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智慧煤矿主体架构设计与系统平台建设关键技术 被引量：118
1
作者 庞义辉 王国法 任怀伟 《煤炭科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2019年第3期35-42,共8页
针对煤矿建设过程中存在的信息孤岛、子系统割裂等问题,提出了以"自主感知与控制-信息传输系统一操作平台-井下系统平台-生产经营管控平台"为主线的智慧煤矿建设主体架构,通过底层的自主感知系统对井下的"人-机-环-管&qu... 针对煤矿建设过程中存在的信息孤岛、子系统割裂等问题,提出了以"自主感知与控制-信息传输系统一操作平台-井下系统平台-生产经营管控平台"为主线的智慧煤矿建设主体架构,通过底层的自主感知系统对井下的"人-机-环-管"信息进行全面感知,并对感知信息的数据格式、通信协议、存储方式等进行统一,构建了井下多源异构大数据共享平台,实现了井下各子系统之间的数据统一管理与信息共享。利用统一操作平台对井下生产系统、安全保障系统、综合保障系统进行统一管理,解决了信息孤岛、子系统割裂等问题。井下系统平台不仅为上层的生产经营管理平台提供数据支撑,而且为底层机械设备的智能操控提供决策依据,实现了井下信息感知、分析、决策、控制的智能化操控。将智慧煤矿智能生产系统细分为地质及矿井采掘运通信息动态管理平台、井下精准定位导航通信管理操作平台、智能化少人采掘系统综合管理平台,详细阐述了智能综采子系统间的组织架构与实现路径。按照井下危险源的种类对智慧煤矿智能安全保障系统进行了分类,搭建了智能安全保障系统的主体架构,分析了井下危险行为、危险区域识别系统的技术路径。基于井下采掘工程需求分析,对智慧煤矿智能综合保障系统进行了分类,构建了智能综合保障系统的主体架构,详细论述了井下设备在线诊断与远程运维系统的实施过程。从基础理论、信息感知、数据处理、高效传输、精准控制5个方面,对未来需要突破的智慧煤矿建设关键技术进行了展望。 展开更多
关键词 智慧煤矿 物联网 大数据平台 图像识别 远程运维
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农业机械机器视觉导航研究 被引量：94
2
作者 杨为民 李天石 贾鸿社 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第1期160-165,共6页
该文对农业机械机器视觉导航的关键问题图像处理和路径控制进行了深入的研究,采用基于Hough变换和动态窗口技术的图像处理算法提取自然环境下的导航特征,根据系统辨识试验的结果和农业机械机器视觉导航的特点建立了仿真模型,并在通用型... 该文对农业机械机器视觉导航的关键问题图像处理和路径控制进行了深入的研究,采用基于Hough变换和动态窗口技术的图像处理算法提取自然环境下的导航特征,根据系统辨识试验的结果和农业机械机器视觉导航的特点建立了仿真模型,并在通用型轮式拖拉机上建立试验系统对图像处理和控制算法进行验证,取得了良好的试验结果。 展开更多
关键词 机器视觉 仿真 图像处理 系统辨识 农业机械 导航
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基于卷积神经网络的奶牛个体身份识别方法 被引量：95
3
作者 赵凯旋 何东健 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期181-187,共7页
视频分析技术已越来越多地应用于检测奶牛行为以给出养殖管理决策,基于图像处理的奶牛个体身份识别方法能够进一步提高奶牛行为视频分析的自动化程度。为实现基于图像处理的无接触、高精确度、适用性强的奶牛养殖场环境下的奶牛个体有... 视频分析技术已越来越多地应用于检测奶牛行为以给出养殖管理决策,基于图像处理的奶牛个体身份识别方法能够进一步提高奶牛行为视频分析的自动化程度。为实现基于图像处理的无接触、高精确度、适用性强的奶牛养殖场环境下的奶牛个体有效识别,提出用视频分析方法提取奶牛躯干图像,用卷积神经网络准确识别奶牛个体的方法。该方法采集奶牛直线行走时的侧视视频,用帧间差值法计算奶牛粗略轮廓,并对其二值图像进行分段跨度分析,定位奶牛躯干区域,通过二值图像比对跟踪奶牛躯干目标,得到每帧图像中奶牛躯干区域图像。通过理论分析和试验验证,确定了卷积神经网络的结构和参数,并将躯干图像灰度化后经插值运算和归一化变换为48×48大小的矩阵,作为网络的输入进行个体识别。对30头奶牛共采集360段视频,随机选取训练数据60 000帧和测试数据21 730帧。结果表明,在训练次数为10次时,代价函数收敛至0.0060,视频段样本的识别率为93.33%,单帧图像样本的识别率为90.55%。该方法可实现养殖场中奶牛个体无接触精确识别,具有适用性强、成本低的特点。 展开更多
关键词 图像技术 算法 识别 卷积神经网络 深度学习 视频分析 奶牛 目标检测
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基于图像识别的煤岩界面识别方法研究 被引量：81
4
作者 孙继平 《煤炭科学技术》 CAS 北大核心 2011年第2期77-79,共3页
采掘工作面是煤矿事故多发地点。减少煤矿采掘工作面作业人员既是煤矿安全生产的需要,又是减轻作业人员劳动强度和改善作业环境的需要。煤岩界面识别是实现无人采煤的关键技术之一。研究了用于无人采煤工作面等的煤岩界面识别方法,指出... 采掘工作面是煤矿事故多发地点。减少煤矿采掘工作面作业人员既是煤矿安全生产的需要,又是减轻作业人员劳动强度和改善作业环境的需要。煤岩界面识别是实现无人采煤的关键技术之一。研究了用于无人采煤工作面等的煤岩界面识别方法,指出了现有煤岩界面识别方法存在的问题。提出了基于可见光图像和红外图像识别的煤岩界面识别方法:提取色彩、灰度、纹理、形状等图像特征,进行煤岩界面识别。并提出了基于图像识别的多参数信息融合煤岩界面识别方法。 展开更多
关键词 煤岩界面识别 图像识别 信息融合 无人工作面 信息化 自动化
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基于随机Hough变换的复杂条件下圆检测与数目辨识 被引量：67
5
作者 周封 杨超 +2 位作者 王晨光 王丙全 刘健 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第3期622-628,共7页
在复杂背景和光照条件中检测不规则分布的圆,并且准确辨识其数目,可为一些专用的智能仪器提供理论依据,有着广泛的工业应用价值。针对需要检测的圆数量大、光照不均匀、光照强度变化、分布不规则、相互间有遮挡及边界模糊和灰度接近等... 在复杂背景和光照条件中检测不规则分布的圆,并且准确辨识其数目,可为一些专用的智能仪器提供理论依据,有着广泛的工业应用价值。针对需要检测的圆数量大、光照不均匀、光照强度变化、分布不规则、相互间有遮挡及边界模糊和灰度接近等复杂条件,在随机Hough变换的基础上进行改进,利用圆的特性和梯度算法对圆进行判定,可以在复杂条件下对圆进行准确的检测判定和数目辨识。通过对钢管储存现场图像检测的计算与分析,证明此算法在较高的干扰下可以准确地对钢管进行定位和数目辨识,对于相互遮挡的钢管也可以准确识别。相对于目前通用的圆检测算法,本算法可以达到更好的识别效果,完全满足工业实际应用的要求。 展开更多
关键词 图像处理 复杂条件 圆检测 随机HOUGH变换 数目识别 梯度算法
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二值图像中目标物体轮廓的边界跟踪算法 被引量：40
6
作者 王福生 齐国清 《大连海事大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2006年第1期62-64,67,共4页
分析了二值图像识别中常见的边界跟踪算法,在此基础上提出一种通用性强的边界跟踪算法,能够根据上一边界点的位置判断轮廓走向.在搜索下一个边界点时,只需要对候选的5个点进行判断,便可以找到下一个边界点的位置,从而减少了搜索的次数,... 分析了二值图像识别中常见的边界跟踪算法,在此基础上提出一种通用性强的边界跟踪算法,能够根据上一边界点的位置判断轮廓走向.在搜索下一个边界点时,只需要对候选的5个点进行判断,便可以找到下一个边界点的位置,从而减少了搜索的次数,使得边界跟踪的时间大为减少.算法对于轮廓不封闭的线段也可以一次扫描得到其轮廓信息.实验表明,算法不仅速度快,而且轮廓识别准确.对于目标物较复杂的图像,算法更能体现出其优越性. 展开更多
关键词 图像识别 二值图像 边界跟踪 目标物体轮廓 模式识别
原文传递
基于种子图像处理的大数目玉米品种形态识别 被引量：54
7
作者 杨锦忠 郝建平 +2 位作者 杜天庆 崔福柱 桑素平 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期1069-1073,共5页
玉米种子鉴别是种子质量检验和育种实践的重要内容。为了评价通过图像处理采集种子特征进行大数目品种鉴别的可行性,扫描了193个品种各50粒种子图像,建立和检验了由4大类46个种子形态特征及其组合组成的6种识别模型。大小类、形状类、... 玉米种子鉴别是种子质量检验和育种实践的重要内容。为了评价通过图像处理采集种子特征进行大数目品种鉴别的可行性,扫描了193个品种各50粒种子图像,建立和检验了由4大类46个种子形态特征及其组合组成的6种识别模型。大小类、形状类、纹理类、颜色类、后3类组合、全部4类组合等模型的品种检出率分别为25%、33%、39%、95%、95%和95%,平均籽粒拒真率分别为90%、90%、86%、45%、47%和42%,认伪率为92%、92%、88%、46%、48%和43%,且后两个误判率高度正相关（r=0.83^＊＊-0.91^＊＊）。机器视觉检测具有成本和速度上的优势,能够用于大数目玉米品种的真伪鉴定,形状＋纹理＋颜色组合模型最佳,经改进技术识别率可以进一步提高。 展开更多
关键词 玉米 图像处理 品种识别 种子形态 判别分析
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基于机器视觉技术的淡水鱼品种识别 被引量：53
8
作者 张志强 牛智有 赵思明 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期388-392,共5页
为了后续加工便利,需要对打捞上来的淡水鱼进行分类,而且分类是淡水鱼加工前处理的重要工序之一。为了实现淡水鱼的自动分类,该研究通过收集常见的4种淡水鱼240条为试验样本,分别为鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼和鲤鱼。通过运用机器视觉技术采集各... 为了后续加工便利,需要对打捞上来的淡水鱼进行分类,而且分类是淡水鱼加工前处理的重要工序之一。为了实现淡水鱼的自动分类,该研究通过收集常见的4种淡水鱼240条为试验样本,分别为鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼和鲤鱼。通过运用机器视觉技术采集各种淡水鱼的图像,并运用数字图像处理技术对图像进行处理,提取其各个颜色分量及长短轴之比等特征值,最后运用该特征值建立有关淡水鱼的品种识别模型。研究表明,通过该识别模型可以完全实现对鲢鱼、鲫鱼、鳊鱼和鲤鱼这4种淡水鱼的品种的识别,准确率达到96.67%。机器视觉技术可以快速准确对常见的淡水鱼进行品种识别,具有较强的实际应用价值。 展开更多
关键词 机器 视觉 鱼 图像处理 品种识别
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利用地层微电阻率扫描图像识别岩性 被引量：37
9
作者 陈钢花 吴文圣 毛克宇 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期53-55,共3页
地层微电阻率扫描图像（ＦＭＩ）采样密度和纵向分辨率很高，可以直观地显示井壁地层特征。将测井与地质分析相结合，通过岩心的刻度，详细解释了胜利油田、长庆油田十几口井的ＦＭＩ图像，建立了研究区３类地层剖面（碎屑岩、碳酸盐岩... 地层微电阻率扫描图像（ＦＭＩ）采样密度和纵向分辨率很高，可以直观地显示井壁地层特征。将测井与地质分析相结合，通过岩心的刻度，详细解释了胜利油田、长庆油田十几口井的ＦＭＩ图像，建立了研究区３类地层剖面（碎屑岩、碳酸盐岩和岩浆岩）各类岩性在ＦＭＩ图像上的识别模式，用于精细描述地层的岩石类型、岩石结构、沉积构造、裂缝等特征。图２参５（李建国摘） 展开更多
关键词 地层微电阻率扫描测井 FMI 扫描图象识别 油田 地层剖面 岩性
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基于叶片图像多特征融合的观叶植物种类识别 被引量：49
10
作者 王丽君 淮永建 彭月橙 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期55-61,共7页
叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本... 叶片图像特征提取对于植物自动分类识别有着重要的研究意义。本文以观叶植物叶片为研究对象,综合提取叶片图像的颜色、形状和纹理特征,基于支持向量机(SVM)原理提出了基于图像分析的观叶植物自动识别分类方法。通过对50种观叶植物样本图像进行训练和识别,与BP神经网络和KNN识别方法进行比较,本文所采用的SVM分类器的识别率能够达到91.41%,取得了较好的识别效果。 展开更多
关键词 观叶植物 叶片图像 特征提取 识别 支持向量机
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桥梁智能检测技术研究与应用 被引量：48
11
作者 钟继卫 王波 +1 位作者 王翔 汪正兴 《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心 2019年第A01期1-6,共6页
为促进桥梁检测向更智能、更高效、更精确的方向发展,我国桥梁科研单位自主研发了一系列桥梁智能检测技术及装备。桥梁/路基竖向位移高精度自动监测技术,利用微压差半封闭连通管式竖向位移传感器,可高精度、全天候测试桥梁挠度和路基沉... 为促进桥梁检测向更智能、更高效、更精确的方向发展,我国桥梁科研单位自主研发了一系列桥梁智能检测技术及装备。桥梁/路基竖向位移高精度自动监测技术,利用微压差半封闭连通管式竖向位移传感器,可高精度、全天候测试桥梁挠度和路基沉降;便携式无线智能索力检测技术,以智能手机作为终端,可便捷、高效地测试拉索索力;超声螺栓轴力测试技术,利用超声波高精度测量悬索桥索夹螺杆轴力;长大桥梁线形快速检测技术,可实现以厘米级的精度对长大桥梁及城市环线线形的普通车载式快速检测;结构外观病害及变形图像识别技术,可自动对桥梁表观病害与动态位移定量分析。在此基础上,研制了全自动智能机器人、巡检无人机替代传统的人工检测方式,实现了桥梁各类复杂、隐蔽、高空部位的检测。这些先进的桥梁智能检测技术已经在我国桥梁领域进行了工程应用,大幅提高了桥梁检测的广度、精度及效率。 展开更多
关键词 桥梁结构 智能检测 竖向位移传感器 无线索力仪 超声轴力测试 图像识别 检测机器人 巡检无人机
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基于几何特征的虹膜定位算法 被引量：27
12
作者 王成儒 胡正平 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2003年第6期683-685,共3页
提出了利用虹膜边缘图象的几何特征以及圆相交弦的性质进行虹膜定位算法 .首先根据虹膜图象的整体灰度分布信息 ,利用边缘检测算子提取虹膜的内边缘图象 ,然后利用圆的相交弦性质以及投票策略提取虹膜的中心 ,最后利用 Hough变换的半径... 提出了利用虹膜边缘图象的几何特征以及圆相交弦的性质进行虹膜定位算法 .首先根据虹膜图象的整体灰度分布信息 ,利用边缘检测算子提取虹膜的内边缘图象 ,然后利用圆的相交弦性质以及投票策略提取虹膜的中心 ,最后利用 Hough变换的半径直方图投票策略提取虹膜内外径 .通过仿真实验的对比结果表明 ,该算法提高了虹膜定位的速度 。 展开更多
关键词 几何特征 虹膜定位算法 灰度分布 边缘检测算子 鲁棒性 身份鉴别
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基于小波的煤岩图像特征抽取与识别 被引量：45
13
作者 孙继平 佘杰 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第10期1900-1904,共5页
针对目前采掘工作面是事故易发多发地带和煤岩界面的识别基本由人工来完成的现状,为了减少人员伤亡以及实现采矿自动化,研究了煤岩的自动识别技术。介绍了煤岩图像识别基础和小波变换原理,讨论了小波函数以及滤波长度、分解尺度的设置情... 针对目前采掘工作面是事故易发多发地带和煤岩界面的识别基本由人工来完成的现状,为了减少人员伤亡以及实现采矿自动化,研究了煤岩的自动识别技术。介绍了煤岩图像识别基础和小波变换原理,讨论了小波函数以及滤波长度、分解尺度的设置情况,提出利用Daubechies小波对煤岩图像进行分解,构造相应的纹理导向度,获得特征值参数表,最后通过Minkowski距离计算公式,得到待测样品与煤岩样品的空间距离,根据距离大小来实现对待测样品的识别。结果表明:该方法通过小波分解再抽取相应的特征值充分表达了煤岩图像的纹理特征信息,而且能成功识别煤岩图像获得了比其他分解方法更高的识别准确率。研究结果可为煤岩界面的自动识别提供理论参考,提供了新的思路。 展开更多
关键词 煤岩 图像 小波 特征抽取 识别
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基于人工神经网络与图像处理的苹果识别方法研究 被引量：42
14
作者 包晓安 张瑞林 钟乐海 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期109-112,共4页
针对中国苹果等级划分主要依靠人工感官进行识别判断的现状,提出了以应用计算机视觉以及图像处理技术为基础,通过改变传统学习向量量化(LVQ)网络输入层各参数的权重来改变其在竞争层中的竞争能力。采用改进后的LVQ网络算法,对苹果进行... 针对中国苹果等级划分主要依靠人工感官进行识别判断的现状,提出了以应用计算机视觉以及图像处理技术为基础,通过改变传统学习向量量化(LVQ)网络输入层各参数的权重来改变其在竞争层中的竞争能力。采用改进后的LVQ网络算法,对苹果进行等级判别试验,取得了良好的试验结果,识别正确率达88.9%,且具有较好的稳定性。 展开更多
关键词 计算机视觉 学习向量量化网络 人工神经网络 图像处理 等级判别
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基于颜色和纹理特征的森林火灾图像识别 被引量：45
15
作者 李巨虎 范睿先 陈志泊 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期70-83,共14页
为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率,提高火灾预警的快速性,根据火焰独特的颜色和纹理特征,提出了以分块的LBP直方图特征结合LPQ直方图特征的火焰识别算法。首先利用YCbCr颜色空间的规则进行颜色检测,得到疑似火焰区域;再使用... 为了降低火焰状干扰源存在时森林火灾的误报率,提高火灾预警的快速性,根据火焰独特的颜色和纹理特征,提出了以分块的LBP直方图特征结合LPQ直方图特征的火焰识别算法。首先利用YCbCr颜色空间的规则进行颜色检测,得到疑似火焰区域;再使用LBP、LPQ分别从空域、频域提取纹理,图像空域和频域的纹理特征结合后,得到特征向量;最后将特征向量输入SVM分类器进行测试和火焰识别。实验结果表明:此融合算法鲁棒性强、检测率高,存在火焰状干扰源时,测试集的火焰识别准确率可达94.55%;与深度学习算法对比,该算法在保证较高正确率的同时,预测耗时大幅度减少,预测耗时是DBN的1/4、是CNN的1/50,提高了火灾预警的快速性,为快速准确的林火预警提供了算法依据。 展开更多
关键词 森林火灾 图像识别 火焰检测 YCBCR颜色空间 局部二值模式 局部相位量化 支持向量机
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基于K-means聚类的柑橘红蜘蛛图像目标识别 被引量：44
16
作者 李震 洪添胜 +1 位作者 曾祥业 郑健宝 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第23期147-153,I0007,共8页
为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图... 为快速检测红蜘蛛虫害,该研究采用基于Lab颜色模型中a(红/绿)、b(黄/蓝)层信息的K-means聚类法识别彩色图像中的红蜘蛛。试验选取8幅具有不同清晰度的柑橘红蜘蛛图像,采用基于Sobel边缘检测算子的评价函数计算图像清晰度评价值以评价图像清晰度,对比采用灰度法和包含2、3、4或5个聚类中心的K-means聚类法的目标识别效果和识别效率。结果表明,灰度法对8幅图像中红蜘蛛目标识别率平均值为29%,误判率平均值为201%,无法应用于复杂背景图像中的红蜘蛛目标识别。包含5个聚类中心的K-means聚类法对清晰度较高的图像识别率为100%,误判率为0,对清晰度较低的图像识别率为88%,误判率为0;当图像尺寸较小时,包含4个聚类中心的K-means聚类法识别效率与灰度法相当;当图像尺寸较大时,重复计算聚类中心导致识别耗时较长;基于Lab颜色空间的识别算法无法有效识别其他颜色的红蜘蛛,继续研究的方向为引入红蜘蛛形态信息以提高识别准确率和优化聚类中心的选取以降低识别耗时。 展开更多
关键词 聚类算法 识别 图像处理 K-MEANS聚类 目标识别 柑橘 红蜘蛛 机器视觉
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机器人采摘苹果果实的K-means和GA-RBF-LMS神经网络识别 被引量：43
17
作者 贾伟宽 赵德安 +3 位作者 刘晓洋 唐书萍 阮承治 姬伟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第18期175-183,共9页
为进一步提升苹果果实的识别精度和速度,从而提高苹果采摘机器人的采摘效率。提出一种基于K-means聚类分割和基于遗传算法(genetic algorithm,GA)、最小均方差算法(least mean square,LMS)优化的径向基(radial basis function,RBF)神经... 为进一步提升苹果果实的识别精度和速度,从而提高苹果采摘机器人的采摘效率。提出一种基于K-means聚类分割和基于遗传算法(genetic algorithm,GA)、最小均方差算法(least mean square,LMS)优化的径向基(radial basis function,RBF)神经网络相结合的苹果识别方法。首先将采集到的苹果图像在Lab颜色空间下利用K-means聚类算法对其进行分割,分别提取分割图像的RGB、HSI颜色特征分量和圆方差、致密度、周长平方面积比、Hu不变矩形状特征分量。将提取的16个特征作为神经网络的输入,对RBF神经网络进行训练,以得到苹果果实的识别模型。针对RBF神经网络学习率低、过拟合等不足,引入遗传算法对RBF隐层神经元个数和连接权值进行优化,采取二者混合编码同时进化的优化方式,最后再利用LMS对连接权值进一步学习,建立新的神经网络优化模型(GA-RBF-LMS),以提高神经网络的运行效率和识别精度。为了获得更精确的网络模型,在训练过程中,苹果果实连同树枝、树叶一块训练;得到的模型在识别过程中,可一定程度上避免枝叶遮挡对果实识别的影响。为了更好地验证新方法,分别与传统的BP(back propagation)和RBF神经网络、GA-RBF优化模型比较,结果表明,该文算法对于遮挡、重叠果实的识别率达95.38%、96.17%,总体识别率达96.95%;从训练时间看,该文算法虽耗时较长,用150个样本进行训练平均耗时4.412 s,但训练成功率可达100%,且节省了人工尝试构造网络结构造成的时间浪费;从识别时间看,该文算法识别179个苹果的时间为1.75 s。可见GA-RBF-LMS网络模型在运行效率和识别精度较优。研究结果为苹果采摘机器人快速、精准识别果实提供参考。 展开更多
关键词 图像处理 算法 识别 苹果采摘机器人 K-means分割 特征提取 GA-RBF神经网络
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基于二维激光雷达点云的物体轮廓识别 被引量：38
18
作者 蔡泽宇 金诚谦 《应用激光》 CSCD 北大核心 2020年第3期513-518,共6页
设计了一个基于二维激光雷达的室内物体三维重建系统,并利用实验过程中采集到的图片,对研究目标的三维模型进行轮廓识别。系统的硬件采用了一款消费级二维激光雷达,具有较高的实际应用价值;系统软件采用了Labview编程,实现了设备间的控... 设计了一个基于二维激光雷达的室内物体三维重建系统,并利用实验过程中采集到的图片,对研究目标的三维模型进行轮廓识别。系统的硬件采用了一款消费级二维激光雷达,具有较高的实际应用价值;系统软件采用了Labview编程,实现了设备间的控制和通信,达到三维坐标的采集、预处理和后期的图像处理及识别的目的,在三维点云处理中使用了3DReshaper软件,准确获得了感兴趣区域(ROI)的三维模型及轮廓图,通过后期和目标图像轮廓的相似度对比,相似度都在0.7以上,效果较好。实验结果表明,该系统成本低、结构简单、性能稳定,通过采集数据、构建模型以及图像的相关算法,为将来实现目标物体的图像匹配和深度学习提供了研究基础。 展开更多
关键词 二维激光雷达 三维点云 三维场景重建 图像识别
原文传递
基于颜色和形状的茶叶计算机识别研究 被引量：36
19
作者 汪建 杜世平 《茶叶科学》 CAS CSCD 北大核心 2008年第6期420-424,共5页
综合利用计算机视觉、图像处理技术,增加茶叶的形状参数,改进神经网络算法,实现了茶叶品质识别的自动化。研究中通过数码相机等直接得到茶叶图像,经过对图像格式进行转换和预处理,然后基于HSI模型提取的茶叶颜色特征参数和二值化后图像... 综合利用计算机视觉、图像处理技术,增加茶叶的形状参数,改进神经网络算法,实现了茶叶品质识别的自动化。研究中通过数码相机等直接得到茶叶图像,经过对图像格式进行转换和预处理,然后基于HSI模型提取的茶叶颜色特征参数和二值化后图像提取的茶叶形状特征参数,通过遗传神经网络,最后完成对茶叶的自动识别。实验结果表明此方法能取得更好的识别效果,计算机的检测结果与人工检测结果高度吻合。 展开更多
关键词 茶叶 颜色 形状 图像处理 遗传算法 神经网络 识别
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基于深度卷积神经网络的隧道衬砌裂缝识别算法 被引量：36
20
作者 柴雪松 朱兴永 +2 位作者 李健超 薛峰 辛学仕 《铁道建筑》 北大核心 2018年第6期60-65,共6页
衬砌裂缝严重影响了铁路隧道的安全运营,采用机器视觉技术快速获取衬砌图片并进行裂缝识别是国内外的研究热点。衬砌裂缝图像信号具有复杂的特性,存在水渍、污染及其他结构缝等引起的噪声,加之光照不均匀、分布不规律等原因,使得传统的... 衬砌裂缝严重影响了铁路隧道的安全运营,采用机器视觉技术快速获取衬砌图片并进行裂缝识别是国内外的研究热点。衬砌裂缝图像信号具有复杂的特性,存在水渍、污染及其他结构缝等引起的噪声,加之光照不均匀、分布不规律等原因,使得传统的图像处理方法难以快速、准确地检测衬砌裂缝。本文提出一种基于深度神经网络的隧道衬砌裂缝识别算法,有效解决了裂缝识别速度慢、精度低等问题。分类结果精度达到94%,识别速度在GPU(Pascal Titan X)上每张图片仅需0.05 s;分割网络性能均交并比可达到65%,能够准确分割出裂缝形状。该算法具有很好的工程应用价值。 展开更多
关键词 隧道 衬砌裂缝 超像素分割 深度学习 机器视觉 图像处理 裂缝识别
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