共查询到19条相似文献，搜索用时 93 毫秒
1.
为了进一步提升油茶果壳籽分选效率,该研究采集油茶果脱壳后经过初步筛分的果壳与茶籽图像,构建壳籽分类图像数据集,以VGG16为基础网络,通过深度可分离卷积模块和全连接层神经元数目优选等方式缩小模型规模,采用跨层特征融合机制与引入指数线性单元（exponential linear units, ELU）激活函数优化网络结构,提出一种适用于油茶果壳籽分选的卷积神经网络模型。结果表明,跨层特征融合机制加强了深层网络特征的有效信息表达能力,相比于未融合时的模型精度得到了明显提升,并且三次跨层特征融合总体优于一次与二次融合方式。ELU激活函数加快了模型收敛速度,同时缓解了梯度爆炸,提高了模型鲁棒性。当全连接层神经元个数减少为128时模型得到进一步压缩,并且拟合程度较好。改进模型在油茶果壳籽图像分类上的验证集准确率为98.78%,模型的占存仅需8.41MB,与未改进的VGG16模型相比,准确率提高了0.84个百分点,模型占存减少了519.38MB,并且改进模型的性能相比于AlexNet、ResNet50与MobileNet＿V2等其他网络更具优势,同时在测试试验中该模型分选准确率达到了98.28%,... 相似文献
2.
基于形态特征参数的茶叶精选方法 总被引：5，自引：3，他引：2
夏秋季节的梗与叶片的色泽差异小,采用传统色选机难以实现精选。该文提出依据茶叶形态特征的多特征向量分选法,以期实现茶叶精选算法快速建模,提高分选精度。采集动态下落过程中的茶叶图像,开发基于图像处理的特征提取程序自动提取多组茶叶样本形态特征参数,采用随机森林算法判定特征权重并进行特征选择,建立逻辑回归、决策树和支持向量机3种不同分类算法对样本进行分类,验证特征的可分性,并分析不同分类算法对复杂茶叶样本分类效果的影响。试验结果表明:1)形态特征参数圆形度E的重要性权重最大,为0.467,最终将重要性阈值设定为0.05,选择圆形度E、矩形度R、线性度Len、周长C和紧凑度J 5种形态特征向量建立数据集;2)在测试数据集中,逻辑回归(logistic regression, LR)、决策树(decision tree, DT)和支持向量机(support vector machine, SVM)3种分类算法的平均准确率为0.924,说明所选特征具有明显的可分性;3)根据输出的混淆矩阵,3种分类算法中支持向量机算法识别效果最好,准确率和调和平均数(F1)得分分别为93.8%和94.7%。该方法可快速应用于其他类型茶叶精选和茶叶实际生产过程,有效提高茶叶品质。 相似文献
3.
研究了支持向量机在面向对象土地覆被图像分类中的应用技术,提出采用最小二乘支持向量机（LSSVM）与模糊灰色关联度联合评估（FG）相结合的一种新的组合分类方法简记FG-LSSVM,为土地覆被分类提供一种可行的高精度分类途径。根据图像上不同对象的空间尺度和光谱值特征,基于稳健的核密度梯度分割算法提取具有任意形状和唯一标识的均质对象后,为了比较提出方法的性能,采用原始对象样本依次验证了3个面向对象分类方法,即标准支持向量机方法、以模糊贴近度作为模糊因子的模糊支持向量机方法和传统K最近邻面向对象分类方法。实现了一个高精度面向对象土地覆被图像分类信息系统。试验结果表明：提出的FG-LSSVM面向对象方法相比标准支持向量机、模糊支持向量机与K最近邻方法试验精度约提高2.4%左右。提出的方法在识别效果上,符合研究区实际分类应用的要求。 相似文献
4.
5.
油茶果脱壳清选机的研制与试验 总被引：3，自引：2，他引：1
为了找到一种油茶果脱壳及壳、籽分离的最佳方法,该文研究了油茶果的生物特性,并据此特性采用撞击、挤压和揉搓原理研发了油茶果脱壳清选机。该机采用呈一定扭角和锥角、回转半径不同的脱壳杆,在滚筒里形成一锲形脱壳室进行脱壳,适应大小不同的油茶果。利用果壳和茶籽粒的外形差异,设计了一组弧形齿光辊对辊清选机构,并进行了脱壳清选试验。试验结果表明,对于含水率较高、未开裂及开裂的油茶果,在脱壳杆转速350～400r/min,脱壳杆锥角3°,齿光辊间隙1.0～1.5mm,筛孔直径24mm的工艺条件下,处理量达1000kg/h,脱净率≥99%、清选率≥95%,碎籽率≤3%、损耗率≤2%。试验表明整机构思巧妙、工作稳定可靠,可以投入生产应用。 相似文献
6.
优化支持向量机在鲜切生菜加工HACCP分类中的应用 总被引：2，自引：1，他引：1
该文介绍了一种基于支持向量机模型解决鲜切生菜加工HACCP（hazard analysis and critical control point）关键控制点智能发现的方法。在通用支持向量机模型进行鲜切生菜加工关键控制点的发现试验中,依靠人工经验选取支持向量机（support vector machine,SVM）核函数参数,识别关键控制点准确率波动较大。该文利用遗传算法优化支持向量机核函数参数的选取,构建了一种基于遗传算法的支持向量机（GA-SVM）模型,应用该模型在鲜切生菜生产关键控制点的发现试验中获得了87.5%的识别率,比传统方法稳定性更高。该方法对其他HACCP关键控制点的智能发现具有很好的借鉴意义。 相似文献
7.
提升作物水分表型诊断精度和时效性是当前智慧灌溉领域研究的难点和热点之一。该研究针对以上难点提出了一种改进机器视觉算法的冬小麦旱情智能诊断方法。在测坑试验系统中设置了适宜水分处理（CK）、中度干旱处理（T1）、重度干旱处理（T2）,通过数码相机获取冬小麦早期RGB高清图像,利用HSV色彩空间改进的K-means聚类算法对小麦图像分割敏感区域,提取图像颜色和纹理特征数据并开展主成分分析,辨别出累计贡献率达到97.2%的前3维主成分。采用蝙蝠算法优化支持向量机（bat algorithm-support vector machine,BA-SVM）惩罚因子$ (c=5) $和核参数(σ=0.1),建立了基于蝙蝠算法优化的冬小麦旱情感知支持向量机模型,运用主成分分析降维后的识别精度优于其他特征组合,识别正确率为96.5%。明显高于GA-SVM（6.5%）和SVM（9.3%）,运行时间分别缩短7、14 s。构建了冬小麦旱情智能诊断方法,可为实时诊断冬小麦旱情和智慧灌溉决策提供可靠方法。 相似文献
8.
基于图像处理和蚁群优化的形状特征选择与杂草识别 总被引：8，自引：7，他引：1
利用叶片形状特征区分杂草和作物是杂草识别的一个重要方法。为了提高杂草识别的精度和效率,通过形态学运算和基于距离变换的阈值分割方法分离交叠叶片,从单个叶片中提取包括几何特征和矩特征的17个形状特征,用蚁群优化（ACO）算法和支持向量机（SVM）分类器进行特征选择和分类识别,选取有利于分类的较优特征并实现特征的优化组合。棉田杂草试验结果表明,该方法能实现分类特征的有效缩减,经优化组合得到的最优特征子集用于杂草识别的准确率达95%以上,识别率高,稳定性好,对识别杂草时如何兼顾准确率和实时性具有参考意义。 相似文献
9.
基于遗传算法最小二乘支持向量机的耕地变化预测 总被引：19，自引：10，他引：9
针对耕地变化内部规律与模拟方法进行研究,提出最小二乘支持向量机耕地变化预测方法,有效构建耕地变化与耕地变化影响因子之间复杂的非线性关系模型。利用遗传算法全局寻优功能优化最小二乘支持向量机内部参数,提高最小二乘支持向量机耕地变化预测模型精度。利用该模型对江苏无锡市1987－2000年期间耕地变化进行预测,并与多元回归、GM(1,1)、BP网络、支持向量机（SVM）耕地预测模型和实际调查耕地变化数据进行比较分析。预测精度评价结果证实,该方法耕地预测精度远高于多元回归、GM(1,1),BP网络模型,略高于SVM模型,但算法复杂度和计算效率远优于SVM预测模型,是一种有效的耕地变化预测方法。 相似文献
10.
省域土地人口经济多维协调格局及分区发展策略 总被引：1，自引：1，他引：0
为了实现玉米含水率的快速无损检测,该文利用精密阻抗分析仪和自制介电参数测量传感器通过500 mV的激励电压在1 kHz~5.462 MHz频率范围内测量了热风干燥过程中不同含水率与不同温度下玉米籽粒的介电常数?''和介电损耗?"。通过对双介电参数频谱的分析,对含水率回归模型建模频段进行了初步选择,以1.072~5.462 MHz之间15个测量频点的双介电参数和温度值T共计31维变量作为支持向量回归机（support vector regression,SVR）模型的输入全变量,分别利用竞争性自适应重加权算法（competitive adaptive reweighted sampling,CARS）、迭代保留信息变量算法（iteratively retains informative variables,IRIV）和CARS-IRIV联合算法筛选特征变量,建立全变量、CARS、IRIV和CARS-IRIV筛选特征变量与玉米籽粒含水率的SVR模型。引入鲸鱼优化算法（whale optimization algorithm,WOA）优化SVR模型参数c（惩罚因子）和g（核函数参数）,结果表明CARS-IRIV筛选特征变量（?''3.854MHz、?"3.854MHz、?''5.462MHz、?"5.462MHz、T）建立的SVR模型经WOA优化后（CARS-IRIV-WOA-SVR）具有最优的预测精度,预测集决定系数、预测集均方根误差和剩余预测偏差分别为0.998 4,0.40%和24.55,且模型复杂度最低。该研究为基于双介电参数和支持向量回归机实现玉米含水率快速无损检测提供了新的研究思路和基础数据。 相似文献
11.
基于偏好人工免疫网络多特征融合的油茶果图像识别 总被引：5，自引：5，他引：0
为提高油茶果采摘机器人机器视觉的识别率,该文提出了基于偏好人工免疫网络识别的油茶果多特征融合识别方法。在对油茶果图像进行处理的基础上,提取待识别目标区域的颜色特征、形态特征、纹理特征进行聚类,并提取典型油茶果多特征作为偏好抗体,使多特征参数在偏好免疫算法中进行有效融合。仿真试验结果表明,多特征融合的识别方法对油茶果果实的识别率在晴天时达到了90.15%,阴天时达到了93.90%。而时间复杂度基本不变,取得了较好的识别效果,该研究可为下一步油茶果采摘机器人智能采摘提供参考。 相似文献
12.
基于图像特征融合的苹果在线分级方法 总被引：8，自引：7，他引：1
苹果在线分级是提升苹果商品化价值的重要环节,需要同时满足分级准确度和速度要求。为进一步提高苹果在线分级效率,该文借助机器视觉技术动态采集苹果传输过程中的实时图像,提出改进的三层Canny边缘检测算法来提取苹果轮廓以克服采集图像中的光线噪声影响,通过分析苹果分级指标,采用判别树对苹果的果径、缺陷面积、色泽等特征进行初步分级判断,并采用粒子群参数优化的支持向量机对果形、果面纹理、颜色分布等特征进行模型构建与分级,最后,通过将两种分级判断结果进行决策融合来实现样本精确分级。同时,采取图像压缩和特征降维方法提高实时性。试验结果表明,基于图像特征决策融合的苹果分级准确率可达到95%,平均分级速率可达到4个/s。研究结果为水果的在线分级提供参考。 相似文献
13.
基于多模态图像的自然环境下油茶果识别 总被引：1，自引：1，他引：0
针对自然条件下油茶果生长条件复杂,存在大量遮挡、重叠的问题,提出了一种基于RGB-D（red green blue-depth）多模态图像的双主干网络模型YOLO-DBM（YOLO-dual backbone model）,用来进行油茶果的识别定位。首先,在YOLOv5s模型主干网络CSP-Darknet53的基础上设计了一种轻量化的特征提取网络。其次,使用两个轻量化的特征提取网络分别提取彩色和深度特征,接着使用基于注意力机制的特征融合模块将彩色特征与深度特征进行分级融合,再将融合后的特征层送入特征金字塔网络（feature pyramid network,FPN）,最后进行预测。试验结果表明,使用RGB-D图像的YOLO-DBM模型在测试集上的精确率P、召回率R和平均精度AP分别为94.8%、94.6%和98.4%,单幅图像平均检测耗时0.016 s。对比YOLOv3、YOLOv5s和YOLO-IR（YOLO-InceptionRes）模型,平均精度AP分别提升2.9、0.1和0.3个百分点,而模型大小仅为6.21MB,只有YOLOv5s大小的46%。另外,使用注意力融合机制的YOLO-DBM模型与只使用拼接融合的YOLO-DBM相比,精确率P、召回率R和平均精度AP分别提高了0.2、1.6和0.1个百分点,进一步验证该研究所提方法的可靠性与有效性,研究结果可为油茶果自动采收机的研制提供参考。 相似文献
14.
油茶果脱壳机的设计与工作参数优化 总被引：1，自引：1，他引：1
为改进油茶果脱壳机性能,提高脱壳率、降低茶籽破损率,该文研究了油茶果的物性参数和常用脱壳机的工作原理及结构特点,采用挤压、搓擦原理,设计了一种脱壳间隙可调节的油茶果脱壳机。选取脱壳电机转速、分离电机转速和脱壳间隙3个因素,以脱壳率和茶籽破损率为指标进行正交优化试验。研究结果表明:新收获的油茶果含水率平均值为60.08%,粒径分布范围为20~50 mm。脱壳间隙对指标的影响最为显著,优化后的脱壳电机转速为125 r/min,分离电机转速343 r/min,脱壳间隙12 mm,此参数条件下脱壳率为96.91%,茶籽破损率为3.38%,处理量可达2 t/h。该研究满足实际生产要求,可为油茶果脱壳加工提供参考。 相似文献
15.
基于卷积神经网络与迁移学习的油茶病害图像识别 总被引：21，自引：12，他引：9
传统的植物病害图像识别准确率严重依赖于耗时费力的人工特征设计。该文利用深度卷积神经网络强大的特征学习和特征表达能力来自动学习油茶病害特征,并借助迁移学习方法将Alex Net模型在Image Net图像数据集上学习得到的知识迁移到油茶病害识别任务。对油茶叶片图像进行阈值分割、旋转对齐、尺度缩放等预处理后,按照病害特征由人工分为藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病和健康叶5个类别。每个类别各选取750幅图像组成样本集,从样本集中随机选择80%的样本用作训练集,剩余20%用作测试集。利用随机裁剪、旋转变换和透视变换对训练集进行数据扩充,以模拟图像采集的不同视角和减少网络模型的过拟合。在Tensor Flow深度学习框架下,基于数据扩充前后的样本集,对Alex Net进行全新学习和迁移学习。试验结果表明,迁移学习能够明显提高模型的收敛速度和分类性能;数据扩充有助于增加数据的多样性,避免出现过拟合现象;在迁移学习和数据扩充方式下的分类准确率高达96.53%,对藻斑病、软腐病、煤污病、黄化病、健康叶5类病害的F1得分分别达到94.28%、94.67%、97.31%、98.34%和98.03%。该方法具有较高的识别准确率,对平移、旋转具有较强的鲁棒性,可为植物叶片病害智能诊断提供参考。 相似文献
16.
为确保油茶果实处于最佳成熟度进行采摘,提高油茶果实的出油率及茶油品质,该研究针对自然环境下油茶果实多被遮挡的问题,以原始YOLOv7模型为基础进行改进,提出一种油茶果实成熟度检测方法。首先,在主干网络中引入十字交叉注意力机制（criss-cross attention,CCA）加强对被枝叶遮挡果实成熟度特征的提取能力;其次,使用基于距离和交并比的非极大值抑制（distance-iou non-maximum suppression,DIoU-NMS）算法代替传统非极大值抑制（nonmaximum suppression,NMS）算法,从而加强模型对相互遮挡果实的检测能力;最后,以训练集中3 098张油茶果实图像训练改进的YOLOv7模型,验证集中442张图像用于在训练过程中评估模型,并对测试集中885张图像进行测试。改进后的YOLOv7模型在测试集下的精确率P为93.52%,召回率R为90.25%,F1分数为91.86%,平均精度均值mAP为94.60%,平均检测时间为0.77 s,模型权重大小为82.6 M。与Faster R-CNN、EfficientDet、YOLOv3、YOLO... 相似文献
17.
基于多光谱图像和数据挖掘的多特征杂草识别方法 总被引：11，自引：10，他引：1
为满足变量喷洒对杂草识别正确率的要求,提出一种基于多光谱图像和数据挖掘的杂草多特征识别方法。首先对多光谱成像仪获取的玉米与杂草图像从CIR转换到Lab颜色空间,用K-means聚类算法将图像分为土壤和绿色植物,随后用形态学处理提取出植物叶片图像,在此基础上提取叶片形状、纹理及分形维数3类特征,并基于C4.5算法对杂草分别进行单特征和多特征组合的分类识别。试验结果表明,多特征识别率比单特征识别率高,3类特征组合后的识别率最高达到96.3%。为验证该文提出方法的有效性,将C4.5算法与BP算法以及SVM算法进行比较,试验结果表明C4.5算法的平均识别率高于另2种算法,该文提出的田间杂草快速识别方法是有效可行的。该文为玉米苗期精确喷洒除草剂提供技术依据。 相似文献
18.
基于机器视觉的温室番茄裂果检测 总被引：1，自引：0，他引：1
该文通过对温室番茄果实进行定位及裂果检测,可为番茄裂果率预估及后续裂果自动筛选提供参考。针对自然光照下采集的各类番茄图像,在相关颜色空间中进行阈值预分割,利用前期支持向量机训练得到的纹理特征分类器对预分割区域进行二次判别;之后在前景区域利用显著性角点分割构造边缘轮廓集,利用基于最小二乘法修正的改进霍夫变换拟合单个番茄目标;最后利用二维Gabor小波算子对拟合的单个番茄区域进行纹理特征提取及裂果判别。文中共采集82幅番茄图像,其中50幅图像作为训练集图像,32幅图像作为验证集,所提算法对测试集中总共128个番茄的果实正确检出率为91.41%,对其中35裂果的正确判别率为97.14%,裂果判别部分平均耗时21 ms。试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性与可靠性,对成熟期番茄裂果率的估计研究及采摘过程中裂果的自动分级筛选具有较好的指导意义,为未来实现温室番茄果实生长状态在线监测提供参考。 相似文献
19.
基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产方法 总被引：2，自引：2，他引：0
快速准确的产量估算对油茶经营管理和可持续发展具有重要意义。该研究针对油茶快速估产的应用现状,提出一种基于无人机影像自动检测冠层果的方法用于油茶快速估产。首先借助无人机航拍影像,通过随机抽样选取120株油茶树进行无人机近景摄影和人工采摘称量;然后利用Mask RCNN(Mask Region Convolutional Neural Networks)网络开展基于近景影像的油茶冠层果自动检测与计数;采用线性回归和K最邻近建立冠层果数与单株果数之间的关系,同时结合研究区典型样木株数和平均单果质量,构建基于冠层果自动检测的估产模型。结果表明:1)无人机超低空近景影像结合Mask RCNN网络能够有效检测不同光照条件油茶果,平均F1值达89.91%;2)同传统卫星遥感相比,基于无人机近景摄影的冠层果自动检测在作物产量估测方面显示出明显优势,Mask RCNN网络预测的冠层果数与油茶样木单株果数之间具有良好的一致性,拟合决定系数R2达0.871;3)结合线性回归和K最邻近构建的模型估产精度均较高,拟合决定系数R~2和标准均方根误差NRMSE(Normalized Root Mean Square Error)分别在0.892～0.913和28.01%～31.00%之间,表明基于无人机影像自动检测冠层果的油茶快速估产是一种切实可行的方法。研究结果可为油茶快速估产和智能监测提供参考。 相似文献