李世卫
- 作品数：5 被引量：21H指数：2
- 供职机构：中国农业大学工学院更多>>
- 发文基金：国家科技支撑计划“十一五”国家科技支撑计划更多>>
- 相关领域：农业科学更多>>
- 开沟部件受力田间测试装置
- 本实用新型公开了一种用于测试开沟部件受力情况的田间测试装置，属于农业机械技术领域。技术方案包括机架(1)，其特征在于，该机架(1)为L型，其L型机架(1)的两端分别与播种机机架和待测试的开沟部件连接，Rx应变片(4)、R...
- 高焕文姚宗路李洪文李问盈王晓燕张学敏何卿李世卫毛宁王树东
- 文献传递
- 基于计算机视觉的地表生物质覆盖率测试方法研究
- 李世卫
- 关键词：保护性耕作计算机视觉
- 基于计算机视觉的田间秸秆覆盖率计算被引量：5
- 2009年
- 以田间照片为对象,研究了一种基于计算机图像处理的田间秸秆覆盖率计算方法。在Windows平台下,利用Visual C++编程环境,开发了一套软件,利用田间秸秆和土壤的纹理,能够准确识别出部分土壤,再利用识别出的土壤确定域值,然后利用域值来对图像中的土壤和秸秆进行分割。这种基于纹理特征的域值寻找,受光照的影响很小,对域值的确定精确;被处理图像的大小为800×600像素,通过对大量图像进行测试,田间秸秆覆盖率计算的结果误差小于10%,小于允许误差10%。
- 李世卫李洪文
- 关键词：保护性耕作计算机视觉
- 基于人工神经网络的田间秸秆覆盖率检测系统被引量：19
- 2009年
- 以VC＋＋为工具，田间实拍图像为研究对象，在分析田间秸秆和土壤纹理特征差别的基础上，设计了BP神经网络秸秆覆盖率检测系统。该系统采用了神经网络与纹理特征相结合的方法提取秸秆，并以纹理特征熵值为标准建立了网络输入层学习样本选取准则。人工模拟和田间试验表明，设计的BP神经网络秸秆覆盖率检测系统对田间秸秆的识别率达90％以上，秸秆覆盖率计算误差可控制在5％以内；与传统的拉绳法相比，检测效率提高50～120倍。
- 李洪文李慧何进李世卫
- 关键词：保护性耕作BP神经网络纹理特征
- 基于人工神经网络的田间秸秆覆盖率系统研究
- 本文以VC++为工具,田间实拍图像为研究对象,在分析田间秸秆和土壤纹理特征差别的基础上,设计了BP神经网络秸秆覆盖率检测系统。该系统采用了神经网络与纹理特征相结合的方法提取秸秆,并以纹理特征熵值为标准建立了网络输入层学习...
- 李洪文李慧李世卫何进
- 关键词：保护性耕作BP神经网络纹理特征
- 文献传递
