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[期刊] 中国农业科学
[作者]
刘涛 仲晓春 孙成明 郭文善 陈瑛瑛 孙娟
【目的】文章重点分析了病健交界特征参数、病害识别流程对提高病害识别准确率的影响。实现水稻叶部15种主要病害的准确识别,尤其是相似病害的判断。【方法】(1)病斑图像获取:水稻叶部病害图像来源包括水稻大田、病害图册和病害数据库,文中选用改进的mean shift图像分割算法提取病叶图像中的病斑并根据相关方程获取病斑特征信息。(2)特征参数的选择与设计:首先选取一至三阶颜色矩和颜色直方图作为病害的颜色特征参数,选取球状性、偏心率和不变矩作为病斑的形状特征参数,选取角二阶矩、对比度和相关作为病斑的纹理特征参数;然后针对相似病斑误报率高的问题提出一种病健交界特征参数,通过病斑内部、边缘和外围颜色上的差异...
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
陈诚 廖桂平 史晓慧 李锦卫
利用计算机视觉技术获取水稻叶片的颜色指标DGCI、Hv、I2、I3、(2G-R-B)/L*和Hv*Diff,结合BP网络、多元回归模型和遗传算法,建立叶绿素相对含量(SPAD值)的预测模型,对叶片SPAD值进行数学模拟,模型的数学表达式为Y=purelin[W5*tansig(W4*X,B4),B5]。利用所建立的模型对叶绿素相对含量(SPAD值)进行预测,结果与大田实测数据相对误差率仅为3.355 7%。
[期刊] 物流技术
[作者]
黄孝平 林雯
针对传统的物流编号都是以二维码为基础的识别,这种方法一旦遇到号码脱落等情况会影响货物识别的准确性。为了解决这一问题,提出一种基于少量局部HOG特征的稀物流编码识别算法。方法选取了多个物流编码中的归一化像素特征将其转换为特征向量,构建识别关联特征库,对特征表达下的少量关联特征进行系数计算,完成编码识别。实验结果表明,与传统的电子标签识别方式相比,该方法不仅有很高的正确识别率,而且对于有部分缺失的物流编号也能完成有效识别,有很大的应用价值。
关键词：
物流编码 视觉图像 关联特征
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘峰 吴文杰 刘小磊 王欣然 方亚平 李国亮 杜小勇
探索人工智能领域新进展与生猪养殖相结合，是当前智慧养殖领域的一个重要研究方向。其中，如何自动地识别猪只个体身份与行为，是当前生猪养殖行业要解决的一个关键问题。本文在分析基于计算机视觉与深度神经网络的人的身份及行为识别模型的基础上，对利用计算机视觉与深度神经网络识别猪只个体身份及行为的方法进行了归纳总结，指出已有方法中存在的问题，并提出未来的重点研究方向：1）在猪只运动不可控及关键特征部位受到污染的情况下，准确提取其身份及行为特征的方法研究；2）针对猪只身份及行为特征的基于计算机视觉的原创性深度学习模型的研究；3）能够同时检测猪只身份及行为的多任务神经网络的研究；4）适用于多场景的基于基础姿态及动作的通用型猪只行为识别方法的研究；5）基于边缘计算的猪只个体身份及行为识别的部署方法研究。本研究旨在为智能化监测猪只健康状态提供技术支撑，以推动计算机视觉和深度学习在生猪养殖过程中应用的进一步发展。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
赵辉 李建成 王红君 岳有军
为了解决水稻小病斑检测不准确的问题，提出一种基于改进YOLOv3的水稻叶部病害检测方法Rice–YOLOv3。首先，采用K–means++聚类算法，计算新的锚框尺寸，使锚框尺寸与数据集相匹配；其次，采用激活函数Mish替换YOLOv3主干网络中的Leaky Relu激活函数，利用该激活函数的平滑特性，提升网络的检测准确率，同时将CSPNet与DarkNet53中的残差模块相结合，在避免出现梯度信息重复的同时，增加神经网络的学习能力，提升检测精度和速率；最后，在FPN层分别引入注意力机制ECA和CBAM模块，解决特征层堆叠处的特征提取问题，提高对小病斑的检测能力。在训练过程中，采用COCO数据集预训练网络模型，得到预训练权重，改善训练效果。结果表明：在测试集下，Rice–YOLOv3检测水稻叶部3种病害的平均精度均值(mAP)达92.94%，其中，稻瘟病、褐斑病、白叶枯病的m AP值分别达93.34%、89.68%、95.80%，相较于YOLOv3,Rice–YOLOv3检测的m AP提高了6.05个百分点，速率提升了2.8帧/s，对稻瘟病和褐斑病的小病斑的检测能力明显增强，可以检测出原始网络模型漏检的小病斑；与Faster–RCNN、YOLOv5等模型对比，Rice–YOLOv3提高了对相似病害和微小病害的识别能力，并在原始的基础上提高了检测速率。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
赵辉 李建成 王红君 岳有军
为了解决水稻小病斑检测不准确的问题，提出一种基于改进YOLOv3的水稻叶部病害检测方法Rice–YOLOv3。首先，采用K–means++聚类算法，计算新的锚框尺寸，使锚框尺寸与数据集相匹配；其次，采用激活函数Mish替换YOLOv3主干网络中的Leaky Relu激活函数，利用该激活函数的平滑特性，提升网络的检测准确率，同时将CSPNet与DarkNet53中的残差模块相结合，在避免出现梯度信息重复的同时，增加神经网络的学习能力，提升检测精度和速率；最后，在FPN层分别引入注意力机制ECA和CBAM模块，解决特征层堆叠处的特征提取问题，提高对小病斑的检测能力。在训练过程中，采用COCO数据集预训练网络模型，得到预训练权重，改善训练效果。结果表明：在测试集下，Rice–YOLOv3检测水稻叶部3种病害的平均精度均值(mAP)达92.94%，其中，稻瘟病、褐斑病、白叶枯病的m AP值分别达93.34%、89.68%、95.80%，相较于YOLOv3,Rice–YOLOv3检测的m AP提高了6.05个百分点，速率提升了2.8帧/s，对稻瘟病和褐斑病的小病斑的检测能力明显增强，可以检测出原始网络模型漏检的小病斑；与Faster–RCNN、YOLOv5等模型对比，Rice–YOLOv3提高了对相似病害和微小病害的识别能力，并在原始的基础上提高了检测速率。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
于佳杨 王凤花 张兆国 杨薇 朱海龙
选取干燥后的三七主根样本１１０个，运用计算机视觉技术获取三七主根样本图像，对图像进行灰度化、二值化以及形态学运算，提取长、宽、投影面积等特征值。结果表明，三七主根的形状可分为锥形和瘤形，分别对２种主根建立投影面积和质量的关系预测模型，三七主根的质量和投影面积呈线性相关，锥形三七主根与瘤形三七主根投影面积和质量预测模型的决定系数Ｒ２分别为０．９８４ ９和０．９８６ ６。采用十折交叉验证法对质量预测模型进行验证，锥形三七主根质量误差均值０．３３４ ８ ｇ；瘤形三七主根质量误差均值０．４９４ ９ ｇ。
关键词：
三七主根 质量 分级 图像处理 预测模型
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
袁佐云 毛志怀 魏青
针对基于计算机视觉的作物行中心线定位困难问题,提出了基于垂直投影法的作物行定位方法。对作物图像运用过绿特征值分割作物和背景,将得到过绿特征图像划分为若干水平图像条,对图像条过绿特征值进行垂直投影,求取投影曲线上突出峰点的位置;利用稳健回归法对位置点进行线性拟合得到作物的行中心线。采用320×240像素的大豆图像进行作物行定位实验,结果表明采用该方法能够获得较好的定位结果。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
韩仲志 赵友刚
【目的】建立能够对花生进行品质分级的计算机视觉无损检测方法。【方法】同步拍摄和扫描11类品质,每类品质100颗和100宗,每宗100颗不同等级的花生籽粒的正反面图像;参照国家标准量化花生品质籽粒的11个限制性检测项目,设计花生规格和品质等级的判别方法;测量每个籽粒的形态、纹理、颜色共3大类54个外观特征,采用主分量分析(PCA)进行特征优化,构建并比较BP神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)品质检测模型;分别应用Matlab和Spss工具软件实现检测过程和对结果进行统计分析。【结果】前16个主分量的SVM模型,能够鉴别95%以上的不完善粒、霉变、杂质、异品种等不同品质的籽粒,与人工检测结果...
关键词：
花生仁 计算机视觉 品质分级 无损检测
[期刊] 物流技术
[作者]
李瑞 李迎江
针对物流仓库空间大、物品堆放密集的特点,为解决传统的火灾监控方法探测的火灾烟气上升到一定高度就会稀释掉,影响温度与浓度的采集准确性,并且探测器的安装间距不宜过大、不能出现遮挡物的问题,提出一种基于计算机视觉的物流仓库火灾监控方法,根据物流仓库的尺寸与摆放划分区域,不同的区域设置不同的视频采集系统。首先利用HIS模型对运动物判断是否为火焰,然后通过分割对图像特征提取,输入神经网络后判断是否有火灾发生,利用实际的测试证明,该技术能够在大空间的物流仓库中准确判断火灾是否发生,具有很强的实用性。
[期刊] 物流技术
[作者]
刘建兰 朱丽
为了解决物流产品的防伪防串货问题,提出对于每件物流产品赋予唯一的数字身份标识,并在物流过程中利用计算机三维视觉技术,对物流产品进行防伪身份查询。根据物流防伪信息管理系统对物流产品的防伪标识要求,提出了基于自适应权值的局部匹配算法,有效地区分了防伪标识图像边缘,消除了因亮度差而对图像匹配结果造成的影响,改善计算机三维视觉的视差图,从而帮助系统准确地对物流产品的防伪标识图像进行识别。通过仿真实验表明,基于本算法的物流产品防伪防串货识管理系统,可以有效识别物流产品外包装上的数字身份标识,且在多种外部条件下没有出现误读的情况,从而验证了算法的有效性和准确性。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
冯斌 汪懋华
利用计算机视觉技术识别水果表面缺陷 ,提出了分割缺陷和识别缺陷的新方法。该方法考虑了水果的形状特点 ,使不同灰度级的缺陷一次分割成功。在识别过程中利用水果的三维空间特征 ,实现了缺陷与果梗、花萼的区分。试验结果表明 ,该方法检测速度快 ,正确率高 ,能够满足计算机视觉进行在线检测的要求
关键词：
计算机视觉 分割 缺陷
[期刊] 福建农林大学学报(自然科学版)
[作者]
刘浪 许金钗 翁海勇 程祖锌 曹亚轩 叶大鹏 谢立敏
为实现田间环境下水稻叶部病害的快速诊断，设计了一种基于多光谱成像技术的水稻叶部病害便携式检测装置.该装置主要由多光谱图像采集软件、高功率LED驱动电路、图像采集触发电路和USB接口通讯电路4个部分组成.以感染水稻稻瘟病、胡麻叶斑病、细条病水稻以及健康水稻的叶片为研究对象，采集了460、520、590、630、660、710、730、760、800、850、900和940 nm共12个波段下的光谱图像信息.主成分分析结果表明：第一主成分(PC1)和第二主成分(PC2)的累计方差贡献率为91.19%;稻瘟病、胡麻叶斑病和细条病在PC1和PC2得分图上具有各自聚成一类的趋势.基于12个波段反射率构建的支持向量机模型对稻瘟病、胡麻叶斑病和细条病的总体识别正确率为97.44%,Kappa系数为0.965 1,识别效果较好.表明利用自主研发的便携式多光谱成像装置结合化学计量法可实现水稻叶部病害的快速诊断.
[期刊] 中国农业科学
[作者]
赵玉霞 王克如 白中英 李少昆 谢瑞芝 高世菊
【目的】探讨利用图像技术实现玉米叶部病害自动识别的方法。【方法】根据玉米叶部病害特点,综合应用阈值法、区域标记方法与Freeman链码法,对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征,最后根据二叉检索法推断病害。【结果】研究提取了五种玉米叶部主要病斑的识别特征,确定了诊断流程,并开发了识别系统。经检验,该系统对玉米叶部的锈病斑、弯孢菌病斑、灰斑、褐斑、小斑等五种主要病害的诊断准确率达80%以上。【结论】研究结果表明,用图像技术进行玉米叶部病害诊断是可行的,本研究开发的诊断系统为玉米病害自动识别与诊断奠定了基础。
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
张芳 王璐 付立思 田有文
为了减少黄瓜叶部病害给农业生产者带来的损失,提高病害的识别率和精度,提出一种基于支持向量机的复杂背景下的黄瓜叶部病害的识别方法。采用K-均值聚类算法和LOG算子等理论,并提出一种基于超像素(super pixel)和形状上下文(shape context)的复杂背景下的黄瓜叶片图像分割算法,将黄瓜病害叶片从复杂背景中成功地分离出来;采用分水岭等算法将病斑从黄瓜病害叶片中分割出来;再根据病斑的特点,分别为黄瓜白粉病和霜霉病提取了颜色、形状、纹理3个方面的比较典型的特征参数;分别建立了黄瓜叶片白粉病检测器和黄瓜叶片霜霉病检测器,将黄瓜叶片病害检测器分为2部分,第1部分为病斑检测器,第2部分是根据病...
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