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樱桃树的栽培密度影响其冠层的光照分布,通过研究群体樱桃树的三维结构,可分析不同栽植密度下温室甜樱桃树冠层光照分布规律,指导樱桃树的科学种植,进而提高甜樱桃产量和品质。高质量的点云数据是构建群体樱桃树三维结构的基础,而点云去噪和点云配准是点云数据预处理的关键环节。本文提出一种基于三维点云的群体樱桃树去噪和配准方法,搭建群体樱桃树三维信息采集平台,使用2台固定的DK深度相机获取群体樱桃树彩色点云数据;提出基于颜色区域生长的二分类方法,设置颜色阈值分割点云并进行二分类处理,可有效去除彩色点云数据中的异常无效点,并设置点云离散度和RGB值,作为点云去噪评价标准;结合人工标记法和双相机位姿矩阵,提出基于颜色特征改进的ICP方法,解决传统ICP配准算法多依赖初始位姿且配准速度较慢的问题。该方法通过对点云粗配准,得到较好的初始位姿,使用SIFT算法提取颜色特征点,将颜色特征与ICP算法结合进行点云精配准,然后使用PCL中随机采样一致性算法,去除错误匹配点,有效减少配准时间,提高配准精度。以夏季和冬季的群体樱桃树20组点云数据为实验对象,对比分析ICP算法、NDT算法、SAC-IA算法和本文配准方法的配准精度和配准时间,结果表明,本文配准方法平均耗时分别为5.01、4.30s,均方根误差分别为2.316、2.100cm,有效减少了配准时间和配准误差,验证了本文算法的有效性和普适性。 相似文献
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多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。 相似文献
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近年来,四川省雅安市汉源县将绿色发展理念贯穿农业生产全过程,为推进秸秆综合利用,汉源县结合区域实际,积极探索“稻蒜轮作覆盖还田、秸—饲—肥种养循环、秸秆经纪人+用户”等秸秆综合利用新模式,做活秸秆利用新文章,目前秸秆综合利用率达91.8%,力促全县农作物秸秆变废为宝综合利用多元化,实现了降低环境污染、发展循环经济、助力农民增收三重增效,助力实现碳达峰、碳中和。 相似文献
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提高干燥均匀性是微波技术在食品、农产品热加工研究的重要问题。为分析微波功率输入模式对浆状食品物料的温度及水分均匀性影响,以浆果果浆为高水分、高黏度、富含热敏性成分代表性物料,引入温度离散值(VT)、水分离散值(VM)、热区分布值(HTD)、温度对比值(CON)指标表征加热均匀性,解析连续和间歇变功率输入模式对浆果微波加热均匀性影响的原因。结果表明:在微波输入功率为800 W的微波加热过程中,果浆中依次出现缓慢升温(I)、温度稳定(II)和快速升温(III)3个阶段,其中温度离散值与热区分布值在升温区增加、在温度稳定区降低;水分离散值持续上升,温度对比值增大至温度稳定区、在快速升温区减小;在浆果微波干燥后期,果浆料层内冷、热点间温度差引起不均匀性减弱。微波在浆果物料边角产生过热效应是引起加热不均匀性主要原因。间歇变功率微波加热工艺可以改善均匀性,随功率转换点的减小,果浆温度离散值、水分离散值、和热区分布值的均匀度改善率增大;微波功率比的减小可提高加热均匀度,但当微波功率比低于0.5时会导致加热效率低;间歇时间的增大可以进一步提高果浆均匀度改善率,但间歇时间超过8 min后对果浆均匀度的改善程度减缓;选用微波功率转换点为第Ⅱ、Ⅲ阶段交界、微波功率比0.5、间歇时间8 min更利于提高加热均匀性与加热效率。研究结果为浆果类物料微波加热均匀性的评价提供数学模型,优化得到的变功率输入参数为提高浆果果浆的微波干燥均匀性提供技术参考。 相似文献
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基于深度全卷积神经网络的大田稻穗分割 总被引:9,自引:7,他引:2
稻穗的准确分割是获取水稻穗部性状、实现水稻表型自动化测量的关键。该研究应用水稻图像数据集及数据增广技术,离线训练了用于稻穗分割的3个分别基于Seg Net,Deep LAB和PSPNet的全卷积神经网络。综合考虑分割性能和计算速度,优选了基于Seg Net的网络,称为Panicle Net。在线分割阶段先将原始图像划分为子图,由Panicle Net分割子图,再拼接子图得到分割结果。比较该算法及现有作物果穗分割算法Panicle-SEG、HSeg、i2滞后阈值法及joint Seg,该算法对与训练样本同年度拍摄样本Qseg值0.76、F值0.86,不同年度样本Qseg值0.67、F值0.80,远优于次优的Panicle-SEG算法,且计算速度约为Panicle-SEG算法的35倍。该算法能克服稻穗边缘严重不规则、不同品种及生育期稻穗外观差异大、穂叶颜色混叠和复杂大田环境中光照、遮挡等因素的干扰,提升稻穗分割准确度及效率,进而服务于水稻育种栽培。 相似文献
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