基于色差信息多色彩模型的黄羽鸡快速分割方法

快速准确分割出复杂背景下的鸡只图像,是应用机器视觉系统快速识别实际饲养环境下病鸡的关键步骤。以某鸡舍散养的黄羽肉鸡为分割目标,提出了一种基于色差信息的多色彩模型鸡只分割方法。首先对200幅自然环境下拍摄的图像在常用的色彩模型下,分析了鸡冠、鸡身羽毛、鸡肚羽毛以及背景的颜色特征,利用背景在RGB色彩模型的R、G、B三分量色差信息特征进行一次分割,去除大部分的背景,然后转换到HSV色彩模型,获取黄羽鸡不同部位的H分量阈值,再由H阈值范围提取鸡身、鸡冠实现二次分割,最终得到分割目标。实验结果表明所提方法实际分割正确率为86.3%,优于L*a*b*色彩模型聚类的78.4%。所提方法复杂度小,运算时间短,适用于实时分割场合。     

基于两阶段关键点定位算法的奶牛体型评定指标自动测量

为解决传统奶牛体型评定指标测量方法受主观影响大、自动化程度以及体型关键点定位存在误差等问题,提出一种基于两阶段关键点定位算法的奶牛体型评定指标自动测量方法。对采集的奶牛背部深度图像序列,首先基于滤波方法进行边缘平滑与缺失区域修补;之后基于YOLO v5体型关键区域检测算法确定体型关键区域并重建相关区域三维点云;进而计算区域点云曲率与z轴最值定位体型关键点;最后依据关键点间相对位置自动测得体型评定指标。结果表明,该方法可完成俯视视角下奶牛体长、肩宽、胸宽、腹宽和腰宽指标的精准测量。对15头奶牛5个体型评定指标,算法测量值与实测值平均绝对误差为1.55 cm,均方根误差为1.78 cm,决定系数R2最大为0.9394。该方法可在实际养殖环境下实现奶牛体型评定指标的精准测量,对生产实际具有一定现实意义。     

基于数字图像处理的樟子松锯材分级研究

为了解决传统锯材检测方法效率低、劳动强度高和人为因素影响大的问题,笔者运用数字图像处理的方法对樟子松锯材等级进行检测,实现樟子松锯材等级检测的标准化和程序化。根据樟子松锯材缺陷与天然木纹颜色存在显著差距的特点,利用Otsu's方法的最佳全局阈值处理锯材图像得到最佳分割阈值,获得锯材的二值图像,得到缺陷位置像素坐标,将缺陷坐标与锯材实际尺寸对应,计算出相应锯材的净划材尺寸和出材率,完成对锯材等级的划分。利用该方法对75片试件进行表面质量检测和等级划分的准确率为94.67%,分级程序的运行时间约为1.793 s。该方法在保证检测准确率的情况下不仅可以减少检测时间、降低人工劳动强度、提高检测准确率,而且解决了人工检测主观性强的问题。     

基于全卷积网络的哺乳母猪图像分割

猪舍场景下,光照变化、母猪体表颜色不均及与环境颜色对比度不大、母猪与仔猪的粘连等,均给目标分割带来很大的困难。该文提出了基于全卷积网络(FCN,fully convolutional networks)的哺乳母猪图像分割算法。以VGG16为基础网络,采用融合深层抽象特征与浅层细节特征并将融合的特征图上采样8倍的跳跃式结构,设计哺乳母猪分割的FCN。利用Caffe深度学习框架,以7栏伴有不同日龄仔猪的3811幅哺乳母猪训练样本进行母猪分割FCN训练,在另外21栏的523幅哺乳母猪测试集上的分割结果表明:该算法可有效避免光线变化、母猪颜色不均、小猪遮挡与粘连等影响,实现完整的哺乳母猪区域分割;分割的平均准确率达到99.28%,平均区域重合度达到95.16%,平均速度达到0.22 s/幅。与深度卷积网络的SDS(simultaneous detection and segmentation)及传统的基于图论的图像分割、基于水平集的图像分割方法做了对比试验,该文分割方法平均区域重合度分别比这3种方法高出9.99、31.96和26.44个百分点,有较好的泛化性和鲁棒性,实现了猪舍场景下哺乳母猪准确、快速分割,可为猪只图像分割提供了技术参考。     

基于并行粒子群算法的跨流域调水优化模型研究

根据跨流域调水工程供水需求和经济成本关系,构建了以减小供水成本为目标的供水优化调度模型,并借鉴了并行遗传算法的模式,设计了粗粒度并行粒子群算法,更加高效地求解此类高维、多约束、非线性问题。通过在多核计算机的实例运算,证明了并行算法相比一般算法具有计算速度快、精度高的优点,并行算法是求解跨流域调水优化问题的有效方法。     

基于遥感技术的退耕还林监测研究——以甘肃省清水县为例

利用1∶5万地形图的DRG(数字栅格图),采用二次多项式法和双线性内插法;对TM图像进行几何校正处理。以TM432为最佳波段组合。在ERDAS遥感数字图像处理系统支持下,对清水县1997年和2008年两期的归一化差异植被指数(NDVI)进行了统计计算,并获得了其植被指数分布图、植被指数差值图及统计表。结果表明:2008年的植被指数相对1979年有了很大程度的提高,植被指数大于0以上的面积增加了13.4%。全县60%土地的NDVI值都有不同程度的增加。     

一种矿山地面应急救援井内表面视觉检测方案

为了实现对矿井的可视化救援,选用了深度相机作为测量设备,提出了一种改进地面应急救援井内表面的测量方案.针对实验黑暗环境,对SURF算法进行维度上的优化,使得特征提取点明显增多,通过FLANN算法对救援井井壁相邻图像进行特征粗匹配,而后基于RANSAC算法计算H矩阵并剔除图像误匹配对,提纯特征匹配点.结果 表明,通过改进...     

光学三维测量技术在原木三维重建中的应用

提出了利用光学三维测量技术中的位相测量轮廓技术和图像拼接技术得到原木完整三维轮廓点云数据的原理和方法,并介绍运用Image ware软件进行原木的三维轮廓重建.该方法具有非接触性、快速高效、分辨率高且易于实现的特点.     

基于光学和微波遥感数据的普洱市思茅区森林植被分类

森林植被分类是森林保护和经营管理的基础,不同森林植被类型在遥感图像上呈现不同的光谱和纹理结构特征,为利用遥感技术进行大面积森林植被分类提供了可能.以云南省普洱市思茅区为研究区,以2016年相同时相不同云量的Landsat 8光学遥感数据和Sentinel-1微波遥感数据为数据源,结合2016年云南省森林资源现地调查数据...     

一种从土壤背景中分离出作物的图像分割方法

杂草是指生长在不适当的地方的植物，其生长对经济作物的影响弊大于利。杂草与经济作物争土壤、阳光和水肥，而且极易蔓延。杂草的蔓延是导致作物减产的主要因素，并可能会使作物的生产量减少25％-30％。