苹果病害智能诊断方法研究与设计   总被引：1，自引：0，他引：1  

刘晴蕊  何东健  张宏鸣  朱珊娜  郭云忠 《农机化研究》2011,33(4)

针对传统苹果专家病害诊断系统自学习能力差、准确率低的不足,研究并设计了人工神经网络的苹果病害诊断方法.采用动态编码对苹果病害模糊知识进行量化,构建BP网络诊断模型进行诊断;采用Java语言开发基于Web的病害动态诊断平台,用白水苹果病害样本进行了实验.该方法对20种苹果病害的诊断具有较好的效果,测试准确率达到85.4%.在获得必要领域知识的前提下,用神经网络进行苹果病害诊断准确率高,系统设计灵活,基于Web的诊断平台便于推广和使用.  相似文献   

果园环境参数远程检测WSN网关节点设计   总被引：9，自引：0，他引：9  

何东健  邹志勇  周曼 《农业机械学报》2010,41(6)

为解决果园环境参数远程检测中网关节点因电磁干扰造成ZigBee模块传输距离过短,不能满足动态配置ZigBee网络的不足,采用核心板加底板及模块化接口的硬件设计思路,提高系统的抗电磁干扰能力;采用串口编程及单线程通信策略实现ZigBee网络动态配置,用判断2次接收数据差值及变化趋势决定是否传输数据以减小功耗.测试表明,网关节点可稳定采集数据并远程传输,提高了抗电磁干扰能力,与电路板集成设计相比通信距离增加了1倍,并可灵活地动态配置ZigBee网络.  相似文献   

基于Harris算子的籽粒尖端识别方法   总被引：3，自引：0，他引：3  

杨蜀秦  宁纪锋  何东健 《农业机械学报》2011,42(3):166-169

通过籽粒尖端形态特征分析,提出了一种基于Harris角点检测的籽粒尖端识别方法。Harris算子在一个局部区域中检测角特征,作为籽粒最明显的角结构,尖端在Harris角点检测中具有最大的响应值,使其对尖端不明显的籽粒也有良好的响应。通过对玉米、南瓜和西葫芦等具有尖端特征的750粒籽粒的测试结果表明,提出算法的尖端检测综合准确率为95.6%。  相似文献   

Kinect在现代农业信息领域中的应用与研究进展     

余秀丽  王丹丹  牛磊磊  宋怀波  何东健  胡少军  耿楠 《农机化研究》2015,(11):216-221

2010年微软公司推出的Kinect体感设备不仅在游戏界引起了巨大的轰动,在其它多个研究领域也得到了越来越多的重视。本研究对Kinect在农业信息领域的应用现状和发展趋势做了深入分析,阐述了Kinect在果实目标检测识别、植物三维形态重建、畜牧养殖监督系统及农业虚拟教学等领域的应用,探讨了Kinect在农业领域应用中存在的问题及其在农业应用上的优缺点,并提出了Kinect在信息农业领域未来的发展方向及前沿问题。  相似文献   

苹果霉心病可见/近红外透射能量光谱识别方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

雷雨  何东健  周兆永  张海辉  苏东 《农业机械学报》2016,47(4):193-200

针对苹果霉心病从外表无法识别的难题,提出基于可见/近红外透射能量光谱进行快速无损识别的模型和方法。在200~1 100 nm波段内采集了200个苹果的透射能量光谱数据,随机选取140个样品作为训练集,剩余60个样品作为测试集。用平滑法和多元散射校正对光谱数据进行预处理。基于全光谱、连续投影算法(SPA)提取的12个特征波长、主成分分析(PCA)提取的9个主成分,分别建立了偏最小二乘判别法、误差反向传播人工神经网络和支持向量机(SVM)识别模型。实验结果说明,应用PCA-SVM建立的模型识别性能最优,该模型对测试集和训练集中霉心病果和健康果的识别正确率分别为99.3%和96.7%。基于SPA和PCA所建模型的输入变量数仅相当于基于全光谱所建模型输入变量数的0.99%和0.74%,极大降低了模型的复杂度。研究结果表明,该方法是可行的且具有较高识别准确度,为苹果在线内部品质分级和便携式苹果霉心病检测仪的研究提供了技术依据。  相似文献   

基于混合高斯模型的移动奶牛目标实时检测   总被引：2，自引：0，他引：2  

刘冬  赵凯旋  何东健 《农业机械学报》2016,47(5):288-294

针对奶牛养殖场背景复杂和环境多变导致现有的目标检测算法无法满足鲁棒性和实时性需求的问题,基于递归背景建模思想,在混合高斯模型中引入惩罚因子,提出了一种动态背景建模方法,采用局部更新策略,以降低模型复杂度和解决前景消融问题;提出基于色度偏差和亮度偏差的二分类算法,避免目标物阴影区域的影响。对不同天气及环境变化剧烈情况下获取的奶牛视频样本进行实验。结果表明,与混合高斯模型相比,平均模型复杂度降低了50.85%,前景误检率和背景误检率分别降低了19.50和13.37个百分点,单帧运行时间降低了29.25%,检测准确率更高、实时性更好,且解决了前景消融问题,能满足在复杂背景和环境条件下实时提取奶牛目标的要求。  相似文献   

基于视频分析的犊牛基本行为识别   总被引：6，自引：0，他引：6  

何东健  孟凡昌  赵凯旋  张昭 《农业机械学报》2016,47(9):294-300

针对接触式获取动物行为信息的局限性,研究并提出基于视频分析的犊牛基本行为识别方法。首先对目标检测方法进行改进,提出基于最大连通区域的目标循环搜索环境建模、目标检测算法,以高效提取复杂自然环境下的犊牛目标;在提取犊牛的质心、轮廓等时序特征的基础上,采用基于结构相似的犊牛行为序列快速聚类算法,对犊牛基本行为进行识别。试验结果表明,环境建模、目标检测算法目标正负样本检测正确率分别达90.94%和98.98%,比背景相减法分别提高4.59和8.32个百分点;犊牛躺、站、走和跑跳的正确识别率分别为100%、96.17%、95.85%和97.26%,能快速对犊牛基本行为进行准确分类,为大型动物高级行为识别及理解奠定了基础。  相似文献   

基于图像处理和SVM的植物叶片分类研究   总被引：1，自引：0，他引：1  

魏蕾  何东健  乔永亮 《农机化研究》2013,35(5):12-15

为了提高植物叶片识别与分类的正确率,提出了基于SVM的识别模型和方法;对叶片图像预处理后,提取并优选10个叶片形状特征参数,用SVM法进行训练建模并识别.实验结果表明,用线性核函数的SVM对木瓜、女贞、三角枫和五角枫4种植物叶片识别的平均准确率在95.8％以上,优于神经网络和Fisher判别法,为鉴定植物种类提供了一种快速有效的方法.  相似文献   

农业自动化领域中计算机视觉技术的应用   总被引：24，自引：9，他引：24  

何东健  张海亮  宁纪锋  龙满生 《农业工程学报》2002,18(2):171-175

计算机视觉技术的应用已扩展到农业自动化领域。该文介绍了计算机视觉系统的组成,概述了国内外计算机视觉技术在农业生产自动化中的应用状况,并对计算机视觉技术应用于农业自动化中存在的问题及发展前景做了概括  相似文献   

基于热红外成像与骨架树模型的奶牛眼温自动检测   总被引：1，自引：0，他引：1  

何东健  宋子琪 《农业机械学报》2021,52(3):243-250

针对现有方法无法实现奶牛热红外图像中眼温信息自动获取的问题,为实现奶牛眼温无接触、自动、高精确检测,提出了一种基于热红外成像技术与骨架树模型的奶牛眼温自动检测方法。首先,在获得奶牛侧面热红外图像的基础上,利用基于差距度量的阈值分割方法提取奶牛目标,对奶牛骨架进行精确提取,并构建了奶牛骨架树模型,在该模型上对奶牛头部区域进行准确定位;然后,根据头部轮廓的形状特征与眼睛几何位置特征,对奶牛眼睛区域中心点进行准确定位;最后,以眼睛中心点为圆心,以半径为20像素区域内的最高温度作为眼睛温度,对奶牛热红外图像中眼温进行自动检测。为验证本文方法的有效性,随机选取来自50头奶牛的100幅侧视热红外图像进行了试验,结果表明,采用本文方法检测结果的平均绝对误差为0.35℃、平均相对误差为0.38%,具有较高的精度。本研究可为奶牛体温非接触、自动化、高精度检测提供技术支撑。  相似文献