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仲恺农业工程学院专利：一种基于图像识别的草莓成熟度检测装置
仲恺农业工程学院 图像识别 草莓成熟度 检测装置
2023/12/15
本发明公开了一种基于图像识别的草莓成熟度检测装置，本发明涉及草莓成熟度检测技术领域，本发明包括图像数据识别器、图像采集处理器、遮阳机构、伸缩电杆、固定机构和清理机构，所述图像数据识别器的正面设置有图像采集处理器，所述图像采集处理器的顶部设置有遮阳机构，所述图像数据识别器的底部设置有伸缩电杆，所述伸缩电杆的底部设置有固定机构，本发明在图像采集处理器的上方利用伸缩杆设置有遮阳板对阳光进行遮挡，避免图像...
自然环境下重叠果实图像识别算法与试验
机器视觉 重叠目标分割 分水岭算法 组合优化算法
2016/12/21
针对非结构化自然环境中光照变化和对象重叠特征等外界因素给图像处理带来的难题，提出了一种自然环境下重叠果实的图像识别与边界分割的组合优化算法。该组合优化算法首先对原始图像进行噪声滤波处理，然后利用Sobel算子以及改进算子的最大类方差法（OTSU）来辨识重叠果实目标；接着采用K-means算法对重叠目标的像素进行聚类得到单个目标位置，再结合边缘检测结果的连通域分析及区域生长获得单个目标边界的大致区域...
为了开发脐橙不同病虫害的通用机器识别技术，对病虫害危害后的脐橙图像进行蓝色分量去背景，改进型分水岭算法提取病虫害为害状边界，据此边界对原彩色图像中的为害状进行标记，以标记区红色、绿色、蓝色分量表征病虫害为害状的颜色特征，为害状边界分形维数表征病虫害为害状的形状特征，将这4个特征值作为补偿模糊神经网络输入，建立补偿模糊神经网络脐橙病虫害识别模型，识别脐橙病虫害。4种病虫害及机械损伤果的平均正确识别率...
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...
黄瓜蚜虫的图像识别与计数方法（Image Recognition and Counting for Glasshouse Aphis gossypii）
黄瓜蚜虫 温室 图像处理 粘连 检测
2010/12/29
通过分析蚜虫区域、绿色背景和蚜叶区的G分量特点，建立G分量阈值确定原则，并采用G分量阈值将蚜虫区域和非蚜虫区域分离开。针对蚜虫的粘连重叠问题，利用扩展极小值阈值变换的方法对输入图像进行标记，对标记后的图像进行距离变换和分水岭分割，以去除粘连。试验结果表明：算法能有效地分割粘连重叠的蚜虫，过分割率与欠分割率之和为3.14%。计数准确率达到96.2%，高于直接计数的80.7%。
基于分形维数的玉米和杂草图像识别（Image Identification of Corn and Weed Based on Fractal Dimension）
玉米 杂草 分形维数
2009/5/22
提出了利用分形维数来识别玉米和杂草的方法。将田间采集到的原始图像转化到HSI空间，利用H分量的不变特性进行图像变换，以消除光照的影响，有利于图像的分割处理。为了识别出玉米和杂草，比较了3种分形维数的计算公式和计算方法，利用Matlab编写的分形软件得到了玉米和杂草的平均分形维数，试验结果表明：Bouligand-Minkowski方法最佳，其中玉米和杂草的平均分形维数分别为1.204和1.079。...
应用计算机图像处理技术和支持向量机识别方法研究了葡萄叶部病害的识别，以提高识别的准确性和效率。首先对采集到的葡萄病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声，然后采用统计模式识别方法和数学形态学对病叶图像进行了分割。最后提取了葡萄病叶彩色图像的纹理特征、病斑的形状特征和颜色特征，并用支持向量机的模式识别方法来识别葡萄病害。试验结果表明：支持向量机识别方法能获得比神经网络方法更好的识别性能；综合形状特征和...
获取作物种植面积是农情监测的主要工作。车载系统进行作物面积测算是作物面积抽样调查的方法之一。文章提出了一种基于图像识别的作物分类种植面积车载测算系统CAOES(Crop Acreage Onboard Estimation System)，分析了其原理与组成，并进行了系统面积测算的视觉测距模型的推导和试验验证。试验验证结果表明：1)镜头焦距定为8 mm能够兼顾纵向视野和图像细节两方面的要求；2)光...