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茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征,构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本,采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析,然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长,通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合,并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型;其模型的训练集准确率为88%,预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异,先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像;采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息,然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合,并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型,且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳,训练集准确率提升至98%,预测集准确率提升至96.67%。 相似文献
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为了考察高光谱成像技术检测多类异性纤维共存时的性能,也为其今后用于商业化皮棉质量评价,或在线皮棉杂质分拣提供研究基础,试验采集丙纶丝和毛发共存的样本高光谱图像。依据单一异性纤维分割的最佳波段图像,获得灰度平均和小波变换后融合图像。通过对比小波变换融合图像,灰度平均图像,以及全波段下主成分和独立成分得分图像,获得用于目标分割的最佳图像。采用最优特征集和分类树判别方法,判别最佳图像分割后的连通区域,剔除噪声点和假阳性。依据目标判定原则,训练集和独立验证集的异性纤维识别率分别为84.09%和75.86%。结果表 相似文献
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基于线性判别法的生菜农药残留定性检测模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对农副产品农药残留超标现象,提出一种快速高效无损检测菜叶农药残留的方法。以4组生菜叶片为研究对象,分别喷洒丙酮和3种不同浓度的乐果农药(乐果和丙酮的体积比为1∶100、1∶500、1∶1 000),利用近红外高光谱成像仪采集生菜样本的高光谱图像(871.61~1 766.32 nm)。在生菜高光谱图像中选取感兴趣区域(ROI)并提取该区域的平均光谱,对ROI内的图像进行主成分分析(PCA)处理,提取PC1、PC2图像的纹理特征。采用连续投影算法(SPA)和主成分分析方法 (PCA)选取光谱数据的特征波长,分别利用线性判别法K最近邻法(KNN)、马氏距离(MD)和Fisher判别分析(FLDA)方法建立基于全波段、特征波段下光谱特征和光谱与纹理融合特征的农药残留检测模型。结果表明,基于SPA特征光谱和主成分图像纹理特征融合信息的Fisher模型较好,训练集和测试集分类正确率分别为98.9%和100%,利用近红外高光谱图像技术结合信息融合及Fisher算法鉴别农药残留等级是可行的。 相似文献
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碧螺春茶叶的真伪鉴别技术——基于漫反射式高光谱成像技术 总被引：1，自引：0，他引：1
提出了基于漫反射式高光谱成像技术结合模式识别的碧螺春茶真伪鉴别方法。试验以漫反射式高光谱成像系统采集碧螺春茶样图像数据;通过主成分分析优选特征图像,并利用灰度共生矩阵从中各提取4个纹理特征参量;最后,利用支持向量机的模式识别方法构建茶叶真伪鉴别模型。训练和预测集的判别率分别达到100%和96.25%。研究表明,利用漫反射式高光谱成像技术结合支持向量机模式识别方法鉴别碧螺春茶品质真伪是可行的。 相似文献
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基于改进主动形状模型的生猪耳部区域检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为研究生猪规模养殖中非接触式体温自动筛检方法,以红外热像仪为采集设备,沿侧视角度方向同时采集生猪可见光和红外热图像,经配准、融合获得二者融合图像。在此基础上,提出了一种基于改进主动形状模型的耳部目标区域检测方法。该方法在经典主动形状模型基础上,首先分析生猪耳部轮廓特征对特征点标记方法进行限定;进而结合图像融合中使用的非子采样轮廓变换,以其分解系数作为特征点纹理描述;最后应用骨架端点匹配方法对平均形状初始化的位姿进行改进。应用该方法对50幅测试图像进行实验,重合度大于0.8的检测结果占比达到84%。 相似文献
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针对鱼类识别面临着光照强度、各背景栖息地的变化和不同物种在视觉上具有相似性等方面的问题,提出一种新的基于多特征相结合及粒子群优化SVM的鱼类分类方法。该方法采用在原始图像中提取颜色、方向梯度直方图(HOG)和灰度共生矩阵(GLCM)特征构成特征向量,并提出选择设置最佳权重比的方法进行特征融合,采用PCA技术对提取的特征向量进行降维,以消除冗余数据。结果表明,该方法在实际采集的数据集上的准确率达94.7%,同属类鱼识别最高准确率93.75%,该方法可以应用于实际的鱼类图像数据集,实现对鱼类生物多样性的有效监测。 相似文献
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针对传统方法无法高效、无损地对柑橘浮皮和枯水进行检测的问题，本研究自制了一套软X射线成像系统，包括载物传送装置、软X射线成像装置、触发装置和软X射线防护装置。本研究根据宽皮柑橘物理特性确定检测参数，以柑橘图像的清晰度、对比度、畸变率为评判标准，通过调节成像装置参数，确定了最佳的成像参数为：X射线源的管电压60 kV，管电流1.3 mA，线阵探测器的积分时间5.5 ms，柑橘输送带的传送速度10 cm/s。通过圆孔金属板对列方向畸变进行检测，结果表明，传送速度稳定，列方向畸变可以忽略；利用70 mm不锈钢标定球对行方向上的畸变进行检测，计算了行方向上不同位置的投影畸变系数，并建立了畸变校正模型。在上述参数下采集柑橘的软X射线图像，采用高斯滤波对柑橘图像进行去噪处理；利用图像增强算法对去噪后的图像进行对比度增强处理；将固定阈值分割法和形态学算法融合，以去除柑橘图像背景区域、分离柑橘果肉区域和果皮区域。最后通过面积百分比法计算柑橘果肉面积和柑橘果实面积比判别柑橘内部浮皮程度；提取柑橘果实区域的灰度特征，获取柑橘枯水区域，计算柑橘枯水面积和柑橘果肉面积比，判别柑橘枯水程度。以清江椪柑为实验对象，结果表明自制软X射线成像装置对清江椪柑的浮皮和枯水的总体识别率分别为96.2%和86.9%。说明本研究提出的方法能够实现柑橘内部浮皮和枯水的无损检测。 相似文献
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现有基于深度学习的农作物病害识别方法对网络浅层、中层、深层特征中包含的判别信息挖掘不够，且提取的农作物病害图像显著性特征大多不足，为了更加有效地提取农作物病害图像中的判别特征，提高农作物病害识别精度，提出一种基于多层信息融合和显著性特征增强的农作物病害识别网络(Crop disease recognition network based on multi-layer information fusion and saliency feature enhancement, MISF-Net)。MISF-Net主要由ConvNext主干网络、多层信息融合模块、显著性特征增强模块组成。其中，ConvNext主干网络主要用于提取农作物病害图像的特征；多层信息融合模块主要用于提取和融合主干网络浅层、中层、深层特征中的判别信息；显著性特征增强模块主要用于增强农作物病害图像中的显著性判别特征。在农作物病害数据集AI challenger 2018及自制数据集RCP-Crops上的实验结果表明，MISF-Net的农作物病害识别准确率分别达到87.84%、95.41%,F1值分别达到87.72%、95.... 相似文献
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针对自然场景下,由于复杂背景以及多变环境,水果病害果实图像分割难的问题,提出了一种基于对数相似度约束Otsu和水平集活动轮廓的近椭圆形病害果实图像分割方法。考虑背景的复杂多变,提出对数相似度约束Otsu分割来区分病害果实与背景;由于水平集活动轮廓模型的局部最优性,提出采用自适应膨胀系数的改进距离规则水平集活动轮廓模型来精确演化轮廓。先对病害果实区域样本的颜色进行混合高斯建模,获得整个病害果实图像与样本模型的对数相似度;对对数相似度进行约束Otsu阈值分割以及形态学滤波;采用最小二乘法对滤波后的曲线轮廓进行椭圆拟合,对拟合后的椭圆采用自适应膨胀系数的距离规则水平集活动轮廓演化,得到病害果实完整轮廓。对18个不同场景的病害果实进行分割,平均误判率和漏判率分别为1.77%和1.6%,实验结果表明,该方法可以从复杂自然场景图像中分割出病害果实。 相似文献
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对图像中的鱼类目标进行分割是提取鱼类生物学信息的关键步骤。针对现有方法对养殖条件下的鱼类图像分割精度较低的问题,提出了基于目标检测及边缘支持的鱼类图像分割方法。首先,设计了基于目标检测的完整轮廓提取方法,将具有完整轮廓的鱼类目标从图像中提取出来作为分割阶段的输入,使得整幅图像的分割问题转化为局部区域内的分割问题;然后,搭建Canny边缘支持的深度学习分割网络,对区域内的鱼类实现较高精度图像分割。实验结果表明,本文方法在以VGG-16、ResNet-50和ResNet-101作为主干网络的模型上的分割精度为81.75%、83.73%和85.66%。其中,以ResNet-101作为主干网络的模型与Mask R-CNN、U-Net、DeepLabv3相比,分割精度分别高14.24、11.36、9.45个百分点。本文方法可以为鱼类生物学信息的自动提取提供技术参考。 相似文献
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为实现对山核桃品种的快速鉴别，采集浙江临安山核桃、安徽宁国山核桃、美国山核桃和四川核桃共4种100个核桃样品的近红外光谱，对光谱数据进行了标准正态变量变换（standard normal variate transformation，SNV）预处理后，采用主成分分析（principal component analysis，PCA）法实现了光谱的差异可视化，基本可实现4种山核桃的鉴别。为提高模型准确率，采用主成分分析降维后数据结合线性判别（PCA-LDA）的分类方法，该法对4种山核桃品种鉴别的校正集和验证集的分类准确度都达到了100%。结果表明，近红外光谱技术可实现对山核桃品种的快速鉴别。 相似文献
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大闸蟹是我国特有的名优水产养殖品种,其质量既是确定投喂量的重要依据,亦是评判其生长状况、品质等级的重要指标。为了准确估算蟹体质量,提出一种基于多维度特征和轻量梯度提升机(Light gradient boosting machine,LightGBM)的大闸蟹质量估算方法。首先通过相机获取蟹体图像,其次采用图像处理技术对图像进行分割以获取背甲图像,然后提取背甲二值图像的几何特征构成形状特征(Shape features,SF);提取不同颜色空间背甲图像的各通道分量值构成颜色特征(Color features,CF),并采用标定法计算特征值;最后采用基于LightGBM的方法预测大闸蟹质量。本文根据色泽表征其发育状况,提取背甲颜色特征与形状特征构成多维度特征,解决单一形状特征导致预测精度不高的问题;提取背甲轮廓比值作为形状特征,有效降低随机调整相机高度对特征值稳定性的影响;在真实数据集上进行预测,结果表明平均绝对误差(MAE)为2.751g,均方根误差(RMSE)为3.680g,决定系数R2为0.949。并与SF-LightGBM、SF3-LightGBM 、area-OLS、MF-BPNN和MF-SVM质量估算方法进行对比,本文方法的各评价指标的性能均有较大幅度提升,能够较准确地估算出大闸蟹蟹体质量。 相似文献
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针对现有草莓病害程度诊断方法存在识别精度低、参数量大、推理时间长等问题，提出了一种基于交互式双分支特征融合的草莓病害程度快速诊断方法。该方法首先以短程密集连接模块为基础，构建一种轻量化的交互式双分支特征融合网络(Interactive bilateral feature fusion network, IBFFNet),用于提取图像的语义特征和细节特征。然后，通过注意力简化的金字塔池化模块获取上下文分支中的多尺度语义特征，利用边缘增强模块丰富空间分支中的边缘细节特征。最后，融合多尺度语义特征和空间细节特征，实现病斑和叶片区域的精确分割。在草莓叶部病害程度数据集上的实验结果显示，IBFFNet2＿Seg的平均交并比达到77.8%,在单张NVIDIA GTX1050显卡上处理速度可达40.6 f/s,满足实际应用中对算法实时性和分割精度的要求。此外，在测试集上IBFFNet2＿Seg预测病害程度与真实程度的决定系数R2为0.98,说明该模型可以准确预测草莓病害严重程度。本研究可为草莓病害精准防治提供可靠的技术支撑。 相似文献
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针对人工测量、统计作物茎秆显微切片图像中维管束数目、面积等关键参数主观性强、费时费力、效率低的问题,提出一种基于图像处理的水稻茎秆截面参数自动检测方法。首先构建了一个基于改进Mask R-CNN网络的水稻茎秆切片图像分割模型。网络以MobilenetV2和残差特征增强及自适应空间融合的特征金字塔网络为特征提取网络,同时引入PointRend增强模块,并将网络回归损失函数优化为IoU函数,最优模型的F1值为91.21%,平均精确率为94.37%,召回率为88.25%,平均交并比为90.80%,单幅图像平均检测耗时0.50 s,实现了水稻茎秆切片图像中大、小维管束区域的定位、检测和分割;通过边缘检测、形态学处理及轮廓提取,实现茎秆截面轮廓的分割提取。本文方法可实现对水稻茎秆截面面积、截面直径,大、小维管束面积,大、小维管束数量等6个参数的自动检测,检测平均相对误差不超过4.6%,可用于水稻茎秆微观结构的高通量观测。 相似文献
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针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率RB大于设定的阈值TLB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、... 相似文献
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鱼的行为变化除了可以反映其自身健康状况外,还对分析水质变化具有重要意义,而精确、快速的鱼体目标检测是行为变化分析的基础。针对现有多目标鱼体检测算法存在检测定位精确度低的问题,提出了一种简单、有效的多目标鱼体对象提议检测算法。提取鱼体图像的骨架和边缘信息,制定新的窗口打分策略生成候选窗口,训练PCA卷积核提取鱼体图像前景和背景特征,利用支持向量机（Support vector machine,SVM）识别得到鱼体目标所在的候选窗口,运用非极大值抑制算法剔除冗余窗口完成目标检测。实验表明,基于新的窗口打分策略生成的候选窗口比Edge Boxes算法得到的候选窗口具有更高的召回率,召回率最高可达96.9%,对候选窗口的最高识别准确率可达95.71%。通过本文算法和Edge Boxes-PCANet算法得到的漏检率、误检率和平均检测时间表明,本文算法的综合表现更优,说明本文算法可以高效精确地实现多目标鱼体检测。 相似文献
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基于视觉导航和RBF的移动采摘机器人路径规划研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高采摘机器人自主导航和路径规划能力,提出了基于计算机视觉路径规划和RBF神经网络自适应逼近算法的导航方法。使用图像分割、平滑处理和边缘检测技术,根据图像像素灰度值确定了导航线的位置,利用逐行扫描的方法得到了导航离散点。路径规划和跟踪使用RBF神经网络逼近算法,通过逼近误差和权值控制路径跟踪的精度,系统响应的执行端使用液压伺服系统,提高了机器人自主导航的精度。以黄瓜采摘作为研究对象,在日光温室对机器人采摘作业进行了测试,通过测试得到了RBF神经网络的路径跟踪误差曲线。测试结果表明:机器人可以很好地逼近跟踪规划路径,其计算精度较高,跟踪效果较好。 相似文献
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基于多源图像融合的自然环境下番茄果实识别 总被引：1，自引：0，他引：1
蔬果采摘机器人面对的自然场景复杂多变,为准确识别和分割目标果实,实现高成功率采收,提出基于多源图像融合的识别方法。首先,针对在不同自然场景下单图像通道信息不充分问题,提出融合RGB图像、深度图像和红外图像的多源信息融合方法,实现了机器人能够适应自然环境中不同光线条件的番茄果实。其次,针对传统机器学习训练样本标注低效问题,提出聚类方法对样本进行辅助快速标注,完成模型训练;最终,建立扩展Mask R-CNN深度学习算法模型,进行采摘机器人在线果实识别。实验结果表明,扩展Mask R-CNN算法模型在测试集中的检测准确率为98.3%、交并比为0.916,可以满足番茄果实识别要求;在不同光线条件下,与Otsu阈值分割算法相比,扩展Mask R-CNN算法模型能够区分粘连果实,分割结果清晰完整,具有更强的抗干扰能力。 相似文献