搜索结果: 1-13 共查到“农业工程 特征提取”相关记录13条 . 查询时间(0.176 秒)
哺乳期是母猪繁育仔猪的关键时期，哺乳母猪特有的发声是其生理、情绪健康及其对仔猪看护的母性能力的最直接表达。哺乳期间母猪所发声音种类众多，增加了快速定位及准确识别特定声音类型的复杂度，以小梅山母猪的哺乳声、饮水声、采食声及无食咀嚼声等常见声音为研究对象，以功率比作为特征向量，对频域进行更精细的能量计算，提出基于偏度的子带聚类法合并特征不显著的子带，减少特征向量数量，构建支持向量机（SVM）的声音分类...
基于图像识别的小麦腥黑穗病害特征提取与分类
支持向量机 分类 特征提取 小麦腥黑穗病害
2012/8/10
小麦的网腥、印度腥与矮腥黑穗病危害小麦生产与人体健康，是出入境检验检疫的重要对象。该文利用小麦腥黑穗病害显微图像，采用图像分析与识别技术进行了小麦的网腥、印度腥及矮腥3类病害的分类识别。在分离出单个病害孢子图像的基础上，提取了3类病害孢子图像的16个形状和纹理特征，通过分析，从中选择小麦病害孢子的6个典型特征，并分别用最小距离法、BP神经网络和支持向量机分类器对提取的96个小麦腥黑穗病害孢子图像进...
杂草种子视觉不变特征提取及其种类识别
杂草种子 生物稳定遗传特性 视觉不变性 特征提取
2011/6/20
为提高杂草种子的快速准确的检疫鉴定，该文基于杂草种子生物稳定遗传特征对其进行视觉不变特征提取及其种类识别的研究。首先基于形态学特征和Hu氏不变矩提取杂草种子的16个视觉不变特征，这些特征有效地表征了杂草种子的生物稳定遗传特征信息；然后基于神经网络对其进行分类。试验证明，利用提取出的具有视觉不变性的16个特征值作为BP神经网络识别分类的特征集，能快速地识别杂草种子，且具有较高的识别率。因此，该方法对...
基于机器视觉的甘蔗茎节特征提取与识别（Recognition and Features Extraction of Sugarcane Nodes Based on Machine Vision）
甘蔗茎节 识别 机器视觉 支持向量机
2010/12/29
为实现含有蔗芽的有效蔗种片段机器智能切断，引入机器视觉技术识别甘蔗茎节。以甘蔗图像HSV颜色空间的S分量经阈值分割、数学形态滤波处理作为模板，和H分量经阈值分割的反图像进行与运算得到合成图；将合成图划分为64个列块区域，提取质心比、粗度比和白点比等7个特征指标，再用支持向量机分类识别茎节与节间列块，得到茎节与节间的平均识别率为93.359%；对支持向量机分类出的茎节列块进行聚类分析，得到茎...
基于机器视觉的苹果识别和形状特征提取（Recognition and Shape Features Extraction of Apples Based on Machine Vision）
苹果 机器视觉 图像识别
2009/9/11
提出了利用色差R—G和色差比(R—G)/(G—B)相结合的苹果识别方法。在顺光、逆光等不同情况下对拍摄的苹果图像进行了识别，并对识别后的图像进行消除噪声、区域填充等预处理，获得苹果的轮廓图像。针对轮廓图像，采用遗传算法进行形状特征提取。采取多次运行遗传算法，并依次转换目标轮廓点为背景点的方法，处理果实图像邻接、重叠问题。实验结果表明：苹果识别方法在一定程度上消除了阴影、逆光、土壤等影响，识别率达9...
基于近红外傅里叶特征提取方法的土壤含水率检测（Near-infrared Spectral Detection of Soil Moisture Based on Feature Extraction of FFT）
土壤 含水率 近红外光谱
2009/8/11
以湖北地区的3种土壤为研究对象，利用偏最小二乘法建立了处理后样品的土壤含水率分析模型，模型预测值与标准值的决定系数为0.995，交叉验证预测均方差为0.801%，模型预测决定系数为0.992，预测均方差为0.912%，利用该模型预测黄土高原地区黄绵土含水率误差均大于4%。利用近红外光谱傅里叶变换特征提取方法对湖北地区黄棕壤、稻田土和潮土建立土壤含水率PLS预测模型，模型决定系数为0.988，交叉验...
基于压力脉动和时序分析的离心泵空化特征提取（Study on the Method of Centrifugal Pump Cavitation Feature Extraction Based on Pressure Fluctuation and Time Serials Analysis）
空化 压力脉动 时间序列 残差
2009/8/11
根据压力脉动幅值对空化变化相当敏感的特点，利用离心式水泵试验平台模拟空化现象，获取水泵出口压力信号。研究发现，在空化发生时刻，水泵出口压力的轴频幅值增大，且存在 很多低频脉动成分。同时，根据试验获取的壳体振动和出口压力信号，分别建立该水泵正常运行的时间序列数学模型，利用模型残差的方差值判别离心泵的运行状态，实现对其空化特征的识别。
针对棉花加工过程中存在的异性纤维，采用机器视觉技术，通过图像处理方法提取异性纤维目标，采集异性纤维特征数据，应用一种改进型粗糙集理论，进行异性纤维图像目标特征向量的提取，得到有效的特征向量。最后采用决策树理论，利用提取的特征向量进行识别，实验表明，所提取的特征向量对于识别棉花异性纤维是有效的，识别率达到95%。 For the existence of foreign fibre during c...
形态非抽样小波在主减速器振动特征提取中的应用（Feature Extraction Methods of Vibration Signal in Automobile Main Reducer Based on Morphological Un-decimated Wavelet）
故障诊断 特征提取 主减速器 形态小波 非线性 Hilbert包络
2010/4/1
针对形态小波分解过程的抽样引起信号长度逐层递减的问题，提出一种基于多尺度形态开闭级联滤波的形态非抽样小波构造方法。利用形态非抽样小波的一般框架，采用形态开闭级联滤波作为形态非抽样小波分解的近似信号的分析算子，使形态小波分解过程中信号长度保持不变，从而保证了形态分析时所需的信息量。主减速器振动信号特征提取试验验证了该方法能够有效提取非线性振动信号的特征，较原形态非抽样小波和线性小波有更好的滤波效果，...
形态小波降噪方法在齿轮故障特征提取中的应用（Application of Morphological Wavelet De-noising in Extracting Gear Fault Feature）
故障诊断 齿轮 特征提取 形态小波 软阈值降噪
2010/5/5
针对齿轮故障特征往往被强背景噪声淹没的问题，采用形态小波降噪方法来提取故障特征。形态小波降噪方法适合于对具有一定形态特征的齿轮故障信号进行特征提取。首先采用形态小波对信号进行分解，然后对各层的细节系数进行软阈值降噪处理，最后根据处理得到的小波系数重构信号以提取故障特征。仿真与实例证明，该方法可有效地提取隐含在噪声中的齿轮故障特征。形态小波降噪算法只涉及加减和极大、极小运算，运算简单且执行高效，适合...
基于形态非抽样小波分解的滚动轴承故障特征提取（Fault Feature Extraction of Rolling Element Bearing Based on Morphological Undecimated Wavelet Decomposition）
滚动轴承 故障诊断 特征提取 形态非抽样小波分解
2010/2/26
针对滚动轴承故障特征信息往往被强背景噪声淹没的问题，提出采用基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法提取故障特征。形态非抽样小波分解具有形态学的形态滤波特性与小波分解的多分辨率特性，通过非抽样方式对信号进行分解，克服了传统形态小波分解信息丢失的问题。结合差值形态滤波能够提取信号冲击成分的特点，构造了一种基于多尺度差值形态滤波的形态非抽样小波分解方法，并将其应用于滚动轴承故障特征的提取。仿真与...
针对不同碰摩程度的转子故障，利用小波基函数“db12”，进行6层小波分解，对故障特征比较明显的小波频带，利用Morlet小波尺度图进行时频特征提取，给出了各频带内分解信号的特点以及其频带能量比例。结果表明，采用两种小波基函数和频带能量图可以很好地提取不同碰摩情况下的故障特征。轻微碰摩时，碰摩引起的高低频分量很弱；中度碰摩时，引起比较稳定的X/2谐波系列；严重碰摩时，高于转频的谐波成分，能量均达到最...