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基于Mask R-CNN的猪只爬跨行为识别 总被引：1，自引：0，他引：1
《农业机械学报》2019,(Z1)
针对目前猪只爬跨行为自动化检测程度较低的问题,提出了一种基于Mask R-CNN的猪只爬跨行为识别算法。首先获取猪只俯视图像,利用Labelme制作数据集标签,引入迁移学习方法训练Res Net-FPN网络,获取猪只分割结果,并提取每个样本中的mask像素面积。提取每个样本中的最小mask像素面积作为爬跨行为识别的经验样本集,确定爬跨行为界定阈值。利用测试集分别测试猪只分割网络模型及爬跨行为识别算法,结果表明,猪只分割网络模型的分割准确率为94%,爬跨行为识别算法准确率为94. 5%。本算法能够自动有效地检测猪只爬跨行为,可为牲畜养殖自动化提供支持。 相似文献
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基于高光谱和频谱特征的注水肉识别方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现注水肉快捷有效的识别,以猪肉为研究对象,利用高光谱技术分析了注水肉和正常肉的光谱特征,通过傅里叶变换的方法,提取样本的频谱特征参数,然后分别基于猪肉样本的全光谱、特征光谱和频谱特征参数,分别建立正常猪肉和注水猪肉的支持向量机（SVM）和BP神经网络分类识别模型,并采用验证集对模型性能进行试验验证。结果表明,基于频谱特征参数建立的神经网络分类识别模型具有最优的分类识别效果,正确识别率达98.8%;基于特征光谱建立的神经网络分类识别模型分类识别效果次之,正确识别率为96.4%;而基于全光谱建立的支持向量机分类识别模型分类识别效果最差,正确识别率只有84.5%。说明采用高光谱技术可以对注水猪肉进行快速而有效的检测识别。 相似文献
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为定量描述气单胞菌在不同介质间的转移及变化过程,基于单个细菌在每次转移过程中只能被转移到一个介质表面的假设,采用矩阵方式将气单胞菌的转移路径及被转移的可能性集中于一个二维的数据表格之中,并对不同场景下气单胞菌在不同介质表面的交叉污染水平进行分析。结果表明,采用矩阵方式不仅可用于探究交叉污染对细菌受体表面带菌量的变化,同时可定量分析细菌供体表面带菌量的变化,如在分割冷却猪肉前、后,猪肉中气单胞菌的带菌量平均值分别为3.02 lg CFU/g、1.82 lg CFU/g。对不同场景下各介质带菌量的量化结果证实:分割冷却猪肉后,若及时对被污染的案板、刀具等介质进行清洗或更换,可有效降低交叉污染水平并可预防二次交叉污染的发生。 相似文献
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初期稻叶瘟病害的叶绿素荧光光谱分析 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实现稻叶瘟病害的早期、快速检测,对稻叶瘟病害初期水稻叶片的叶绿素荧光光谱变化进行分析,建立光谱诊断模型。将稻梨孢接种于水稻叶片,分别在接种前期(0 h)、潜育期(48 h)和病斑初现期(7 d)3个时段采集水稻叶片的叶绿素荧光光谱。分析3个时段光谱变化特征,并利用Savitzky-Golay平滑(SG)和一阶导数变换(FDT)对光谱进行预处理。利用高斯拟合法(GFF)分别对原始光谱、SG平滑光谱和SG-FDT光谱提取各波段光谱特征向量。将试验样本划分为建模样本和检验样本,以病害初期的3个时段作为稻叶瘟病害的等级指标,分别采用全波段光谱特征向量和组合波段光谱特征向量,对3种预处理光谱利用建模样本建立稻叶瘟病害的支持向量分类(SVC)模型,对比4个经典核函数,并利用检验样本对模型进行检验。结果表明,蓝绿光区域、红光与远红光区域荧光随初期稻叶瘟病害程度的变化而变化,SG-FDT光谱的GFF-SVC(PLOY)模型对3个时段病害的分类准确率最高,且原始光谱、SG光谱、SG-FDT光谱的不同波峰位及其组合对稻叶瘟病害的识别效果不同。 相似文献
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为了实现猪肉营养组分(脂肪和蛋白质)的快速、无损、实时检测,基于近红外反射光谱设计了便携式猪肉营养组分无损检测装置。硬件部分包括光谱采集单元、光源单元和控制单元,并开发了相应的检测软件,实现样品光谱信息的有效获取和实时分析。为了建立稳定可靠的预测模型,考察了波段选择、样本分组方式和筛选变量方法对模型的影响。分别基于可见/短波近红外(Vis/SWNIR)、长波近红外(LWNIR)及Vis/SWNIR-LWNIR,利用随机选择法(RS)、Kennard-Stone法(KS)和基于联合X-Y距离的样本划分法(SPXY)对样本进行划分,建立了脂肪和蛋白质质量分数的偏最小二乘预测模型。结果发现,基于Vis/SWNIR-LWNIR波段,利用SPXY算法进行样本分组,取得了最佳的预测模型。在此基础上,比较分析竞争性自适应加权算法、随机蛙跳算法和蒙特卡罗无信息变量消除-连续投影算法3种算法筛选变量建立的模型效果。基于竞争性自适应加权算法筛选变量的模型结果最佳,对脂肪和蛋白质建立的模型验证集相关系数分别为0.950 5和0.951 0。结果表明:基于近红外反射光谱设计的便携式猪肉组分检测装置可以对脂肪和蛋白质含量进行快速、无损、实时检测。 相似文献
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1 电冰箱不能消毒杀菌 有些人认为细菌在电冰箱里是无法生存的,甚至认为电冰箱有消毒、杀菌作用,食品放入电冰箱后就不会腐败变质了,其实这是一种误解。 众所周知,电冰箱冷藏室的温度一般是0～8℃,在这一温度范围内,食品中生物化学变化比较缓慢,细菌受抑制而失去活动能力,酶的活动也大大下降。因此,食品中的营养成分不会被细菌和酶分解,食品的保质期也得以延长。但是低温并不能杀死细菌。食品经过冷冻,虽然微生物失去了水分和适宜的温度,但它并没有死去,一旦温度条件适宜,它还会活动起来,使食品腐败变质。千万不能认为冷冻可以杀死细 相似文献
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K值是评价猪肉新鲜度的重要指标,能够反映猪肉内核苷酸的分解情况,从而评定肉的变质程度。一般采用高效液相色谱法测定K值,此方法过程耗时,需破坏被测样品,不能满足生产和流通环节的快速检测需求。本文利用太赫兹(THz)光谱分析技术无损检测猪肉K值,探索快速检测K值的可行性。在0.2~2 THz范围内,采用衰减全反射模式提取80份不同新鲜度的猪肉THz光谱数据,同时用高效液相色谱法测定每份样品的K值。THz光谱原始数据经过一阶微分和Savitzky-Golay平滑滤波后,分别用主成分回归(PCR)、偏最小二乘回归(PLSR)和反向传播神经网络回归(BP-ANN)建立了THz光谱预测猪肉K值的数学模型。研究表明:非线性BP-ANN模型预测精度最高,相关系数为0.75,均方根误差为14.36%;采用THz光谱数据BP-ANN模型能够检测猪肉的新鲜度K值。与HPLC方法相比,该方法具有快速、无损、简单的特点。 相似文献
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基于神经网络的猪肉新鲜度检测分级系统 总被引：3，自引：0，他引：3
首先,应用CCD光电检测技术对可表征猪肉新鲜度的多个特征量进行检测;然后,利用数字图像处理技术对检测到的特征量进行处理;最后,利用神经网络技术研究非相干微量参数的多数据融合检测方法,从而实现对猪肉新鲜度检测分级辨识。 相似文献
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Quick and accurate assessment of fish freshness is of great significance for intelligent quality monitoring and ensuring the safety of consumers. In the current fish freshness evaluation method based on visual images, the study of fish gills needs to remove the gill cover, which is invasive to the fish body, and the analysis of other parts has a low evaluation accuracy. To solve the above problems, a fish freshness classification method based on color histogram & grey-level co-occurrence matrix-linear discriminant analysis (CHG-LDA) was proposed. Firstly, preprocessing operations such as labeling, image zooming and color space conversion were performed on the collected fish images. Secondly, the extracted color histogram features and grey-level co-occurrence matrix (GLCM) features were fused to constitute the features, and the feature dimension was reduced by LDA. Finally, K-nearest neighbor (KNN) algorithm was used to classify fish freshness. The CHG-LDA method proposed solved the problem of poor classification performance caused by the low quality of the extracted fish image features. The experiment was carried out on a real crucian data set, and the index values of precision, recall, F1-score and accuracy were all 1. Compared with color histogram features, color moment, GLCM features, etc., this method improved the performance of each evaluation index on KNN, RF, ANN, and LightGBM classifiers. Among them, the evaluation time of KNN was the best, which was 0.01s. Experimental results showed that this method can achieve accurate and non-destructive evaluation of fish freshness, and it was feasible for actual production monitoring. 相似文献
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基于KFCM和改进分水岭算法的猪肉背最长肌分割技术 总被引：4，自引：0，他引：4
提出一种利用核模糊C均值聚类(KFCM)和改进分水岭算法分割猪肉眼肌切面图像中背最长肌区域的方法.该算法对经中值滤波去噪后图像的R分量利用最大方差自适应阈值(OTSU)去除背景,再采用KFCM提取出肌肉组织,然后进行空洞填充,最后由改进的分水岭算法分割出背最长肌区域.利用该算法对采集的60幅猪肉眼肌图像进行处理,分割正确率为86.67%;与传统的形态学算法相比,该算法能真实、完整地恢复出背最长肌区域.结果表明:该算法能有效地分割出猪肉眼肌图像中的背最长肌区域,与改进前分水岭算法相比,能避免背最长肌区域出现欠分割. 相似文献
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为实现鸡肉新鲜度的快速准确检测,设计了一种基于电子鼻和视觉数据融合的一体化检测装置。装置由控制系统、视觉系统和电子鼻系统3部分组成,可同时通过电子鼻传感器阵列检测鸡肉散发的气体浓度并由摄像机采集鸡肉视觉图像,控制板传输数据至Jetson Nano上位机进行特征提取、融合与分析。由该装置获取不同新鲜度鸡肉样本的气味和图像数据,采用主成分分析方法进行降维处理,再基于支持向量机建立鸡肉新鲜度分级模型,准确率可达98.7%。该装置具有准确率高、便携和稳定性强等特点,可为肉品新鲜度检测提供技术支持。 相似文献
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为明确非洲猪瘟对生猪等畜产品价格产生重要影响,构建包含非洲猪瘟疫情的猪肉等主要肉类产品价格的动态面板数据,运用PVAR模型研究非洲猪瘟疫情对猪肉、白条鸡、牛肉和羊肉四种主要肉类价格波动的动态影响。结果表明,非洲猪瘟疫情对肉类价格的影响并不一致,从冲击方向上看,非洲猪瘟疫情对猪肉价格的冲击主要为正,对白条鸡价格的冲击在考察期内均为正向,对牛羊肉价格的冲击在零值上下波动且并不显著;从冲击大小上看,非洲猪瘟疫情对猪肉的冲击影响最大,白条鸡价格次之、牛羊肉价格最小;从持续时间上看,非洲猪瘟疫情对白条鸡价格的冲击持续时间最长,猪肉价格次之、牛羊肉价格最短。在观察期内,四种主要肉类价格受到非洲猪瘟疫情的影响随着时间的推移不同程度的衰减,价格波动的主要影响取决于市场上供求关系的变化。应进一步强化生猪等养殖业规范化标准化生产,完善非洲猪瘟等动物疫情监测预警体系,加强生猪等畜产品市场供需调控,促进生猪等畜牧业的稳定可持续发展。 相似文献
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准确获取西兰花花球面积和新鲜度是确定其长势的关键步骤,本研究通过对深度残差网络ResNet进行改进得到一种新型的西兰花花球分割模型,并通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度,实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取。主要技术流程包括：（1）基于地面自动影像获取平台拍摄西兰花花球正射影像并建立原始数据集;（2）对训练图像进行预处理并输入模型进行分割;（3）基于颜色信息用粒子群结构PSO和大津法Otsu对分割结果进一步进行阈值分割,获取其新鲜度指标。试验结果表明：本研究建立的分割模型精度优于传统深度学习模型和基于颜色空间变换和阈值分割模型,4个评价指标结构相似性指数(SSIM)、平均精度(Precision)、平均召回率(Recall)、F-度量(F-measure)结果分别为0.911、0.897、0.908和0.907,相比于传统方法提升了10%-15%,且对土壤反射率波动、冠层阴影、辐射强度变化等干扰具有一定的鲁棒性。同时,在分割结果的基础上采用PSO-Otsu法可以实现花球新鲜度快速分析,其精度超过了0.8。本研究结果实现了西兰花田间多表型参数的高通量获取,可以为作物田间长势监测研究提供重要参考。 相似文献
