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李先锋
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- 所属机构:盐城工学院
- 所在地区:江苏省 盐城市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
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- 基于特征优化和LS-SVM的棉田杂草识别被引量:26
- 2010年
- 为了提高杂草识别的精度和效率,提出了一种基于特征优化和最小二乘支持向量机(LS-SVM)技术的棉田杂草识别方法。在对原始图像灰度化、滤波去噪和阈值分割等处理的基础上,提取植物叶片的6个几何特征和7个Hu不变矩,用粒子群优化(PSO)算法对形状特征进行优化选择,缩减LS-SVM训练样本数据,然后用训练好的分类器进行杂草识别。实验结果表明,该方法在有效缩减形状特征的同时,能够保持高于原始特征集的识别率,平均正确识别率达到95.8%。
- 李先锋朱伟兴纪滨刘波
- 关键词:棉花杂草识别粒子群优化算法最小二乘支持向量机
- 基于脊腹线波动的猪呼吸急促症状视频分析被引量:33
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- 预警呼吸急促症状的病猪时,人工连续监控方式存在效率低下问题,为实现自动预警,通过机器视觉方法,捕获猪的脊腹线轮廓,证实自动计算的脊腹线起伏频数和人工计算频数强相关性。通过6个训练有素的人,对10头含有或无呼吸急促症状的猪打分(5分制),并拍摄分辨率为320像素×240像素、猪自由站立在视频窗口中的侧视视频。在Matlab仿真平台,采用图像灰度化、背景减法、脊腹线段提取、脊腹线波动描述子计算后,自动捕获的波动频数和人工计算的相比较,所有测量值的平均相关系数为0.947,猪和视频窗口面积比在0.35~0.75之间时,脊腹线波动识别精度高于85%,且其波动频率与猪的人工呼吸急促症状估分值呈线性正相关。视觉技术用于呼吸急促的病猪预警有应用价值。
- 纪滨朱伟兴刘波李先锋马长华
- 关键词:动物视频处理呼吸急促
- 基于SVM和D-S证据理论的多特征融合杂草识别方法被引量:27
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- 针对单一特征识别杂草的低准确率和低稳定性,提出一种支持向量机(SVM)和D-S证据理论相结合的多特征融合杂草识别方法。在对田间植物图像处理的基础上,提取植物叶片的颜色、形状和纹理等3类视觉特征,分别以3类单特征的SVM分类结果作为独立证据构造基本概率指派(BPA),运用D-S证据组合规则进行决策级融合,根据分类判决门限给出最终的识别结果。试验结果表明,多特征决策融合识别方法正确识别率达到97%以上。
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- 为了提高苹果分级的准确率和稳定性,在图像处理的基础上,基于Fourier描述子和HIS颜色模型分别提取了苹果的形状和颜色两类主要外观特征,并分别用神经网络进行单特征初步分级,将其结果作为证据,通过D-S证据理论进行决策级融合,根据分类阈值得到最终分级结果。实验结果表明,该方法分级正确率达93.75%,与单指标特征分级相比,识别率高,稳定性好。
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- 一种新型倒车镜控制系统设计
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- 根据倒车镜特点,对一种新型倒车镜控制系统的软、硬件进行了设计,以LIN通信为桥梁,通过主机和从机的串行通信实现系统控制,完成倒车镜的各种动作,并通过实验验证了该控制方式的优越性和正确性,对于今后新型倒车镜控制器的设计具有良好的借鉴意义。
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- 结合K均值与Laplacian的聚类集成算法被引量:1
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- 徐森周天李先锋曹瑞
- 关键词:聚类分析聚类集成K均值拉普拉斯矩阵