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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
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为了更好地实现不同光照条件下的农作物图像融合,在Contourlet变换(contourlet transform,CT)的基础上采用了适合农作物图像的融合规则进行了融合处理。首先,采用Contourlet变换对源图像进行多尺度、多方向分解,得到低频子带系数和带通方向子带系数。然后,针对低频子带系数的选择,采用了一种改进的线性加权融合方法,以期减小噪声对融合结果的影响;针对带通方向子带系数的选择,结合人眼视觉特性,采用了一种基于梯度最大化规则的系数选择方案,得到待融合图像的系数。最后,经过Contourlet逆变换得到融合图像。与小波变换方法(wavelet transform,WT)进行了融合结果的比较,结果表明,与WT方法相比,该文方法在互信息量(mutual information,MI)、空间频率(spatial frequency,SF)、均方差(mean square error,MSE)、信息熵(entropy,Ent)、相关系数(correlation coefficient,CC)、平均梯度(average gradient,G’)和峰值信噪比(peak signal to noise ratio,PSNR)指标上均有了较大提升,表明利用该方法可以取得优于WT的融合效果;在此基础上,利用CT常见融合规则与文中融合规则进行了比较,同样表明CT方法可以有效提高图像融合的效果。研究表明,将文中所采用的融合规则应用于不同光照条件下的农作物图像融合是有效的、可行的。该研究可为变光照条件下的作物图像融合技术提供参考。 相似文献
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基于部分亲和场的行走奶牛骨架提取模型 总被引:3,自引:0,他引:3
在奶牛关键点预测的基础上,通过点、线重构奶牛骨架结构,可为奶牛跛行检测、发情行为分析、运动量估测等提供重要参考。本研究基于部分亲和场,以养殖场监控摄像头拍摄的视频为原始数据,使用1 600幅图像训练了奶牛骨架提取模型,实现了奶牛站立、行走状态下关键点信息和部分亲和场信息的预测,并通过最优匹配连接对奶牛骨架结构进行准确提取。为了验证该模型的性能,采用包含干扰因素的100幅单目标奶牛和100幅双目标奶牛图像进行了测试。结果表明,该模型对单目标行走奶牛骨架提取的置信度为78.90%,双目标行走奶牛骨架提取的置信度较单目标下降了10.96个百分点。计算了不同关键点相似性(Object keypoint similarity,OKS)下的模型准确率,当OKS为0.75时,骨架提取准确率为93.40%,召回率为94.20%,说明该模型具有较高的准确率。该方法可以提取视频中奶牛骨架,在无遮挡时具有高置信度和低漏检率,当遮挡严重时置信度有所下降。该模型的单目标和双目标图像帧处理速度分别为3.30、3.20 f/s,基本相同。本研究可为多目标奶牛骨架提取提供参考。 相似文献
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三维重建技术在智慧农业研究领域有着广阔的应用前景。本研究以抽穗期小麦和树木枝干为研究对象,在搭建了植株序列图像获取平台的基础上,探究了3DSOM软件在不同数量序列图像下的植株三维重建效率和精度。对于小麦植株,分别对比了32、48、64幅序列图像下重建模型的效果和精度;试验表明:3DSOM对于小麦的重建效果一般。对于树木枝干,分别对比了40、60、80幅序列图像下的重建模型,试验表明重建效果较好。为了验证3DSOM软件对植株的重建精度,对小麦3个截段的测量进行了对比。对比结果表明:其重建误差不高于3.18%,最低为0.39%,平均精度为2.16%。对枝干的8个截段的测量对比结果表明:其重建误差不高于2.66%,最低为0.4 3%,平均精度为1.4 0%。因此,将3DSOM应用于植株的三维重建可以取得高精度的效果。 相似文献
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基于SVM的小麦叶部病害识别方法研究 总被引:2,自引:0,他引:2
为了准确识别小麦叶部常见病害,为小麦病情诊断和发展状况判断提供科学依据,设计并实现了一种基于SVM(Support Vector Machine)的小麦叶部常见病害识别方法。该方法可以实现对小麦白粉病、条锈病和叶锈病的准确识别。首先,基于中值滤波法和K均值聚类算法,实现了图像的去噪及病斑分割;然后,提取了病斑区域形状特征和纹理特征;最后,利用SVM算法对小麦叶部病害进行了分类识别。随机试验结果表明,利用所提取的特征可以有效地实现小麦叶部常见病害的识别,基于形状特征的综合识别率可达99.33%;利用SVM算法进行小麦病害叶片识别是有效的、可行的。该方法对于农作物病害智能识别的推广具有较好的借鉴意义。 相似文献
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偏心切割式苹果采摘装置设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
苹果采摘是苹果生产作业中最耗时费力的环节,实现苹果快速采摘是现代化采摘作业的重要途径。本研究设计的偏心切割式苹果采摘装置主要由偏心式采摘头、可拆卸伸缩杆和缓冲下落通道3部分构成:偏心式采摘头采用刀片偏心旋转实现果柄的切割;伸缩杆采用可拆卸设计,实现不同高度苹果的采摘;缓冲下落通道采用内置缓冲布条的布制通道构成,以防止苹果在跌落过程中的损伤。在西北农林科技大学北校区园艺场随机选择5棵苹果树进行了采摘性能田间采摘试验,共采摘苹果150个。试验结果表明:该装置的采摘成功率为92.00%,苹果采摘受损率平均为4.70%。该苹果采摘装置的设计与试验为其它同类型的水果采摘装置的设计与改进提供了参考,有利于提升辅助人工的水果采摘装备研发水平。 相似文献
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呼吸及反刍是奶山羊最基本的生理活动,及时准确地同步获取奶山羊的呼吸及反刍信息可以为评估奶山羊健康状况提供数据支撑。针对现有方法呼吸及反刍同步监测能力的不足,提出了一种基于声学冲激响应的单只静卧奶山羊呼吸及反刍同步监测方法。该方法首先利用声学在室内空间中的多径效应,实现奶山羊呼吸过程中胸脯起伏及反刍过程中嘴部咀嚼动作全向采集;其次计算收发信号的冲激响应,捕捉由呼吸及反刍运动造成多径信号周期性变化的特征;然后利用呼吸及反刍运动频率差实现呼吸和反刍信号的分离;最后经过幅度归一化、相位同步后实现呼吸及反刍波形的可视化。为了验证该方法的有效性,选用了不同朝向的静卧奶山羊进行呼吸及反刍监测试验,并分析了环境噪声对试验的影响,结果表明:对于不同朝向的奶山羊,该方法呼吸平均相对误差为2.60%,反刍平均相对误差为3.51%,平均漏帧率为2.49%,并对环境噪声有较强的抗干扰能力。 相似文献
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为了实现根据环境温湿度智能调控喷淋时长以保证奶牛降温效果的同时控制用水量,试验以西北农林科技大学畜牧教学试验基地的24头泌乳期荷斯坦奶牛为研究对象,于2022年5月13日—8月12日采集奶牛自愿喷淋时长(表征奶牛降温需求的喷淋时长)和牛场环境温湿度数据,共采集92 d,前87 d的数据用于奶牛热应激-喷淋时长控制模型构建,后15 d的数据用于模型验证;2022年5月20日—7月4日,每天早中晚采集3次奶牛呼吸频率(表征奶牛热应激严重程度)数据,共采集46 d;利用采集的牛场环境温湿度数据,通过6种公式计算出环境温湿指数(temperature-humidity index, THI)数据(THI1~THI6);分析THI1~THI6与奶牛平均呼吸频率相关性以筛选适合陕西关中地区的THI;以筛选THI的不同历史时长的平均THI[包括当前喷淋时刻THI(THIcur)和当前喷淋时刻前1,2,3,4,5天平均THI(THI1d-avg、THI2d-avg、THI3d-avg、THI4d-avg<... 相似文献
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基于光照无关图理论的苹果表面阴影去除方法 总被引:5,自引:5,他引:0
阴影影响下苹果目标的快速准确识别是苹果采摘机器人视觉系统必须解决的关键技术之一。为了实现阴影影响下苹果目标的准确识别,该研究采用光照无关图理论实现了苹果表面阴影的去除。以自然场景下获取的受不同程度阴影影响的苹果目标图像为研究对象,首先利用光照无关图原理获取阴影苹果图像的光照无关图,达到突出苹果目标阴影区域的目的;其次提取原图像的红色分量信息并与关照无关图进行相加处理;最后将相加后的图像进行自适应阈值分割处理,达到去除阴影的目的。为了验证该算法的有效性与准确性,利用20幅受阴影影响的苹果目标图像进行了试验,并与Otsu算法、1.5*R-G色差算法进行了对比,试验结果表明:Otsu算法仅能识别出未受阴影影响的苹果区域;1.5*R-G 色差算法受光照影响较大,对于苹果图像的相对强光照区域和部分阴影区域不能有效识别;基于光照无关图的苹果表面阴影去除方法对阴影影响下的苹果目标图像分割效果较好,可以克服光照过强的问题,并准确识别出阴影影响下的苹果目标。文中算法的平均假阳性率为17.49%,比Otsu算法降低了52.84%,比1.5*R-G算法降低了26.18%;文中算法的平均重叠系数为86.59%,比Otsu算法提高了47.2%,比1.5*R-G算法提高了11.03%;表明利用光照无关图可以有效地去除苹果表面的阴影,将其应用于阴影影响下的苹果目标的识别是可行的。 相似文献