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41.
针对田间颠簸环境影响农业机器人采集实时稳定图像问题,提出了基于Harris和卡尔曼滤波的农业机器人田间稳像算法。首先,利用摄像头获取田间抖动视频图像序列,进行图像子区域划分并计算各区域灰度均方差,进而确定各区域Harris角点阈值;通过自适应角点阈值设置,增加角点距离约束,完成图像角点检测。然后,对检测出的角点进行光流跟踪,计算出帧间运动估计参数。最后,利用自适应卡尔曼滤波算法对运动估计参数进行平滑操作并动态调整滤波平滑性能,获得精确运动估计矢量。测试结果表明,改进后的Harris角点检测算法区域平均分布标准差减小;自适应卡尔曼滤波算法在保证平滑随机运动前提下,跟踪主动运动性能平均提升30.75个百分点;稳像后的图像峰间信噪比提升15.93%,单帧处理时间为25.66 ms,满足农业机器人30 f/s高速图像采集时同步稳像对实时性要求。 相似文献
42.
43.
贾小玫 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2015,(4):121-125
作为物质“形象”的第一层面被人们所感知的“物象”是不依赖于人之意识的客观存在。基于对传统村落人文物象的实证研究,认为其能够体现系统的传统造物文化思想,将其概括为“规则、参照、功能与技术、核心”四个层面,并从中揭示了“天、地、人、物”之间的关系,进一步阐释了造物文化思想对传统村落人文物象具有的现代启示。 相似文献
44.
目的 鞋印是刑事侦查的重要物证之一,如何对积累的大量鞋印花纹图像进行自动归类管理是刑事技术迫切需要解决的问题之一。与其他类图像不同,鞋印花纹图像具有种类多但数目未知、同类花纹分布不均匀且同类花纹数目少的特点。基于鞋印花纹图像的这些特点,用目前典型的聚类算法对鞋印花纹图像集进行聚类,并不能取得很好的效果。在对鞋印花纹图像进行分析的基础上,提出一种K步稳定的鞋印花纹图像自动聚类算法。方法 对已标记的鞋印花纹图像进行统计发现,各类鞋印花纹之间在特征空间上存在互不相交的区域(本文称为隔离带)。算法的核心思想是寻找各类鞋印花纹之间的隔离带,来将各类分开。过程为:以单调递增或递减的方式调整特征空间中判定两点为一类的阈值,得到数据集的多次划分;若在连续K次划分的过程中,某一类的成员不发生变化,则说明这K次调整是在隔离带中进行的,即聚出一类,并从数据集中删除已标记的数据;选择下一个阈值对剩余的数据集进行划分,输出K步不变的类;依此类推,直到剩余数据集为空,聚类完成。结果 在两类公开测试数据集和实际鞋印花纹数据集上进行实验,本文算法的主要性能指标都超过典型算法,其中在包含5792枚实际鞋印花纹数据集上的聚类准确率和F-Measure值分别达到了99.68%和95.99%。结论 针对鞋印花纹图像特点,提出了一种通过寻找各类之间的隔离带进行自动聚类的算法,并在实际应用中取得了很好的效果。且算法性能受参数的变化以及类的形状影响较小。本文算法同样适用于具有类似特点的其他数据集的自动聚类。 相似文献
45.
王川 《安徽农业大学学报》2016,(3):108-112
《唐物语》第十九段对《汉书·朱买臣传》中朱买臣故事进行改编,因受众群体、文化差异、民族向性的不同,在改编过程中必然产生对母国文化信息的过滤与人物形象变异。以朱买臣故事东渐日本为线索,运用比较文学流传学与变异学,探究该文学作品对朱买臣故事的摄取与创新、朱买臣故事日本化的实现条件等,以期增进文学文化交流中的互读互解,避免因文学流变中信息过滤增删、形象失落变形而产生的民族心理与意识形态的误读。 相似文献
46.
针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F1为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F1值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。 相似文献
47.
偏分离(TRD)是生物中普遍存在的现象,本研究拟在高密度基因芯片判断基因型的大规模群体中挖掘猪基因组标记位点的偏分离位点并探究其潜在的遗传机制。本研究用60K Illumina Porcine SNP芯片对1 020头F2资源家系(杜洛克与二花脸杂交F0-F2群体)进行基因型分型,用偏分离分析软件TRDscan (BF>100)和TDT (P<0.01)方法在单个位点上检测偏分离信号,并对二者共有的显著信号位点附近100 kb窗口的基因进行功能分析。此外,本研究还利用单倍型分型的软件包PHASEBOOK采用多位点连锁分析的策略分析了父源和母源配子中的偏分离区域,并在该区域内搜寻潜在的QTLs。结果表明:1)在单位点的偏分离分析中共鉴定到44个显著的偏分离位点,筛选到23个相关基因;对父本和母本特异性偏分离效应进行分析时,分别鉴定到27和35个显著偏分离位点,其中,分别有11和25个位点的100 kb附近有已注释的功能基因。2)基于单倍型多位点连锁的偏分离结果显示,父本显著偏分离位点位于5和13号染色体上,在该偏分离区域内搜寻功能相关的QTL,共搜寻到3个与繁殖性状(木乃伊数、产活仔数、黄体数)有关的QTLs;分析母本偏分离位点时,在4、6和12号染色体上定位到显著偏分离区域,结合已知的猪QTL数据库,共找到了5个与繁殖性状相关的QTLs。本研究利用大规模猪家系数据系统地鉴别了猪基因组的偏分离位点,为解析猪中的偏分离现象和进一步探究其生物学机制提供了一定的参考作用。 相似文献
48.
Accurate and cost‐effective mapping of karst rocky desertification (KRD) is still a challenge at the regional and national scale. Visual interpretation has been utilised in the majority of studies, while an automated method based on pixel data has been investigated repeatedly. An object‐based method coupling with support vector machine (SVM) was developed and tested using Enhanced Thematic Mapper Plus (ETM+) images from three selected counties (Liujiang, Changshun and Zhenyuan) with different karst landscapes in SW China. The method supports a strategy of defining a mapping unit. It combined ETM+ images and ancillary data including elevation, slope and Normalized Difference Vegetation Index images. A sequence of scale parameters estimation, image segmentation, training data sampling, SVM parameters tuning and object classification was performed to achieve the mapping. A quantitative and semi‐automated approach was used to estimate scale parameters for segmenting an object at an optimal scale. We calculated the sum of area‐weighted standard deviation (WS), rate of change for WS, local variance (LV) and rate of change for LV at each scale level, and the threshold of the aforementioned index that indicated the optimal segment level and merge level. The KRD classification results had overall accuracies of 85·50, 84·00 and 84·86 per cent for Liujiang, Changshun and Zhenyuan, respectively, and kappa coefficients are up to 0·8062, 0·7917 and 0·8083, respectively. This approach mapped six classes of KRD and offered a visually appealing presentation. Moreover, it proposed a conceptual and size‐variable object from the classification standard of KRD. The results demonstrate that the application of our method provides an efficient approach for the mapping of KRD. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd. 相似文献
49.
苹果目标的准确识别是苹果机械化采摘需要解决的关键问题之一。为此,基于YUV颜色空间模型,提出了一种结合色差分量与高斯自适应拟合算法的苹果目标分割方法。该方法采用首先将苹果目标由RGB颜色空间转换至YUV颜色空间,并利用色差分量V建立果实与背景分割的高斯分布拟合模型,根据拟合结果自动获取分割阈值,以实现自然场景下苹果目标的准确分割。为了验证文中算法的有效性,利用多幅图像进行了试验并与Otsu自适应阈值分割算法进行了比较。试验结果表明,采用文中算法得到的苹果果实的平均检出率达87.08%,识别率领先Otsu算法9.91%。因此,对于着色度较为均匀的苹果目标,采用高斯自适应拟合方法可以有效提高其识别率。 相似文献
50.
INVITED REVIEW—IMAGE REGISTRATION IN VETERINARY RADIATION ONCOLOGY: INDICATIONS,IMPLICATIONS, AND FUTURE ADVANCES
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Yang Feng Jessica Lawrence Kun Cheng Dean Montgomery Lisa Forrest Duncan B. Mclaren Stephen McLaughlin David J. Argyle William H. Nailon 《Veterinary radiology & ultrasound》2016,57(2):113-123
The field of veterinary radiation therapy (RT) has gained substantial momentum in recent decades with significant advances in conformal treatment planning, image‐guided radiation therapy (IGRT), and intensity‐modulated (IMRT) techniques. At the root of these advancements lie improvements in tumor imaging, image alignment (registration), target volume delineation, and identification of critical structures. Image registration has been widely used to combine information from multimodality images such as computerized tomography (CT), magnetic resonance imaging (MRI), and positron emission tomography (PET) to improve the accuracy of radiation delivery and reliably identify tumor‐bearing areas. Many different techniques have been applied in image registration. This review provides an overview of medical image registration in RT and its applications in veterinary oncology. A summary of the most commonly used approaches in human and veterinary medicine is presented along with their current use in IGRT and adaptive radiation therapy (ART). It is important to realize that registration does not guarantee that target volumes, such as the gross tumor volume (GTV), are correctly identified on the image being registered, as limitations unique to registration algorithms exist. Research involving novel registration frameworks for automatic segmentation of tumor volumes is ongoing and comparative oncology programs offer a unique opportunity to test the efficacy of proposed algorithms. 相似文献