检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2025年第7期41卷 1-12页

作者：李振波孙浩翔郭倩男张涵钰刘皓南中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部智慧养殖重点实验室北京100083 农业农村部精准农业技术集成科学试验基地(畜牧业) 北京100083 农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

家畜体尺能直接反映其生长发育状态,对育种和养殖过程管理具有重要意义。基于机器视觉的家畜无接触体尺测量技术可以解决传统人工接触式测量中耗时、费力和主观误差等问题,同时能够降低养殖人员的劳动强度,避免家畜产生应激反应。近年来... 详细信息

家畜体尺能直接反映其生长发育状态,对育种和养殖过程管理具有重要意义。基于机器视觉的家畜无接触体尺测量技术可以解决传统人工接触式测量中耗时、费力和主观误差等问题,同时能够降低养殖人员的劳动强度,避免家畜产生应激反应。近年来,随着机器视觉技术的迅猛发展,家畜无接触体尺测量方法也取得了突破性的进步。该研究聚焦于牛、羊、马和猪4种常见大体型家畜,按照体尺测量任务流程,概述了常见的家畜图像采集场景、图像采集设备和设备部署方式。基于近5年机器视觉在家畜无接触体尺测量中的应用,阐述了目前家畜图像分割算法和家畜体尺测量算法的研究现状。当前研究的着重点主要在于加速体尺测量过程,提升测量结果精度,以及增强测量设备的便携性这3个核心方面。结合当前研究中存在的公开数据集不足、深度学习前沿方法应用较少、算法在实际生产中应用和部署困难等问题,提出了未来应围绕应用生成式模型扩充家畜图像数据集、加速深度学习方法的迁移,开发适用多种家畜的通用测量模型等方面展开研究,旨在为后续的研究及应用提供参考。

关键词：体尺测量家畜机器视觉深度学习图像采集图像分割数据集

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基于机器视觉的玉米果穗产量组分性状测量方法

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农业工程学报 2015年第3期31卷 221-227页

作者：周金辉马钦朱德海郭浩王越张晓东李绍明刘哲中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

玉米果穗的穗长、穗粗、穗行数、行粒数等性状是制约玉米产量的重要组分性状,目前主要采用人工测量方式,或通过截取果穗横断面图像自动计算穗行数等参数,操作复杂、测量效率低、主观误差大,且无法保留完整的原始考种材料。针对上述问题... 详细信息

玉米果穗的穗长、穗粗、穗行数、行粒数等性状是制约玉米产量的重要组分性状,目前主要采用人工测量方式,或通过截取果穗横断面图像自动计算穗行数等参数,操作复杂、测量效率低、主观误差大,且无法保留完整的原始考种材料。针对上述问题,该文基于机器视觉技术,通过可见光二维成像获取果穗三维表型性状参数,结合果穗颜色特征及果穗的生物学规律,分别建立投影修正模型、穗行数快速估算模型、行粒数计算模型等,精确计算穗长、穗粗、穗行数以及行粒数等性状参数。试验结果表明,该方法适用于粘连果穗处理,秃尖的识别率高,且对光照环境要求低,穗行数及行粒数的零误差率在93%以上,测量速度可达30穗/min以上,能够满足高通量考种的需求,特别是保留了原始果穗考种材料实现无损测量,对于实现高通量考种及精细化育种有重要的参考价值。

关键词：机器视觉图像处理无损检测玉米种子穗行数行粒数

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利用少量波段近红外光谱图像鉴定玉米种子纯度

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光谱学与光谱分析 2017年第9期37卷 2743-2750页

作者：冉航崔永进靳召晰严衍禄安冬中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为实现玉米杂交种的自动化快速分选,提出了应用少量近红外波段光对玉米种子进行成像,获取种子光谱图像并提取纹理特征来鉴定玉米杂交种纯度的方法。采集5个玉米品种的母本和杂交种在4个短波近红外波段的透射光谱图像和4个中波近红外波... 详细信息

为实现玉米杂交种的自动化快速分选,提出了应用少量近红外波段光对玉米种子进行成像,获取种子光谱图像并提取纹理特征来鉴定玉米杂交种纯度的方法。采集5个玉米品种的母本和杂交种在4个短波近红外波段的透射光谱图像和4个中波近红外波段的反射光谱图像,采用白板标定校正光谱图像,运用中值滤波、大津法去除噪声,从背景中分割出种子,应用灰度分布统计,灰度共生矩阵提取纹理特征,对同一粒种子拼接其在各波长处的特征数据,应用主成分分析和正交线性判别分析降维并获得子空间的最佳可分性,使用支持向量机建立透射和反射光谱图像纯度鉴定模型。透射和反射模型对5个玉米品种平均正确鉴别率均在85%以上。表明利用少量波段的近红外光谱图像鉴定玉米杂交种纯度是可行的。

关键词：近红外光谱图像玉米杂交种纯度交叉验证

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基于可见光谱和支持向量机的黄瓜叶部病害识别方法研究

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光谱学与光谱分析 2019年第7期39卷 2250-2256页

作者：李鑫星朱晨光白雪冰毛富焕傅泽田张领先中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

以黄瓜叶部病害作为研究对象,基于可见光谱反射率差异识别黄瓜叶部病害,研究基于SVM的黄瓜叶部病害识别预测模型。采用小波变换进行数据预处理;选取Otsu、边缘分割法和K均值聚类三类分割方法进行病斑分割,比较错分率和运行时间,K均值聚... 详细信息

以黄瓜叶部病害作为研究对象,基于可见光谱反射率差异识别黄瓜叶部病害,研究基于SVM的黄瓜叶部病害识别预测模型。采用小波变换进行数据预处理;选取Otsu、边缘分割法和K均值聚类三类分割方法进行病斑分割,比较错分率和运行时间,K均值聚类方法更适合黄瓜叶部病斑分割;提取纹理、颜色和形状特征参数,共15个特征参数;通过交叉验证选择最优参数c和g,对核函数参数进行优化处理,并通过比较线性核、多项式核、RBF核等不同核函数情况下SVM的正确识别率,确定RBF核SVM模式识别方法能够更精准地识别黄瓜叶部病害。并将基于SVM与另外两种常见的黄瓜叶部病害识别方法,BP神经网络和模糊聚类进行比较,结果表明,基于SVM的识别模型对霜霉病的正确识别率为95%,白粉病和褐斑病的正确识别率均为90%,平均诊断正确率为92%;该模式识别方法识别效果最佳,运行时间最短,为基于可见光谱的黄瓜病害识别模型提供参考。

关键词：可见光谱黄瓜叶部病害病害识别支持向量机 BP神经网络

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基于三维重建的动物体尺获取原型系统

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农业机械学报 2014年第5期45卷 227-232,246页

作者：郭浩马钦张胜利苏伟朱德海郜允兵中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083 中国农业大学动物科学技术学院北京100083

为提高现有动物体尺获取技术的效率和自动化程度,提出双深度摄像头动物实时三维重建系统,进而进行动物体尺获取。基于随机采样一致性算法的圆球标定方法对摄像头外参数进行自动标定,再利用外参数将同步获取的点云数据进行配准达到实时重... 详细信息

为提高现有动物体尺获取技术的效率和自动化程度,提出双深度摄像头动物实时三维重建系统,进而进行动物体尺获取。基于随机采样一致性算法的圆球标定方法对摄像头外参数进行自动标定,再利用外参数将同步获取的点云数据进行配准达到实时重建,最后采用优化拾取机制后的交互式测量方法得到体尺。选取Xtion PRO作为点云数据采集设备并以猪标本作为重建对象,利用高精度激光扫描仪的重建数据与该系统重建结果进行了对比试验,结果表明圆球标定算法能够全自动快速地获取摄像头外参数,用该参数配准后的数据平均误差在7.50 mm以内,该系统以15帧/s的速度重建猪体全身,获取误差在4%以内的体尺信息,达到农业上动物体尺测量的一般要求,该系统可用于动物体尺测量。

关键词：动物体尺三维重建点云深度摄像头

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基于高光谱成像技术的不同产地小米判别分析

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光谱学与光谱分析 2019年第7期39卷 2271-2277页

作者：吉海彦任占奇饶震红中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083 中国农业大学理学院北京100083

高光谱成像技术被广泛应用于农产品的检测。基于高光谱成像技术结合机器学习算法无损鉴别不同地区的小米样本。将来源7个省份共计23份样品的小米样本根据地理区域划分为东北地区、河北、陕西、山东和山西共5大类,其中东北地区共6份样品... 详细信息

高光谱成像技术被广泛应用于农产品的检测。基于高光谱成像技术结合机器学习算法无损鉴别不同地区的小米样本。将来源7个省份共计23份样品的小米样本根据地理区域划分为东北地区、河北、陕西、山东和山西共5大类,其中东北地区共6份样品,山西地区5份样品,河北、陕西和山东各4份样品。将每份样品均分为10等份并利用高光谱成像仪采集900~1700nm波段内小米的高光谱数据。为了减少光照不均匀和暗电流对实验的影响,对采集到的高光谱数据进行黑白校正。利用ENVI软件选取小米高光谱图像的感兴趣区域(ROI),每份小米样品选取9个ROI。计算ROI内的平均光谱值,以此平均值作为该样本的一条光谱记录,最后共收集到2070条光谱曲线,其中东北类540条,山西类450条,其他河北类、山东类、陕西类各360条。为了减少样品表面的不平整性引起的散射现象,进而影响小米的真实光谱信息,对收集到的原始光谱进行多元散射校正预处理(MSC)。采用随机划分法对校正过后的光谱数据划分训练集和测试集,测试集占的比例为0.3。利用线性判别分析(LDA)对不同产地小米的光谱数据进行可视化分析,将测试集代入训练好的LDA模型,做出预测结果的混淆矩阵(Confusion Matrix),结果表明LDA对于陕西和山西类的预测准确率为0.84和0.99,对于东北、河北和山东的预测准确率仅为0.68,0.68和0.40。进而采用递归特征消除(RFE)对小米的光谱信息进行特征选择,去除冗余的信息,提高模型的预测准确率。将RFE分别与支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)结合,对不同产地小米的判别进行对比分析。将小米光谱数据的训练集分别代入SVM-RFE和LR-RFE模型并结合3折交叉验证技术,以模型F值的微平均(Micro-averaging)最优选择出相应的特征子集。结果表明,LR-RFE选择的波长数为74个,其模型的Micro_F为0.59;SVM-RFE选择的波长数为220,其模型的Micro_F为0.66。将选择后的特征子集应用到测试集并将测试集分别代入SVM和LR模型,采用模型预测结果的混淆矩阵和模型的受试者工作特征曲线(ROC)作为评价方法。结果表明SVM-RFE对东北地区、河北、陕西、山东和山西的预测准确率分别为1,0.37,0.72,0和1,其ROC曲线下面积(AUC)分别为0.82,0.92,0.93,0.70和0.99。LR-RFE的预测准确率分别为0.92,0,0.97,0和0.80,其AUC分别为0.72,0.74,0.94,0.66和0.88。从预测结果可以看出SVM-RFE模型的综合分类性能优于LR-RFE,而对陕西类的判别LR-RFE要优于SVM-RFE,对于河北类和山东类两个模型都不能有效判别。这两个模型的预测准确率相比LDA有了一定的提升。

关键词：高光谱成像小米判别分析递归特征消除

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基于单视角点云镜像的猪只体尺测量方法

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农业机械学报 2018年第3期49卷 187-195页

作者：王可郭浩马钦苏伟华明睿朱德海中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为了克服人工家畜体尺测量耗时、应激大和工作强度大等问题,提出了一种基于单视角点云镜像的猪只体尺测量方法。首先使用单Xtion深度相机采集包含猪体的场景点云图像序列,并人工筛选出包含背部弯曲程度较小猪体的场景点云图像,然后基于... 详细信息

为了克服人工家畜体尺测量耗时、应激大和工作强度大等问题,提出了一种基于单视角点云镜像的猪只体尺测量方法。首先使用单Xtion深度相机采集包含猪体的场景点云图像序列,并人工筛选出包含背部弯曲程度较小猪体的场景点云图像,然后基于随机采样一致性算法和聚类分割算法自动化分割目标猪体并对其进行姿态归一化,检测单视角猪体点云对称面,并利用对称面镜像获取完整猪体,最后利用自主研发的体尺测量软件测量猪只体尺。试验结果表明,利用该方法测量体长的平均相对误差为5.00%,臀宽测量的平均相对误差为7.40%,臀高测量的平均相对误差为5.74%。该方法为猪只体尺测量提供了切实可行的新途径。

关键词：猪只体尺测量 Xtion深度相机点云镜像

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基于点云旋转归一化的猪体体尺测点提取方法

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农业工程学报 2017年第S1期33卷 253-259页

作者：王可郭浩刘威林马钦苏伟朱德海中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

家畜体尺测量是现代畜牧业研究的重要课题,而体尺测点的提取是体尺测量过程中的关键。为了解决猪体点云的三维体尺测点的自动提取问题,提出了一种基于旋转归一化的猪体体尺测点提取方法。对于采集的猪体点云数据,首先利用随机采样一致... 详细信息

家畜体尺测量是现代畜牧业研究的重要课题,而体尺测点的提取是体尺测量过程中的关键。为了解决猪体点云的三维体尺测点的自动提取问题,提出了一种基于旋转归一化的猪体体尺测点提取方法。对于采集的猪体点云数据,首先利用随机采样一致性算法删除地面区域并提取目标猪体,同时存储地面法向量;然后采用基于地面法向量矫正的主成分分析方法对猪体点云进行旋转归一化,将其统一到标准测量坐标系;最后利用体尺测点的几何形态特征和测点间的结构关系提取猪体体尺测点。试验结果表明,基于地面法向量矫正的主成分分析方法可以得到较好的旋转归一化结果,使猪体的体长,体高和体宽方向基本与坐标系的x轴,y轴,z轴相一致,体长、体宽、体高、臀宽和臀高测点提取结果与实际的体尺测点测量结果位置平均误差在16 mm以内,与其他体尺测点检测方法相比,该方法可以对输入猪体的点云方向进行校正,输入的猪体点云体高方向不需要和相机坐标系的任意一个坐标轴平行,降低了原始数据获取难度。该方法可为猪体的自动化体尺测量提供参考。

关键词：测量提取自动化点云旋转归一化猪体尺测点

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高强高效近红外光源的不同光源强度对玉米杂交种鉴别的影响

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光谱学与光谱分析 2017年第5期37卷 1386-1390页

作者：赵盛毅冉航靳召晰崔永进严衍禄安冬中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

以2009年产自海南的农华101玉米种子作为研究对象,基于近红外漫透射光谱法(波长范围908.1~1 677.2nm),研究了一种高强高效近红外光源在不同光源电压以及光源至光谱仪不同距离两种条件下对玉米杂交种鉴别的影响。对光谱进行一阶导数、矢... 详细信息

以2009年产自海南的农华101玉米种子作为研究对象,基于近红外漫透射光谱法(波长范围908.1~1 677.2nm),研究了一种高强高效近红外光源在不同光源电压以及光源至光谱仪不同距离两种条件下对玉米杂交种鉴别的影响。对光谱进行一阶导数、矢量归一化的预处理后,使用主成分分析(PCA)和正交线性判别分析(OLDA)提取光谱特征,使用支持向量机(SVM)分别建立种子纯度鉴定模型,统计不同实验条件下的识别率。结果表明,在电压较低或者光源至光谱仪的距离较大的时候,光源强度较低,得到的光谱曲线有较多的毛刺,此时的识别率较低,增大电压或者降低光源至光谱仪的距离时,光谱曲线变得较为平滑,识别率明显升高,说明在一定范围内增大光源强度会提高模型的正确鉴定率。

关键词：玉米近红外光谱漫透射分析电压距离

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基于时间自动机的温室环境监控物联网系统建模

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农业机械学报 2016年第7期47卷 301-308页

作者：邓雪峰孙瑞志聂娟王文狄史银雪中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

由于温室环境的复杂性,系统设计的不合理会直接导致数据的不确定和系统的不稳定。基于体系结构的物联网层次模型对物联网的实施具有指导意义,但是体系结构模型没有提供系统建模工具和模型验证的方法。基于时间自动机理论的建模与模型验... 详细信息

由于温室环境的复杂性,系统设计的不合理会直接导致数据的不确定和系统的不稳定。基于体系结构的物联网层次模型对物联网的实施具有指导意义,但是体系结构模型没有提供系统建模工具和模型验证的方法。基于时间自动机理论的建模与模型验证方法是一种对物联网系统建模的有效手段,能在系统设计时提高系统的稳定性,保证系统设计的正确性。通过对智能温室监控物联网系统的分析,从系统实施的角度重新对温室环境监控物联网系统进行了层次划分,利用时间自动机理论对系统中的相应组件进行建模,在对各个子系统分别建模的基础上形成了时间自动机网络模型。最后利用时间自动机建模工具UPPAAL,对已经建立的形式化模型进行了系统逻辑正确性验证与系统执行时序验证。结果表明,利用时间自动机理论及其建模工具UPPAAL可以对智能温室监控物联网系统进行建模及模型验证,可以在系统设计时对系统进行准确的模型分析,避免系统设计错误,降低系统设计缺陷,在系统投入运行中规避设计风险,从而提升系统的稳定性与可靠性,确保系统设计的正确性。

关键词：温室物联网时间自动机建模模型验证

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