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基于Kernel-ICA和X-ray成像的品种分类研究被引量：1: 2016年; 对农作物品种正确分类是作物分类学的重要内容,为考察X-ray成像技术对小麦品种分类研究的有效性,基于软X-ray成像仪采集的3品种(Kama,Rosa and Canadian)每个品种70个籽粒,共210个籽粒样本的X-ray扫描图像,并针对其7个形态几何特征(面积、周长、紧致度、籽粒长度、宽度、偏斜度、种子腹沟长度),提出了一种使用Kernel-ICA的方法先对特征进行优化,再进行小麦品种的聚类与识别的方法,并与K-means、C-means 2种聚类方法以及基于工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)2种识别方法的分类结果进行比较,结果发现:分类正确率从高到低分别为:Kernel-ICA、SVM、C-means、K-means、BP-ANN,分类正确率分别为:91.9%、90.5%、89.5%、87.1%、86.9%。研究提出的Kernel-ICA的方法,聚类优化和识别能力较强,对软X-ray成像的小麦品种进行分类,已基本上满足农艺上对小麦品种分类需要,对农作物种质资源鉴别和作物品种分类研究具有积极意义。; 韩仲志万剑华; 关键词：小麦

基于图像处理的胡萝卜青头、须根与开裂的检测方法被引量：13: 2013年; 为了实现基于计算机视觉的胡萝卜外观品质自动分级系统,基于图像处理的方法,参照国家标准(SB/T10450-2007),该文提出影响胡萝卜外观等级的须根、青头、开裂等关键参数的提取算法。须根检测算法通过提取骨架检测端点数来实现,青头检测算法通过R分量上二值化得到,开裂检测算法使用S分量结合区域标记的方法完成,在此基础上构建了须根数、青头比和开裂度3个量化标准,对试验随机采集的520个胡萝卜图像的青头、须根和开裂进行检测,正确率分别达到了97.5%,81.8%,92.3%,总体识别率91.3%。该文所构建的胡萝卜关键特征检测方法,对研究机器视觉的胡萝卜外观品质自动检测装置与分级生产线具有积极意义。; 韩仲志邓立苗徐艳冯永莲耿琪超熊凯; 关键词：计算机视觉胡萝卜须根开裂

利用油品紫外荧光特性的多光谱成像检测被引量：7: 2015年; 利用石油及其产品具有的紫外荧光特性,搭建了一套紫外诱导多光谱成像系统。该系统主要由3个紫外诱导光源、8个滤波片和1个彩色CCD相机组成。采集了6种油品的多光谱图像,以有效光斑的24个颜色分量均值作为特征,提出了一种联合熵最大化的独立分量分析特征优化方法。K均值聚类和支持向量机识别结果表明,较改进前的ICA方法,该方法的特征优化性能得到了有效提高,油种识别率达到了92.3%。; 韩仲志韩仲志万剑华刘杰; 关键词：多光谱成像

基于Zernike矩与SIFT特征的商标检索算法: 2020年; 为降低商标检索算法的误检率,提出一种结合Zernike矩(ZM)和尺度不变特征变换(SIFT)的商标检索算法,该算法由离线数据库构建和在线检索组成。分别从查询图像中提取ZM和SIFT特征;根据查询图像的特征集与数据库中存储的图像的特征集之间的ZM特征进行相似度度量,形成候选商标集;最后,利用SIFT特征对查询图像与候选图像精准检测,对相似距离进行排序,将结果返回给用户。实验结果表明:与当前流行的商标检索算法相比,该算法具备更好的检索性能,在缩放、平移、模糊、透视、斜切、扭曲等变换干扰下,仍呈现出更理想的Precision-Recall曲线以及F值。; 卜宪宪韩仲志邓立苗; 关键词：商标检索 ZERNIKE矩 SIFT特征

山东省农村居民对于无偿献血的认知度调查以及对策研究被引量：1: 2015年; 目的:了解山东省农村居民对无偿献血的认知度,为有关部门开发农村无偿献血市场提供有效的决策依据。方法 :自行设计问卷,对来自农村的人群居民992人进行调查。问卷随机发放,匿名填写,并现场收回。结果:山东省农村居民对于无偿献血的国家法律和认知度不高,甚至存在一定的误解。同时,进一步反映了无偿献血的相关法规和知识在国民中的普及不到位。建议:深入开展全方位、多角度、多形式的宣传;将宣传教育内容进行更加实用、丰富地补充;争取乡镇干部的重视,建立完善的献血体系;提高血站服务质量,增强服务意识;建立信息反馈系统,及时评价宣传工作效果。; 胡欣楠韩仲志; 关键词：农村居民无偿献血认知度

玉米品种识别多算法模型比较研究被引量：1: 2016年; 为了比较玉米品种图像识别中各种神经网络识别模型的性能,搭建了一套基于统计特征提取和模式识别分类算法的玉米品种识别系统。采用扫描仪获得了11个玉米品种每个品种50粒子粒图像,基于图像的统计特征,分别研究了7种人工神经网络(ANN)模型(BP、rbf、grnn、pnn、compet、sofm、ELM)的识别性能,进一步考察了极限学习机(ELM)、支持向量机(SVM)模式分类过程性能。结果表明,在同样的情况下SVM模型较ANN模型的特征识别率高,另外神经网络模型grnn和ELM识别效果较好,其他识别模型性能较差。对11个玉米品种种子的最高检出率为91.73%,另外,所采用的特征降维方法、特征维数、初始权值的随机性选择等因素都会影响模型的识别效果。这对玉米种子纯度和品种真实性检验中人工神经网络模型的构建具有指导意义。; 于仁师孙华丽韩仲志; 关键词：玉米种子人工神经网络支持向量机

胡萝卜自动分级机机械装置的研制被引量：4: 2015年; 机械装置结合计算机视觉技术可以对胡萝卜等细长型蔬果进行自动分级。为此,设计了胡萝卜自动分级机的机械装置部分,主要由双级匀果装置、链条辊轮输送装置和直线电机打果装置3部分组成。匀果装置通过带有隔板的交错格输送带和差速带对胡萝卜进行初次和二次匀果,实现精确单果输送;辊轮输送装置推动单个胡萝卜自转进入计算机视觉系统的CCD相机视场,可获得胡萝卜全面的形状特性,使其分级精确;直线电机打果装置接收到胡萝卜等级决策信号后将胡萝卜按不同等级经U型导管推入包装箱,推果平稳、快捷,伤果率低。; 杜宏伟邓立苗韩仲志何远; 关键词：胡萝卜

基于玉米籽粒近红外光谱的品种与产地识别研究被引量：10: 2014年; 为考察近红外光谱对玉米种子的品种识别与产地识别性能，采集了8个玉米品种波长范围为12000～4000cm叫的近红外光谱数据，并基于此数据研究了基于PCA的光谱数据特征的提取方法，并探讨了神经网络（ANN）和支持向量机模型（SVM）在品种识别上的性能，进一步研究了玉米品种的产地识别技术，且比较了传统可见光图像的品种识别。研究发现：基于近红外的玉米品种识别，在6个主分量的情况下整体上性能达到90％以上；SVM算法较ANN算法稳定可靠，更适合于小样本情况下的光谱分析；基于光谱的品种识别与基于可见光图像的品种识别效果相当；另外发现同一品种在不同产地上其光谱特征差别较大，据此可以应用光谱进行产地鉴别，鉴别力达到95％以上。本研究所构建的方法对玉米品种识别和产地识别具有积极意义。; 韩仲志万剑华张洪生邓立苗杜宏伟杨锦忠; 关键词：玉米籽粒近红外光谱人工神经网络支持向量机

青岛大沽河流域土壤重金属的空间分布被引量：4: 2016年; 土壤的污染特别是重金属污染问题,是发展必须面临和需要解决的问题之一。以大沽河流域农田表层土壤为研究对象,采用栅格形采样,共采集大沽河流域土壤样本124份。采用化学方法测量5种重金属(As、Cd、Cr、Hg、Pb)含量,并基于山东及全国的土壤背景值数据,进行统计分析、相关分析和比较分析。采用样条差值法,基于此数据使用Arc GIS,实现5种重金属元素的空间分布专题制图。对重金属分布特性与人类活动和流域特征进行分析,指出污染严重的地区。重金属污染的区域分布特征,可以为新一轮大沽河流域的土壤综合控制和产业规划提供参考。; 相恒茂万剑华韩仲志郭新刚; 关键词：重金属污染地理信息系统(GIS)

紫外/可见光下海洋溢油油种光谱识别方法被引量：9: 2016年; 为了考察高光谱技术对海洋溢油种类的鉴别能力,进行了模拟溢油实验。利用紫外三种波长光源（254nm、302nm、365nm）和可见光两种光源（日光灯和阳光）照射海水上的油墨,使用AvaSpec-2048地物光谱仪采集5个油种（汽油、柴油、煤油、机油、花生油）的高光谱数据（200~1160nm）,基于这些数据,通过PCA进行特征优化,使用前10个主分量构建了支持向量机的油种识别模型,使用网格法对支持向量机参数C和gamma进行参数寻优,通过5折交叉验证法进行了结果测试。结果表明,阳光下的光谱识别率最高,日光灯下的识别效果最差,三种紫外灯在波长302nm透射下识别率较高,在254nm和365nm下的识别效果相当。由此可见,在油种鉴别过程中光源的类型、照射方式、光强都会影响到油种的识别效果。; 韩仲志刘杰刘康炜万剑华; 关键词：海洋溢油支持向量机

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国家自然科学基金(31201133)

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