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随着人们对居住环境要求的不断提高,小区绿化水平也备受重视。本文首先对影响油田住宅小区绿化的原因进行分析,并在此基础上探讨其解决方法,以提高住宅小区绿化率。 相似文献
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基于核函数支持向量机的植物叶部病害多分类检测方法 总被引：2，自引：0，他引：2
现有植物病害图像检测方法存在检测病害单一的问题，因此，本文针对叶片的链格孢病、炭疽病、细菌性枯萎病、尾孢菌叶斑病4种病害和健康叶片，提出了基于核函数支持向量机的多分类检测方法。根据植物叶部病害图像具有多变的特点，首先通过受病叶片图像预处理增强病害部分与健康部分的对比度，使病害部分更加明显。然后在Lab彩色空间模型下的a、b分量上进行叶片分割并提取特征，采用K均值聚类方法，增强分割聚类效果。最后采用基于核函数的支持向量机多分类方法对4种病害进行检测识别并分类。为提高检测准确度，用500次迭代评估出最大精度，考虑交叉验证系数的影响，将样本的40%作为验证数据，60%作为训练数据，采用径向基核函数对其进行训练。该方法将传统的2种叶片病害识别扩大至4种，实验结果证实对4种病害的识别率最高达到89.5%，最低也达到了70%，证明了该方法的有效性。 相似文献
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鱼类行为识别对于生态学、水产养殖、渔业资源管理等方面具有重要意义,可以通过其行为模式判断其生长发育状况和活动水平,并间接评估环境因素对其影响,以减少鱼类生长应激反应,提高资源利用效率,为水产养殖的智能化发展奠定基础。近年来,基于人工智能技术的鱼类行为识别方法受到广泛关注,其具有无损性、低成本等优势。本文综述了近5年基于卷积神经网络、循环神经网络、双流卷积神经网络等人工智能方法的鱼类行为识别技术,对鱼类行为识别方法及数据集进行了归纳与分析,在此基础上,对未来的研究进行讨论与展望。 相似文献
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基于融合显著图与GrabCut算法的水下海参图像分割 总被引：1，自引：0，他引：1
为实现海参捕捞和海参疾病诊断的自动化,应先解决真实养殖环境下海参的图像目标分割问题。为此提出一种融合显著图模型和GrabCut算法的水下海参图像分割方法。该方法改进了传统的GrabCut算法,通过对单尺度Retinex算法分析,对水下图像进行增强,结合基于区域对比度的显著性区域检测方法和直方图均衡的方法,得到海参区域图像的部分前景和可能的背景,并以此初始化GrabCut算法的掩膜,最后进行GrabCut算法迭代,得到图像目标分割结果。通过与Otsu法、分水岭法、传统GrabCut算法对比分析表明：所提方法能够准确分割出图像中海参目标,并能克服背景噪声,保留目标图像细节,算法正确分割率达到90.13%,满足海参图像目标分割的 需要。 相似文献
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传统的基于机器视觉的作物长势监测设备对环境要求较高,且体型较大,不易布置在实际生产的复杂环境中。本文提出了一套基于嵌入式设备的应用于实际生产环境的作物长势监测系统,该系统集成了图像采集、滤波、颜色空间转换、图像分割、形态学运算、特征量化的图像处理流程,依靠人工在嵌入式视觉系统中面向环境自定义算法提取作物长势特征,确定最优算法组合,设定流程,进行作物长势特征的自动提取并监测。利用该监测系统对拔节期玉米植株的株高进行连续监测,监测值与人工测量值的决定系数达到0.9072,随时间的变化趋势一致,表明该系统可用于复杂环境下的作物长势监测。 相似文献
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数量计量是动物养殖管理的基础工作,其结果对于动物养殖的生产效率、养殖成本管控及经济效益评估等具有重要意义。基于计算机视觉的计数方法解决了传统人工计数存在的测量误差大、耗时费力等问题,减轻了养殖人员的工作负担。本文统计分析了近十年的养殖动物视觉计数相关研究,从传统机器学习与深度学习两方面对养殖动物计数算法进行分析与讨论。此外,对水产养殖、畜禽养殖与特种动物养殖领域的养殖动物计数应用进行梳理与总结。同时,对目前公开发布的养殖动物计数数据集进行概述。最后,从数据集、应用场景、计数方法3方面分析讨论养殖动物计数研究面临的主要挑战,并对未来研究进行展望。 相似文献