基于SPCE061A的车载灯光语音识别系统设计

在介绍车载灯光非特定人语音识别系统的组成和原理的基础上,重点分析了基于隐马尔可夫模型(HMM)的模板训练和语音识别算法。选用凌阳SPCE061A的16位单片机进行了系统的硬件和软件设计。制定了本语音识别系统的实验方案,实验结果基本满足灯光控制的要求。     

浅谈RFID技术在“互联网+”现代养猪业中的应用

1"互联网+"现代养猪业与RFID技术1.1"互联网+"现代养猪业什么是"互联网+"现代养猪业呢?顾名思义,就是将移动互联网技术、云计算、物联网、大数据等新一代信息技术运用到传统养猪业中去,包括生猪繁育饲养,疫病防控,病死猪无害化处理、保险理赔,生猪屠宰、加工、存储、运输、销售等各个环节。提高养猪业的科技化、组织化和精细化水平,推进养猪业生产流通销售方式变革,提升养猪业生产效率和     

专家教你识别小鳄龟

<正>目前,国内鳄龟种龟和龟苗供应比较紧缺,一些唯利是图的炒种者利用绝大多数养殖户从未见过小鳄龟,对小鳄龟的形状特征一无所知,但又急于购买以用于养殖的"空档",以形态有点相似或生活习性有些相近的其它龟种冒充小鳄龟,蒙骗购种者,并高价出售。为此,笔者电话咨询了中国农学会会员、浙江省海宁市龙头阁两栖爬行动物研究所所长、养龟专家蒋张林先生,现把蒋先生对小鳄龟识别的方法介绍如下。     

稻粉虱的发生及其化学防治药剂筛选

稻粉虱Aleurocybotus indicus David et Subramaniam, 属半翅目粉虱科, 以刺吸式口器为害水稻叶片而导致产量损失, 是我国闽?赣?浙等稻区的一种偶发性水稻害虫, 近20多年已鲜有报道, 但2019年-2021年在中国水稻研究所富阳试验农场稻田暴发?本文描述了稻粉虱的为害症状和形态特征, 并配以原色照片; 克隆得到了稻粉虱线粒体DNA COⅠ基因片段, 发现其与烟粉虱Bemisia tabaci序列一致性最高(85.80%); 田间调查表明, 富阳试验农场及周边稻田稻粉虱均有不同程度的发生, 但前者发生量明显较高(每个分蘖最高可达251头), 推测可能与农场温室内的稻粉虱越冬虫源有关; 利用稻苗浸渍法评估了不同作用机制的7种杀虫剂对稻粉虱的毒力, 发现双丙环虫酯?氯虫苯甲酰胺?氟啶虫胺腈?氟啶虫酰胺和溴氰虫酰胺对稻粉虱成虫均有较好的杀虫活性, 其中前4种药剂推荐中剂量处理后72 h的校正死亡率均可达100%, 其LC50分别为3.028?3.769?6.405 mg/L和7.894 mg/L?本研究可为我国稻粉虱的识别诊断和化学防治提供重要依据?     

紫叶稻遗传的特异性及其在诱导孤雌生殖中的价值

利用中国水稻所保存的籼型紫叶稻分别与正常绿叶稻广四、二九丰杂交。发现紫叶稻遗传具有特异性：即这两个绿叶稻品种均带有一紫叶抑制基因Ｉｐｌ（ｔ），使得杂种Ｆ１并不表现紫色而呈绿色，Ｆ２群体中绿叶与紫叶之比表现５５∶９的基因分离模式；用２，４Ｄ诱导孤雌生殖，发现２，４Ｄ能有效促进子房膨大，但得不到种子。本文认为紫色等色素性状作为孤雌生殖的标记，尚有不足之处；同时提出了利用新的标记基因诱导、鉴定孤雌生殖的方法     

一种快速判别梨果梗的方法

果梗完好与否是梨品质检测的指标之一,因而对果梗情况进行准确判别具有重要意义。为此,通过计算机视觉系统摄取梨的图像,利用图像处理技术提出了一种能快速判别梨果梗有无的算法。该算法的识别正确率达90%,识别速度大约在20～30ms,实现了对梨果梗进行高速检测的目标。     

基于小波分析的玉米籽粒图像正形研究

近年来,通过对玉米籽粒的尺寸、外形、色泽等方面的研究,已获得了一些必要的单籽粒的视觉信息。但是,对于粮食作物而言,只有实现了作物籽粒的大规模、快速识别,才有可能在实际生产中得到广泛应用。为此,采用图像标记法,对含有众多的、散放的玉米籽粒图像进行处理,对标记图像中的像素进行逻辑判断,采用多尺度小波分析算法,实现籽粒分割、定位及正形。     

基于虚拟仪器的农产品"身份证"数字识别系统

介绍了基于虚拟仪器图形化语言LABVIEW开发的农产品"身份证"数字识别系统,采用CCD摄像机对农产品"身份证"编号进行采集,通过PCI-1411彩色图像采集卡将图像传输到计算机并进行图像处理,最后应用美国NI公司的OCR软件包对处理好的编号进行识别.结果表明,该系统抗干扰能力强且精度高.     

饲喂机器人的研究与开发

精确饲喂的机器人主要由行走机构、料箱、分料螺旋和控制系统等部分组成,利用霍尔传感器和无线识别装置分别实现自身的精确定位以及奶牛的识别。机器人的控制器采用PIC16F877微处理器构成,主要完成机器人的运动控制以及与管理微机的数据交换。饲喂机器人效率高、成本低,定量饲喂有利于提高奶牛的产奶量,适合在奶牛场推广和应用。     

基于多信息融合的疫苗制备中鸡蛋胚体分拣系统

采用多信息融合方法研究疫苗制备中鸡蛋胚体状态的识别与分拣技术。在研究不同状态鸡蛋胚体图像特征、温度衰减和透光度变化情况的基础上,得出活胚图像中血管多、粗且呈放射状,弱胚图像中血管少、细且断裂,死胚图像内部均匀无血管,污染胚图像内部有明显黑块特征;鸡蛋胚体从37.8℃的孵化箱中取出置于25℃室温环境,活胚、弱胚、污染胚、死胚的温度衰减速度依次增大;活胚的透光度随孵化时间增加而逐渐降低,其他胚体透光度变化相对较小。将图像、温度、透光度信息特征融合,建立BP神经网络信息融合模型对鸡蛋胚体状态进行识别。最后,从37.8℃孵化箱中抽取80枚孵化6 d的鸡蛋胚体放置于室温10 min后,采集图像、温度和透光度信息,进行试验验证。结果表明多信息融合系统的识别准确率为96.25%,比单用图像、温度和透光度传感器进行识别的准确率分别提高了6.25%、13.75%和8.75%。