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51.
利用沈山高速公路沿线8个气象观测站(沈阳、辽中、台安、盘锦、锦州、葫芦岛、兴城、绥中)1981—2012年的大雾实况资料,分析沈山高速公路沿线大雾时空分布特征。结果表明:在时间分布上,2003—2012年,沈山高速公路大雾日数呈上升趋势,年平均为16.4天,比20世纪80年代增加1.8天;辽中、台安、盘锦和沈阳4个站大雾天气主要出现在秋、冬季,而锦州、葫芦岛、兴城、绥中4个站大雾天气主要出现在夏、秋季。大雾日变化明显,有2个生成的高发阶段,一个在早晨3—6时,另一个在夜里21—24时,大雾消散的时间主要在15时之前,消散的峰值在上午9时左右,89%的大雾持续时间不超过10 h,2~4 h左右的雾发生频率最高。在空间分布上,沈山高速沿线西南部沿海雾日多,内陆地区雾日少,有明显的地区差异。在对沈山高速公路沿线大雾天气气候特征分析的基础上,结合2008—2012年沈山高速由于大雾的原因引发的交通事故分析,探讨了大雾对沈山高速公路交通的影响,选取大雾灾害隐患点,找出服务关键期,并有针对性地提出防御建议。 相似文献
52.
53.
油桃外部缺陷的高光谱成像检测 总被引:2,自引:0,他引:2
采用高光谱(420~1 000 nm)成像技术对"中油9号"油桃的4种外部缺陷(裂纹果、锈病果、异形果和暗伤果)进行检测判别。对400个样本(4种外部缺陷样本和完好样本)运用偏最小二乘回归(PLSR)从全波段中分别提取了10条特征波长,分别为497、534、657、677、696、709、745、823、868、943 nm。缺陷样本的高光谱图像经过主成分分析后,对876 nm下的单波段图像通过掩膜、Sobel算子处理,并对主成分图像经过区域生长算法实现缺陷样本的缺陷区域分割。对光谱数据进行主成分分析得到前10个主成分值,并对图像数据采用灰度共生矩阵(GLCM)提取得到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性、熵值)。将主成分值和纹理值融合建立极限学习机(ELM)模型对油桃外部缺陷进行检测判别。结果表明,该模型对缺陷样本的判别正确率为91.67%,完好样本的正确率为100%。 相似文献
54.
基于CIELAB色空间的红葡萄酒颜色直观表征 总被引:4,自引:0,他引:4
现有红葡萄酒颜色特征的表征方法,很难形象地描述和传递葡萄酒颜色信息。基于CIELAB色空间,构建了高清色彩平面(L*=60),以红葡萄酒颜色的彩度分布图、明度分布图和特征颜色图,并结合可见吸收光谱图,直观地表征红葡萄酒的颜色特征。采用该方法和传统的CIELAB参数分析法,对我国各产区10款陈酿型赤霞珠干红葡萄酒颜色特征的研究表明,该方法可以完整而直观地呈现CIELAB参数信息,并可给出具体的酒样特征颜色;供试酒样间颜色特征差异显著,但都存在颜色过快老化的问题。 相似文献
55.
基于随机森林算法的自然光照条件下绿色苹果识别 总被引:6,自引:0,他引:6
果实识别是自动化采摘系统中的重要环节,能否快速、准确地识别出果实直接影响采摘机器人的实时性和可靠性。为了实现自然光照条件下绿色苹果的识别,本文采集了果实生长期苹果树图像,并利用随机森林算法实现了绿色苹果果实的分类和识别。针对果树背景颜色和纹理特征的复杂性,尤其是绿色果实和叶片在很多特征上的相似性,论文基于RGB颜色空间进行了Otsu阈值分割和滤波处理,去除枝干等背景,得到仅剩果实和叶片的图像。然后,分别提取叶片和苹果的灰度及纹理特征构成训练集合,建立了绿色苹果随机森林识别模型,并使用像素模板验证数据集,对模型进行预测试验,正确率为90%。最后,选择10幅自然光照条件下不同的果树图像作为检测对象,使用该模型进行果实识别并使用霍夫变换绘制果实轮廓,平均识别正确率为88%。结果表明,该方法具有较高的鲁棒性、稳定性、准确性,能够用于自然光照条件下绿色果实的快速识别。 相似文献
56.
雾滴在靶标上常出现粘连的情况,为准确测量雾滴尺寸、掌握雾滴分布规律,需要判断雾滴是否粘连,并用图像处理技术将粘连雾滴分开。首先提出判断雾滴是否粘连的改进方法,该方法结合雾滴的形状因子和面积阈值对粘连雾滴进行判断和特征提取,并用极限腐蚀法和迭代开运算法对粘连雾滴进行计数处理,其次调用迭代开运算标记的分水岭算法分割,最后对分割后雾滴的连通域进行标记及形状圆整。试验结果表明:该方法可实现粘连雾滴的自动判断和特征提取,弱粘连准确率100%,强粘连可达97.2%以上。该算法获得的雾滴粒径参数与激光粒度仪试验测量结果接近,其尺寸测量准确度较Deposit Scan软件计算平均提高了7.67%。基于相同的样本,与人工计数标定结果对比表明,该方法获得的雾滴个数快速且精准度达97.06%以上。 相似文献
57.
视觉导引AGV鲁棒特征识别与精确路径跟踪研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对AGV多分支路径与工位点标识的可靠识别以及导引路径的精确跟踪问题,提出了一种基于双视野窗口的鲁棒特征识别与精确路径跟踪方法。采用整幅视野范围作为模式识别窗口,在该窗口采用基于核主成分分析(KPCA)和BP神经网络的识别方法,将路径特征通过核函数映射到高维空间进行PCA降维,再利用BP神经网络识别降维后的样本矩阵。同时提出一种导引扫描窗口设置方法,该窗口范围取决于摄像机竖直视角以及摄像机安装倾斜角,在导引扫描窗口内将导引路径简化为直线模型并用最小二乘法拟合,针对拟合直线计算导引所需的路径偏差。实验结果表明,KPCA-BP方法显著提高了路径特征识别的实时性和鲁棒性,6类路径特征的平均特征识别正确率为99.5%;导引扫描窗口有效减小了导引路径直线拟合的计算误差,直线路径跟踪误差小于3 mm,曲线路径跟踪误差小于30 mm。 相似文献
58.
基于深度信念网络的猪咳嗽声识别 总被引:4,自引:0,他引:4
为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。 相似文献
59.
60.
不同土壤中硅酸盐细菌生理生化特征及其解钾活性的研究 总被引:17,自引:1,他引:17
在以钾长石粉为唯一 K 源的硅酸盐细菌选择性培养基上,从我国部分省市土壤中筛选到 16 株硅酸盐细菌,以本实验室保藏 NBT 菌株为参照,对其生理生化特性、耐盐性、抗生素抗性、温度敏感性及释K 能力等生物学特性进行了测定。结果表明,17 株硅酸盐细菌菌体均为杆状,产生椭圆至圆形芽胞。其中 SB6、SB13 为短杆状,SB4、SB6、SB10、SB15 菌株是 G ,其余菌株是 G-。NH4 、NO3 为良好 N 源,且能在无 N -培养基上生长。菌株 SB13 和 NBT 解 K 能力较强,释放的 K 比接灭活菌对照分别增加 49.1 %和 45.3 %。菌株SB2、SB4、SB5、SB6 在 20 g/L NaCl 浓度的培养基上能生长,在温度为 10 ~ 40 范围内供试硅酸盐细菌能够良好生长。 相似文献