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基于Caffe的生姜病害识别系统研究与设计 总被引：2，自引：0，他引：2
以自然环境下采集到的生姜病害图片为基础,对炭疽病、姜瘟病、根结线虫病和白星病进行研究分析,提出一种基于卷积神经网络的生姜病害识别系统。首先是对收集来的图片进行二值化和轮廓分割等预处理,从而增强数据的可靠性。其次,将处理后的图像数据交由优化后的卷积神经网络模型进行分析、学习,并在Caffe框架下进行模拟仿真。最后,在已训练好的网络模型基础上利用Qt软件设计人机交互界面,从而达到数据可视化提高系统使用的便捷性。结果表明优化后的模型识别率达到了96%,可以较好地预测和识别生姜的相关病害。 相似文献
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为了减少由于光照强度不一、对比度不同的干扰因素对中华蜂图像识别过程带来的困难,提出一种基于Gabor滤波、PCA降维与SVM相结合的蜜蜂图像识别方法。将人工采集的中华蜂图像进行灰度化、归一化处理,并采用Gabor滤波技术对处理后的图片进行图像特征的提取,进一步通过PCA将高维特征向量进行线性降维,最后将图片特征值矩阵分别经过不同核函数的SVM进行分类识别。通过不同核函数的SVM进行对比建模,测试并分析其对于特征提取后中华蜂图像的建模时长、识别准确率及识别图像时长。试验表明,中华蜂的图像经过Gabor特征提取、PCA降维得到的特征矩阵,经过核函数为Sigmoid的SVM时,其识别特性最好。 相似文献
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常规水果采摘机械目标识别方法多数采用特征阈值化法,对水果图像进行分割处理,不能根据水果图像中某些目标存在的共同特征将其分割为特定区域,无法为目标识别提供有力支持,降低了水果采摘机械目标识别的精确率。基于此,引入机器视觉技术原理,以类球状水果为例,提出了一种全新的水果采摘机械目标识别方法。利用高性能的拍摄相机,随机选取类球状水果进行图像采集与预处理,获取特征突出、不存在噪声点的图像,采用机器视觉技术设计图像分割算法,将图像划分为多个超像素块,对类球状水果图像边缘进行平滑处理,获取融合特征的类球状水果采摘机械目标识别显著图,完成机械目标识别。实验分析可知,通过这方法识别类球状水果采摘机械目标,其识别结果的精确率、召回率与调和平均值等三个评测指标均≥95.38%,识别效果优势显著。 相似文献
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为了解决目前阴极铜喷码作业中存在的问题,实现在阴极铜板面上找到最佳喷码位置,将图像处理技术应用于阴极铜板面检测。对采集到的板面图像进行预处理,并对预处理后的图像采用基于大津算法的阈值分割进行特征提取,将阈值分割处理后的图像进行切割分块处理,分别计算每块图像的面积比,并比较大小,输出最大值对应的子图像编号。实验表明,检测系统的正确率和时效性较高,验证了系统的有效性。 相似文献
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针对农作物图像中依附泥土和杂质噪声呈现不规则性和复杂性特点,提出了一种基于植被指标合成双阈值OTSU算法的农田作物图像识别方法.该方法根据农作物充分显露和部分被遮盖2类图片特点,将图像识别过程分为3个阶段：首先利用植被指标合成获取农作物图像灰度图,然后根据双阈值OTSU自适应算法进行二值化处理与图像分割,再进行正常的形态学运算,将3个阶段所分割的图像叠加形成最终的农作物与土壤识别图像,并将该算法与双阈值迭代设定法进行了对比.试验研究表明该算法克服了传统灰度图算法和阈值迭代算法的缺点,能有效提取和识别过渡区域的边缘,图像识别的准确率为92.7%以上.最后,采用Visual Basic2010和Matlab 2012软件设计了农作物图像识别系统,从应用角度实现了图像识别的可视化与自动化. 相似文献
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为了准确识别成熟的西红柿目标,提出了一种模糊C-均值聚类算法(Fuzzy Clustering Means,FCM)的西红柿目标分割方法。该方法首先利用FCM算法对西红柿图像进行模糊聚类,并对聚类后的果实图像与丢失的部分目标图像进行相加,以得到更加完整的西红柿目标;然后对西红柿目标进行二值化、去噪、开运算与闭运算等处理,完成西红柿目标的分割。为了验证算法的有效性,利用20幅图像进行了试验并与K-means算法和Otsu算法分割效果进行了对比。结果表明:利用文中算法所分割出的西红柿目标最高分割误差率均低于Kmeans算法和Otsu算法,平均分割错误率为1 6.5 5%,比K-means算法低了3.5 6%,比Otsu算法低了1 2.8 0%。这表明,将该方法应用于西红柿目标的识别是可行的。 相似文献
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基于图像处理和BP神经网络的玉米叶部病害识别 总被引：1，自引：0，他引：1
为快速诊断识别玉米叶部病害,及时采取防治措施,提高玉米产量,本文将图像处理技术和BP神经网络算法引入到玉米叶部病害识别诊断中。对田间采集的玉米叶部病害样本图像进行背景去除、灰度化处理、阈值分割、噪声去除等预处理操作,实现叶部病害图像的分割;通过提取病害图像颜色特征和形状特征的17个参量,作为BP神经网络的输入,实现了玉米叶部常见六种病害的分类识别。实验结果表明,6种玉米叶部病害的平均识别率为93.4%,取得较好的识别效果,具有一定的实用价值。 相似文献
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采摘机器人视觉伺服策略研究——基于回归数据挖掘的 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实现采摘机器人的准确抓取控制、路径识别和自主导航功能,提出了一种基于回归数据挖掘计算模型的机器人视觉伺服控制系统。首先利用双目相机获取果实图像,然后利用拉普拉斯变换和高斯滤波方法对图片进行平滑和增强处理,并利用Canny算法对图像边缘进行检测和分割处理,完成图像的预处理。对图像进行目标识别,提取图像的特征,并采用回归数据挖掘方法对滤波图像进行检验,最终通过计算得到果实图像的中心位置,将中心位置利用控制器反馈给控制中心,控制中心发出指令,控制末端执行器完成果实的采摘作业。对机器人视觉伺服系统进行了测试,结果表明:利用采摘机器人视觉伺服系统可以准确地计算果实的中心位置,实测位置和计算位置的吻合程度较高,视觉伺服系统的计算的稳定性较好。 相似文献
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麦田杂草的图像识别技术的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
主要研究了麦田杂草的图像识别技术,设计了麦田杂草识别系统.该系统包括使用数码相机进行麦田图像数据的采集,实现对图像的预处理;绿色植物与土壤背景的分割包括图像的灰度化与格式转换和图像的二值化;作物与杂草的分割包括作物中心行的识别和作物行的滤除,最后获取杂草图像.在滤除作物行的过程中确定边界阈值时采用通过先计算手工标定的作物行宽度与计算机自动检测的作物行宽度之间的相对误差,然后选定合适的对应最小误差的作物行边界阈值的方法.该系统全程使用MATLAB语言编程,系统最终目的是根据杂草和作物分布的位置特征滤除作物行,识别出杂草. 相似文献
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基于机器视觉和信息融合的邻接苹果分割算 总被引：4，自引：3，他引：1
提出了利用亮度和颜色的信息融合来分割邻接苹果的方法.首先使用Lab模型对苹果图像进行分割.然后计算分割后每个区域的面积,并判断其是否为邻接苹果区域.接着在邻接区域内计算亮度信息,利用亮度产生的亮斑对邻接苹果进行分割.这样,在邻接区域以外的部分,亮度信息产生的噪声被Lab模型的信息屏蔽,而邻接区域以内的部分,具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab模型处理后的邻接苹果.实验表明,此算法对邻接苹果识别非常有效,识别率大于92.89%,而且算法简单快速,平均每幅图片识别时间小于0.5 s. 相似文献
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【目的】实现通过手势对采摘机器进行远程操控,优化采摘机器控制系统,减少识别与采摘误差。【方法】笔者设计了一种基于手势识别的智能农业采摘控制系统,该系统应用图像滤波算法,提高了采摘机器控制的准确性与高效性。在系统设计中,将手势识别与远程操控机械臂结合,通过高分辨双目摄像机收集手势图像信息并提取特征,将其转化为电机控制命令后发送至控制层,实现了通过手势对机器的远程操控。【结果】图像滤波算法的识别时间仅为0.3 s,远低于其他两种算法的4.1 s与3.5 s;识别准确率高达96%,远高于其他两种算法的94%与92%。【结论】采用图像滤波算法的系统对手势识别的时间更短、识别准确度更高,可有效提高作物成熟判断准确率与采摘效率,具有良好的推广价值。 相似文献