博士科研启动基金(4500-K10056)
- 作品数:3 被引量:75H指数:3
- 相关作者:李震洪添胜郑健宝曾祥业邹绍源更多>>
- 相关机构:华南农业大学教育部更多>>
- 发文基金:博士科研启动基金国家现代农业产业技术体系建设项目公益性行业(农业)科研专项更多>>
- 相关领域:农业科学自动化与计算机技术更多>>
- 基于柑橘树冠层光谱信息的土壤营养元素含量预测
- 为快速检测土壤营养元素含量,本研究选取中心波长为660、780、870和970nm,波宽为20nm的四个光谱波段,用手持式光谱仪测量盆栽金橘树冠层的光谱反射率,同时测定栽培土壤的全氮、全磷和全钾含量,采用Pearson方...
- 李震洪添胜曾洁媚
- 关键词:柑橘树光谱仪营养元素光谱分析土壤
- 文献传递
- 基于机器视觉技术的教室照明节能控制系统被引量:12
- 2012年
- 为解决教室照明用电浪费问题,设计和制作了基于机器视觉技术的教室照明节能控制系统。该系统在监控计算机端采用帧差分与分段收敛的背景差分叠加法从监控录像中识别教室人员,并根据室内人员情况控制教室照明设备的开启或关闭。系统硬件主要由图像采集模块、监控计算机、电气控制模块及教室电气线路等4部分组成;系统软件基于Matlab开发,按功能可分为图像获取、图像处理、串口双向传输、图形用户界面及数据库等5部分。室内人员检测实验结果表明,系统识别平均耗时0.2s,进行实时室内人员识别的帧速上限为5帧/s;当图像中不包含和包含人员时,系统对室内人员的检测准确率分别为100%和93%。
- 李震李骈臻邹绍源颜旭洪添胜
- 关键词:机器视觉节能控制照明控制视频监控
- 基于K-means聚类的柑橘红蜘蛛图像目标识别被引量:44
- 2012年
- 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。
- 李震洪添胜曾祥业郑健宝
- 关键词:K-MEANS聚类目标识别柑橘红蜘蛛
- 无线传感器网络技术在精细农业中的应用进展被引量:19
- 2011年
- 综述无线传感器网络技术在节点构成、网络拓扑、通信协议等方面的特点,重点介绍无线传感器网络技术在精细农业中的典型应用,认为无线传感器网络技术应用于精细农业,需解决信号传输与衰减方式建模、多通信网融合及降低传感器成本等关键问题。提出将无线传感器网络技术与农艺技术、农业机械化及自动化技术等相结合,有助于优化农业决策支持系统,发现和处理农业机具的潜在问题,促进农业管理的规范化,降低能耗,节省人力资源培训成本等。
- 李震洪添胜Ning WANG
- 关键词:无线传感器网络精细农业传感器节点嵌入式系统