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海参识别是海参捕捞自动化和智能化的前提和关键。海参生活环境复杂且海参体色随环境变化,为解决复杂多变环境下海参识别的难题,提出基于视觉图像和海参特性的水下海参识别算法。利用海参体色随环境变化而海参刺颜色稳定呈黄绿色的特点,在图像预处理的基础上设计图像融合算法突出海参刺,然后通过边缘检测获取海参刺轮廓并计算轮廓质心坐标,进而通过椭圆拟合实现海参的识别。不同于已有的利用海参主干进行海参识别的方法,提出的基于直接最小二乘的海参刺质心椭圆拟合识别算法以海参刺的分割和椭圆拟合为途径,解决海参体色随环境变化而引起的识别率降低的问题。试验结果表明,该算法对自然环境下的海参识别平均准确率为93.33%,具有一定的实用价值。 相似文献
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基于小区育种的收获机智能测产系统 总被引:1,自引:1,他引:1
摘要:目前,中国境内大部分育种单位产量测试主要采用人工抽检方式完成,劳动强度大,工作效率低,测试数据的质量与发达国家所采用的测产系统相距甚远。为解决这一问题,该文设计研制了一种基于小区育种的收获机测产系统。该测产系统包括上位机和下位机两部分。下位机采用美国TI公司的MSP430单片机,通过粮食水分传感器,重量传感器,环境温湿度传感器,GPS模块,获取收获机的产量、粮食水分含量、环境温湿度及GPS地理位置等信息。上位机采用能够运行MCGS组态软件的嵌入式触摸屏作为人机交互界面。下上位机通过RS-232串口及Modbus协议实现通讯,完成数据的传输。该系统可以自动实现地块号与产量相关数据的准确对应关系,并利用U盘实现海量数据的导入、导出等数据管理功能。并利用虚拟试验验证了该收获机测产系统方案正确和可行,并且可明显提高育种测产的工作效率和数据的准确性。 相似文献
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本科生导师制作为学分制背景下的配套制度,在全面推行的过程中,多种模式并存,各有利弊.对此借鉴了研究生导师制指导模式的经验,在以大类招生自主选择专业的高校中对本科生高、低年级学生应区别对待,建立导师组、班级导师制和科研导师制多种形式相结合的指导模式,使学生高效率地达到即定的教育培养目标. 相似文献
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利用现代物联网技术,设计了基于物联网植物工厂监管系统,包含农产品生长环境监控系统和农产品追溯系统两部分。下位机通过在温室大棚内布设Zig Bee无线传感网络,精确感知温室大棚内的环境因子,并通过Zig Bee-Wifi网关将采集的数据通过分布式中间件利用Web service技术传送到上位机网站;用户可以通过电脑登陆农产品生长环境监控系统查看实时环境信息,远程操作大棚内的滴灌、温控和补光等设施;还可以在大棚内种植农产品过程中使用电脑登陆农产品追溯系统,按追溯编号录入农产品的种植日期、名称、采摘时间、物流信息、销售路径等信息。销售时,将生成的载有农产品信息的二维码贴在包装盒上,消费者可以通过手机扫二维码标签查询农产品从种植到销售的详细信息。 相似文献
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为了改善农民劳动环境和提高农业生产水平,设计了基于图谱识别的智能农业机器人,用来进行草莓采摘和移栽等。系统包括上位机Android手机和下位机单片机的设计,上位机利用Java语言开发安卓手机操作的客户端界面,利用Java构建APP后台操作平台,XML构建手机APP界面,使其通过Wi Fi模块与机器人通讯,实现对机器人进行图谱识别和远程操作等。下位机采用STM32F407处理器作为移动智能机器人的核心CPU,借助分布的方式实现对于机器人的控制,主要包括供电模块、电动推杆模块、驱动模块、摄像头模块、机械臂模块和通讯模块等。用户用手机可实现移动机器人远程操控和图像处理。测试表明:该农业移动机器人具有较强的可操作性,制造成本较低,使用价值高。 相似文献
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针对农业领域问答系统面临的实体识别困难的问题,提出一种基于改进Bi-LSTM-CRF的实体识别方法。首先通过BERT预训练模型的预处理,生成基于上下文信息的词向量,然后将训练出的词向量输入Bi-LSTM-CRF做进一步的训练处理,最后,利用Python的Django框架设计农业领域的实体识别、实体查询、农知问答等子系统。经过试验对比,所提出的改进的Bi-LSTM-CRF在农业信息领域具有更好的实体识别能力,在农业信息语料库上的精确率、召回率和F1值分别为93.23%、91.08%和92.16%。实现农业领域实体识别和农业信息问答的知识图谱网站演示,对农业信息化的发展具有重要意义。 相似文献
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