基于RGB-D相机的单株玉米株高测量方法

玉米株高是反映作物长势的重要指标。为了实现田间单株玉米株高的快速测量,提出了一种基于RGB-Depth（RGB-D）相机的玉米株高测量方法。以拔节期玉米为观测对象,首先利用RGB-D相机获取田间玉米的彩色图像和深度图像。对玉米彩色图像进行灰度化、二值化和去噪处理,提取出包含待测玉米的二值图像。利用改进的分水岭分割算法对玉米的灰度图像进行分割,对分割结果进行圆形拟合操作,定位玉米的中心区域。对玉米的二值图像进行骨架化处理,检测骨架的交叉点和末端点,确定玉米骨架的中心点,并检索其到末端点的最短路径。对各条路径的点云数据进行求差与比较,确定玉米的最高点,并对最高点附近的点云数据进行直方图统计,获得地面点。最后,通过计算玉米最高点和地面点的差值,实现单株玉米株高参数的测量。对玉米样本进行测试试验的结果表明：单株玉米株高的平均测量误差为1.62cm,均方根误差（RMSE）为1.86cm,测量精度满足实用要求。     

基于表面凹凸性的羊胴体点云分割方法

羊胴体自动化分割对于提高羊屠宰加工企业生产效率有重要意义。为实现将羊胴体点云精准高效地分割为多分体,研究了一种基于表面凹凸性的羊胴体点云分割方法。以倒挂状态下的巴美肉羊胴体为研究对象,利用三维激光扫描仪获取羊胴体点云。首先,对羊胴体点云进行预处理,去除离群点噪声和采用体素滤波的方法进行下采样;并将羊胴体点云超体素化,以获取超体素邻接图;然后,对超体素邻接图中相邻点云的公共边进行凹凸性判断,将凹边凸边赋予不同权重;并由得分评估函数计算不同权重点云的得分,将结果与参数S_min作比较;最后,根据比较结果确定分割区域,完成对羊胴体点云的分割。试验结果表明：羊胴体点云分割的平均精确度、平均召回率、平均F1值和平均总体准确率分别为92.3%、91.3%、91.8%、92.1%。各分体的平均分割精确度分别为92.7%、90.7%、92.6%、93.2%、92.5%、92.2%,各分体的平均分割召回率分别为86.0%、93.2%、92.8%、91.6%、90.9%、93.4%,处理单只羊胴体点云的平均时长为18.82 s。通过处理多分体组合点云以及多体型羊胴体点云判断本文方法的适...     

植株点云超体聚类分割方法

针对传统的超体聚类分割对植株存在过分割率高、实时性差的问题,提出一种融合显著性特征图的超体聚类分割方法。首先,采用Kinect V2实时获取目标植株的彩色图像和深度图像,将RGB彩色空间图像转换为CIELab彩色空间图像,计算每个像素的显著性特征值,获取彩色特征图,并融合亮度特征图和方向特征图构建显著性特征图;然后,将显著性特征图和深度图像同步对齐,获得显著性点云,八叉树网格初始化点云,并通过Mean-Shift算法获取满足概率密度阈值的网格点云,取最大概率密度点作为种子点,基于点对之间的欧氏距离和特征相似度作为区域生长相似性准则,生成超体素块;最后,通过LCCP算法对显著性点云进行聚类分割。实验结果表明,改进的显著性超体聚类分割方法可以大幅提高目标前景分割的准确性和快速性,有效克服背景噪声和离群点。     

基于自适应半径滤波的农业导航激光点云去噪方法研究

针对点云数据去噪操作易损失点云细节信息问题,提出了动态半径滤波器,该方法可在保留场景细节信息的同时获得良好去噪效果。此外,提出基于深度卷积神经网络的种植模式判定器,该方法可实时识别当前种植模式,并读取相应的去噪参数。在苹果种植园、白杨树林和旱柳树林完成去噪试验,试验结果表明,本文方法能去除多尺度点云噪声,有效抑制稀疏离群点、目标周围的逸出值和密集噪声,单帧点云(6400点)去噪平均耗时为43.2ms。经自适应半径滤波去噪后,密度聚类的平均精确率为94.3%,平均召回率为78.9%,与原始数据相比,分别提升了40.4%、33.9%。自适应半径滤波具有较高的实时性、通用性和鲁棒性,能较明显地提升聚类效果,为点云后续处理奠定良好基础。     

基于云平台和计算机控制系统的采摘机器人仿真设计

为了提升采摘机器人定位系统的效率及定位准确性,将云平台技术和计算机控制系统引入到了定位系统的设计上,在进行果实定位时,通过云平台和计算机技术对图像进行实时滤波,并对曝光图像进行融合,以提高图像的质量,进而提高图像特征提取和定位的准确性.模拟采摘机器人的作业环境,以机器人定位系统的定位效率和定位误差作为研究对象,对基于云...     

基于云计算的食用菌产业信息共享平台的搭建

随着我国信息技术的不断发展,云计算与传统信息技术的融合为未来农业发展的一个必然趋势。通过云计算技术,可以为食用菌产业构建有效的信息共享平台,提供相应的技术支持。此外,通过在食用菌产业中运用云计算系统,还可以让当前食用菌产业资源得到最佳的综合应用。因此,对云计算的食用菌产业信息共享平台的搭建进行分析,具有十分重要的意义。     

小麦条锈病孢子图像实时传输及处理系统设计

【目的】设计一种基于无线网络的孢子图像实时传输及处理系统,以较好地实现小麦条锈病孢子的实时传输及监测。【方法】首先基于网络云技术,在Linux环境下设计了传输系统的云端服务器界面,实现了微型机自动摄像,通过使用TCP协议包装HTTP协议与云端服务器的连接,实现图像的上传功能;其次,使用英特尔NUC5CPYH为采集传输终端,搭建图像传输系统硬件平台;最后采用K-means聚类算法,在接收端对远程传输得到的孢子图像进行背景与孢子的分割、孢子图像的形态学处理及基于Harris的角点检测等处理,并最终实现孢子的计数。【结果】该无线传输系统的发送成功率为96.6%,该处理系统的平均计数准确率为97.1%,效果良好。【结论】该传输及处理系统可用于小麦条锈病越夏孢子的实时在线监测。     

华北低槽控制下安徽省对流云特征统计分析

收集20012、002年5~10月华北低槽控制下安徽省对流云个例,通过分析卫星云图上对流云发生发展过程中云顶亮温、面积、几何形态等特征物理量的变化,来揭示这一天气背景下安徽省的对流云演变特征。结果表明,在华北低槽控制下,对流云发展过程中最低亮度温度一般在213~263 K;红外分裂窗亮温差和红外通道最低亮温值保持着较好的同步变化关系;面积分布上呈现出2高2低的特征;生命期存在1个界限时间区域,界限时间的取值区域与地域息息相关,这方面还有待于更深入的研究。     

国际核心期刊中云计算研究的可视化分析

以webofScience（SCI-E,SSCI）为数据源,借助可视化分析软件CiteSpace2．2．R11,对所搜集的国际核心期刊中云计算研究领域的473篇研究论文进行可视化分析,构建该领域的文献共被引、期刊共被引、作者共被引和关键词共现的可视化图谱,为了解国际研究提供了独特的视角。     

基于彩色点云图像的不同成熟阶段番茄果实数量的测定方法

【目的】为测定温室中番茄不同成熟阶段的果实数量,提出一种基于彩色点云图像的测定方法。【方法】在移动平台上搭载KinectV2.0采集温室中行栽番茄的图像信息合成番茄植株点云,再将二视角的番茄植株点云合成1个点云,并通过深度信息截取得到近处番茄植株点云,将标注的点云数据输入到PointRCNN目标检测网络训练预测模型,并识别番茄植株点云中的番茄果实,最后利用基于特征矩阵训练的支持向量机(Support vector machine, SVM)分类器对已经识别出来的果实进行成熟阶段分类,获得不同成熟阶段番茄果实的数量。【结果】基于PointRCNN目标检测网络的方法识别番茄果实数量的精确率为86.19%,召回率为83.39%;基于特征矩阵训练的SVM分类器,针对番茄果实成熟阶段的预测结果在训练集上准确率为94.27%,测试集上准确率为96.09%。【结论】基于彩色点云图像的测定方法能够较为准确地识别不同成熟阶段的番茄果实,可以为评估温室番茄产量提供数据支撑。