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便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验 总被引：3，自引：2，他引：1
为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。 相似文献
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基于计算机视觉的蔬菜中活菌总数快速检测 总被引：5，自引：1，他引：5
为了开发一种蔬菜中活菌总数的快速检测系统,综合利用活体染色、计算机视觉、图像处理、人工神经网络等技术。采用亚甲基蓝作为活体染色剂来区分活菌和死菌,用分辨率为520万像素的数字摄像机拍摄细菌内部的染色效果,并确定了有效提取活菌图像的新算法。根据细菌的形态学特征选择偏心率、圆形度、矩形度等8个特征参数,作为人工神经网络的输入向量来对细菌进行识别。该系统操作简单,且每个样品的检测时间少于40 min,远远小于传统的平板计数法的48 h。其检测结果与平板计数法检测结果的相关性为0.9987,且两者不存在显著性差异（T检验,P＞0.05）。因此该检测系统可以很好的适应农产品安全现场快速检测的要求。 相似文献
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为实现茶叶病害的快速高效识别,提出了基于高光谱成像技术和图像处理技术融合的茶叶病斑识别方法。利用高光谱成像技术采集了炭疽病、赤叶斑病、茶白星病、健康叶片等4类样本的高光谱图像。提取感兴趣区域敏感波段的相对光谱反射率作为光谱特征。通过2次主成分分析,确定第二次主成分分析后的第二主成分图像为特征图像,基于颜色矩和灰度共生矩阵提取特征图像的颜色特征和纹理特征。利用BP神经网络对颜色、纹理和光谱特征向量融合数据进行检验,识别率为89.59%;为提高识别率,提出遗传算法优化BP神经网络的方法,使病斑识别率提高到94.17%,建模时间也缩短至1.7 s。试验结果表明:高光谱成像技术和遗传优化神经网络可以快速准确的实现对茶叶病斑的识别,可为植保无人机超低空遥感病害监测提供参考。 相似文献
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优化BP神经网络提高高光谱检测调理鸡肉菌落总数精度 总被引：3，自引：3，他引：0
针对调理鸡肉菌落总数在贮藏期间易受到外界因素影响,提出了一种优化反向传播(back propagation,BP)神经网络的调理鸡肉菌落总数预测方法。以贮藏在4℃条件下的调理鸡肉为研究对象,采集其表面400~1 000 nm高光谱信息共计419个波段作为全波段,并利用竞争性自适应重加权(competitive adaptive reweighted sampling,CARS)算法筛选出34个特征波段,分别以全波段和特征波段对应的光谱值作为BP神经网络输入,采用鸟群算法(bird swarm algorithm,BSA)和免疫算法(immune algorithm,IA)优化BP神经网络的初始权重和阈值,建立调理鸡肉菌落总数的BP、BSA-BP、IA-BP、BSA-IA-BP预测模型。试验结果表明:经过CARS筛选特征波长的BSA-IA-BP模型预测效果最佳,预测集相关系数RP、均方根误差、剩余预测偏差分别为0.93、0.31lg(CFU/g)、2.68,且模型稳定性最好。该研究为基于BP神经网络实现调理鸡肉菌落总数快速无损检测提供了算法支撑和理论基础。 相似文献
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基于高光谱成像的苹果虫害检测特征向量的选取 总被引：10，自引：7，他引：3
利用高光谱成像技术,明确苹果虫害无损检测的最优特征向量,以实现对苹果虫害的快速、准确、无损检测。本文首先对646 nm波长的特征图像进行阈值分割、膨胀与腐蚀运算获得掩膜图像,并利用掩模图像对高光谱图像进行掩模和主成分分析,对获得的PC1(the first principal component,第一主成分)图像进行最大熵阈值分割以有效提取虫害区域。然后对比分析虫害区域与正常区域图像的纹理特征,提取灰度共生矩阵的4个方向的4个纹理参数(能量、熵、惯性矩和相关性),并且采用基于高光谱图像的光谱差值获取了2个特征波长对应的光谱相对反射率作为光谱特征。优化组合纹理特征和光谱特征成4个特征向量组,采用BP(back propagation,反向传播)神经网络对正常苹果和虫害苹果进行检测。结果表明,融合0度方向的能量、熵、惯性矩和相关性的纹理特征和646、824 nm波段的相对光谱反射率的光谱特征进行检测识别效果最好,正常果的识别率为100%,虫害果的识别率为100%,并且速度快、误差小。该研究所获得的特征向量可为开发多光谱成像的苹果品质检测和分级系统提供参考。 相似文献
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针对青香蕉早期轻微碰撞损伤无法用肉眼和RGB图像识别的问题，该研究利用光谱数据与图像信息，实现青香蕉早期轻微碰伤的检测和碰伤程度区分。通过高光谱成像仪获取碰撞损伤试验样品的光谱数据和图像信息，对原始光谱数据进行预处理和异常样本的剔除。通过特征波长提取，获取特征波长下的低维图像中创面区域像素点的分布数据，同时结合全像素点下的光谱反射率数据，将其作为BP神经网络模型的训练集和测试集，建立青香蕉碰撞损伤程度界定的无损检测模型。试验结果表明，利用高光谱技术可以识别肉眼不可见的轻微碰撞损伤，形成的BP神经网络检测模型的总体识别准确率为95.06%，并且可输出碰伤等级的可视化图像。研究为开发青香蕉碰伤快速无损检测系统提供理论依据。 相似文献
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基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统 总被引：25，自引：14，他引：11
基于图像处理和深度学习技术,该研究构建了一个基于卷积神经网络的温室黄瓜病害识别系统。针对温室现场采集的黄瓜病害图像中含有较多光照不均匀和复杂背景等噪声的情况,采用了一种复合颜色特征(combinations of color features,CCF)及其检测方法,通过将该颜色特征与传统区域生长算法结合,实现了温室黄瓜病斑图像的准确分割。基于温室黄瓜病斑图像,构建了温室黄瓜病害识别分类器的输入数据集,并采用数据增强方法将输入数据集的数据量扩充了12倍。基于扩充后的数据集,构建了基于卷积神经网络的病害识别分类器并利用梯度下降算法进行模型训练、验证与测试。系统试验结果表明,针对含有光照不均匀和复杂背景等噪声的黄瓜病害图像,该系统能够快速、准确的实现温室黄瓜病斑图像分割,分割准确率为97.29%;基于分割后的温室黄瓜病斑图像,该系统能够实现准确的病害识别,识别准确率为95.7%,其中,霜霉病识别准确率为93.1%,白粉病识别准确率为98.4%。 相似文献
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针对空气悬架系统主动控制中神经辨识器的离线训练问题,利用BP神经网络实现从空气悬架系统非簧载质量振动加速度空间到其动态载荷空间的映射。建立带有空气悬架系统的1/4工程车辆动态模型,通过仿真得出了工程车辆空气悬架系统的非簧载质量振动加速度和动态载荷数据,以空气悬架系统的非簧载质量振动加速度数据作为神经网络的输入,动态载荷数据作为神经网络的输出,训练BP神经网络,并对训练好的BP神经网络进行泛化能力的测试,路面输入采用幅值为0.01 m,频率为1 rad/s正弦波时,识别误差率在30%以内的点占总数的82.95%;以幅值为0.02 m,频率为2 rad/s的正弦波作为系统的路面输入,识别误差率在30%以内的点占总数的77.94%。结果表明BP神经网络能够对不同的路面输入具有较好的适应性。 相似文献
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基于改进灰度共生矩阵和粒子群算法的稻飞虱分类 总被引：4，自引：3，他引：1
针对稻飞虱远程实时识别采集图像质量不高而无法使用颜色特征的问题,应用灰度共生矩阵提取的纹理特征值对稻飞虱分类进行了研究。采用自行设计的拍摄装置采集稻飞虱图像,经过一系列预处理后得到去掉背景的稻飞虱灰度图像;对灰度图像采用改进的灰度共生矩阵提取纹理特征值,再用反向传播BP(back propagation)神经网络和参数改进粒子群算法优化BP神经网络分别进行训练和测试,以此检验纹理特征值的识别效果和粒子群算法的优化效果。试验用Matlab验证算法,对白背飞虱、灰飞虱和褐飞虱共300个样本进行了训练和测试,结果表明基于参数选择改进粒子群算法优化BP神经网络的识别率总体达到了95%,比直接用BP神经网络的识别率高,而且经过Matlab测试,训练时间只用了0.5683s,说明粒子群算法更满足实时性要求。 相似文献
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基于卷积神经网络的奶牛个体身份识别方法 总被引：5，自引：14，他引：5
视频分析技术已越来越多地应用于检测奶牛行为以给出养殖管理决策,基于图像处理的奶牛个体身份识别方法能够进一步提高奶牛行为视频分析的自动化程度。为实现基于图像处理的无接触、高精确度、适用性强的奶牛养殖场环境下的奶牛个体有效识别,提出用视频分析方法提取奶牛躯干图像,用卷积神经网络准确识别奶牛个体的方法。该方法采集奶牛直线行走时的侧视视频,用帧间差值法计算奶牛粗略轮廓,并对其二值图像进行分段跨度分析,定位奶牛躯干区域,通过二值图像比对跟踪奶牛躯干目标,得到每帧图像中奶牛躯干区域图像。通过理论分析和试验验证,确定了卷积神经网络的结构和参数,并将躯干图像灰度化后经插值运算和归一化变换为48×48大小的矩阵,作为网络的输入进行个体识别。对30头奶牛共采集360段视频,随机选取训练数据60 000帧和测试数据21 730帧。结果表明,在训练次数为10次时,代价函数收敛至0.0060,视频段样本的识别率为93.33%,单帧图像样本的识别率为90.55%。该方法可实现养殖场中奶牛个体无接触精确识别,具有适用性强、成本低的特点。 相似文献
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Roger Ruan Shu Ning Aijun Song Anrong Ning Roger Jones Paul Chen 《Cereal Chemistry》1998,75(4):455-459
A neural network was used to relate color and texture features of wheat samples to damage caused by Fusarium scab infection. A total of 55 color and texture features were extracted from images captured by a machine vision system. Random errors were reduced by using average values of features from multiple images of individual samples. A four-layer backpropagation neural network was used. The percentage of visual scabby kernels (%VSK) estimated by the trained network followed the actual percentage with a correlation coefficient of 0.97; maximum and mean absolute errors were 5.14 and 1.93%, respectively. A comparison between the results by the machine vision-neural network technique and the human expert panel led to the conclusion that the machine vision-neural network technique produced more accurate determination of %VSK than the human expert panel. 相似文献
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基于高光谱图像处理的大豆品种识别(英文) 总被引：2，自引：0，他引：2
大豆组分(油,蛋白质,脂肪等)在不同的大豆品种间差异很大。对于提高大豆品质来说,大豆品种识别是一个关键因素。该文利用高光谱图像技术对不同的大豆品种进行识别。利用高光谱成像系统获取大豆样本1 000～2 500 nm范围的光谱反射数据;应用主成分分析法(PCA,principal component analysis)对获取到的光谱数据进行数据降维并去除冗余数据;在分类算法中将得分高的主成分值作为输入特征,通过PCA方法从每个特征图像中提取4个特征变量(能量、熵、惯性矩和相关性);对于具体特征提取,从16个特征变量中提取8个重要特征参数;根据选择的特征,应用神经网络方法构建分类器;训练精度精度达到97.50%,平均测试精度达到93.88%以上。结果表明,应用高光谱图像技术结合神将网络建模方法可以对大豆品种进行分类。 相似文献
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基于BP神经网络和概率神经网络的水稻图像氮素营养诊断 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】实现图像氮素营养诊断需要关键指标的确定和建立快速处理海量图像数据的模型。本研究筛选了水稻氮素营养诊断的敏感时期和部位,优化了图像处理技术参数,并比较了BP神经网络和概率神经网络两种建模方法对养分诊断的可靠性,为利用计算机视觉虚拟技术快速精准判断作物生长营养状况、反演生长过程提供思路和方法。【方法】本研究以超级杂交稻‘两优培九’为试验对象进行了田间试验。设置4个施氮(N)水平:0、210、300、390 kg/hm^2。在水稻幼穗分化期及齐穗期,扫描获取水稻顶一叶、顶二叶、顶三叶叶片、叶鞘图像数据,共1920组。通过图像处理技术,获取19项水稻特征指标。分别应用BP神经网络和概率神经网络对19项水稻特征指标进行水稻氮素营养诊断识别,并对诊断指标进行了优化和标准化。比较了两个建模方法的灵敏性。【结果】1)幼穗分化期水稻的整体识别准确率均高于齐穗期水稻的整体识别准确率;三个部位叶片的图像数据,以顶三叶最为可靠;2) BP神经网络对幼穗分化期及齐穗期水稻19项特征指标进行氮素营养诊断的整体识别准确率均高于概率神经网络。其中BP神经网络对幼穗分化期顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达90%。概率神经网络对幼穗分化期顶二叶、顶三叶特征指标进行水稻氮素营养诊断识别的准确率最高达82%。【结论】幼穗分化期水稻顶3叶叶片特征最具区分度,易于进行氮素营养诊断识别,可作为氮素营养诊断的有效时期和部位。叶片的6项RGB、HSI颜色空间分量组合最能体现其氮素营养状况。识别效果以BP神经网络好于概率神经网络方法,其整体识别准确率达90%。 相似文献
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基于计算机视觉的番茄损伤自动检测与分类研究 总被引：16，自引：5，他引：11
为了提高番茄损伤检测与分类的准确率和效率,综合运用计算机视觉技术、BP算法、人工神经网络技术,实现番茄损伤的自动检测与分类。首先,通过计算机视觉系统获取番茄图像,利用图像处理去除噪声、图像分割、图像增强等多种基本图像处理的方法对番茄损伤图像进行了处理,综合运用并行和串行区域分割技术进行番茄表面缺陷区域检测。其次,对番茄图像进行了特征分析,通过提取三种特征包括8个特征参数,采用改进的BP算法训练的多层前向人工神经网络对番茄的损伤进行分类。该文中缺陷检测方法和特征提取方法的采用,使该计算机视觉系统节省了时间,提高了精度。试验证明番茄损伤检测和分类的准确率不低于90%。 相似文献
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基于组合神经网络的农用车轮胎号识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为了保证轮胎号识别系统具有较高的识别正确率和置信度，对轮胎号字符识别方法进行了研究。对大量的农用车轮胎号字符图像样本进行各类特征量提取，针对每类特征量建立各自的子BP网络进行训练，并将各训练好的子网络进行组合形成并行组合神经网络，按照等权平均或投票选举决策得出最终识别结果。并行组合神经网络的连接数较传统庞大单级神经网络少，训练和识别的速度要快，大量的轮胎号字符样本识别试验表明，并行组合神经网络的识别正确率和置信度都较传统BP网络得到提高。 相似文献
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机器人采摘苹果果实的K-means和GA-RBF-LMS神经网络识别 总被引：2，自引：7，他引：2
为进一步提升苹果果实的识别精度和速度,从而提高苹果采摘机器人的采摘效率。提出一种基于K-means聚类分割和基于遗传算法(genetic algorithm,GA)、最小均方差算法(least mean square,LMS)优化的径向基(radial basis function,RBF)神经网络相结合的苹果识别方法。首先将采集到的苹果图像在Lab颜色空间下利用K-means聚类算法对其进行分割,分别提取分割图像的RGB、HSI颜色特征分量和圆方差、致密度、周长平方面积比、Hu不变矩形状特征分量。将提取的16个特征作为神经网络的输入,对RBF神经网络进行训练,以得到苹果果实的识别模型。针对RBF神经网络学习率低、过拟合等不足,引入遗传算法对RBF隐层神经元个数和连接权值进行优化,采取二者混合编码同时进化的优化方式,最后再利用LMS对连接权值进一步学习,建立新的神经网络优化模型(GA-RBF-LMS),以提高神经网络的运行效率和识别精度。为了获得更精确的网络模型,在训练过程中,苹果果实连同树枝、树叶一块训练;得到的模型在识别过程中,可一定程度上避免枝叶遮挡对果实识别的影响。为了更好地验证新方法,分别与传统的BP(back propagation)和RBF神经网络、GA-RBF优化模型比较,结果表明,该文算法对于遮挡、重叠果实的识别率达95.38%、96.17%,总体识别率达96.95%;从训练时间看,该文算法虽耗时较长,用150个样本进行训练平均耗时4.412 s,但训练成功率可达100%,且节省了人工尝试构造网络结构造成的时间浪费;从识别时间看,该文算法识别179个苹果的时间为1.75 s。可见GA-RBF-LMS网络模型在运行效率和识别精度较优。研究结果为苹果采摘机器人快速、精准识别果实提供参考。 相似文献