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基于邻域粗糙集和高光谱散射图像的苹果粉质化检测 总被引：1，自引：0，他引：1
研究了基于邻域粗糙集理论的高光谱散射图像苹果粉质化无损检测方法。以576幅波长范围为600~1000nm的苹果高光谱数据为研究对象,利用邻域粗糙集模型对81个原始波段进行选择,从中选择出最优波长子集;利用支持向量机建立分类模型,随机选择526个样本作为训练集,其余50个样本作为测试集,重复仿真10次验证分类能力。仿真结果表明邻域粗糙集能够得到充分表述粉质化程度的14个最优波长,测试模型的平均精度为75%,高于全波长模型的71%和采用主成分分析法的74%。 相似文献
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基于图像熵信息的玉米种子纯度高光谱图像识别 总被引：2，自引：2，他引：2
种子纯度是种子质量的一个重要标志,为寻求快速有效的种子纯度识别方法,该文利用高光谱图像技术研究了玉米种子的分类识别问题。首先对17类玉米品种共1632粒种子的高光谱图像提取400～1000nm波长范围内233个波段的熵信息作为分类特征;然后利用偏最小二乘(PLS)投影算法对玉米高光谱图像进行最优波段选择,共获得65个最优波段特征;最后结合偏最小二乘判别分析法(PLSDA)实现了玉米种子的准确识别分类。分类结果表明,在最优波段数仅为全波段27.90%的情况下,其训练精度可以达到99.19%、测试精度为98.90%,可实现多类别样本条件下的玉米种子纯度识别。 相似文献
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基于视频的生猪行为跟踪和识别对于实现精细化养殖具有重要价值。为了应对群养生猪多目标跟踪任务中由猪只外观相似、遮挡交互等因素带来的挑战,研究提出了基于PigsTrack跟踪器的群养生猪多目标跟踪方法。PigsTrack跟踪器利用高性能YOLOX网络降低目标误检与漏检率,采用Transformer模型获取具有良好区分特性的目标外观特征;基于OC-SORT(observation-centric sort)的思想,通过集成特征匹配、IoU匹配和遮挡恢复匹配策略实现群养生猪的准确跟踪。基于PBVD(pigs behaviours video dataset)数据集的试验结果表明,PigsTrack跟踪器的HOTA(higher order tracking accuracy),MOTA(multiple object tracking accuracy)和IDF1得分(identification F1 score)分别为85.66%、98.59%和99.57%,相较于现有算法的最高精度,分别提高了3.71、0.03和2.05个百分点,证明了PigsTrack跟踪器在解决外观相似和遮挡交互引起... 相似文献
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为解决整株盆栽金桔果实识别及总体计数问题,提出了基于三维点云配准的金桔果实识别方法。首先,使用RGB-D相机采集植物多角度点云数据并进行背景去除和去噪处理。然后采用随机采样一致性(Random sample consensus, RANSAC)算法进行圆柱拟合获得旋转中心轴参数,将点云绕中心轴旋转固定角度完成初配准,之后采用点到面的迭代最近点(Iterative closest point, ICP)算法完成精配准得到完整点云。最后,对点云进行欧氏聚类分割,采用随机采样一致性算法对聚类后点云进行球形分割,获得每个果实的三维空间位置并计数。本研究对9株盆栽金桔(共149个果实)进行识别,总计识别查全率为85.91%,查准率为79.01%,F1值为82.32%,果实数量预测值和真实值的决定系数为0.97,平均绝对百分比误差为16.02%。实验结果表明,本文方法不依赖颜色信息,能够有效识别整株植物中未成熟的青色果实,可为果实识别与产量估计等研究提供参考。 相似文献
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融合高光谱图像技术与MS-3DCNN的小麦种子品种识别模型 总被引：2，自引：2，他引：0
小麦品种的纯度和小麦产量密切相关,为了实现小麦种子品种的快速识别,该研究利用高光谱图像技术结合多尺度三维卷积神经网络（Multi-Scale 3D Convolutional Neural Network,MS-3DCNN）提出了一种小麦种子的品种识别模型。首先,利用连续投影算法（Successive Projections Algorithm,SPA）对原始高光谱图像进行波段选择,以减少MS-3DCNN模型的输入图像通道数量,降低网络训练参数规模;其次,利用多尺度三维卷积模块提取特征图的图像特征和不同特征图之间的耦合特征;最后,以6个品种小麦共6 000粒种子的高光谱图像（400～1 000 nm）为研究对象,基于SPA算法选择了22个波段高光谱数据,利用MS-3DCNN、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分别构建了识别模型。试验结果表明,MS-3DCNN模型取得了96.72%的测试集识别准确率,相较于光谱特征SVM识别模型和融合特征SVM识别模型分别提高了15.38%和9.50%。进一步比较了MS-3DCNN与基于二维卷积核、三维卷积核、多尺度二维卷积核构建的多个识别模型性能,结果表明多尺度三维卷积核能提取多种尺度的信息,其识别模型的准确率提高了1.34%～2.70%,可为小麦种子高光谱图像品种识别提供一种可行的技术途径。 相似文献
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果蔬光学参数测量及其在品质检测方面的研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
光子在果蔬组织内部的传输规律可以由吸收系数、散射系数等光学参数来表征。果蔬光学参数与果蔬组织内部的化学成分、组织结构密切相关,是分析果蔬品质的一类重要指标。果蔬光学参数的测量为了解光子在果蔬组织的传输规律,以及开发新型的果蔬品质光学无损检测方法提供了途径。为了追踪这项技术在果蔬方面的最新研究进展,本文对时间分辨、空间分辨、频域分辨和积分球技术这4种光学参数测量技术的原理和特点进行简单介绍,并着重介绍了2001—2017年期间,其在果蔬组织光学参数的测量及品质检测方面的应用进展,旨在为果蔬光学参数测量技术的研究和应用提供参考。 相似文献
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