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【目的】研究基于声波的非接触式手势控制方法,实现对圈舍智能设备的非接触式手势控制,为减少畜牧业传染病的接触式传播风险提供技术支持。【方法】设计并实现了基于声波的手势识别系统,该系统由2套商用扬声器和麦克风组成声学雷达,采用功率谱密度对手势移动产生的多普勒效应进行提取,然后建立手势、位置与多普勒效应的映射关系,并提出一种融合规则和机器学习的手势识别方法,通过手势移动时产生的多普勒效应实现感知范围内任意位置对4种常见手势（前推、后移、左移、右移）的准确识别。【结果】采用奇异值分解算法进行特征提取,并对支持向量机模型、BP神经网络模型、K最邻近算法3种机器学习算法进行比较,可以得到支持向量机模型整体优于BP神经网络和K最邻近算法,且线性支持向量机的识别准确率最高,该系统对15位测试者在不同位置手势的平均识别准确率可以达到91.50%,且成功应用于照明设备的开关和亮度调节以及换气扇的开关和转速调节。【结论】综合考虑手势执行位置、手势移动速度和幅度等因素,采用奇异值分解算法进行特征提取,线性支持向量机算法进行分类,可达到较高的手势识别准确率,有望应用于圈舍智能设备的非接触式手势控制。 相似文献
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张圆圆 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2015,(1):131-135
研究基于视觉的手势识别技术,并在OpenCV的平台基础上实现基于该技术的多媒体教学的应用,即在幻灯片播放的过程中能够由动态手势来控制幻灯片的翻页。首先通过摄像头来采集图像,利用背景差分法结合颜色直方图检测动态信息完成手势的检测。其次通过几种动态手势的跟踪算法的分析与比较,采用主流的非线性跟踪算法—粒子滤波算法。最后是应用实现部分,将手势识别的结果应用于多媒体演示文稿的播放中,实现通过动态手势实时控制PPT翻页的功能。 相似文献
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立木整枝机设计方法与主要参数的研究 总被引：1，自引：1，他引：1
该文研究了立木整枝机的工作方式、切削机构、传动机构,提出了螺旋式上升、锯链式切削机构、机械传动是较为理想的整枝机的工作方式.同时,对整枝机的工作参数、对象进行研究,提出了整枝机的合理工作参数,设计了一套测试系统;采用测力传感器测定整枝机系统轮胎与树木的作用力,计算出了轮胎与树木之间的摩擦系数;测定了侧柏、银杏、刺槐等几种主要树木的摩擦系数,为整枝机的动力选择提供了重要的依据. 相似文献
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《山东农业大学学报(自然科学版)》2017,(3)
针对人工智能检测与识别交通标志准确率不高的问题,本文提出了一种以支持向量机(SVM)为基础的多方法相融合的交通标志检测与识别方法。该方法首先采用方向梯度直方图进行交通标志的特征数据提取,然后利用网格搜索法和交叉验证方法对支持向量机模型最优化参数组合(惩罚因子C和核参数r)进行搜索,最后利用优化的支持向量机模型现实交通标志识别。实验仿真结果表明:基于支持向量机的最优化交通标志识别的准确率可达98%。 相似文献
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背负式林果采摘机的人机工程学评价 总被引：1，自引：1，他引：0
为了研究背负式林果采摘机的人机工程学特性, 通过林果采摘手臂疲劳实验, 建立了基于表面肌电信号的上肢肱二头肌疲劳评价模型, 并结合心率测试对比分析背负式林果采摘机和手持式采摘机的手臂疲劳特性。结果表明:操作背负式林果采摘机心率增加比小于手持式采摘机; 同时手臂疲劳程度也小于手持式采摘机。背负式林果采摘机较手持式采摘机更加省力, 能够有效地缓解肌肉疲劳。 相似文献
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基于改进BP网络的小麦品种识别 总被引：2，自引：0，他引：2
为了提高小麦品种的识别准确率,以河北农业大学选育的6个小麦品种为研究对象,对小麦籽粒图像进行中值滤波阈值分割等方法预处理后,对形态、颜色、纹理3个方面进行特征提取。其次利用BP神经网络对单个品种的小麦进行识别,然后结合主成分分析(PCA)法降维研究一次性识别多类小麦品种,最后为避免神经网络的局限性,利用PSO算法优化网络权值参数。结果表明:BP网络对单个小麦品种具有非常好的识别效果,其中河农7069品种的识别准确率达100%;结合PCA法降维后小麦品种平均的识别准确率为91.582%;利用PSO算法优化网络后识别准确率增加至94.3%,达到了更好的识别分类效果。 相似文献
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基于区域卷积神经网络模型的广西柑橘病虫害识别方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
《西南农业学报》2020,(4)
【目的】研究基于区域卷积神经网络(R-CNN)模型的广西柑橘病虫害识别方法,为提高柑橘重要病症分类和病理检测效率提供参考依据。【方法】设计专用R-CNN模型,采用多层神经网络,通过机器学习算法和神经网络对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病等广西柑橘主要病症特征图像进行识别,分析其准确率和空间复杂度。【结果】R-CNN模型对广西柑橘黄龙病的平均识别准确率为95.30%,对红蜘蛛感染的平均识别准确率为90.30%,对溃疡病的平均识别准确率为99.10%,均优于传统机器学习方法中支持向量机算法(SVM)的平均识别准确率(分别为93.20%、88.20%和95.20%),分类效果也优于小型神经网络模型如视觉几何组网络(VGG-19)模型,平均识别准确率分别提高4.25%、4.62%和2.55%。R-CNN模型在较少神经元参数(33层卷积网络)情况下,空间复杂度比SVM和VGG-19模型低,能获得更佳的柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病识别效果。【结论】R-CNN模型识别是一种对柑橘黄龙病、红蜘蛛感染和溃疡病行之有效的鉴别方法,可在广西柑橘果园大量部署和应用。 相似文献
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为了实现自然方便的人机交互,提高用户体验,尝试引入微软公司的一款体感周边外设Kinect设备,利用Kinect传感器所获取的人体骨骼跟踪识别点,通过对双手在三维空间中的位置坐标转换,对缩放、旋转的手势进行匹配,将合法的手势信息转换为识别结果,反馈给系统并完成相应的控制指令输出,实现与系统的交互控制.结果表明,该系统具有较高的精度和稳定性,具有一定的借鉴意义. 相似文献
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设计一种集实木传送、图像定位与采集、实木板材表面识别与分选的智能系统,系统通过传送带运送实木板材,CCD摄像头获取板材图像,在触摸屏工控机TPC700-9190T上应用MFC与OpenCV编写分选程序对板材图像进行分析,识别结果通过STM32单片机控制电磁阀完成实木板材的分类。在图像定位与识别算法中,采用积分投影算法确定板材边界,动态采集板材表面图像;在颜色分类方面,利用L*a*b*空间颜色分量的均值、方差和斜度3个低阶矩表达颜色;在缺陷检测方面,提出了基于纹理填充的缺陷分割方法,通过获取纹理掩膜图像,然后利用板材背景颜色淡化纹理,最后应用加权阈值法完成缺陷分割,分割后计算缺陷面积、边缘灰度均值、内部灰度均值和长宽比等特征表达缺陷信息;在纹理识别方面,提出了基于Contourlet变换的纹理特征提取方法,通过对纹理图像进行Contourlet变换3层分解,得到1个低频子带、6个中频子带和8个高频子带,分别计算低频和中频系数矩阵的均值和方差,并与高频系数矩阵的能量组成22个特征表达纹理信息;最后设计SVM分类器,分别对颜色、缺陷和纹理进行识别。采用300个柞木样本进行实验,板材传送速度在小于1.5 m/s范围内,颜色识别准确率为100%;活节、死结和裂纹识别准确率分别为92.2%、95.6%和93.3%;直纹、弯纹识别准确率分别为93.9%、92.8%。实验结果表明,分选系统具有实时、高效、准确的特点。 相似文献
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周珍辉 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2011,37(1):78-81
为有效防治鸭肝炎,建立特异性强、敏感性高、简便快速的DHV检测方法,对分离的DHV进行纯化,并制备单克隆抗体.鸭胚尿囊液中的DHV经冻融、氯仿反复处理、PEG浓缩和超速离心纯化后,免疫BALB/c小鼠,用杂交瘤技术,通过间接ELISA法筛选及多次亚克隆,成功获得8株阳性杂交瘤细胞,分别命名为DHV-1、DHV-6、DH... 相似文献
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[目的]研究基于ACO-SVM的粮虫特征提取,探讨粮虫特征提取的可行性。[方法]通过分析储粮害虫图像识别系统中的1个关键环节——特征提取,提出把支持向量机(Support vector machine,简称SVM)算法中交叉验证训练模型的识别率作为储粮害虫特征提取评价准则的1个重要因子,将蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,简称ACO)应用于粮虫特征的自动提取。[结果]该算法从粮虫的17维形态学特征中自动提取出面积、周长等7个特征的最优特征子空间,采用参数优化之后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95%以上。[结论]该研究表明蚁群优化算法在粮虫特征提取中的应用是可行的。 相似文献
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[目的]研究基于ACO-SVM的粮虫特征提取,探讨粮虫特征提取的可行性。[方法]通过分析储粮害虫图像识别系统中的1个关键环节——特征提取,提出把支持向量机(Support vector machine,简称SVM)算法中交叉验证训练模型的识别率作为储粮害虫特征提取评价准则的1个重要因子,将蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,简称ACO)应用于粮虫特征的自动提取。[结果]该算法从粮虫的17维形态学特征中自动提取出面积、周长等7个特征的最优特征子空间,采用参数优化之后的SVM分类器对90个粮虫样本进行分类,识别率达到95%以上。[结论]该研究表明蚁群优化算法在粮虫特征提取中的应用是可行的。 相似文献
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随着计算机技术的不断发展,视频跟踪技术越来越成为计算机领域中研究的热点。视频跟踪技术的研究涉及范围很多,包括视频图像处理、模式识别以及人工智能等,具有较强的研究价值。手势检测识别技术作为一种基于计算机视觉的新型人机交互方式,是其中备受瞩目的研究和应用技术之一。文章采用一种简单高效的颜色直方图对目标（红色手指）进行主色定位,并在图像序列中进行目标区域提取,得到运动轨迹,进行手写数字识别。最后利用八段视频验证了该方法的简单高效,并能成功进行实时跟踪与识别。 相似文献
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尝试引入微软公司的一款体感周边外设Kinect设备,首先根据设备提供的人体运动检测提取复杂背景下的人体信息,结合自定义的背景图像信息制作虚拟演播室;利用手势功能完成对虚拟演播室背景图像的切换控制,以达到虚拟教学的目的.通过验证基于Ki-nect的前景提取和手势识别控制背景信息能力,证明该设计可以用于农业虚拟教学研究,有一定的借鉴意义. 相似文献
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基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统的研究 总被引：3，自引：1，他引：2
【目的】针对传统的植保无人机喷雾作业时化肥农药浪费大,利用率低,造成环境污染的问题,研制一种基于图像识别的无人机精准喷雾控制系统。【方法】利用中值滤波算法对田间航拍图像进行去噪,采用分层K_means硬聚类算法实现对农田航拍图像的分割,提取非作物区域的颜色、纹理特征空间的22个特征参数,设计支持向量机分类器进行分类识别。根据优选的17个特征参数,利用以径向基函数作为核函数的支持向量机对非作物区域图像进行识别,并根据识别结果控制喷头,实现精准喷雾。【结果】测试样本的识别率可达为76.56%,在无干扰风场情况下,当P_阀为10%时,减施率可达32.7%。【结论】本系统为农业航空精准喷雾控制技术的应用提供了参考方向和决策支持。 相似文献
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假设股票价格遵循指数O-U过程，利用随机分析中的鞅方法，得到了具有随机波动率的欧式期权的定价公式，推广了B-S模型. 相似文献
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遥控自动立木整枝机运动控制系统 总被引：1，自引：0，他引：1
正确的控制逻辑是自动立木整枝机运动控制系统的关键技术.该文根据作业要求,研制了基于复杂可编程逻辑器件的自动立木整枝机运动控制系统.该系统采用自制的新型电动机位置动态检测装置,通过复杂数字逻辑运算及相应的闭环控制驱动电路,实现对人工林自动立木整枝机控制信号的分组、实时控制.该运动控制系统设计合理、控制逻辑准确,已成功应用于BSR Z23 001A人工林自动立木整枝机,工作可靠,使用效果良好. 相似文献
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以SV10PB1–30B液控单向阀为研究对象,利用传感器采集3种不同泄漏模式下10个阀芯的振动信号,设计深度卷积模型,开展不同测点(单向阀的上表面和阀座)、不同信号特征提取方式(原始信号、特征值、特征图)下的模式识别研究。结果表明：基于轴向冲击信号特征值和深度卷积神经网络的模型能有效识别故障类型,验证集上的识别准确率高达88.293%,是基于特征图的7.79倍,是基于原始时域冲击信号的1.16倍;训练步数以100的较优,同时该模型对正常阀芯和不同损伤阀芯的分类效果明显。 相似文献
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Remote diagnose of fish diseases for farmers is unrealized in China, but use of mobile phones and remote analysis based on image processing can be feasible due to the widespread use of mobile phones with camera features in rural areas. This paper presents a novel method of classifying species of fish based on color and texture features and using a multi-class support vector machine (MSVM). Fish images were acquired and sent by smartphone, and the method utilized was comprised of the following stages. Color and texture subimages of fish skin were obtained from original images. Color features, statistical texture features and wavelet-based texture features of the color and texture subimages were extracted, and six groups of feature vectors were composed. LIBSVM software was tested using leave-one-out cross validation to find the best group for classification in feature selection procedure. Two multi-class support vector machines based on a one-against-one algorithm were constructed for classification. The feature selection results showed that the Bior4.4 wavelet filter in HSV color space achieved greater accuracy than the other feature groups. The classification results indicate that only the DAGMSVM meets the requirement of time efficiency for the system. The results of this study suggest that the best classification model for fish species recognition is composed of a wavelet domain feature extractor with Bior4.4 wavelet filter in HSV color space and a one-against-one algorithm based DAGMSVM classifier. 相似文献