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针对金桂的花朵图像,提出一种基于堆叠自动编码器(Stacked Autoencoder,SAE)深度学习的桂花花朵图像分割方法。将花朵RGB彩图通过R-B运算转换成灰度图,将灰度图分成互不重叠子块,对子块进行第一层稀疏自动编码器训练,得到压缩编码特征;对此特征进行第二层稀疏自动编码器训练,得到二层压缩编码特征;然后用此特征和标签进行Softmax层训练;并将2层自动编码器和Softmax层堆叠成深度神经网络;最后用堆叠自动编码器对花朵和背景进行分类。试验结果表明,通过设置合理的参数,提出的深度学习方法能很好地分割出金桂花朵,SD、Dice、ER、NR值分别为77.03%、87.03%、20.80%、6.94%。 相似文献
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棉花市场价格指数波动是一个非常复杂的非线性系统,具有随机波动特性,容易受到气象、金融、政策和国际环境影响。在现有研究棉花价格的数据集特征的基础上如政策、国际环境、进出口、产量等,增加气候因素对棉花价格影响的数据特征如降水、日照、湿度等,并对数据进行收集、整理及预处理。基于棉花价格的波动特性,采用双向长短期记忆网络BiLSTM(bidirectional long short-term memory, BiLSTM)模型对棉花价格进行预测,使用长短期记忆网络LSTM(Long Short Term Memory Network, LSTM)和LightGbm模型进行对比试验。由于随机梯度下降(SGD)优化器在训练的过程中产生频繁波动,较多情况下得到的是局部最优值。采用SWA(Stochastic Weight Averaging)优化算法取SGD轨迹的多点简单平均值对SGD进行优化,避免SGD在梯度下降过程中的频繁波动问题,使其模型能将Loss和损失值收敛至全局最优,进一步提高训练的稳定性。试验结果表明:BILSTM模型能够很好地对测试集价格曲线进行拟合,误差值最小,价格预测精度较高;采用SWA算法优化的LSTM和BILSTM网络结构收敛至全局最优,平均绝对误差(MAE)分别提高18%和43%。该模型能够更精确地表现棉花市场价格波动规律,帮助棉花市场从业者和投资者优化经营策略。 相似文献
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《中国农机化学报》2016,(8)
采用机器视觉可以实时监测作物长势,然而由于受到复杂背景和变化光照的影响,田间小麦图像叶尖生长点提取难度较大,因此本文提出一种基于深度信息进行区域生长来分割图像并提取小麦叶尖生长点的图像处理方法。首先,根据作物颜色特征去除背景,采用Canny算子检测小麦边缘,然后通过双目视觉技术,获取视差图;然后根据深度信息赋予不同的灰度值,并通过灰度阈值分割仅保留前排小麦深度图,以前排小麦深度图为种子点进行区域生长,得到前排小麦图像;最后检测小麦深度图叶尖,并将其作为初始位置,查找彩色图像前排小麦真实叶尖。结果表明该方法提取准确率为75%,能有效克服复杂背景和纹理的影响,满足应用需求,为植株生长监测提供技术支撑。 相似文献
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针对以数据为驱动的管道泄漏检测方法,未能有效同步利用泄漏信号的空间和时序特征的问题,提出一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)和长短期记忆网络(LSTM)相结合的管道泄漏识别方法.该网络模型以去噪处理后的管道压力信号为输入源,先后使用1D-CNN、LSTM提取其空间特征和时间维度特征,利用已提取的空时两种不同维度的特... 相似文献
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构建日光温室环境预测模型,准确预测温室环境变化有助于精准调控作物生长环境,促进果蔬生长。而温室小气候环境数据多参数并存、耦合关系复杂,且具有时序性和非线性,难以建立准确的预测模型。针对以上问题,提出一种基于麻雀搜索算法(SSA)优化的长短期记忆网络(LSTM)温室环境预测模型,实现了温室环境数据的精准预测。实验结果表明,采用SSA自动进行参数选优的方式,解决了LSTM模型参数手动选择的难题,大幅缩短模型训练时间,且最优的网络参数能够发挥模型的最佳性能。对日光温室内空气温湿度、土壤温湿度、CO2浓度和光照强度6种环境参数进行预测,SSA-LSTM平均拟合指数高达97.6%,相比BP、门控循环单元(GRU)、LSTM,其预测拟合指数分别提升8.1、4.1、4.3个百分点,预测精度明显提升。 相似文献
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RGB与HSI颜色空间下番茄图像分割的对比研究 总被引：6，自引：0，他引：6
针对番茄收获机器人视觉系统在自然光照条件下对田间成熟番茄图像进行分割的问题,研究了基于(R-G)色差特征的阈值分割方法和基于HSI颜色空间H色调的统计阈值分割方法,并对其进行了对比分析。在RGB颜色空间,首先提取了RGB彩色图像的R、G分量并做代数减运算得到色差灰度图像RG,然后对该色差灰度图像RG使用Otsu阈值法进行自适应分割;在HIS颜色空间下,统计番茄与叶子的H色调分布差异,然后对H色调灰度图像进行阈值分割。通过大量试验表明:基于(R-G)色差特征的阈值分割方法能够实现自适应阈值处理,能对不同自然光照强度下的生长状态为相互分离的多目标番茄图像进行有效分割;同时,对番茄的成熟度及品种差异也具有很好的鲁棒性,其性能大大优于基于HSI颜色空间H色调的统计阈值分割。 相似文献
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基于视差图像的重叠果实图像分割算法 总被引：3，自引：0，他引：3
为解决自动采摘视觉系统中重叠果实的分割问题,提出了基于视差图像的果实分割算法。采用双目立体视觉系统获取图像对,对图像对进行预处理和校正,通过图像对的立体匹配来获取视差图像,最后对视差图像进行分割。该算法将分割的依据和信息从二维图像的颜色、形状、纹理等扩展到三维空间的深度,对空间距离不同的目标具有较好的分割效果。实验表明,对获取的视差图像进行基于区域的分割时,其区域间灰度对比度为0.98,目标计数一致性达到0.90;进行基于边缘的分割时,其边缘检测误差为5.74%,因此,该方法对重叠果实区域的分割是有效的。 相似文献
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为提高苹果价格的预测精度,提出一种将长短期记忆模型(LSTM)与熵值法相结合的新方法。发挥LSTM的自身学习特性,以及熵值法的客观拟合特征信息特点,研究构建堆叠式LSTM与熵值法结合的组合模型。对比分析多个组合模型的预测性能,试验结果显示,苹果价格存在较为明显的空间传导效应,空间传导效应对价格波动产生显著影响。加入价格空间传导效应的堆叠式多层LSTM与熵值法相结合的组合模型预测精度对比LSTM提高18.81%,在苹果价格预测方面的效果表现良好。最后,基于优化后的组合模型对苹果价格进行预测,验证组合模型的有效性。 相似文献
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针对金桂、丹桂、银桂、四季桂的花朵图像,提出一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)与水平集的桂花花朵图像分割方法。将RGB彩图的三通道转换成灰度图像,利用PSO计算灰度图中的花与背景的均值,并用K均值算法得到所有像素的初始分类标签。将分类标签转换成初始水平集,最后采用水平集进行精细分割,得到桂花花朵目标。试验结果表明,提出的方法通过改变参数适应颜色和背景的变化,能很好地提取四种常见的桂花花朵,性能指标SD、Dice、ER、NR平均值分别为83.935%、99.77%、2.19%、14.12%。 相似文献
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温度是设施生产中作物生长的主要制约因素之一,提前预测温室温度对精准调控温室环境具有重要的指导意义。因此提出一种基于灰狼优化算法的长短期记忆网络模型预测温室温度,该模型利用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer, GWO)对长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)模型参数进行调整优化。以江苏省农业科学院阳光板温室2020年9月23日—12月21日期间的试验数据对该方法进行验证。结果显示：在预测时间步长30 min时,GWO-LSTM的预测均方根误差、平均绝对误差、平均绝对百分比误差和决定系数分别为0.677 6、0.411 4、0.168 7和0.960 4。在预测时间步长60 min内,GWO-LSTM模型预测精度均高于标准LSTM和反向传播人工神经网络(Back Propagation Artificial Neural Network, BP-ANN)。说明所提出的GWO-LSTM模型能够准确地预测未来温室内温度变化,可为制定温室环境智能调控策略提供有效的数据支撑。 相似文献
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为了有效提高非平稳非线性径流序列的预测精度,采用具有自适应序列特征的时变滤波经验模态分解(TVF-EMD)与长短期记忆神经网络(LSTM)耦合,构成TVF-EMD-LSTM预测模型.首先利用TVF-EMD方法自适应地将径流序列分解为高频序列和低频序列;进而,利用LSTM神经网络对分解后的序列分别预测;最终,将预测结果加... 相似文献
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准确、高效的奶牛行为识别有助于疾病检测、发现异常,是感知奶牛健康的关键。通过分析奶牛在牛场中各时段的行为,提出一种基于时空特征的奶牛行为识别模型,该模型在时域段网络(TSN)的基础上融合了时态移位模块(TSM)、特征注意单元(FAU)和长短期记忆(LSTM)网络。首先,利用TSM融合时间信息以提高时序建模能力,并将时序建模后的视频帧输入TSN。其次,利用FAU融合高分辨率空间信息和低分辨率语义信息,增强模型空间特征的学习能力。最后,由LSTM聚合过去和当前信息进行奶牛行为分类。实验表明,该方法对进食、行走、躺卧、站立行为识别准确率分别为76.7%、90.0%、68.0%、96.0%,平均行为识别准确率为82.6%,和C3D、I3D、CNN-LSTM网络相比,本文模型平均行为识别准确率分别提升7.9、9.2、9.6个百分点。光照变化会对奶牛行为识别准确率产生一定影响,但本文模型受光照影响相对较小。研究成果可为感知奶牛健康和疾病预防提供技术支持。 相似文献
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基于CLAHE的苹果树树枝迭代阈值分割方法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
针对农业采摘机器人自主导航和采摘过程中的障碍物树枝识别问题,为解决迭代阈值分割算法在目标与背景图像灰度差别不明显情况下的分割缺陷,提出了基于对比度受限自适应直方图均衡化基础上的果树树枝迭代阈值分割方法。首先,通过颜色空间变换,将RGB颜色空间的果树树枝图像转换到XYZ和I1I2I3颜色空间,并提取出X-Y色差因子和I2颜色因子,对其进行灰度差别分析;然后,对灰度差别不明显的图像进行对比度受限直方图均衡化处理后,再进行迭代阈值分割,从而剥离出树枝区域。实验结果显示,采用本文方法,树枝图像分割成功率为92%。 相似文献
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图像分割是花卉类别图像识别过程中的重要步骤,分割结果的优劣直接影响识别结果的准确性。针对自然场景下的银桂花朵图像,提出一种基于马尔科夫随机场(Markov Random Field, MRF)的阈值分割融合图像分割算法。首先提取RGB彩色图像中的R通道、G通道、B通道的灰度图,用Otsu、Kittler、Niblack、Kapur四种阈值分割算法对灰度图进行二值化,然后利用像素局域空间能量与图像间能量建立MRF总能量泛函,最后对能量泛函进行最小化迭代求解,得到融合后的分割图。试验结果表明,提出的算法能降低树干背景影响,分割效果好,能很好地提取银桂花朵,SD、Dice、ER、NR平均值分别为93.07%、96.35%、7.73%、1.30%。 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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根据植物根系原位形态可视化研究的需要,利用Matlab提供的图像处理算法,编制了根系断层图像分割处理算法的优选整合程序,用多种不同算法组合对根系CT原位图像进行实例检验,采用最终测量精度法作为评价准则,对分割效果进行分析研究。研究结果表明,在90%的置信水平下,处理模块的不同组合顺序以及每个模块中不同算法的选择对最终分割效果有显著的影响,各因素对分割效果总变异贡献率的大小排序为分割(46.1%)、灰度调整(17.9%)、分割前滤波(4.5%)、分割后滤波(2.6%)、执行序列(0.5%)。根据所设计的实验例证,提出了处理流程及算法中的较优组合。 相似文献
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针对自然光照下粗秸秆中空、细碎秸秆细节丢失导致秸秆覆盖率图像检测法精度低的问题,提出了一种基于Sauvola与Otsu算法相结合的秸秆覆盖率检测方法。首先对彩色分量空间距离灰度化后的图像采用Sauvola阈值分割来提取秸秆区域细节图像,然后对色差法灰度化后的图像采用Otsu阈值分割来解决秸秆区域中空问题,最后对不同阈值分割图像相加,计算其平均值,从而得到秸秆覆盖率的大小。田间试验结果表明,采用此方法对不同情况秸秆覆盖与不同地区的秸秆覆盖均具有较好的识别效果,不同情况秸秆覆盖率的最大平均误差约为1.9%,不同地区秸秆覆盖率的最大平均误差约为2.5%,有效地提高了秸秆辨识的精确度。 相似文献