化规律。结果表明:(1)年径流量呈现先减少后增加的变化趋势,且转折点为1992年,即年径流量在转折点前以2.715 mm/a的速率呈现显著的下降趋势,但在转折点后呈现不显著的上升趋势;(2)湿润季径流量占全年径流量的71.6%±4.4%,主导着雅鲁藏布江流域的年径流量变化过程,而在转折点后干旱季径流的变化是年径流呈现增加趋势的另一个重要原因;(3)雅鲁藏布江流域的径流年内分配规律呈“坦化现象”,即径流量最大值出现时间推迟且年内分配更加均匀,这可能归因于该地区植被覆盖状况的恢复和改善。研究结果可以进一步识别气候变化和下垫面在径流变化过程中的作用奠定良好的基础,为区域生态环境可持续发展提供建议和指导。 相似文献
996.
针对轮毂生产过程中产生的气孔、缩松、缩孔、裂纹和夹杂缺陷进行识别检测研究。对经过预处理操作后的缺陷图像运用布谷鸟算法结合大津法的CS-Otsu算法,寻找最优阈值T以便缺陷部分与背景分割。通过提取不同类型缺陷的特征数据构建样本数据库。基于萤火虫算法改进BP神经网络的GSO-BP算法优化权值及阈值,并结合构建的缺陷数据库实现对轮毂缺陷类型的检测。通过结果可知运用基于改进遗传算法的正确识别率为95%,高于传统遗传算法,能够满足缺陷检测要求。 相似文献
997.
为解决昆虫数据集数据分布不均衡导致识别模型在数据量少的尾部类别的识别性能差的问题,提出1种融合数据合成的卷积识别网络模型(synthetic samples combined model,SSCM),该模型包含图像分割与重组模块、主干网络模块和数据纠正分支模块等3个模块。通过图像分割与重组模块对训练的图片进行分割并重组,得到新的训练数据并加入训练集;再使用ResNet-50作为网络主干提取图片的特征,同时数据纠正分支模块采用均方误差与交叉熵计算合成图像与原图像之间的误差,以减少合成图像对尾部数据的不利影响。构建包含300个蝴蝶类别共26 045张图片的数据集验证模型性能,结果显示,SSCM模型在该数据集上的准确率较DRC、BBN、RIDE等主流长尾目标识别模型分别高3、2.14、2.71个百分点。采用公开昆虫数据集IP102进一步验证SSCM算法的有效性,结果显示,SSCM模型准确率比DRC、BBN、RIDE等模型分别高18.94、3.02、3.36个百分点。 相似文献
998.
针对高分辨率遥感图像标签稀缺和标签技术增长缓慢限制了多时相语义变化检测发展的问题,提出了采用有噪声、低分辨率的弱标签替代高分辨率标签进行多时相语义变化检测的方法。首先,采用低分辨率卫星数据平滑高分辨率遥感图像输入的质量差异。其次,通过将缩影(epitomes)模型和标签超分辨率算法作为统计推理算法相结合的方法预估高分辨率遥感图像分类图,并拟合一个小型FCN网络对生成的遥感图像分类图进行后处理来改善其分类的效果。最后,通过对比不同时相土地覆盖分类图像之间的差异得出变化检测结果。结果表明,本研究提出的方法与其他多时相语义变化检测方法 FCN/all相比,平均交并比(mIoU)提高了8.9个百分点,能够有效检测土地覆盖分类变化。 相似文献