基于颜色特征进行农作物图像分类识别的应用研究综述   总被引：4，自引：1，他引：4  

吴富宁  杨子彪  朱虹  郑丽敏  廖树华  单成钢  王桂琴 《中国农业科技导报》2003,5(2):76-80

利用农作物自身的特征对农作物图像进行分类识别是计算机视觉技术在农业自动化应用中的重要前提条件。本文首先探讨了基于颜色特征的两种图像分类识别方法：统计直方图法和颜色参量的统计特征法，并分析比较了两类方法的特点，试图为以农作物颜色为特征的图像分类识别应用提供思路。最后综述了从分析农作物外在的颜色特征进行农作物图像分类识别的国内外最新研究方法和成果，以促进计算机视觉技术在我国农业领域的应用和发展。  相似文献   

基于冠层图像颜色特征提取的小麦氮营养水平评价   总被引：1，自引：1，他引：0  

朱虹  郑丽敏  尹健玲  吴富宁 《农业工程学报》2010,26(14):16-20

该文利用计算机图像处理技术,通过提取小麦冠层图像颜色特征,进行了小麦氮营养水平评价的研究。通过对RGB和HIS两种颜色系统表示的R、G、B、H、S、I和L参量进行了直方图统计量的计算,提取出一些简单有效的特征用于表达小麦自返青后的7个主要生育时期冠层的颜色。结果表明：1）这些特征可以有效表达小麦在不同氮营养水平下的冠层颜色,尤其在表达低氮水平和中高氮水平上效果更好。2）对总施氮量一致,施氮方式和施氮时期不同的小麦,这些特征也表现出显著的差异,而且可靠性高,简单易行。利用小麦冠层图像为评价小麦氮营养状况提供  相似文献   

安阳市花生与鲜食玉米错期带状复合种植技术     

牛永锋  郑丽敏  李海峰  芦连勇 《种业导刊》2023,(6):28-30

安阳市花生主产区由于连作病虫危害严重,花生与鲜食玉米带状复合种植既能破除花生连作障碍,减轻花生病虫害的发生,又能增加农民收入。根据安阳市花生生产实际,从带状种植方式、品种选择、鲜食玉米延后分期播种、病虫草害防治等方面提出花生与鲜食玉米带状复合种植技术,为安阳市实现粮油协同增产提供参考。  相似文献   

不同施肥方式对大豆品种安豆4号产量的影响     

张志民  童燕  徐淑霞  周青  郑丽敏  杨慧风 《中国种业》2013,(5)

田间试验研究了不同肥料对安豆4号产量的影响，结果表明：复合肥作底肥和尿素作追肥的增产效果最好；有机肥或复合肥作底肥的增产效果也很好；磷酸二铵作底肥的增产效果也较好；单独使用尿素的增产效果最差；但均高于不施任何肥料的空白对照处理。  相似文献   

大棚小米椒间作西瓜高效栽培模式     

白峰  张波  冯迎娥  郑丽敏 《种业导刊》2023,(2):20-23

大棚小米椒间作西瓜是一种高产高效种植模式，小米椒、西瓜采用温室育苗，田间实行五膜覆盖保温栽培技术，实现小米椒和西瓜早育苗、早移栽、早成熟、早上市，不仅产量高，而且价格好、效益高。每公顷收入45万元以上，取得了显著的社会效益和经济效益。  相似文献   

基于ARM9的电子鼻系统设计与应用   总被引：1，自引：0，他引：1  

白福铭  黄品文  郑丽敏  田立军  吴平  任发政 《农业机械学报》2009,40(Z1)

提出了一种基于嵌入式电子鼻的设计方案,主要包括传感器阵列、模数转换和微处理器3大模块.采用Figaro公司TGS813、TGS825、TGS880 3个气敏传感器组成的传感器阵列采集样品信号;利用MAXIM公司的MAX1270芯片进行模数转换;CPU采用SAMSUNG公司的S3C2410微处理器,并在其上移植了WINCE操作系统.软件设计对采集信号进行对数拟合,采用引进BP神经网络对拟合后的曲线参数进行训练,建立模型并对样本进行识别.利用该系统对4种不同生产日期的意大利巴马臣干酪和3家公司的纯牛奶进行了测试,识别准确率均达到100%.结果表明该系统具有体积小、重量轻、使用方便灵活且识别准确率高等优点.  相似文献   

基于ARM9的电子鼻系统设计与应     

白福铭  黄品文  郑丽敏  田立军  吴平  任发政 《农业机械学报》2009,40(Z1):138-142

提出了一种基于嵌入式电子鼻的设计方案，主要包括传感器阵列、模数转换和微处理器3大模块。采用Figaro公司TGS813、TGS825、TGS880 3个气敏传感器组成的传感器阵列采集样品信号；利用MAXIM公司的MAX1270芯片进行模数转换；CPU采用SAMSUNG公司的S3C2410微处理器，并在其上移植了WINCE操作系统。软件设计对采集信号进行对数拟合，采用引进BP神经网络对拟合后的曲线参数进行训练，建立模型并对样本进行识别利用该系统对4种不同生产日期的意大利巴马臣干酪和3家公司的纯牛奶进行了测试，识别准确率均达到100%。结果表明该系统具有体积小、重量轻、使用方便灵活且识别准确率高等优点。  相似文献   

采用融合规则与BERT-FLAT模型对营养健康领域命名实体识别   总被引：2，自引：2，他引：0       下载免费PDF全文

郑丽敏  任乐乐 《农业工程学报》2021,37(20):211-218

人类营养健康命名实体识别旨在检测营养健康文本中的营养实体，是进一步挖掘营养健康信息的关键步骤。虽然深度学习模型广泛应用在人类营养健康命名实体识别中，但没有充分考虑到营养健康文本中含有大量的复杂实体而出现长距离依赖的特点，且未能充分考虑词汇信息和位置信息。针对人类营养健康文本的特点，该研究提出了融合规则与BERT-FLAT（Bidirectional Encoder Representations from Transfromers-Flat Lattice Transformer，转换器的双向编码器表征量-平格变压器）模型的营养健康文本命名实体识别方法，识别了营养健康领域中食物、营养物质、人群、部位、病症和功效作用6类实体。首先通BERT模型将字符信息和词汇信息进行嵌入以提高模型对实体类别的识别能力，再通过位置编码与词汇边界信息结合的Transformer模型进行编码以提高模型对实体边界的识别效果，利用CRF（Coditional Random Field，条件随机场）获取字符预测序列，最后通过规则对预测序列进行修正。试验结果表明，融合规则与BERT-FLAT模型的人类营养健康领域识别的准确率为95%，召回率为88.88%，F1分数为91.81%。研究表明，该方法是一种有效的人类营养健康领域实体识别方法，可以为农业、医疗、食品安全等其他领域复杂命名实体识别提供新思路。  相似文献