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为探明钢中不同形态及粒径的析出相粒子对钢的力学性能影响规律,需对其进行精确统计。为此,文章提出了一种基于形态特征和神经网络进行析出相自动分类统计的方法。该方法首先对目标图像进行预处理并提取目标粒子6个形态特征构成特征矢量以详细描述目标。然后利用BP神经网络建立粒子特征矢量与粒子形态的映射关系,继而实现对各种形态析出相粒子的自动分类统计。实验结果表明,该方法对诸如粒子团聚、粒子空洞及毛刺等缺陷目标具有很好的处理效果,可高效、便捷地进行析出相的自动分类,为钢中析出相的定量微观分析提供了可靠依据,而且具有很好的普适性。 相似文献
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综合颜色和形态特征的小麦田杂草识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用机器视觉技术把杂草精确识别出来是精细农业领域研究的热点问题之一。针对杂草与小麦叶子交叠的情况,提出一种综合颜色和形态特征的方法进行杂草识别。在L*a*b*颜色空间,选取a*作为特征量并用改进的最大类间方差法进行阈值分割获得植物图像;在HSI颜色空间,利用多层的同质性分割算法分离小麦与杂草;结合形态学特征开闭运算滤波及二值逻辑与运算获得杂草图像;模拟化学除草系统,从理论上评价整个系统的识别效率。实验结果表明:杂草正确识别率高达92.6%以上,且除草剂的使用量减少超过72.4%。 相似文献
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特征选择是模式识别系统的难点.针对高维数据对象,先运用改进粒子群优化(PSO)算法快速、有效地从特征样本中提取一组最优特征子集,然后采用最小二乘支持向量机(LSSVM)分类器对最优特征子集进行分类,验证特征选择的好坏.经大量实验验证,在保证分类正确率的前提下,该方法有效提高了特征选择效率. 相似文献
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当前我国商品猪养殖业快速发展,但养殖设施和技术手段还比较落后。本文设计商品猪的精准养殖与管理系统,利用无线射频识别技术实现猪身份的准确快速识别,利用电子称和以太网传输技术实现猪体重和摄食量的实时采集与传输,利用可编程控制技术实现环境参数的监控,并对养殖场日常信息进行数字化管理。通过试验表明,猪身份能够准确识别,摄食量和体重能够及时准确获取,环境因子参数控制范围达到了设计要求,能够满足商品猪精准养殖与管理的需要,同时可提供商品猪养殖全过程的相关信息,供溯源查询与分析。所设计的系统为研究不同品种猪或者同一品种不同阶段的猪的采食规律、最佳饲喂效果和建立营养模型提供了第一手的资料,为猪的可溯源管理打下基础,该系统亦可以推广到其他畜禽的精准养殖过程中。 相似文献