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郭显久 《大连水产学院学报》1996,11(3):72-76
介绍利用两个８０３１单片机构成的数据采集和处理系统，以达到实时采集处理数据的目的。该系统中，一个８０３１单片机实时数据采集，另一个８０３１单片机对采集的数据进行数据处理，这样解决了数据采集的实时性与数据占用大量ＣＰＵ时间的矛盾。该系统也可以用于双ＣＰＵ的快速并行数据通信克服串行通信速度慢的缺点。 相似文献
2.
根据海洋微藻显微图像的特点,利用图像处理技术给出了自动统计海洋微藻数量的方法.该方法首先对微藻图像进行小波去噪,并对去噪后的图像通过形态学的膨胀运算进行增强;然后利用最大类间方差法和形态学的开运算对增强后的图像进行分割;最后对分割后的二值图像进行微藻区域标记,统计出在图像中的微藻数量,进而计算出水体中微藻的浓度.利用本文中所给出的方法编写了海洋微藻数量自动统计软件,仿真试验结果表明,该方法有效、可行. 相似文献
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<正>1土地规模经营,推广园区种植模式家庭承包,分散经营,地块很难集中连片,阻碍了以全程机械化为特征的现代烟草农业技术发挥实效。土地适度规模经营,推广园区种植模式,发展专业村,提高烟叶生产的区域化规模经营水平,整县推进现代烟草农业建设,保持烟叶产业的持续发展是今后的方向。随着农村土地承包经营权确权,农民的财产性收入得到保障,奠定了土地进入市场流转的基础条件。合作社要充分利用烟草行业的配套政策,精心组织,引导烟 相似文献
4.
一种新的基于小波变换的边缘检测算法 总被引：6，自引：0，他引：6
郭显久 《大连水产学院学报》2005,20(2):158-162
提出了一种新的基于小波变换的图像边缘检测算法。该算法首先按水平、垂直和对角方向对图像进行多尺度二进制小波变换,提取3个方向的小波系数。然后采用相邻尺度小波系数相乘的方法去除噪声,提取小波系数乘积的极大值点。最后将这3个方向上的极大点进行融合,形成图像的边缘。仿真实验表明,该算法具有较好的边缘检测和抑制噪声的能力,边缘检测效果明显优于传统的边缘检测方法。 相似文献
5.
提升小波变换及其在信号去噪中的应用 总被引：8，自引：0，他引：8
介绍了提升方法(1ifting Scheme)的基本原理,给出了用提升方法构造传统小波的实现方法,并将目前常用的小波转换成提升小波。同时还将提升小波应用到信号去噪中,并进行了数值仿真试验,结果表明,在去噪后信号的信噪比相近的情况下,提升小波与传统小波相比,其优点在于计算简单、编程容易、速度快。 相似文献
6.
郭显久程罗德张菁张红 《农业图书情报学刊》2018,(3):42-47
文章对高校图书特色资源建设现状、发展及特点进行具体阐释,主要研究水产特色资源平台的设计与开发利用,对海珍品、水质环境、水生生物疾病和预防等数字资源进行建设和研发,探讨传统特色资源的建设和利用,并在此基础上构建特色数字资源数据库,结合传统特色资源静态服务模式,提出可交互、科学化的动态特色资源专家库。构建大数据环境下,聚焦海洋与水产需求为主特色资源建设,实现图书特色文献资源与完美的计算、智能检索技术的有机结合,从而满足读者特色化、个性化需求。最后,对构建大数据环境下图书特色资源建设、服务模式应用实践效能和影响给出了评估结论。 相似文献
7.
基于轻量化深度学习Mobilenet-SSD网络模型的海珍品检测方法 总被引：1，自引：0，他引：1
为精确掌握水下海珍品养殖分布情况,摆脱传统上依赖人工潜水了解海珍品情况的方式,提出了一种基于轻量化深度学习的Mobilenet-SSD网络模型并用于海珍品检测,该方法对在渔船下方的水下摄像头所采集的海珍品图像实时进行目标快速检测.结果表明:采用本研究中建立的Mobilenet-SSD模型,在海胆、海参、扇贝等3种海珍品... 相似文献
8.
郭显久 《大连水产学院学报》1996,(3)
介绍利用两个８０３１单片机构成的数据采集和处理系统，以达到实时采集处理数据的目的．该系统中，一个８０３１单片机完成实时数据采集，另一个８０３１单片机对采集的数据进行数据处理，这样解决了数据采集的实时性与处理数据占用大量ＣＰＵ时间的矛盾．该系统也可以用于双ＣＰＵ的快速并行数据通信以克服串行通信速度慢的缺点 相似文献
9.
为解决水产养殖中的病害问题,采用TFIDF加权算法和动态规划的设计理念,结合余弦相似度模型,设计并实现了基于WEB的水产养殖病害诊断专家系统。该系统包括专家诊断模块、查询模块、浏览模块和专家在线更新模块,能自动对用户输入症状进行关键词提取并通过TFIDF算法加权,然后采用余弦相似度模型公式计算,得出输入文本与知识库中每篇文档的相似度,最后把相似度高的前3个疾病及其治疗方案作为诊断结果反馈给用户。经实验验证,该系统可以快速地对用户输入的病害症状进行正确诊断,可用于水产养殖生产实践中。 相似文献
10.
依据微藻个体及成像的特点,给出了矩形度、能量、熵、惯性矩、相关度和局部平稳度等形状和纹理参数作为识别的特征值,并利用仿生模式识别算法对海洋微藻实现自动识别。利用文中给出的方法,对在海域中随机采集的不同形状、大小、纹理的微藻混合图像进行识别实验,结果显示,该方法能够准确识别出图像中不同种及同种不同状态下的藻体,说明该方法在微藻图像识别中是有效和可行的。 相似文献