作物籽粒图象识别的光照条件研究

在模式识别理论分析基础上，依据光源光谱、ＣＣＤ摄象元件光谱响应以及作物籽粒表面反射率光谱特性，得出籽粒黑白图象识别系统最佳光源为单色光，其波长为使两待识籽粒反射率光谱差值与ＣＣＤ光谱响应二者的串联响应最大的波长。根据测得的正常和带紫斑病大豆的反射率光谱，计算出了用于识别这两类大豆的光源波长     

西南地区泥石流发育分布及控制因素的图象识别法判析

本文采用多因素相似组合分区原则,对我国灾害暴雨泥石流进行了小比例尺的预报分区。文中综合考虑了泥石流分布、活动特点与地形、地质构造因素的关系,泥石流发生与气候、气象和降水的关系,提出了灾害暴雨泥石流各个分区预报的季节、天气尺度系统、日降雨量和小时雨量强度指标,并对各个分区做了简述。     

基于Nios Ⅱ软核的车辆牌照识别系统研制

针对传统的PC机 算法设计的车辆牌照识别系统体积大,不能满足便携和露天使用的要求,采用NiosⅡ软核处理器在FPGA(Field Programmable Gate Array,现场可编程门阵列)上设计了一种车辆牌照自动识别的片上系统.对该系统的功能、结构和实现作了较详细的阐述.设计结果表明,该系统体积小,数据处理速度快,保证了较好的实时性.     

深度学习在大豆叶片图像数据管理中的识别与分类研究

[目的/意义]为了提高大豆叶片图像的分类精度与效率,进一步对大豆叶片图像进行存储与管理。[方法/过程]本文利用深度学习方法,针对肉眼观察准确率较低且不同人群分类结果差异较大的大豆叶片图像数据提出了一种自动分类方法。本研究首先对大豆叶片进行ROI感兴趣区域划分,进而利用分水岭分割方法对大豆叶片进行提取,最后通过深度学习高效精确的实现了大豆叶片的分类识别。[结果/结论]通过分析大豆叶片形态图像特点后,基于深度学习开展了对大豆叶片形态的分类识别的研究,达到了较高的识别准确率。     

图象识别AGVS自动在线专家系统设计

该文介绍了一种产生式规划计算机专家的设计，该专家系统应用于有线图象识别式自动引导车辆系统启动后的自动在线及其行驶过程中掉线后的重在线，重点论了专家系统产生式规则的定义及自动在线机理，有关分析方法可供研究其它机动车辆进行路自动预瞄与跟踪的参考。     

昆虫图像几何形状特征的提取技术研究

为进行昆虫图象的识别和分类，对昆虫图象几何形状特征的提取及测量进行了研究。提取了区域面积、边界周长、孔洞数、偏心率、形状参数、圆形性、似圆度、球状性和叶状性9个直观易测的特征。采用判别分析方法对这些特征进行筛选得到6个具有判别意义的特征，分别为区域面积、偏心率、形状参数、周长、似圆度、叶状性；剔除了与似圆度具有相关性的圆形性和球状性等特征。利用这6个特征对3种昆虫进行了识别，准确率均达到100％，表明本研究所提取的6个昆虫图象特征用于昆虫图象识别是有效的。     

计算机辅助图像识别应用中颜色特征的表征和提取

本文通过调查15幅图像的颜色特征，分别提取两种常用的颜色模式要素RGB（红绿蓝）和HSL（色度、饱和度和亮度）进行主成分分析，试图确定这两种颜色模式要素间的相关关系，提取在图像识别应用中采用颜色模式要素方法时。准确识别图象颜色特征的要素。提出确定而有意义的表征颜色特征的要素指标。经实验分析。结果如下：图像颜色要素R与G、B和H、B和L、H和S、H和L之间正相关极显著。R和L之间正相关显著；R和S、G和S、G和H之间负相关极显著，并且以上6个颜色要素可用三个主成分指标很好的代替。而且指标意义清晰。含义丰富。     

植物花粉图像识别系统研究--Ⅰ. 图象处理及特征提取

本文论述了植物花粉图象识别系统设计中的图象处理及特征提取等问题。该系统设计采用VisualC 6.0 编程工具,在Windows95平台上实现了花粉图象的采集、变换、增强、边缘检测和分割等,并可提取花粉图象的轮廓、结构和纹理等识别特征,为花粉图象识别系统的核心部门——分类器的设计奠定了基础。     

自动引导车辆系统的研究(二)——有线图象识别式自动引导车辆系统设计

介绍一种基于对地面设置的条状标识符进行图象分析以实现路径引导及其它运动状态控制的自动引导车辆系统(AGVS)设计。由于采用了特殊形式的图象处理方法,使所设计的AGVS具有满足实际应用所需要的动态响应能力。系统采用的是低成本普通CCD系统与微机,适应我国当前国情,为短期内应用图象识别视觉引导式AGVS提供一种可行途径。     

蚕种场微粒子检测管理及亟待解决的一些问题

<正>近几年,浒关蚕种场主要在农村原蚕区生产蚕种,要提升其蚕种质量,微粒子检测水准要更上一层楼,必须跟上高科技的步伐,努力探索和掌握原蚕区微粒子产生、发展、传染的途径和规律,运用现代分子生物学技术和计算机图象识别系统来检测微粒子,才能真正做好检测管理工作。具体而言,从宏观和微观上把握、健全科技创新机制、加强检测管理硬