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散乱点云局部点集最小包围盒快速求解算法 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种散乱点云局部点集最小包围盒快速求解算法,该算法采用主元分析方法对局部点集进行降维处理,将所降维度方向作为参考轴向,围绕该轴向旋转局部点集坐标系,并求解局部点集在各坐标系下的轴向包围盒,选择体积最小的作为该局部点集的最小包围盒,实例表明该算法在满足最小包围盒求解精度要求的同时,可显著提高算法的运行效率。 相似文献
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茶叶等级评价是检测茶叶品质的一项重要技术指标。通过提取红茶高光谱成像技术下的图像特征和光谱特征,构建一种基于图谱融合方法、适用于英德红茶等级评价的快速无损判别模型。首先制备3种不同等级的红茶样本,采用t分布-随机近邻嵌入和主成分分析对光谱数据进行降维可视化分析,然后从影响内在品质角度用连续投影法提取每种化学值的特征波长,通过多模型共识策略和竞争性自适应重加权算法-连续投影法筛选得出表征其内在品质的最佳特征波长组合,并建立基于遗传算法优化支持向量机的等级判别模型;其模型的训练集准确率为88%,预测集准确率为78.33%。为了融合外形纹理差异,先提取最佳特征波长组合对应的高光谱图像;采用图像掩膜消除背景的干扰和采用图像主成分分析消除多波长图像间的冗余信息,然后采用灰度共生矩阵和局部二值化算法提取主成分前三维主成分图像与特征光谱融合,并建立基于特征融合的遗传算法优化支持向量机等级判别模型,且基于第三主成分图像特征融合模型判别效果最佳,训练集准确率提升至98%,预测集准确率提升至96.67%。 相似文献
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激光扫描测量在大尺寸海量点云数据采集中具有显著的优势,针对海量高密度线扫描点云采样中普遍存在的采样效率低、曲率适应性差的问题,在初始分层聚类建立K邻域的基础上,通过分析线状点云的空间几何特征,提出了线扫描点云矢量边对衍生算法,建立了拓扑连接模型;研究了基于线扫描点云特征参数的局部法矢加权系数计算方法,估算了拓扑结构中任意数据内点的局部法矢;构建了以法矢方差为细分准则的非均匀细分模型,实现了对高曲率初始类的非均匀细分。通过试验验证了算法的实用性。 相似文献
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介绍了FCM (Fuzzy C-Means)模糊聚类算法的原理，采用权重分配的方法对该算法进行了改进，通过建立模糊的相似矩阵，对目标对象的特征聚类图进行分析，并引入隶属度矩阵对FCM算法进行优化，以加快算法的迭代速度。实验结果表明：农业机器人采用该方法对农作物轮廓分割识别度较高，算法计算效率较快，验证了其可靠性，该方法可用于目标农作物的分割和目标识别。 相似文献
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考虑零部件间间接连接关系的模块划分方法 总被引：1，自引：0，他引：1
模块化的产品架构可以缩短研发周期、提高研发效率和产品可靠性,有效解决大规模生产和多样化客户需求之间的矛盾。针对现有模块划分方法常忽略零部件间间接连接关系对模块划分的影响,造成重要设计依赖信息遗失的问题,建立了基于电容类比法的节点相似度模型,量化了零部件间直接和间接连接关系共同作用的效果,实现了模块的精确划分。首先,采用区间直觉模糊集分析了零部件之间的综合关联关系,将综合关联自相关矩阵映射为复杂网络;然后,建立了基于电容类比法的节点相似度模型,并以该相似度模型为中心度测度,提出了一种网络层次聚类(Network hierarchical clustering,NHC)算法,实现了复杂农机装备的模块精确划分;最后,对联合收获机脱粒装置进行模块划分,验证了NHC算法的有效性。采用NHC算法获得的划分方案的平均模块度比改进的GN算法提高了24.6%,获得的产品结构树比改进的GN算法更合理。 相似文献
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基于动态网格和分区域聚类的玉米苗带识别算法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
针对基于计算机视觉的玉米苗带中心线提取受自然环境干扰严重的问题,提出基于6×6动态网格与分区域特征点聚类的玉米行定位算法。首先将获取的玉米苗带图像进行像素归一化,采用改进的过绿特征和最大类间方差法分割玉米苗带与土壤背景,得到二值图像;然后通过动态网格扫描二值图像,获取候选玉米苗带特征点,并对候选玉米苗带特征点采用分区域聚类算法,得到玉米苗带特征点;最后通过最小二乘法对特征点进行线性拟合得到玉米苗带中心识别线。田间试验表明,该算法具有较好的抗干扰性能,能够很好的适应较为复杂的田间环境。玉米苗带识别准确率为93.4%,处理一幅分辨率为1 920像素×1 024像素的图像平均耗时320 ms。 相似文献
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针对复杂曲面零件的可制造性,建立了复杂曲面零件可制造性评价指标和模型,在设计初期能够对曲面的可加工性进行预测,提高曲面加工质量和效率。将影响复杂曲面零件可制造性的因素分为几何构型复杂度和加工技术复杂度。首先针对曲面几何构型复杂度,基于模糊聚类算法,按照复杂曲面曲率分布特征和斜率分布特征对曲面进行聚类分析,建立曲面簇群体模式;然后综合考虑加工技术复杂度中的各属性,运用粗糙集理论的数据离散和指标约减算法计算各属性权重,形成曲面评价知识库;最后利用模糊模式识别和曲面相似度的计算方法预测设计曲面零件的可制造性。实例分析表明,该方法能够较准确地对曲面可制造性进行评价。 相似文献
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基于改进K均值特征点聚类算法的作物行检测 总被引：1，自引：0，他引：1
精准施药是现代精准农业发展不可或缺的一部分,而准确地提取作物行是进行精准施药的关键环节。为此,以苗期的玉米为研究对象,提出一种基于改进K均值特征点聚类算法的作物行检测方法。该方法根据距离函数最值关系求出最佳聚类数目,再依据点密度大小和邻域半径确定初始聚类中心,减少了迭代次数,提高了算法的执行效率和划分效果。首先,采用改进的超绿法(1.27G-R-B)进行灰度化和Otsu方法进行二值化,得到作物行的二值图像;然后,利用左右边缘中间线算法提取作物行特征点;最后,采用改进K均值算法和最小二乘法对作物行中心线特征点进行聚类和直线拟合。试验数据表明:提出的改进K均值特征点聚类算法识别效果好,精确度高,可为精准施药提供理论依据。 相似文献
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基于PCA—SVM的棉花出苗期杂草类型识别 总被引：3，自引：0，他引：3
为了实现棉田中不同类型杂草的机器视觉识别,提出基于主成分分析和支持向量机的棉花出苗期杂草识别方法。该方法通过提取棉田图像中棉花和杂草的颜色、形状、纹理等特征,并利用主成分分析(PCA)降低特征变量空间维数,结合支持向量机,实现对棉田杂草类型分类。通过120个棉花杂草测试样本分类试验结果发现,经PCA降维得到的前3个主成分分量能有效减少支持向量机的训练时间和提高分类正确率;通过对比发现前3个主成分分量与径向基核函数支持向量机相结合效果最好,其训练时间为91 ms,平均分类正确率达98.33%。 相似文献
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在对Sentinel-2卫星遥感影像进行预处理的基础上，利用主成分变化提取小麦主要信息，基于云模型算法开展光谱遥感图像分类。分类时，首先根据训练样本集，由逆向云发生器生成典型小麦的云模型，然后利用云发生器计算出各波段每个象元对小麦地物的平均隶属度，在对各波段的隶属度分析基础上，摒弃含有复杂信息的第1主成分，利用第2主成分和第3主成分信息实现对冬小麦种植空间信息的提取。结果表明，提取小麦种植信息制图精度和用户精度分别为92.78%和99.90%，小麦种植田块的隶属度值因小麦长势和密度的不同有较大的差异，云模型对长势较差、密度较低的小麦像元存在漏分现象。基于云模型的算法精度极高，对小麦地块的识别错分、漏分现象少。该模型有助于冬小麦种植面积的精确提取，对于农业部门进行冬小麦生长监测与产量估测有重要的支撑作用。 相似文献
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应用改进的FCM(Fuzzy C-Means,模糊C均值聚类)算法对承德市1951—2015年的年降水序列进行模糊聚类,获得10个聚类中心和隶属度矩阵。根据最大隶属原则确定每年的降水状态,采用规范化的各阶自相关系数为权重,建立了加权马尔可夫链模型。以隶属度向量作为预测时的初始状态向量,通过该模型逐年预测了承德市2004—2015年的降水状态,结果与实际情况一致。引入模糊集中的级别特征值公式,并对该公式做出修正。基于马尔可夫链的预测结果,应用修正后的级别特征值公式预测了2004—2015年的降水量,所有预测结果的相对误差都在7%以内,初步表明基于模糊聚类和加权马尔可夫链的降水预测模型是合理可行的。 相似文献
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农业机械运动轨迹不仅包括田间作业轨迹,还包括道路行驶轨迹。有效区分农机行驶过程中田间作业和道路行驶等作业轨迹,可精确划分有效作业地块和精准评估农机作业效率,从而实现农机的远程智能管理。通过对农机轨迹点属性的分析,提取典型特征数据,利用BP_Adaboost方法建立的训练模型对农机轨迹点进行识别,将道路与田间交界处易错轨迹点重新标记后再次训练,轨迹识别正确率达96.89%。该方法既避免了传统聚类算法对阈值和参数依赖的问题,也有效解决了将道路行驶轨迹误识别为田间作业轨迹的难题。 相似文献
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为运用图像颜色特征估测作物的叶绿素含量,以自然环境下的小麦冠层图像为研究对象,提出一种基于熵权法的颜色特征选择方法,并应用机器学习方法建立小麦冠层叶绿素含量估测模型。熵权法通过信息熵来衡量颜色特征指标权重,实现冠层图像特征排序,机器学习方法选用多元线性回归（Multiple linear regression, MLR）、岭回归（Ridge regression, RR）和支持向量回归模型（Support vector regression, SVR）估测小麦冠层叶绿素含量。试验结果表明,与皮尔逊相关系数法和主成分分析法选取的特征集进行对比,熵权法得到a*、R-G-B、R-G、（a*+b*）/L、a*/b*、(R-G)/(R+G+B)、(R-B)/(R+B)、H/S、(R-G)/(R+G)等9个特征组成的特征集,可以利用较少的特征指标达到最优的预测效果。在选取相同特征指标参数的情况下,SVR的预测能力优于其它模型,其R2和RMSE的平均值分别为0.80、1.89,相比于MLR和RR模型R2分别提升2.8%、1.1%,RMSE分别下降0.13和0.05。将基于熵权法建立的SVR模型应用到2021年采集的小麦冠层图像数据,结果表明模型具有很好的稳定性。 相似文献
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为了能够根据当前场景内容在线提取优势推理特征,使得提取后的优势特征集能更好地区分当前场景的地形类别,满足农业机器人室外导航环境要求,提出一种基于迭代式RELIEF算法的农业机器人地形标记方法。该方法通过超像素分割产生训练样本,由迭代式RELIEF算法输出一个特征权重向量,向量每个元素的值代表其所对应的候选特征对地形标记的影响程度,通过对特征权重设定阈值来剔除大量无关特征。地形标记试验结果表明,该方法不但能够将地面标记准确率与障碍标记召回率分别提高1%与0.8%,还能将SVM地形分类器的计算复杂度降低40%左右。在导航试验中,该方法能够使农业机器人的导航效率提高15%左右。 相似文献
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糖度是西瓜分级的重要指标之一,针对传统西瓜检测方法的弊端,探讨了声学特性结合机器学习用于西瓜无损检测与分级的可行性。设计了西瓜声学检测系统,采集了不同批次样本的时域信号。时域信号经归一化处理后,采用快速傅里叶变换得到频域信号,并对其进行去趋势预处理。采用主成分分析提取了频域信号主成分,其中前3个主成分累计方差贡献率为95.32%,第1主成分和第2主成分对不同等级样本具有可分性。利用4种不同的机器学习算法建立了西瓜全变量分级模型,验证集分类准确率均达到66%以上。使用稳定竞争性自适应加权算法提取了特征变量,减少了约84%的变量数,使用优化后的特征变量建立的分类模型,性能均得到了较好的提升,其中支持向量机模型取得了最高的验证集准确率（95.56%）、F1分数（96%）和Kappa系数（93%）。结果表明,声学特性结合机器学习的方法,对西瓜进行无损检测和分级是可行的。该研究为西瓜无损检测和分级提供了可行的技术方案。 相似文献
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刘继隆李乐俞俊 《农业装备与车辆工程》2023,(5):105-109
为提升对实际道路载荷数据典型工况提取的合理性,将采集到的车辆数据进行预处理、运动片段划分、特征参数提取并形成特征参数矩阵,使用主成分分析法对特征参数降维处理,通过孤立森林对降维后的数据进行离群点检测,并采用K-means算法进行聚类分析,根据各工况运行时间所占比例构建汽车行驶工况。结果表明,改进后的K-means聚类算法的Average Silhouette值提升了6.53%,聚类效果明显优化,所构建的汽车行驶工况的相对平均误差为5.09%,验证了该方法的有效性。 相似文献