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141.
在Adaboost检测人脸区域的基础上,提出了基于多结构鲁棒估计的虹膜外边缘定位方法.通过对200幅单人脸的图像数据集的仿真实验,结果表明,本方法相比于传统的RANSAC模型生成算法以及Hough变换等方法,能得到更精确的定位结果,而且能加快有效的模型生成,虹膜外边缘定位精度达到94%.  相似文献   
142.
对山东海阳和潍坊的2个养殖凡纳滨对虾群体取样,采用TaqMan qPCR逐尾检测肝胰腺中的虾肝肠胞虫(Enterocytozoon hepatopenaei, EHP)载量,再将提取的DNA样品按5并1(5∶1)、25并1(25∶1)、50并1(50∶1)、100并1(100∶1)和150并1(150∶1)进行并样,检测并样的EHP载量。设定不同临界循环数为假定灵敏度,定性判断各单尾检测阳性及并样组阳性,比较不同并样模式与检测阳性率、诊断灵敏度、诊断特异性等之间的关系以及定量的准确性。结果表明,检测灵敏度过低,会降低高并样率检测的准确性;阳性率在30%以上时,高并样率的检测结果与单样品检测相符性很好;高载量感染的阳性率不低于6.7%时,50∶1以内的并样能准确得出检测结果;低载量感染的阳性率不低于16%时,25∶1以内的并样能得出较好结果;高载量感染的1.3%阳性率和低载量感染的8%阳性率可能导致所有并样出现假阴性结果;各种并样模式均有很好的诊断特异性,50∶1并样的诊断灵敏度与OIE标准推荐的5∶1并样的接近;各并样检测的EHP载量与单样品检测平均值之比在0.27~2.83范围,二者存在极显著相关性,各种并样模式的定量检测结果在数量级水平能大致反映样品的平均EHP载量。本研究为水生动物疫病诊断和流行病学调查的样品检测提供了参考依据。  相似文献   
143.
采用改进YoloV4模型检测复杂环境下马铃薯   总被引:1,自引:6,他引:1  
为解决马铃薯联合收获机在作业过程中分级清选的问题,并在收获作业过程中实时监测评估收获状态,该研究提出一种在光照亮度变化大、土壤与薯块遮挡、机器振动以及尘土干扰等情况下对马玲薯进行识别检测并快速准确获取马铃薯数量以及损伤情况的机器学习模型。在卷积神经残差网络中引入轻量级注意力机制,改进YoloV4检测网络,并将YoloV4结构中的CSP-Darknet53网络替换为MobilenetV3网络,完成特征提取。试验结果表明,基于卷积神经网络的深度学习方法相比于传统Open-CV识别提高了马铃薯识别精度,相比于其他传统机器学习模型,MobilenetV3-YoloV4识别速度更快,马铃薯识别的全类平均准确率达到91.4%,在嵌入式设备上的传输速度为23.01帧/s,模型鲁棒性强,能够在各种环境下完成对正常马铃薯和机械损伤马铃薯的目标检测,可为马铃薯联合收获机智能清选以及智能收获提供技术支撑。  相似文献   
144.
为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明:改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。  相似文献   
145.
基于机器视觉的玉米果穗参数的图像测量方法   总被引:1,自引:12,他引:1  
在玉米育种和品质研究中,经常需要对玉米的果穗长度、果穗宽度、穗行数、穗粒数等参数进行测量。该研究提出了一种基于机器视觉的玉米果穗参数图像测量方法。使用PC摄像头连续采集旋转台上的玉米果穗图像,经过图像处理,获得玉米穗的图像区域,进而得到玉米果穗的穗长和穗宽参数;通过对玉米果穗局部区域的x方向和y方向累计像素值曲线进行分析,提取出玉米穗行,获得每一穗行的穗粒数和穗行宽度;通过图像匹配,获得玉米果穗的穗行数。试验表明,使用该研究方法对玉米果穗的长度、宽度和穗行数的参数测量准确率可达98%以上,对穗行宽及总穗粒数测量准确率达95%以上,整穗的平均检测时间约102 s/穗。该研究实现了玉米果穗参数快速有效的自动检测,相对于目前采用的人工检测,大大提供检测效率,降低劳动强度,可应用于玉米千粒质量检测、产量预测、育种和品质分析等场合。  相似文献   
146.
为了实现植物根系结构形态的原位检测,植物根系单根的断层图像重建研究非常必要。该文应用动态电阻抗成像技术对土壤-树根模拟系统进行了图像重建,对重建图像进行二值化处理并求出树根在该系统中的位置坐标、面积和形状,并以树根的位置坐标、面积及形状的相对偏差为指标,分析了图像重建算法、土壤含水率2个因素对成像质量的影响。结果表明:电阻抗成像技术能够实现树木单根断层图像重建;将重建图像进行二值化处理,所得图像更加直观,便于定量评价成像质量;基于Newton单步残差正则化的一步牛顿误差重构(Newton's one-step error reconsruction,NOSER)算法,比基于全变差正则化的主双-内点模式(primal dual-interior point method,PD-IPM)算法的成像质量好;土壤含水率越高成像质量越好。该研究为基于电阻抗成像技术的植物根系结构形态的图像重建提供参考。  相似文献   
147.
为了揭示无为县降水的变化趋势和规律,服务于水资源管理、生态建设等方面,采用线性倾向性估计、MannKendall突变检测、小波分析等方法,对无为县1957—2016年降水资料进行了分析。结果表明:无为县年、夏季和冬季的降水量呈上升趋势,春季和秋季的降水量呈下降趋势;年降水日数呈下降趋势,四季降水日数与其降水量保持相同的变化趋势;年和四季的平均降水强度均呈上升趋势;年平均降水强度的上升主导了年降水量的上升趋势,春季和秋季的降水日数的下降主导了春、秋两季降水量的下降趋势,夏季和冬季的降水日数和平均降水强度的上升共同主导了夏、冬两季降水量的上升趋势;年降水量没有发生突变,春季、夏季、秋季和冬季的降水量分别在1993年、1979年、1985年、1987年发生突变;年和四季降水量存在丰枯交替的多周期变化规律,目前均处于偏多阶段并将持续较长时间;年、春季、夏季和秋季的降水量与相应时段的平均气温存在一定的负相关关系,而冬季的降水量与其平均气温则存在一定的正相关关系。  相似文献   
148.
无人机机载激光雷达提取果树单木树冠信息   总被引:2,自引:3,他引:2  
定株管理是未来果园精准生产管理的趋势,果树单木树冠信息的提取是定株管理的关键。该研究利用无人机采集的苹果园激光探测与测量数据(Light Detection and Ranging,LiDAR)检测和测量每棵果树的树冠面积和树冠直径,并评价空间分辨率对于果树单木树冠检测与提取的影响。该方法主要包括使用反距离权重插值法间接生成冠层高度模型(Canopy Height Model,CHM);使用局部极大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法(Marked-Controlled Watered Segmentation,MCWS)对果树进行单木树冠检测与提取,通过与参考数据的比较,评估了该方法的精度,并定量分析了空间分辨率对于单木树冠检测与信息提取结果的敏感性。结果表明,该方法有效地实现果树单木树冠检测与信息提取,代表果树检测精度的F1得分为94.86%,树冠轮廓提取准确率为86.39%,树冠面积的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.81和20.56%,树冠直径的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.85和14.79%,树冠面积和直径不同程度地被高估。此外,冠层高度模型的空间分辨率接近果树平均树冠直径的1/10时精度最高,可以有效检测果树单木树冠及提取树冠轮廓,从而准确提取果树单木树冠信息。  相似文献   
149.
针对鱼类关键生境位置确定的应用需求,该文提出了一套适用于自然水体的超声波标记鱼定位算法,解决了标记鱼定位以及存在粗差观测值,即水听器记录的超声波信号接收时间存在错误情况下算法的抗干扰性。宜昌黄柏河的实测结果表明,基于现有1 ms级精度的水听器,可在自然水体中获得2.15 m精度的信号标记鱼三维游动轨迹。如因气泡、遮挡等因素对水听器观测数据引入粗差,当粗差量级在10 m以上,该方法可接近100%探测出是否存在粗差。当粗差观测值在3个以内时,该方法的探测成功率可达84.3%以上,3个以上时粗差探测成功率明显下降,5个及以上,即粗差观测值个数占观测值总数的比例大于31.25%时,基本只能探测出观测数据中存在粗差而无法有效确定粗差。该研究可为渔业增殖、鱼类栖息地保护、鱼类洄游通道等研究提供参考。  相似文献   
150.
为了提高基于仿生嗅觉的鱼粉品质检测装置的鉴别能力,该文利用自主设计的仿生嗅觉鱼粉品质检测装置,提取鱼粉样本的响应特征信息,对其传感器阵列进行多特征数据融合优化。依据各传感器对样本的响应曲线,提取传感器特征值(10×6个)构成原始特征矩阵,后对传感器阵列特征值进行归一化处理,以紧凑性作为评价特征选择方法合理性的标准,采用了3种单特征排序方法(MIC、χ^2、F-test),3种多特征排序方法(RF、LR、SVM),4种特征递减消除方法(RFRFE、SVMRFE、DTRFE、LRRFE)对不同品质的鱼粉进行分类准确率检验,得到基于随机森林的特征递减消除算法(RFRFE)的紧凑性最好,此时最佳的分类准确率为98.3%,特征数目为33个。优化后的传感器阵列特征发生了明显的变化,传感器阵列由原来的10个变为了8个,去掉了传感器TGS2620和传感器TGS2600,特征值也减少了45%。为了避免选择偏差,采用了10折交叉验证方法,再次得到了RFRFE算法具有更佳的紧凑性。该特征选择方法为利用仿生嗅觉技术鉴别其他动物源性原料样本的特征优化提供了新的方法和参考。  相似文献   
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