排序方式： 共有8条查询结果，搜索用时 203 毫秒
1
1.
苹果图像的背景分割与目标提取 总被引：1，自引：0，他引：1
水果的缺陷、大小和颜色差异以及光照等因素影响图像背景分割与目标提取精度.以苹果为研究对象,针对4种不同光照强度条件下采集的280幅不同姿态的苹果图像,将彩色图像的R、G、B分量进行算术运算,然后采用形态学开运算进行消噪处理,采用线性空间滤波消除锯齿状边界,采用自动阈值分割方法进行背景分割与目标提取.结果显示,203幅图像的分割偏差小于1％,占总量的72.5％;70幅图像的分割偏差大于1％而小于2％,占总量的25％;偏差大于2％的有7幅,占总量的2.5％.最大分割偏差为2.83％. 相似文献
2.
蛋鸡体表温度与翼下温度的关系模型研究 总被引：1，自引：0，他引：1
体温是动物机体的重要生理特性,是反映动物健康状况的良好指标。针对传统的测温方法不能对规模化养殖的畜禽快速测温的情况,应用红外热成像技术对90日龄蛋鸡一天内的体表温度进行了测量,应用电子体温计对其翼下温度进行了同步测量。通过统计分析,揭示蛋鸡体表无羽区温度与翼下温度的相关关系。应用多元非线性拟合,得出体表温度对翼下温度的最优预测模型为Y=3.688-6.459×Y_1+8.080×Y_2+0.222×Y_1~2+0.012×Y_2~2,其判定系数为0.823(Y表示翼下温度,Y_1表示头部体表温度,Y_2表示腿/足部体表温度)。应用该公式预测的翼下温度与其真实值的平均差值为0.050℃,最大差值不超过0.21℃。说明应用近红外热像仪测得的蛋鸡无羽区温度可以准确反映其体温的真实变化,该测温方式可以用于对病禽体温的测量,也可用于验证体表传感器测温的准确性。 相似文献
3.
4.
针对育成期蛋鸡在散养状态下受环境影响大,易生病,体温检测困难的问题,采用红外热成像技术和多元回归分析的方法,对鸡体体表温度和翼下温度之间的关系进行研究,建立温度预测模型。环境温湿度会影响鸡体体表温度的测量,为使红外热像仪采集的体表温度能够准确的反应出鸡体真实温度,试验对鸡体翼下温度和体表温度进行同步测量,并采集饲养环境中的温湿度,通过分析各变量之间的相关性,找到能够反应鸡体真实温度的变量,建立最优温度预测模型。试验结果表明:1)散养状态下育成期蛋鸡羽毛覆盖区域温度和环境温度存在共线性;2)多元线性温度预测模型的平均相对误差为0.38%;3)多元非线性温度预测模型的平均相对误差为0.17%。表明红外热像仪可以用于蛋鸡的体温检测,而且多元非线性温度预测模型结果更加准确。 相似文献
5.
依据旋转锹的工作原理,设计了一种绿肥翻青机,确定了该机的主要结构,测试了其工作性能.翻青装置中侧刀的侧切刃采用正弦指数曲线,可有效防止机组在多草田耕作时侧刀缠草;顶板可辅助土垡翻转,刮土装置可将粘附在侧刀上的土块刮下,减少侧刀粘土.田间功能性试验表明,该机翻青覆盖率可达85%以上,耕深最大可达200 mm,且功耗低,能... 相似文献
6.
红外热成像技术在畜禽疾病检测中的应用 总被引：2，自引：0，他引：2
红外热成像技术作为一种非接触的测温技术,以其测温精度高、范围广、快速和灵敏度高等优点得到了广泛应用。本文对国内外应用红外热成像技术判别畜禽疾病的研究进行了总结。红外热成像技术应用在大型牲畜的疾病检测方面,其评估动物的疾病状态、发病部位、病理阶段等的可行性已经得到验证。相对于在大型牲畜的疾病检测中的应用,红外热成像技术在家禽疾病检测中的应用研究较少。对比国内外的研究可以看出,国外将红外热成像技术应用于畜禽养殖、疾病检测等方面已经相当普遍,而国内却鲜有报道。可以预见,加大红外热成像技术等现代技术在畜牧业中的应用研究,增加畜牧养殖中的信息化、智能化水平是现代畜牧养殖的发展方向。 相似文献
7.
针对鸡体之间存在相互粘连问题,以散养绿壳蛋鸡为研究对象,提出一种基于凹点分析法的粘连鸡体分割新方法,该方法在不同的颜色空间下使用最大类间方差法(Maximum Between-Class Variance,OTSU)结合形态学运算,对采集的视频图像进行图像预处理后,通过分析粘连区域的凸缺陷轮廓,使用正方形模板确定凹点位置,然后对凹点进行随机匹配确定正确的凹点匹配方式,最终实现粘连鸡体的分割。对不同数量的粘连鸡体分割试验结果表明,该方法实现了2~4只粘连鸡体的分割,平均分割准确率为92.8%,平均运行时间为2.817 s,并对比极限腐蚀结合凹点搜寻方法、分水岭分割方法,两种方法的平均分割准确率分别为63.4%、71.6%,该文方法提高粘连鸡体分割准确率;对真实养殖环境下粘连鸡群的分割试验结果表明,该方法对复杂粘连鸡群实现了较好的分割。该方法可以为后续监控鸡群个体健康状况提供技术支持。 相似文献
8.
1