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离散GM(1,1)模型在服装流行色预测中的应用 被引量：7
1
作者 周捷 李健 《西安工程大学学报》 CAS 2019年第1期23-30,共8页
针对服装流行色数据少、影响因素复杂和预测精度不高等问题,采用离散GM(1,1)模型预测服装流行色。以中国纺织信息中心发布的2013—2019年春夏流行色定案为研究对象,以HSV色彩体系为色彩量化依据,建立服装流行色的预测模型。为验证模型效... 针对服装流行色数据少、影响因素复杂和预测精度不高等问题,采用离散GM(1,1)模型预测服装流行色。以中国纺织信息中心发布的2013—2019年春夏流行色定案为研究对象,以HSV色彩体系为色彩量化依据,建立服装流行色的预测模型。为验证模型效果,比较GM(1,1)模型(EGM)、原始差分GM(1,1)模型(ODGM)、均值差分GM(1,1)模型(EDGM)和离散GM(1,1)(DGM)的预测结果。结果表明,DGM(1,1)模型提高了预测性能,其平均相对误差为4.493%,残差值趋于稳定,精度等级为优秀,显著优于EGM(1,1)9.622%,略优于ODGM(1,1)4.497%和EDGM(1,1)4.495%。DGM(1,1)模型建模过程简单、预测性能高,为数据序列波动较大的服装流行色预测提供了参考依据和实用指导。 展开更多
关键词 服装流行色 GM(1 1)模型 离散GM(1 1)模型 hsv色彩体系 量化预测
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HSV颜色理论在核安全壳表面缺陷检测中的应用 被引量：3
2
作者 徐亚明 黄晶晶 +1 位作者 田鹏 邢诚 《测绘地理信息》 2016年第2期8-13,共6页
锈蚀和渗流是核安全壳外观检查中较为重要的两种缺陷,但由于其没有固定形态,容易被淹没在背景噪声中。针对这两种缺陷的颜色特征,利用HSV颜色分割理论实现对锈蚀和渗流目标与背景的分离,取得了较好的实验结果。
关键词 缺陷检测 锈蚀 渗流 hsv颜色系统
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基于机器视觉的木薯疾病监测系统 被引量：3
3
作者 彭强 涂赛飞 +3 位作者 赵中雨 王卓尔 王细桃 高菲 《武汉理工大学学报》 CAS 2022年第9期95-100,共6页
针对木薯叶片疾病较难分辨、当前疾病检测机制智能化程度低的问题,提出了一种基于HSV色彩空间与EfficientNet的木薯疾病检测方法,设计了木薯疾病自动化监测与处理系统。首先利用HSV色彩空间进行图像预处理,提高目标区域的检测精度,减少... 针对木薯叶片疾病较难分辨、当前疾病检测机制智能化程度低的问题,提出了一种基于HSV色彩空间与EfficientNet的木薯疾病检测方法,设计了木薯疾病自动化监测与处理系统。首先利用HSV色彩空间进行图像预处理,提高目标区域的检测精度,减少图像预处理阶段的信息丢失;然后,引入改进型EfficientNet模型对预处理后的叶片图像进行训练,提取多维度的深度、宽度、分辨率特征,并利用几何方法将患病部位的坐标输出。最后,将该网络部署于嵌入式平台上,机械臂根据输出的坐标准确标定处理患病木薯。结果表明,疾病检测综合准确率为88.4%,其中木薯褐条病检测准确率可达96%,最低的木薯绿斑病可达82%。 展开更多
关键词 疾病监测 hsv色彩空间 机器视觉 EfficientNet网络 嵌入式
原文传递
不同菌草品种叶片叶绿素含量的光谱特征参数模型研究 被引量：1
4
作者 白妮妮 刘凤山 +4 位作者 张厚喜 蔡杨星 卜建超 彭实梅 林冬梅 《福建农业学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期210-219,共10页
[目的]建立各种品种菌草叶片叶绿素光谱模型为快速无损地评估菌草健康状态提供理论依据。[方法]利用多光谱相机拍摄光谱信息,使用RGB和HSV两种颜色空间系统进行NDSI、RSI植被指数指标的建立,并采用4种回归算法进行叶绿素相对含量即SPAD... [目的]建立各种品种菌草叶片叶绿素光谱模型为快速无损地评估菌草健康状态提供理论依据。[方法]利用多光谱相机拍摄光谱信息,使用RGB和HSV两种颜色空间系统进行NDSI、RSI植被指数指标的建立,并采用4种回归算法进行叶绿素相对含量即SPAD值和光谱信息建模,选出合适菌草的模型。[结果]不同品种的菌草SPAD值差异不显著,主要是健康和干枯叶片的差异。叶片SPAD值和光谱反射值具有良好的相关性,RGB颜色系统红波段是最相关的波段,相关性达到-0.79。试验证明红波段的变化在健康叶片和干枯叶片之间更敏感。2种颜色系统综合评价,建模精度及稳定由高到低依次为:包含5个通道的RGB颜色系统,HSV颜色系统,仅包含R、G、B 3个通道的颜色系统。4种反演方法中,反演效果最好依次为随机森林机器学习方法、支持向量机机器学习和逐步线性回归方法、一元线性统计方法。预测SPAD值拟合效果最好的是RGB-NDSI-RF类型,其拟合数R2为0.95、RMSE为3.04、MRE为0.19,验证R2为0.75、RMSE为8.26、MRE为0.76。[结论]机器学习方法尤其是随机森林适用于菌草建模,可以取得较高的精度,具有高适应和稳定性。预测SPAD值拟合效果最好的是RGBNDSI-RF类型,其模型可以适用于不同菌草品种的建模,敏感识别叶片的叶绿素含量以评估其健康状态。 展开更多
关键词 菌草 多光谱 机器学习 hsv颜色系统
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基于图像处理的色盲导视系统
5
作者 陈凤 罗山 《山西电子技术》 2020年第6期6-7,25,共3页
为使色盲人群能够正常享受生活中的各种便利、减少色盲人群不能正确识别信号灯颜色而发生的交通事故,设计适合于红绿色盲的基于图像处理技术的色盲导视仿真系统。首先采用方差阈值分割进行信号灯定位;然后在HSV空间中判断信号灯颜色;最... 为使色盲人群能够正常享受生活中的各种便利、减少色盲人群不能正确识别信号灯颜色而发生的交通事故,设计适合于红绿色盲的基于图像处理技术的色盲导视仿真系统。首先采用方差阈值分割进行信号灯定位;然后在HSV空间中判断信号灯颜色;最后在RGB空间中定义出蓝色和蓝紫色分量值,将红色转为蓝色、绿色转为蓝紫色,从而达到色盲能够辨别红绿信号灯的目的。 展开更多
关键词 图像处理 色盲 hsv颜色空间 导视系统
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