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基于RFID与ZigBee的羊场养殖信息管理系统 总被引:2,自引:0,他引:2
为了选育性状优良的羊进入核心种群,将RFID射频识别、ZigBee无线通信与ARM嵌入式技术相结合,研制了一套羊场养殖信息管理手持终端。手持终端包括基于S3C6410处理器的ARM核心板、125 kHz RFID阅读器、基于CC2530芯片的ZigBee无线通信模块以及多功能底板。软件开发过程中,构建了包含设备驱动的Linux系统环境,利用Qt/Embedded的信号/槽机制实时接收RFID数据,基于OSAL操作系统的ZigBee2007协议栈实现ARM与ZigBee网络之间的通信,在Qt中设计触摸屏图形界面以及串口通信、通信指令、软键盘、蜂鸣器、中文显示等后台程序,具有日常管理、育种管理及疫病管理等模块功能。现场测试结果表明,手持终端能够实时采集、录入、存储、拷贝、查询养殖信息并通过ZigBee无线网络与上位机通信,可满足羊场信息化管理的需要。 相似文献
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[目的]针对母猪哺乳行为及哺乳时长的自动化监测水平低、人工观测费时费力等问题,提出一种基于YOLOv5结合db4小波的方法,实现非接触式母猪哺乳行为的判定和哺乳时长的监测.[方法]利用YOLOv5对目标母猪和仔猪进行识别并输出母猪姿态,选择姿态为侧卧的母猪获取其预测框面积,根据哺乳特征的预测框面积变化与哺乳行为建立对应... 相似文献
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基于动态多特征变量的黄羽肉鸡跛行状态定量评价方法 总被引:1,自引:0,他引:1
肉鸡步态是肉鸡健康状态的重要表征,为实现黄羽肉鸡跛行步态的无损自动化快速分类识别,提出了一种基于多特征变量的肉鸡跛行定量评价方法。该方法从步态视频中提取肉鸡的速度、步幅、步幅差、步频、投影面积参数,拟合得出速度、步幅与投影面积具有相关性(决定系数分别为0.805 1、0.793 5),据此定义肉鸡动态理想参数与异常指数,基于C4.5决策树模型,以速度异常指数、步幅异常指数、步幅差异常指数为分类特征,根据鸟类步态评分标准将肉鸡分为GS0~GS4五类,实现对肉鸡跛行状态进行预警和判别。实验结果表明:该模型针对GS0~GS4分类准确率依次为:66%、71%、74%、98%、95%,整体准确率为78%。该模型可作为早期跛行的检测工具,为养殖自动化的实现和动物福利产业的升级提供支持。 相似文献
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基于高光谱和CARS-IRIV算法的‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量检测 总被引:3,自引:0,他引:3
[目的]利用高光谱技术实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的有效无损检测具有重要意义,但是高光谱数据通常噪声明显,大量无关信息变量和冗余信息变量的存在降低了模型的预测精度。本文旨在探究对高光谱数据特征变量筛选的有效方法来实现‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量的快速检测。[方法]以‘库尔勒香梨’可溶性固形物含量(SSC)为研究指标,利用高光谱成像技术采集样本400~1 000 nm波长的漫反射光谱,对样本感兴趣区域(ROI)的光谱进行预处理,分别采用竞争性自适应重加权算法(CARS)、迭代保留信息变量算法(IRIV)以及CARS-IRIV算法筛选特征变量,基于不同筛选方法分别建立偏最小二乘(PLS)与最小二乘支持向量机(LS-SVM)预测模型,以预测集相关系数(Rp)、预测均方根误差(RMSEP)和预测相对分析误差(RPD)值对模型进行评价。[结果]CARS-IRIV算法可以有效减少CARS算法提取的变量个数,并稳定模型预测精度。LS-SVM模型预测结果优于PLS模型,在LS-SVM模型中CARS-IRIV-LS-SVM预测精度最高,Rp、RMSEP和RPD值分别为0.889、0.300和2.823。[结论]CARS-IRIV是一种有效的高光谱特征变量筛选算法,在提高预测精度的同时简化了模型的运算,CARS-IRIV-LS-SVM模型结合高光谱成像技术可以对‘库尔勒香梨’SSC进行快速有效的无损检测。 相似文献
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利用稻米分割后轮廓灰度图与背景灰度图的灰度均值之差和灰度方差之差进行米粒图像分割效果定量评价,对7个彩色通道的稻米图像进行分割评判,选取I1(红色、绿色、蓝色通道的平均值)通道进行稻米图像分割。提取分割后标注的单粒米粒边界的二维坐标向量,对坐标向量进行霍特林变换,通过计算变换后米粒最小外接矩阵来表征稻米粒形,简化了现有的稻米粒形检测算法。检测稻米粒型时,算法在MATLAB7.5.0环境下运行。该算法所得米粒长宽比与人工检测结果的平均相对误差为1.65%,每幅图像平均耗时0.323s;而最小外接矩形算法的平均相对误差为2.24%,每幅图像平均耗时2·837s。 相似文献
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水稻播种质量检测技术的研究进展及展望 总被引:2,自引:0,他引:2
水稻种植主要分直播和机械插秧两种方式,根据播种质量检测技术的特点,从方法上可分为排种器性能的动态监测和育秧盘内播种情况的静态检测。直播方式的播种质量主要采用动态监测方法,机插秧种植方式播种质量主要采用静态检测方法。文章介绍了国内外水稻播种质量动态和静态检测的方法,讨论播种质量检测技术发展中存在的问题。针对水稻育秧播种质量检测处于人工检测阶段,劳动强度大,不能满足机械高速作业要求等问题,提出水稻机插秧种植方式的育秧播种质量检测研究的方向与途径。 相似文献
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基于二维条码和ARM的谷物溯源采集传输系统 总被引:2,自引:1,他引:1
摘要:谷物在生产供应链中按照等级和用途进行混合配送和分销,多源头性决定了谷物追溯系统中信息识别的难点。针对这个问题,该文提出以表面喷印二维条码的追溯颗粒作为谷物追溯信息的载体。基于嵌入式系统开发了二维条码、GPS定位信息和谷物产地环境信息采集终端,终端采集到的数据通过GPRS网络传输。系统实现了谷物标示信息及产地环境信息(温度、湿度、光照、二氧化碳)的自动采集和传输,可作为快速、低成本的谷物追溯系统,为确保谷物质量与安全生产提供一种有效手段。 相似文献