检索结果-南通市图书馆

基于图像处理的胡萝卜青头、须根与开裂的检测方法

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农业工程学报 2013年第9期29卷 156-161页

作者：韩仲志邓立苗徐艳冯永莲耿琪超熊凯中国石油大学(华东)地球科学学院青岛266580 青岛农业大学信息学院青岛266109 美国明尼苏达大学双城校区明尼苏达州明尼阿波利斯55455 莱西市农业局青岛266000

为了实现基于计算机视觉的胡萝卜外观品质自动分级系统,基于图像处理的方法,参照国家标准(SB/T10450-2007),该文提出影响胡萝卜外观等级的须根、青头、开裂等关键参数的提取算法。须根检测算法通过提取骨架检测端点数来实现,青头检测算... 详细信息

为了实现基于计算机视觉的胡萝卜外观品质自动分级系统,基于图像处理的方法,参照国家标准(SB/T10450-2007),该文提出影响胡萝卜外观等级的须根、青头、开裂等关键参数的提取算法。须根检测算法通过提取骨架检测端点数来实现,青头检测算法通过R分量上二值化得到,开裂检测算法使用S分量结合区域标记的方法完成,在此基础上构建了须根数、青头比和开裂度3个量化标准,对试验随机采集的520个胡萝卜图像的青头、须根和开裂进行检测,正确率分别达到了97.5%,81.8%,92.3%,总体识别率91.3%。该文所构建的胡萝卜关键特征检测方法,对研究机器视觉的胡萝卜外观品质自动检测装置与分级生产线具有积极意义。

关键词：计算机视觉检测品质分级胡萝卜青头须根开裂

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基于知识蒸馏的胡萝卜外观品质等级智能检测

农业工程学报 2020年第18期36卷 181-187页

作者：倪建功李娟邓立苗韩仲志青岛农业大学理学与信息科学学院青岛266109

胡萝卜等级分类是提高胡萝卜市场竞争力的关键环节。传统的胡萝卜外部缺陷检测采用特征提取+分类器模式,需要手工定义特征,客观性差。为了解决上述问题,该研究提出一种基于知识蒸馏的网络模型,通过引入教师模型来指导学生模型的训练,在... 详细信息

胡萝卜等级分类是提高胡萝卜市场竞争力的关键环节。传统的胡萝卜外部缺陷检测采用特征提取+分类器模式,需要手工定义特征,客观性差。为了解决上述问题,该研究提出一种基于知识蒸馏的网络模型,通过引入教师模型来指导学生模型的训练,在保证准确率的情况下减少网络模型的参数量和运行时间消耗。该试验采集了外观无缺陷以及黑斑、弯曲、带须根的四类胡萝卜样本图片,将其导入网络模型中进行训练。通过使用Resnet34、Resnet50、Resnet101这3个不同教师模型来指导学生模型Resnet18的训练,蒸馏模型平均准确率从94.3%分别提高到94.8%、95.2%、95.8%,其中Resnet101模型指导的Resnet18模型中正常胡萝卜识别率提高到100%,正常、黑斑、须根识别率提高约2%,模型训练时间为11.3 h。此外,传统Resnet50模型和Resnet101模型对数据集的识别准确率分别是96.3%和96.9%,模型训练时间分别是19.3和31.3 h。试验发现:蒸馏模型识别率大幅优于基于特征提取+分类器的传统模型,且随着教师模型网络深度的增加,模型识别率也进一步提高。从模型训练时间和模型部署上考虑,知识蒸馏是很有必要的,通过牺牲小部分准确率可以大大缩短模型训练时间和降低模型部署成本。该研究所提出的知识蒸馏模型作为一种轻量级前端部署方法,对于改进胡萝卜外观品质自动检测装置的性能具有积极意义。

关键词：深度学习模型品质控制胡萝卜等级分类知识蒸馏

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探究式教学模式在软件工程教学中的实践

黑龙江畜牧兽医 2016年第12期 253-255页

作者：于仁师邓立苗青岛农业大学理学与信息学院山东青岛266109

根据教育学原理及软件工程教学现状,通过寻找探究式教学的理论依据及内涵,探讨了探究式教学模式在软件工程教学过程的实践,主要在教学内容研究、课堂教学模式、实践教学等方面展开了论述,并将阶段性激励评价应用于各教学环节中。

关键词：探究式教学软件工程激励评价自主学习实践教学

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基于支持向量机的玉米叶片品种识别

江苏农业科学 2014年第6期42卷 372-374页

作者：邓立苗马文杰青岛农业大学理学与信息科学学院山东青岛226109 青岛农业大学动漫与传媒学院山东青岛226109

基于图像处理方法,以23个常见玉米品种叶片作为供试样本,每张叶片采集反射和透射图像,每幅图像分别提取形态、颜色和纹理三大类共48个外观特征,构建支持向量机模型进行训练识别。结果表明,48个特征的整体识别率可达到87%以上,颜色类特... 详细信息

基于图像处理方法,以23个常见玉米品种叶片作为供试样本,每张叶片采集反射和透射图像,每幅图像分别提取形态、颜色和纹理三大类共48个外观特征,构建支持向量机模型进行训练识别。结果表明,48个特征的整体识别率可达到87%以上,颜色类特征较形态类和纹理类特征具有较高的识别率,形态类特征中反映大小的特征识别率较低。对不同类别的特征组合后,识别率均达到86%以上。品种的数量影响着样本识别结果,当品种数量大于17之后,识别率明显降低。透射图像较反射图像具有更好的识别效果。

关键词：图像处理支持向量机玉米品种识别

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基于Web的农产品安全生产组态软件

中国农学通报 2011年第4期27卷 474-477页

作者：邓立苗杨信廷青岛农业大学理学与信息学院青岛266109 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

提出了以SVG作为监控图片格式,Ajax作为客户端与服务器通信机制构建基于Web的农产品安全生产图形组态软件的方法。详细介绍了系统的整体结构,系统的主要功能模块的设计及具体实现,并介绍了系统实现过程中的关键技术。农产品安全生产组... 详细信息

提出了以SVG作为监控图片格式,Ajax作为客户端与服务器通信机制构建基于Web的农产品安全生产图形组态软件的方法。详细介绍了系统的整体结构,系统的主要功能模块的设计及具体实现,并介绍了系统实现过程中的关键技术。农产品安全生产组态软件不仅可以实现农产品生产过程的实时监控,而且还为生产预警提供依据。

关键词：组态软件 SVG Ajax 模板动态图片

农产品安全生产管理系统新框架——Ajax+jQuery

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农机化研究 2011年第6期33卷 125-128页

作者：邓立苗杨信廷青岛农业大学理学与信息学院青岛266109 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

为使基于Web的农产品安全生产管理系统具有良好的用户交互性,在介绍Ajax异步通信技术及jQuery框架的原理与优点的基础上,提出利用Ajax和jQuery框架实现基于Web的农产品安全生产管理系统。为此,详细阐述了系统的功能结构、整体架构、处... 详细信息

为使基于Web的农产品安全生产管理系统具有良好的用户交互性,在介绍Ajax异步通信技术及jQuery框架的原理与优点的基础上,提出利用Ajax和jQuery框架实现基于Web的农产品安全生产管理系统。为此,详细阐述了系统的功能结构、整体架构、处理流程以及主要功能模块的具体实现。实际应用表明,采用此框架实现的系统具有比较好的用户交互性,且大大改善了网络性能,具有很好的实用价值。

关键词：农产品安全生产管理系统 Ajax jQuery 异步 JfreeChart

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基于图像处理的花生荚果品种识别方法研究

中国粮油学报 2012年第2期27卷 100-104页

作者：韩仲志邓立苗于仁师青岛农业大学理学与信息科学学院青岛266109

为实现品种鉴定与真伪识别的自动化,基于图像识别的方法,采用扫描仪采集了20个品种,每个品种100颗花生果正面和2个侧面的图像,分别获取每幅图像的形态、颜色和纹理三大类共50个特征,并对这些特征进行主分量分析(PCA)优化,针对优化和没... 详细信息

为实现品种鉴定与真伪识别的自动化,基于图像识别的方法,采用扫描仪采集了20个品种,每个品种100颗花生果正面和2个侧面的图像,分别获取每幅图像的形态、颜色和纹理三大类共50个特征,并对这些特征进行主分量分析(PCA)优化,针对优化和没有优化的特征,搭建了人工神经网络识别模型和支持向量机模型,并采用两种模型进行品种识别,结果表明,采集的特征经PCA优化后表现出更强的识别性能,SVM较神经网络识别效果总体上得到提高,并且识别效果稳定。品种的数量对识别效果有影响,在通常情况下可根据品种的数量来确定特征的数量,可以进一步提高效率,对20个品种,需要选择超过15个特征。颜色类特征比形态类和纹理类特征具有更好的识别效果,经过不同类别的特征组合后,整体上识别性能达到90%以上,基本可以推广到实际生产中使用。

关键词：花生荚果品种识别神经网络支持向量机主分量分析

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基于图像处理的玉米叶片特征提取与识别系统

中国农机化学报 2014年第6期35卷 72-75,79页

作者：邓立苗唐俊马文杰青岛农业大学山东青岛266109

为实现玉米叶片外观特征自动提取与品种识别,基于Matlab环境构建了一个玉米叶片外观特征提取与识别系统。系统能够实现批量玉米叶片图像预处理,然后提取颜色、形状和纹理等外观特征共48个,并采用支持向量机和神经网络方法进行训练与品... 详细信息

为实现玉米叶片外观特征自动提取与品种识别,基于Matlab环境构建了一个玉米叶片外观特征提取与识别系统。系统能够实现批量玉米叶片图像预处理,然后提取颜色、形状和纹理等外观特征共48个,并采用支持向量机和神经网络方法进行训练与品种识别;为了方便确定图像分割阈值,以可视化的方式实现了阈值计算功能。系统通过参数设置可以实现批量叶片图像处理与识别,界面风格统一操作方便,通用性强,易于扩展,只要稍作修改即可应用于类似应用环境中,可作为图像常规特征提取与识别的通用平台。

关键词：图像处理神经网络支持向量机识别

基于Zernike矩与SIFT特征的商标检索算法

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太赫兹科学与电子信息学报 2020年第6期18卷 1065-1072页

作者：卜宪宪韩仲志邓立苗青岛农业大学理学与信息科学学院山东青岛266109

为降低商标检索算法的误检率,提出一种结合Zernike矩(ZM)和尺度不变特征变换(SIFT)的商标检索算法,该算法由离线数据库构建和在线检索组成。分别从查询图像中提取ZM和SIFT特征;根据查询图像的特征集与数据库中存储的图像的特征集之间的Z... 详细信息

为降低商标检索算法的误检率,提出一种结合Zernike矩(ZM)和尺度不变特征变换(SIFT)的商标检索算法,该算法由离线数据库构建和在线检索组成。分别从查询图像中提取ZM和SIFT特征;根据查询图像的特征集与数据库中存储的图像的特征集之间的ZM特征进行相似度度量,形成候选商标集;最后,利用SIFT特征对查询图像与候选图像精准检测,对相似距离进行排序,将结果返回给用户。实验结果表明:与当前流行的商标检索算法相比,该算法具备更好的检索性能,在缩放、平移、模糊、透视、斜切、扭曲等变换干扰下,仍呈现出更理想的Precision-Recall曲线以及F值。

关键词：商标检索 Zernike矩 SIFT特征 Euclidean度量候选商标相似距离