检索结果-南通市图书馆

计算机应用研究 2023年第7期40卷 2235-2240页

作者：龙建武胡绪军重庆理工大学计算机科学与工程学院重庆400054

交互式图像分割是指在分割过程中引入少量的用户指引分割出目标对象,是图像处理最基本的任务之一。现有方法通常需要构建非二次能量函数,并且普遍存在缺乏唯一解、分割精度低等问题。为进一步提高分割质量,提出一种结合局部线性嵌入和... 详细信息

交互式图像分割是指在分割过程中引入少量的用户指引分割出目标对象,是图像处理最基本的任务之一。现有方法通常需要构建非二次能量函数,并且普遍存在缺乏唯一解、分割精度低等问题。为进一步提高分割质量,提出一种结合局部线性嵌入和种子信息的交互式图像分割算法(seed information combined with local linear embedding,SILLE)。该算法考虑像素点的局部信息以及先验信息,将标记种子点的信息融入到新构建的能量函数中,以一种有效且快速的最小化方案得到能量函数的唯一且最优解,从而获得更加准确的分割结果。最后在不同数据集上,与不同方法进行多种指标的对比,验证了算法的有效性和可行性。

关键词：局部线性嵌入种子信息交互式图像分割

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基于区块链技术的种子供应链信息溯源系统设计与研究

基于区块链技术的种子供应链信息溯源系统设计与研究

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作者：贺吉河北农业大学

学位级别：硕士

种质资源是农业发展的基础,种子质量的优劣影响着整体种植业的生产规模和潜力,是我国农业领域重点关注的问题,更是我国农业的卡脖子工程,长期受到国外高科技农业公司的制约。农作物种子信息管理与溯源问题在很大程度上影响着种子质量监... 详细信息

种质资源是农业发展的基础,种子质量的优劣影响着整体种植业的生产规模和潜力,是我国农业领域重点关注的问题,更是我国农业的卡脖子工程,长期受到国外高科技农业公司的制约。农作物种子信息管理与溯源问题在很大程度上影响着种子质量监管,区块链应用的快速发展为种子信息安全溯源提供了合适的平台。本文对种子信息溯源进行深入研究并建立了分布式种子供应链信息溯源模型,优化区块链共识算法;根据建立的模型,对基于开源区块链平台的种子供应链信息溯源进行了系统结构设计;遵循系统设计,利用区块链平台并结合前端平台,搭建区块链种子供应链信息溯源系统,模拟实现种子信息的分布式管理。本文在参阅大量种子供应链信息追溯、区块链核心机制和区块链在农业信息溯源领域发展现状的国内外相关文献,总结在实际生产中传统种子信息管理所面临的数据存储中心化严重、多方信息不对称、系统数据信用度低等存在的问题,并对Hash算法、Merkle树、非对称加密等密码学原理和共识算法进行详细研究后,建立基于分布式数据库种子供应链信息溯源的总模型和适用于种子供应链各环节业务流程与信息的E-R模型。分析了 PBFT算法共识的过程与问题,结合分级制度进行算法优化,并验证优化后的算法可提高共识效率,减少生成恶意节点,发布虚假消息的概率;在此基础上构建基于区块链种子供应链信息溯源系统,设计具有用户应用层、智能合约层、核心基础层和数据存储层的四层系统架构,设计系统的注册、登录模块、种子供应链各环节数据上传模块与种子信息查询、监管模块;在Linux系统开发环境下,通过区块链开源项目Hyperledger Fabric与前端框架Layuimini对区块链种子信息溯源系统进行实现,经过系统测试,系统具备高度去中心化、信息不可篡改、对用户公开透明的特点,测试系统主要功能,并对用户平台功能界面进行展示,验证了区块链技术与种子信息溯源相结合的信息系统可有效应用于种子信息溯源领域。本文研究结果表明,区块链的数据防篡改、信息公开透明、系统可追溯性高等特性满足种子信息溯源需求。基于区块链的种子信息溯源系统涉及育种、种植、加工、运输和交易环节,系统的分布式账本存储种子的全产业链主要信息,能够保证所存储数据不被他人改动或隐藏,实现准确追溯、快速鉴定种子质量。系统内设定地址明确、完全透明的节点、组织、用户信息发布机制,信息溯源可直击种子数据源头,保证用户购买种子的质量安全,为维护种子消费者权益提供信息技术与服务保障,为信息查询者提供真实数据支持并辅助供应链上人员做出有效决策。区块链技术与传统种子信息溯源的结合保证种子数据安全,提高农业生产的种子质量,进而推动农业发展。

关键词：种子信息区块链 Hyperledger Fabric 溯源供应链

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基于数字图像处理的油菜种子信息研究

基于数字图像处理的油菜种子信息研究

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作者：李锦卫湖南农业大学

学位级别：硕士

本文以油菜种子为主要研究对象，以计算机视觉理论为基础，采用计算机图像处理技术，研究了油菜种子形态、颜色和重量信息的量化方法。主要研究内容包括：(1)为规范化数字图像的摄取过程，制定了相应的拍摄标准，并确定了以光盘为参照... 详细信息

本文以油菜种子为主要研究对象，以计算机视觉理论为基础，采用计算机图像处理技术，研究了油菜种子形态、颜色和重量信息的量化方法。主要研究内容包括：(1)为规范化数字图像的摄取过程，制定了相应的拍摄标准，并确定了以光盘为参照物的系统标定方法和以灰度化、中值滤波为主的图像预处理方法。(2)通过比较研究三类常用图像分割技术中的10种分割方法，确定了双峰阈值法和OTSU阈值法作为本研究的主要图像分割方法。(3)以圆形度和短长轴比为指标，应用FCM聚类确定了油菜单粒种子形状的数字量化方法，并在此基础上探讨了基于形状的油菜种子分类及分级方法。(4)以半径变异系数法来估测油菜种子饱满度，并建立油菜单粒种子饱满度数字量化模型，饱满度大于等于0.6为饱满。发现饱满粒率是体现油菜饱满性的最优指标。(5)以等价直径估测油菜种子重量，分别建立各品种的专用模型和面向白菜型、甘蓝型油菜的通用模型，两类模型在整体预测方式下的预测值与实测值间的相关系数均在0.99以上，预测精度可达到95％以上。(6)提出九色HSV颜色模型、主色法和黄籽法来对油菜种子颜色进行量化和识别，能实现对油菜种子的单粒种子颜色分析法，可供育种学家参考。(7)用等价直径和饱满粒率两个特征来识别白菜型和甘蓝型油菜，识别准确率可达100％;用等价直径、饱满粒率、主色率和平均黄籽度四个特征，应用二次分类法区分6个油菜品种，正确识别率可达95％。(8)用逐步判别分析、BP神经网络和SVM三类方法分别进行油菜类型和品种识别，识别结果以BP神经网络效果最优。(9)为便于上述问题的计算机分析，利用MATLAB R2006a开发了用于农业领域的数字图像处理系统软件。该软件能通过图像分析获得油菜种子的形态、颜色和重量信息，也可供一般研究人员来研究农业领域内的其它信息，如叶面积、叶颜色等。该软件现已于国家版权局申报了软件著作权，同时，该软件在水稻应用方面性能显著(详见另一硕士论文)。

关键词：油菜种子信息数字图像处理图像识别

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