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基于玉米根系图像的表型指标获取方法 总被引：1，自引：1，他引：0
为了快速获取玉米根系表型指标,该研究提出一种基于图像的高通量解决方案。系统整合一套简易可靠的根系图像获取硬件和自动化根系图像处理算法,首先在固定背景下获取玉米根系图像,通过标定物检出、背景分割算法得到根系目标前景图像,识别根系起始点并剪除冗余部分得到根系感兴趣区域后计算颜色、形状、空间分布3大类29个表型指标。应用该系统获取135个玉米自交系材料吐丝期根系图像和表型数据,其中根系分支角度指标与人工测量值回归分析的决定系数为0.85,验证了系统的精度和准确性。采用非监督聚类方法对135个自交系材料根系表型指标分类,获得3种根系形态类型,通过剖面图分析了各指标在分类中的作用以及不同类型根系的主要表型差异。该方法能够快速获取多个玉米根系表型指标,满足了大规模种质资源鉴定和商业化育种对表型数据的需求。 相似文献
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桁架式可移动作物生长远程监控系统设计 总被引：1，自引：1，他引：0
针对固定式图像采集设备终端在实时采集过程中存在的采集角度和范围有限等问题,研究开发了一种固定桁架式地面移动多点作物图像远程获取系统。系统采用网络摄像机和电动变焦镜头作为图像摄取设备,通过全方位智能控制云台、螺旋四杆机构和水平滑块导轨机构的设计与选型,建立了作物图像摄取设备的水平移动、垂直移动、360°空间转动、俯仰运动等子系统。开发了远程控制软件,建立了作物图像数据库和远程管理系统,实现了监测区域内所有植株不同部位图像信息的远程控制获取和管理。系统在温室中进行了运行测试,运行正常可靠。该系统可为作物远程在线水肥诊断提供了一种空间移动多点实时监测和远程管理平台。 相似文献
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基于图像技术的玉米株型育种辅助系统 总被引：6，自引：0，他引：6
本文将计算机多媒体图像处理技术引入玉米植株型研究，在获得成功的基础上，建立了集株型信息获取与表述，判别归类，亲子预测与选配等功能和玉米植株标准图像数据信息库及其管理于一体的玉米株型育种辅助系统。为玉米育种辅助选型和品种资源管理，鉴定提供了有效的手段。 相似文献
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基于微小型无人机的遥感信息获取关键技术综述 总被引：14，自引：13，他引：14
近年来,基于微小型无人机的遥感信息获取技术广泛应用在农业领域。采用微小型无人机遥感信息平台获取农田作物信息,具有运行成本低、灵活性高以及获取数据实时快速等特点,是目前农田作物信息快速获取的主要方法之一,是精准农业发展的重要方向。该文主要对微小型无人机遥感技术平台的发展、遥感信息获取技术、遥感图像的处理与解析、以及微小型无人机遥感平台应用在作物信息监测和生产管理等方面进行了深入剖析,强调了遥感信息获取与解析技术的重要性和存在的问题,受微小型无人机飞行稳定性和载荷量的限制,如何实时快速准确地调整机载遥感传感器的姿态使被测目标始终处于监测视野中,并实现图像信息的远距离获取与传输,以及如何处理和解析无人机遥感系统获取高质量的遥感图像是微小型无人机遥感技术能否被广泛应用在各研究领域的关键技术。最后,提出了增强无人机飞行控制系统的高稳定性、遥感图像的精确获取及数据的实时传输和高精度的图像后处理方法,对作物信息监测技术的发展和应用具有重大意义,是实现大面积精准农业生产管理决策的重要依据。 相似文献
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基于机器视觉图像特征参数的马铃薯质量和形状分级方法 总被引：3，自引：6，他引：3
马铃薯自动分级过程中,存在既要保证分级精度又对分级速度有一定要求的难点问题。该文探讨了利用机器视觉技术快速获取马铃薯图像特征参数,结合多元线性回归方法,建立马铃薯质量和形状分级预测模型,实现基于无损检测的马铃薯自动分级。搭建了同时获取马铃薯三面投影图像的机器视觉系统,通过图像数据处理获得马铃薯俯视图像轮廓面积、两侧面图像轮廓面积、俯视及侧面图像外接矩形长度及宽度数据等图像特征参数,通过多元数据回归分析,建立了马铃薯质量和形状分级预测模型。选择100个试验样本运用该方法进行质量和形状分级模型构建和预测,采用电子称获取样本实际质量,采用目测法对马铃薯进行形状分选。对比试验结果表明,质量分级相关度系数R为0.991,形状分级分辨率为86.7%。表明该方法对马铃薯质量和形状分级进行预测具有可行性,可运用于马铃薯自动分选系统中。 相似文献
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针对青香蕉早期轻微碰撞损伤无法用肉眼和RGB图像识别的问题，该研究利用光谱数据与图像信息，实现青香蕉早期轻微碰伤的检测和碰伤程度区分。通过高光谱成像仪获取碰撞损伤试验样品的光谱数据和图像信息，对原始光谱数据进行预处理和异常样本的剔除。通过特征波长提取，获取特征波长下的低维图像中创面区域像素点的分布数据，同时结合全像素点下的光谱反射率数据，将其作为BP神经网络模型的训练集和测试集，建立青香蕉碰撞损伤程度界定的无损检测模型。试验结果表明，利用高光谱技术可以识别肉眼不可见的轻微碰撞损伤，形成的BP神经网络检测模型的总体识别准确率为95.06%，并且可输出碰伤等级的可视化图像。研究为开发青香蕉碰伤快速无损检测系统提供理论依据。 相似文献
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农药精确对靶施用及其系统设计 总被引：12，自引：4，他引：8
提出了减小农药环境污染、增强生态系统可持续性和保护操作者身心健康的精确农药施用系统。系统包括目标树木图像采集处理系统和喷雾控制系统等。树木图像采集处理系统包括CCD摄像头、图像采集卡、计算机软件和试验装置。设计的软件包括采集、提取和处理树木视频图像的关键帧,设计了相对色彩因子从背景中分割出绿色目标,通过分割图像测量获取目标的形态和位置特征。喷雾控制系统包括喷雾台架、喷头、电磁阀和继电器等,以实现数据通讯和将喷雾决策结果转换为指令来控制喷雾执行系统。试验结果表明开发的系统能识别树木图像和树冠类型,并能实现精确对靶喷雾至预定树木目标,从而减小非目标农药污染。 相似文献
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获取作物种植面积是农情监测的主要工作。车载系统进行作物面积测算是作物面积抽样调查的方法之一。文章提出了一种基于图像识别的作物分类种植面积车载测算系统CAOES(Crop Acreage Onboard Estimation System)，分析了其原理与组成，并进行了系统面积测算的视觉测距模型的推导和试验验证。试验验证结果表明：1)镜头焦距定为8 mm能够兼顾纵向视野和图像细节两方面的要求；2)光圈和曝光系数通过软件自适应调节可以满足图像分析需求；3)经验测距模型较之二次多项式回归模型相关系数更大，预测更稳定；4)该系统用于作物面积抽样调查可进一步降低野外调查结束后的工作量，并最大限度地减少人为因素的影响，提高调查的客观性和时效性。 相似文献
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基于高光谱图像技术的雪花梨品质无损检测 总被引：29，自引：12，他引：29
为探讨基于高光谱图像技术对雪花梨品质进行无损检测的可行性，研究了利用高光谱图像系统提取雪花梨中糖和水的光谱响应和形态特征参数，获取样品含糖量和含水率的敏感水分吸收光谱带，利用人工神经网络建立雪花梨含糖量和含水率预测模型及利用投影图像面积预测雪花梨鲜重。结果表明，基于高光谱图像技术对雪花梨品质进行无损检测是可行的。雪花梨含糖量预测值和实际值间相关系数R为0.996，误差平均值为0.5°Brix；含水率预测值和实际值间相关系数R为0.94，相对误差平均值为0.62%；鲜重预测值和实际值间相关系数R为0.93。 相似文献
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基于激光图像的苹果品质分析与模型 总被引：2，自引：2，他引：2
该试验利用波长650 nm，功率25 mW的半导体激光及计算机视觉技术，初步探讨了激光图像的影响因素以及利用激光图像对苹果(嘎拉、红富士)品质进行无损检测的可行性。分别测定贮藏期间苹果的硬度、固酸比、果面底色、果型等品质指标，并获取图像参数及其像素个数(S1、S2、S3、S4)。试验结果显示，苹果的向阳面和背阳面对获取的激光图像的像素个数有显著的影响，而果型大小对其无显著影响。其中图像参数S3与各品质指标的皮尔逊相关系数最高。逐步回归表明，引入变量S3后模型的解释率最好(最高R2为0.99)，且都为极显著水平(P≤0.01)。试验的结果为利用小功率激光图像对苹果品质进行无损检测提供了理论依据。 相似文献
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针对目前用于农业图像获取的图像传感器节点分辨率偏低、分辨率固定不可调的现状,设计并实现一种分辨率实时可调的无线图像传感器节点。节点的硬件平台由ARM处理器S3C6410和CMOS图像传感器OV5642组成,并集成了Wi Fi模块和4 G模块。设计了太阳能供电系统为节点供电。采用嵌入式Linux搭建节点的软件平台,设计了基于驱动层和应用层协作、多线程并发的分辨率实时调整算法,并在应用层实现了分辨率实时调整、图像采集、图像压缩和无线传输等功能。为了验证节点的性能,将节点部署在农田进行了长时间的测试试验。测试结果表明,节点具有7种不同的分辨率,最高可达500万像素,更重要的是它在工作过程中可接收远程用户的指令,实时调整分辨率,进而采集不同精度的农作物图像,并远程传输到服务器端。试验表明所设计的节点可满足用户获取不同精度农业图像的需求。 相似文献
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在理论推导的基础上，提出并应用烟叶反射和透射图像获取烟叶内在的质量信息，并在实际分级试验中验证透射图像颜色特征的有效性。研究发现，透射图像的三个颜色特征H、S、I和相对应的反射图像特征相关性小，可以有效补充反射图像不能反映烟叶内在质量的不足。利用7个烟叶正组各5片烟叶，采用费歇尔线性逐步判别法筛选，获得反射和透射图像的色调作为识别参数，建立判别模型。研究结果表明，采用透射图像作为反射图像的补充可以提高烟叶分组识别的准确率，具有应用前景。 相似文献