国家自然科学基金(31101075)
- 作品数：10 被引量：77H指数：5
- 相关作者：唐晶磊尹秀珍霍迎秋陈晓倩赵川源更多>>
- 相关机构：西北农林科技大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划西安市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信更多>>
- 陕西苹果小卷叶蛾虫害疫情监测决策支持系统研究被引量：2
- 2013年
- 通过逐级设立苹果小卷叶蛾虫害疫情监测点的方式进行虫害疫情数据采集,利用数据仓库技术对监测管理中心的汇总数据进行抽取、转换和装载,辅之以OLAP技术和决策支持系统理论,将监测信息反映给虫害疫情监测平台,生成决策信息,并反馈给相关数据库,以达到对陕西省苹果小卷叶蛾虫害疫情全面监测的目的,旨在指导果农做好虫害疫情防控工作。从而减少苹果小卷叶蛾虫害疫情对苹果质量和产量的影响。
- 甄晶博唐晶磊霍英秋
- 关键词：苹果小卷叶蛾联机分析处理星型模型
- 一种改进的One-Cut交互式图像分割算法被引量：8
- 2018年
- GrabCut算法作为一种典型的交互式彩色图像分割算法,是计算机图像领域中的重要技术手段。然而随着大数据时代的到来,图像数据种类和数量都呈指数级增长,显著地增加了图像分割的任务量,对图像分割效率提出了更高的要求。针对GrabCut算法图像分割效率及精度低的问题,提出了一种改进的One-Cut交互式图像分割算法。首先采用One-Cut的L_1距离项构建能量函数避免GrabCut算法所面临的NP-hard问题。然后改进能量函数中表观重叠惩罚项,并结合颜色直方图加速技术,优化网络图结构,显著降低网络图的复杂度,从而提高图像分割的效率及精度。实验结果表明,改进后的One-Cut图像分割算法显著提升了图像分割效率,提高了分割精度,得到了较好分割结果。
- 王栋唐晶磊
- 关键词：GRABCUT
- 基于SLIC方法的光照偏强农田图像分割研究被引量：9
- 2018年
- 精准农业是未来农业发展的趋势,而农田图像分割是精准农业的前提与基础。针对光照偏强条件下农田图像高光点区域丢失植物绿色特征对图像分割质量的影响,以SLIC方法和YCrCb颜色空间中的Cg分量为基础,利用不同分类器实现光照偏强条件下农田图像分割的研究。首先采用SLIC对农田图像进行预处理,获取超像素模块;为避免植物叶面因光照偏强出现高光点区域丢失部分绿色特征,引入YCrCb颜色空间模型中的Cg分量和超绿颜色因子提取特征;为避免监督学习对训练样本要求高,采用半监督学习,将有标签样本和无标签样本进行混合;最后采用不同的分类器进行图像分割,并对实验结果采用混淆矩阵和Kappa系数进行评价。对比实验结果可得,采用距离判别法核函数为diagQuadratic的图像分割效果较其他方法较好,分割正确率较高。
- 陈晓倩唐晶磊王栋
- 关键词：图像分割
- 基于多光谱图像和SVM的玉米田间杂草识别被引量：37
- 2013年
- 为解决变量喷洒对杂草识别速度与正确率的要求,提出了一种基于多光谱图像和SVM的杂草识别新方法。通过多光谱成像仪获得玉米与杂草图像,采用IR-R的多光谱融合并结合Otsu分割法完成背景分割;随后对植被图像进行目标分割与形态学处理,提取出所有植被叶片图像,在此基础上提取了叶片11个形状特征参数和纹理特征参数。为提高算法的实时性,对叶片的特征参数进行主成分分析,将前3个主成分作为支持向量机的输入建立模式识别模型。结果表明,降维后对于未知预测样本的识别正确率达到85%,用时0.001 415s。与直接利用支持向量机的90%的识别率和0.105 165s的用时相比,该算法在满足识别率的同时,用时更少,为田间杂草的快速识别提供了一种新方法。
- 乔永亮何东健赵川源唐晶磊
- 关键词：玉米杂草多光谱图像主成分分析SVM形态学
- 基于模糊聚类的农田对象分类被引量：1
- 2015年
- 利用图像分析技术对农田对象进行分类,识别农田中不同植物和不同湿度土壤,为定点变量作业提供依据。首先,针对农田各类对象包含颜色信息的不同,采用不同因子实现农田图像的灰度化;然后,利用3种灰度图像对绿色植物、蓝色天空和褐色土壤的识别优势,分析比较阈值法和K均值聚类方法并实现了图像分割;最后,利用模糊聚类法对绿色植物和不同湿度的土壤进一步实现分类。实验结果表明,利用K均值聚类法对绿色植物的平均识别率可达92.5%,对不同湿度的3类土壤的平均识别率达95.6%。因此,本研究能够准确分割和识别不同类型的植物与土壤,为农田对象的识别提供了基础。
- 唐晶磊罗刚苗荣慧张招
- 关键词：灰度化图像滤波图像分割模糊聚类农田
- 基于最小障碍距离的羊场显著目标检测被引量：1
- 2019年
- 为实时准确实现奶山羊场图像的目标检测,以最小障碍距离为基础,提出一种显著目标检测方法。对基于最小障碍距离的FastMBD算法进行改进,并进行距离变换生成距离图,初步消除背景干扰;通过计算边界先验显著度得到边界先验图,进一步消除背景影响;利用指数融合的方法融合距离图与边界先验图并进行后处理,实现奶山羊场图像的显著目标检测。利用基于K-Means算法的阈值分割方法分离目标和背景,通过水平扫描法和划线法实现羊只目标的提取及计数。实验结果表明,该方法对于奶山羊场图像目标检测的准确率可达90.962%。
- 杨国欣唐晶磊王栋
- 关键词：K-MEANS聚类图像分割
- 基于灰度关联分析的苹果病害识别方法研究被引量：7
- 2013年
- 为实现自然条件下低分辨率苹果病害的智能识别,对获取图像进行预处理,采用改进的水平集交互式分割方法提取病斑。在实验的基础上,基于灰度共生矩阵提取8个纹理特征参数作为病斑的有效识别特征,构建了基于灰度关联分析的病害识别模型。实验结果表明,用优选的8个纹理特征和基于灰度关联分析识别模型,对3种病害的平均正确识别率最高达到85.41%,可以有效识别苹果的病害。
- 霍迎秋唐晶磊尹秀珍
- 关键词：苹果病害水平集图像识别
- 基于SSH架构的农产品信息交换平台被引量：9
- 2013年
- 探讨了基于SSH架构开发连锁经营农产品信息交换平台的一种新方法。系统整合了Spring与Struts框架实现表示层与业务层,整合Spring与Hibernate框架实现平台数据持久层。基于该框架开发的农产品信息交换平台,实现了企业各部门之间数据交换、信息共享,消除了信息孤岛。该架构通过清晰的分层结构和松散的耦合,使系统具有很强的可扩展性和快速的业务重构能力,提高了系统的易维护性和代码复用性。
- 霍迎秋唐晶磊尹秀珍
- 关键词：STRUTS数据交换SPRINGHIBERNATE
- 基于生长模型的苗期大豆植株三维重建被引量：5
- 2017年
- 为实现大豆植株的三维模型重建,以苗期的中黄13号大豆植株为研究对象,利用三次参数样条曲线方程拟合叶片轮廓,基于Delaunay三角剖分的逐点插入思想实现不规则多边形的网格化,在叶脉纹理能量测量的研究方面,考虑到现有方法对纹理的方向和尺度信息表现不构充分,提出基于Gabor滤波器的纹理能量特征提取方法,并采用空间金字塔匹配算法进行纹理的分析与渲染,结合参数化的L系统与有限状态自动机模型,实现了苗期大豆植株的形态可视化。实验结果表明,与传统的大豆植株三维重建方法相比,该方法能有效地描述纹理渐变线索与场景深度之间的关系,更好地保持大豆植株的拓扑结构和轮廓特征。
- 宋祺鹏唐晶磊辛菁
- 关键词：三次样条曲线GABOR滤波器纹理能量边缘检测
- 正态分布下最小错误率的变量喷施贝叶斯决策
- 2016年
- 传统农田除草采用田间统一定量均匀喷洒,导致了除草剂浪费和环境污染问题。智能变量喷施能够保护环境和提高作物产量,是促进农业可持续发展战略的重要途径。为此,对经典的杂草监测参数进行改进并提出了正态分布下最小错误率的贝叶斯决策以实现精确变量喷施。首先对农田图像进行灰度化、二值化及去噪等预处理;然后依据作物行中心线对农田图像进行网格单元的划分,并在网格单元格内提取改进的杂草监测参数;最后将贝叶斯决策分为两个阶段:线下阶段利用改进的杂草监测参数数据库计算正态分布参数,线上阶段根据改进的杂草监测参数实现正态分布下最小错误率的贝叶斯决策,从而为变量喷施提供决策依据。实验结果表明:正态分布下最小错误率的贝叶斯决策正确率可达92%,与BP算法和SVM算法相比决策正确率相对较高。
- 陈晓倩唐晶磊苗荣慧
- 关键词：最小错误率贝叶斯决策
