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针对植株冠层光照模型精度不高、采集效率低的问题,提出了一种基于Ray Tracing的数字植株冠层光照分布计算方法。首先,通过Kinect 2.0获取两种盆栽植株的三维点云,对其进行预处理和三维重建;其次,通过改进的光线跟踪技术模拟植株冠层光照分布;然后,分析了不同时刻模拟植株累计光强与真实植株实际光照强度之间的关系。实验结果表明:两种植株的模拟光强与真实光强的RMSE分别为0.187 2和0.118 5,因此该方法具有实时性和可行性,可以为植株提供较为科学合理的整形和修剪参考。 相似文献
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激光点云数据包含信息丰富、精度高,在森林演变、植物模型重构方面应用广泛。为提高树三维重构时的精度与真实感,提出一种基于实测点云数据的三维重构方法。首先使用Kinect 2.0采集树的双面点云数据,在树根附近放置塑料标准球作为标记,使用人工标记法粗配与ICP(Iterative closest point)算法精配相结合的方式对获取的双面点云数据进行配准,得到树完整的点云数据;其次,引入生长角度约束改进空间殖民算法生成树的三维骨架,根据管道模型估算树枝粗度,使用广义圆柱体生成树干;最后对叶片单独建模,根据叶序规则添加树叶完成树的三维重构。以玉兰树、枫树以及深圳先进技术研究院可视计算研究中心(VCC)公开库中的Limit Tree为例,进行重构实验,重构结果表明,该方法能够逼真地模拟树的三维形态结构,较好的展现树的拓扑结构关系,重构误差在6.5%以内,可为虚拟树木三维建模、虚拟修剪以及树的拓扑结构分析等研究提供参考。 相似文献
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【目的】研究轮廓线三维表面模型重建中存在的嵌套、分叉和投影交叉等复杂轮廓的轮廓匹配问题。【方法】在定义轮廓距离基础上,制定了轮廓匹配的2条准则,构成拓扑结构简单的轮廓对,针对一对多且投影交叉的轮廓对,采用等比放大方法进行预处理,利用简约束算法对放大后的轮廓对进行剖分。用实际算例对提出的重建方法进行了验证。【结果】算例验证表明,提出的重建方法能快速进行拓扑结构复杂的轮廓剖分,重建合理的表面网格模型,重建只存在轮廓嵌套的南瓜模型需19.673 ms,重建最复杂的莲藕模型需51.845 ms。【结论】通过对果实MRI图像序列提取的轮廓进行剖分,能够快速进行果实表面重建。 相似文献
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作物株高是体现作物长势的重要指标。为此,针对现有基于图像分析测量方法需设置标定物、图像分割困难、精度不高的问题,提出一种基于网络摄像机的株高远程无损测量方法。利用三角测量原理,通过控制网络摄像机云台运动,计算光轴旋转角度,实现了株高的远程无损测量。以玉米为研究对象,在喇叭口期,通过焦距固定和焦距可变两组实验,测试了焦距变化对测量数据的影响。在三叶期、拔节期、大喇叭口期和抽雄期,随机选取10株作物,进行远程无损测量和人工测量,并生成株高数据连续变化曲线。实验结果表明:使用该方法,测量结果不受作物与摄像机距离远近和摄像机焦距变化的影响,鲁棒性强,对于无倾斜或倾斜度较小的作物,测量平均相对误差为3.66%,最大相对误差为6.71%,可满足农业生产的要求。 相似文献
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判别分析法确定最佳阈值的快速算法 总被引:1,自引:0,他引:1
探讨了判别分析法确定最佳阈值的快速算法 ,以解决经典算法处理速度过慢 ,不能满足计算机视觉对农作物及农产品进行实时检测和分级要求的问题。利用图像的灰度直方图数据进行类分布参数的统计 ,从而避免重复对整个图像数据进行统计计算 ,以提高处理速度。结果表明 ,快速算法可使处理时间减小 94.7%~97.5 %。 相似文献
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物联网是由多项信息技术融合而成的新型技术体系,被称为继计算机、互联网之后世界信息产业的第三次浪潮。农业物联网技术的应用是现代农业发展的需要,也是现代农业发展的方向。为此,通过对农业物联网应用业务的综合归纳,提出了基于"三个世界"(物理世界、感知世界、和仿真世界)概念的农业物联网应用场景抽象模型,并运用面向对象方法对"三个世界"中实体属性进行建模分析。在此基础上,采用事件调度法的仿真策略和JavaSim的仿真技术对农业物联网场景模拟仿真系统进行开发。应用表明,该农业物联网场景模拟仿真系统具有良好的适用性和可扩展性。 相似文献
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农民专业合作社进入发展的快速期,但是如何更有效的实现信息化,利用信息技术来为农业发展服务成为合作社发展的关键.本研究通过对合作社传统的经营管理模式的回顾,基于电子商务构建新的经营管理模式——网上销售系统,并对系统的设计和实现予以分析研究. 相似文献
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合理的果树冠层结构有利于光照的有效分布,对提升果实产量与品质有重要意义。为揭示果树冠层内部的光照分布情况,针对目前果树冠层内部光照强度获取难度大、预测精度低的问题,研究了冠层颜色特征与光照强度的对应关系,提出一种基于冠层剖面阴影特征和冠层点云颜色特征的随机森林预测模型。以纺锤形"陕富6号"苹果树为研究对象,首先使用Kinect 2. 0采集果树的双面点云数据,预处理后得到完整的点云数据;其次,基于改进的空间殖民算法和叶序添加规则重构果树的三维模型;最后,使用"切片法",在垂直方向上将冠层模型每0. 1 m分层划分,使用POV-Ray渲染器逐层渲染阴影,同时使用光照度计,自顶向下每0. 1 m实测光照强度数据,构建以每层阴影图灰度特征和每层点云HSI颜色特征为输入,以相对光照强度为输出的随机森林网络。试验结果表明,该方法能够较为准确地预测冠层内的光照分布情况,预测值与实际值的决定系数R~2为0. 864,平均绝对百分比误差MAPE为0. 236,RF回归模型可作为苹果树冠层内光照分布预测的有效方法,为果树的剪枝、整形等研究提供参考。 相似文献