朱家骥
- 作品数：27 被引量：16H指数：2
- 供职机构：盐城工学院电气工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省高校自然科学研究项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学理学文化科学更多>>
- 基于星状骨架模型的猪步态分析被引量：5
- 2015年
- 为了更好地利用视频图像处理技术对动物行为进行监控和分析,提出1种基于星状骨架模型的猪的步态分析方法。首先,从试验猪场拍摄到的视频图像中提取猪的轮廓。其次,根据猪体轮廓确定其质心,并绘制轮廓质心-边缘点距离曲线。再次,利用求极值的方法由上述曲线获得关键轮廓点。然后,将关键轮廓点与质心相连接构建猪体星状骨架模型。最后,分析猪体星状骨架模型中关键轮廓点的运动规律,通过频谱分析方法计算出猪的前肢步态频率。结果表明,该方法能够较为准确地计算猪的前肢步态频率。与人工监测法相比,本方法更为客观,且所得结果的相对误差在10%以内。该方法为基于视频监控和图像处理的动物行为分析提供了新思路。
- 朱家骥朱伟兴
- 关键词：计算机视觉
- 养猪场精准管理系统无线网络架构设计与实现
- 2013年
- 调查无线技术在牲畜养殖业中应用的情况,分析在养猪场精准管理系统中引入无线技术的必要性。采用无线通信技术、信息传感技术、嵌入式技术等科技手段,将养猪场的电热垫、风机、给料机、摄像头、各类传感器等设备组建成一个无线网络。嵌入式ARM-ZigBee现场控制器采用B/S模式,方便远程用户管理决策,提高运营效率。试验结果表明,远程用户可通过无线网络获取养猪场精确信息并精准控制设备运作。无线网络架构设计达到预期目标。
- 朱伟兴朱家骥黄鹏戴陈云
- 基于椭圆拟合算法的猪姿态识别方法
- 本文根据猪体轮廓所具有的椭圆特性提出一种简单、易行的姿态识别算法，以区分猪的不同姿态和精神状态。首先采用形态学的方法对猪体图像进行预处理，从而进行边缘提取，并对边缘上的点进行椭圆拟合，根据头颈部、躯体和四肢在空间分布的特...
- 朱伟兴朱家骥何亚旗
- 关键词：数学形态学支持向量机
- 基于移动窗口算法粒子群灰狼优化算法的食用油检测方法
- 本发明公开了基于移动窗口算法粒子群灰狼优化算法的食用油检测方法，属于拉曼光谱检测与化学计量学结合的技术领域，包含以下步骤，利用拉曼光谱采集掺杂不同比例橄榄油的食用油原始拉曼光谱数据；随机选取部分原始拉曼光谱数据的作为训练...
- 朱家骥姜鑫钱昊李爱琴
- 基于无源连接器的新架构光伏模块
- 本发明公开了一种基于无源连接器的新架构光伏模块，其中第一新架构光伏子模块的负极依次连接第二新架构光伏子模块正极和电感的一端，第一电容的一端连接第一新架构光伏子模块的光伏单元公共端，第一电容的另一端依次连接电感的另一端和第...
- 朱家骥阚加荣吴冬春薛迎成吕俊青程成
- 文献传递
- 基于光伏单元连接器的新架构光伏模块
- 本发明公开了一种基于光伏单元连接器的新架构光伏模块，第一新架构光伏子模块设置第一正极、第一负极和第一光伏单元公共端；第二新架构光伏子模块设置第二正极、第二负极和第二光伏单元公共端；第一负极连接第二正极和电感的一端；第一光...
- 朱家骥阚加荣吴云亚薛迎成吕俊青程成
- 文献传递
- 拉曼光谱结合光谱特征区间筛选算法快速定量鉴别植物调和油品质
- 2024年
- 本研究提出了一种基于拉曼光谱与光谱特征区间筛选算法实现植物调和油中高价值植物油含量快速定量检测的方法。首先,将粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法与灰狼优化(grey wolf optimization,GWO)算法融合构建混合智能优化算法,即PSOGWO算法。其次,将PSOGWO与组合移动窗口(combined moving window,CMW)策略结合构建新型的拉曼光谱特征区间筛选算法,即PSOGWO-CMW算法。然后,将玉米油(corn oil,CO)和特级初榨橄榄油(extra virgin olive oil,EVOO)以不同比例配制为CO-EVOO植物调和油,并采集其拉曼光谱。将拉曼光谱输入偏最小二乘回归、PSO-CMW、GWO-CMW和PSOGWO-CMW模型预测EVOO含量,并比较建模效果。结果表明,PSOGWO-CMW模型具有最佳的预测性能。采用本方法与气相色谱-质谱法分别检测真实的CO-EVOO植物调和油样本中EVOO含量,结果表明两者的检测性能无显著差异。本方法快速、准确,亦可用于其他植物调和油中高价值植物油含量的快速定量检测。
- 吴升德姜鑫李爱琴郭志明朱家骥
- 关键词：拉曼光谱智能优化算法
- 基于图像处理的单只猪目标检测方法研究被引量：2
- 2014年
- 目标检测是图像预处理的基本前提,目标检测的效果直接影响到图像后期分析与识别的准确性。常用的运动目标检测算法有:帧间差分法和背景减除法。本文在此基础上提出了一种改进的运动目标检测算法。通过对三种算法进行实验验证表明,帧间差分法对于动态环境有很好的适应性,但不能完整的提取目标的所有相关点。背景减除法能够较完整的提取目标点,却又对光照和外部条件造成的动态场景变化过于敏感。采用改进的检测算法,对背景减除法和帧间差分法进行加权,能够提取更为完整的猪体目标。
- 朱家骥张立生
- 关键词：目标检测算法帧间差分图像处理图像预处理二值化处理灰度图像图像
- 基于椭圆拟合算法的猪姿态识别方法
- 本文根据猪体轮廓所具有的椭圆特性提出一种简单、易行的姿态识别算法,以区分猪的不同姿态和精神状态。首先采用形态学的方法对猪体图像进行预处理,从而进行边缘提取,并对边缘上的点进行椭圆拟合,根据头颈部、躯体和四肢在空间分布的特...
- 朱伟兴朱家骥何亚旗
- 关键词：数学形态学支持向量机
- 文献传递
- 基于无源连接器的光伏模块
- 本发明公开了一种基于无源连接器的光伏模块，其中第一光伏子模块的负极依次连接第二光伏子模块正极和电感的一端，第一电容的一端连接第一光伏子模块的光伏单元公共端，第一电容的另一端依次连接电感的另一端和第二电容的一端，第二电容的...
- 朱家骥阚加荣吴冬春薛迎成吕俊青程成
