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传感技术学报 2015年第7期28卷 964-971页

作者：汪飞跃姚志明许胜强魏凯杨先军安徽大学电子信息工程学院合肥230009 中国科学院合肥智能机械研究所安徽省仿生感知与先进机器人技术重点实验室合肥230031 江苏省体育科学研究所南京210033 北京体育大学北京100084

在利用柔性力敏传感器获取动态足底压力分布数据时,能够准确快速自动区分左右脚的数据将极大提升数据的可视性和分析的便利性。为此,提出了一种基于足底压力和脚印外观形状的左右脚动态识别方法。首先,基于足底动力学原理,利用连通域的... 详细信息

在利用柔性力敏传感器获取动态足底压力分布数据时,能够准确快速自动区分左右脚的数据将极大提升数据的可视性和分析的便利性。为此,提出了一种基于足底压力和脚印外观形状的左右脚动态识别方法。首先,基于足底动力学原理,利用连通域的图像分割算法对足底压力数据进行聚类分析,得到每一步压力脚印的时间和坐标范围;在此基础上进一步分离出完整的单步压力数据;最后利用单步压力数据刻画脚印轮廓,并根据轮廓的外观特征进行左右脚识别。本文提出的方法可应用于步态分析、临床辅助诊断、步态识别等领域。通过108个实测数据样本的测试表明:本文方法的识别率高达94.5%,并具有较好的鲁棒性。

关键词：柔性力敏传感器连通区域算法轮廓特征聚类分析脚印识别

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景观指数的并行计算方法

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地球信息科学学报 2017年第4期19卷 457-466页

作者：刘洋关庆锋中国地质大学(武汉)国家地理信息系统工程技术研究中心武汉430074 中国地质大学(武汉)信息工程学院武汉430074

随着地理信息科学和系统的发展,GIS数据的时空分辨率和数据量呈现爆炸式的增长趋势。传统的基于个人计算机的景观指数计算软件难以有效快速地完成海量数据的空间分析。针对该问题,本文提出了一个高效的景观指数并行计算方法。首先对原... 详细信息

随着地理信息科学和系统的发展,GIS数据的时空分辨率和数据量呈现爆炸式的增长趋势。传统的基于个人计算机的景观指数计算软件难以有效快速地完成海量数据的空间分析。针对该问题,本文提出了一个高效的景观指数并行计算方法。首先对原有的并查集连通域标记算法进行了2点改进:(1)在第2次遍历数据时,增加了计算斑块面积、周长等斑块基本信息的功能,为景观指数的计算提供必要参数;(2)在第2次遍历过程中,增加了重新标记连续序号的功能,减少了原有算法在合并操作后造成的序号不连续,需要重新遍历数据的开销。在此基础上,本文利用MPI并行编程库,采用数据分割和主从进程协同的并行计算模式实现了景观指数的并行计算。实验表明,在保证计算正确性的基础上,本文的并行算法大幅度提高了景观指数的计算性能,为快速分析大规模数据的景观形态和格局提供了有效手段。

关键词：景观指数连通区域算法 MPI 并行计算

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基于机器视觉的脱绒棉籽表面缺陷检测方法研究

基于机器视觉的脱绒棉籽表面缺陷检测方法研究

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作者：张泽亮塔里木大学

学位级别：硕士

棉花产业目前已经发展成为南疆经济的支柱产业之一,自从“种子工程”战略实施以来,新疆尤其南疆的棉花产业发展迅猛,所以提高该地区的棉花产量对促进该地区的经济发展具有重要作用。棉花出苗率直接影响棉花的产量,脱绒棉籽质量问题是影... 详细信息

棉花产业目前已经发展成为南疆经济的支柱产业之一,自从“种子工程”战略实施以来,新疆尤其南疆的棉花产业发展迅猛,所以提高该地区的棉花产量对促进该地区的经济发展具有重要作用。棉花出苗率直接影响棉花的产量,脱绒棉籽质量问题是影响棉花出苗率的主要原因之一,种子是否破损是评价种子质量好坏的直接指标之一,研究证明,质量好的种子对农业的增产高达40%,因此,研究出一种快速、无损和精确的脱绒棉籽表面缺陷检测方法对提高该地区的棉花产量和经济发展具有重要的意义。本文根据实际生产需求,以新疆长绒棉“新海-63号”脱绒棉籽为研究对象,结合当前无损检测应用较为广泛的机器视觉技术,研究出一种精确、快速的脱绒棉籽缺陷检测方法,具体研究内容与结果如下:（1）设计并搭建了脱绒棉籽图像采集平台。对脱绒棉籽采集平台的工业相机、镜头和光源的选型分别进行了详细介绍,并利用该采集平台实现了对“新海-63号”脱绒棉籽图像的采集。（2）研究了基于连通区域的脱绒棉籽破损检测方法。首先,对采集到的多粒棉籽图像使用HSV空间转换法、最大类间方差法和连通区域去噪法等方法自动提取单粒棉籽图像;其次,对得到的单粒棉籽图像使用改进阈值的小波去噪进行增强;然后,通过对增强后的图像运用自定义二值化阈值、相乘、连通区域去噪法和腐蚀等操作提取破损区域特征;最后,利用获取连通区域个数的方法实现对完好棉籽与破损棉籽的识别,并将此算法设计为方便用户使用的UI界面。试验发现基于连通区域判别的方法能有效的对破损棉籽进行识别,结果表明,此算法对破损棉籽的平均准确率达到89%。优于软阈值函数、硬阈值函数和软硬阈值折衷函数的平均准确率83.5%、85%和87.5%。（3）研究了基于改进YOLOv5s模型的脱绒棉籽破损检测。首先,利用变暗、镜像和旋转的方法对原始数据集增强;其次,在主干网络嵌入CBAM-Net,提高模型获取破损程度较小棉籽的特征;然后,将原始的边界框损失函数GIo U改为CIo U,使预测框回归更准确;最后,对原始网络的颈部增加一个检测层,增加模型对更加密集特征的学习能力。结果表明,改进后的YOLOv5s算法整体性能优于目前主流的检测算法,且m AP达到94.6%,较原始YOLOv5s算法提升了4.3%,证明了改进之后模型的可行性,改进后的模型只需0.12s就能检测出一张图像,证明了模型的实时性。所建立的基于连通区域的传统图像处理算法对破损棉籽检测的准确率为89%,基于改进YOLOv5s模型的卷积神经网络算法对破损棉籽检测的m AP为94.6%。

关键词：脱绒棉籽缺陷检测机器视觉小波去噪连通区域算法卷积神经网络

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