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基于无线图像传感器网络的农田远程监测系统 总被引：1，自引：0，他引：1
为了实时获取农田图像和视频信息,提出了基于无线图像传感器网络的农田远程监测系统。针对当前图像传感器节点存在的不足,基于CMOS图像传感器和S3C6410嵌入式处理器设计了低成本、高分辨率的无线图像传感器节点,并研究了基于驱动层和应用层协作的分辨率实时调整算法,使得节点具备10种不同的分辨率,最高分辨率可达500万像素,而且分辨率可根据用户需求实时调整,以满足用户对不同图像精度的需求。采用Wi Fi技术构建无线图像传感器网络,并通过4G网络远程传输图像和视频到服务器。在服务器端开发了基于Web的可视化农田信息管理软件,实现对采集的数据进行有效存储、管理和应用,并为用户提供网络服务。部署了该系统并进行了长时间的运行测试试验,试验结果表明:系统可稳定地运行,能够根据远程指令采集并传输不同分辨率的图像,采集并传输1幅126 KB左右的图像平均耗时为5.36 s,网络平均丢包率为1.67%,客户端开启视频监控平均时延为3.48 s,视频播放流畅。 相似文献
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基于嵌入式应用的高分辨率农业图像采集节点设计 总被引：5，自引：0，他引：5
针对现有农业图像采集设备分辨率低且无法调节图像效果的现状,提出一种基于ARM、CMOS图像传感器和嵌入式Linux操作系统的高分辨农业图像采集节点的设计方案。设计了采集节点的硬、软件体系结构,实现了图像传感器驱动控制,可进行5种白平衡、7级亮度、5级对比度、5级饱和度的图像采集效果控制。试验结果表明,本采集节点能进行2 048像素×1 536像素的图像采集,并能较好地控制图像的白平衡、亮度、对比度、饱和度等像素效果。所设计节点具有体积小、成本较低等特点,可广泛应用于农业图像采集。 相似文献
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鸭蛋裂纹检测技术对于禽蛋加工工厂实现智能化蛋品检测、分级具有重要意义。该研究针对鸭蛋裂纹检测流程复杂、计算量大、模型尺寸大等问题,提出了一种基于改进YOLOv5l(you only look once version5 large)的轻量裂纹检测算法,通过在黑暗条件下使用LED灯照射鸭蛋,根据裂纹蛋壳与完好蛋壳透光性不同产生的图像差异进行检测。通过在YOLOv5中引入Ghost＿conv模块,大大减少了模型的浮点计算量和参数量,并在模型的骨干网络中加入ECA(efficient channel attention)注意力机制以及使用多尺度特征融合方法 BIFPN(bi-directional feature pyramid network),增加模型对有效信息的关注度,以提高算法检测精度。同时使用CIoU与α-IoU损失函数融合后替代YOLOv5原始GIoU函数加速回归预测。利用自建的鸭蛋裂纹数据集验证改进后模型的性能,结果表明,本研究提出的改进YOLOv5l网络模型检测精准率为93.8%,与原始YOLOv5l模型相比,检测精度提高了6.3个百分点,参数量和浮点计算量分别减少了30.6... 相似文献
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近两年来,规模养殖场接连遭受市场行情低迷及高致病性、混合性疫病肆虐的打击,养殖情绪明显低落. 相似文献
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旱柳萌芽更新技术及效益评估 总被引：1，自引：0，他引：1
利用萌芽更新新技术在宁夏惠农县营造旱柳林带约６６．７ｈｍ＾２，累计留萌条５１．５万株，取得直接经济效益１１２．０５万元。实践证明：萌芽更新投资少，成林快，操作简单，经济伉，生态，社会效益发挥早。 相似文献
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基于区域生长和SVM 结合的黄金大蚊快速检测算法 总被引：1，自引：0，他引：1
结合传统图像处理方法与支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)技术,设计了一种黄金大蚊图像快速检测算法,对现场采集的黄金大蚊图像进行快速检测。该方法实现了在分割过程中完成对害虫种类的标记,简化了图像处理步骤。同时,利用SVM支持小样本数据,解决了训练中样本数量的问题。从现实环境中拍摄得到100张黄金大蚊图片为素材进行分类器的训练与检测,得到识别率较高的分类器,利用所得到的分类器结合传统图像处理方法设计与实现了本检测算法。通过对80幅现场试验照片检测分析显示,对黄金大蚊的正确识别率可达到92%以上。对于目标较为明显的图片,算法运行时间在0.2s以内。算法达到较快运行速度和较高精度,对田间害虫快速监测提供了技术支撑,具有较好的应用前景。 相似文献
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