期刊文献+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
共找到802篇文章
< 1 2 … 41 >
每页显示 20 50 100
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
基于RGB与深度图像融合的生菜表型特征估算方法 被引量：4
1
作者 陆声链 李沂杨 +3 位作者 李帼 贾小泽 鞠青青 钱婷婷 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期84-91,101,共9页
采用自动化手段对植物生长过程中的表型特征进行精准测量对于育种和栽培等应用具有重要意义。本文围绕工厂化生菜种植中的表型特征无损精准检测需求,通过融合深度相机采集的RGB图像和深度图像,利用改进的DeepLabv3+模型进行图像分割,并... 采用自动化手段对植物生长过程中的表型特征进行精准测量对于育种和栽培等应用具有重要意义。本文围绕工厂化生菜种植中的表型特征无损精准检测需求,通过融合深度相机采集的RGB图像和深度图像,利用改进的DeepLabv3+模型进行图像分割,并通过双模态回归网络对生菜表型特征进行估算。本文改进的分割模型的骨干网络由Xception替换为MobileViTv2,以增强其全局感知能力和性能;在回归网络中,提出了卷积双模态特征融合模块CMMCM,用于估算生菜的表型特征。在包含4个生菜品种的公开数据集上的实验结果表明,本文方法可对鲜质量、干质量、冠幅、叶面积和株高共5种生菜表型特征进行估算,决定系数分别达到0.9222、0.9314、0.8620、0.9359和0.8875。相较于未添加CMMCM和SE模块的RGB和深度图的表型参数估计基准ResNet-10(双模态),本文改进的模型决定系数分别提高2.54%、2.54%、1.48%、2.99%和4.88%,单幅图像检测耗时为44.8 ms,说明该方法对于双模态图像融合的生菜表型特征无损提取具有较高的准确性和实时性。 展开更多
关键词 生菜 表型估算 模态融合 分割模型 rgb图像 深度图像
在线阅读 下载PDF
基于RGB相机的无标志物TMS机器人辅助定位方法
2
作者 程强 赵帅 +3 位作者 郝小龙 刘杰 许静静 李世俊 《北京工业大学学报》 北大核心 2025年第8期908-917,共10页
经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation, TMS)是一种神经调制方法,临床中凭借医生经验手动确定TMS线圈摆放位姿,导致线圈摆放位置和姿态不准确且重复定位精度差。针对上述问题,提出一种TMS线圈机器人辅助定位系统,使用RGB相机... 经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation, TMS)是一种神经调制方法,临床中凭借医生经验手动确定TMS线圈摆放位姿,导致线圈摆放位置和姿态不准确且重复定位精度差。针对上述问题,提出一种TMS线圈机器人辅助定位系统,使用RGB相机替代导航系统中双目红外相机,采用一种基于神经网络的无标志物TMS线圈机器人辅助定位方法。搭建神经网络实现相机空间线圈姿态到操作臂空间关节角度的映射,并通过仿真数据训练验证了该神经网络架构适用于TMS线圈位姿摆放问题。随后,通过实验验证了该方法的可行性,同时表明训练的神经网络针对TMS线圈定位任务具有良好的泛化能力。最后,在笛卡儿空间的位姿验证结果显示TMS线圈三维位置平均误差为2.16 mm,总体姿态误差为0.055 rad,使用RGB相机的TMS线圈机器人辅助定位系统在精度上达到了与其他使用双目红外相机的科研或商用系统相同的水平,满足TMS临床治疗要求,具备临床应用的可行性。 展开更多
关键词 经颅磁刺激(transcranial magnetic stimulation TMS) 机器人辅助TMS系统 rgb相机 神经网络 位姿估计 手眼标定
在线阅读 下载PDF
基于动态蛇形卷积的钢轨RGB图像光带分割方法
3
作者 程雨 刘金朝 +5 位作者 姜昕良 张长伦 张国粹 顾子晨 王乐 宋浩然 《中国铁道科学》 北大核心 2025年第2期37-48,共12页
针对钢轨光带边缘存在的锯齿状现象导致对灰度图像进行光带分割算法精度不高的问题,提出基于动态蛇形卷积的钢轨RGB图像光带分割方法。设计和实现基于彩色线阵相机与白激光光源的RGB图像采集模块,通过嵌入动态蛇形卷积加强锯齿状不规则... 针对钢轨光带边缘存在的锯齿状现象导致对灰度图像进行光带分割算法精度不高的问题,提出基于动态蛇形卷积的钢轨RGB图像光带分割方法。设计和实现基于彩色线阵相机与白激光光源的RGB图像采集模块,通过嵌入动态蛇形卷积加强锯齿状不规则特征的提取,改进DeepLabv3+分割网络,完成基于RGB图像光带与轨面的一体化分割,实现对光带的分类检测。结果表明:对非道岔区段RGB图像分割的平均交并比为93.50%,类别平均像素准确率为96.39%,像素准确率为98.85%;包含道岔区段RGB图像分割的平均交并比、类别平均像素准确率以及像素准确率分别为91.87%,96.04%和98.60%;RGB图像可较好地还原钢轨表面的真实状态,加入动态蛇形卷积改进的分割网络能够实现对钢轨光带区域的精确提取,比现有方法的平均交并比提升了2.25%。 展开更多
关键词 钢轨 光带分割 检测 rgb图像 动态蛇形卷积
在线阅读 下载PDF
空间信息增强的室内多任务RGB-D场景理解
4
作者 孙国栋 熊晨韵 +1 位作者 刘俊杰 张杨 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第7期2209-2217,共9页
移动机器人在探索三维空间时需要获取大量场景信息,这些信息包含语义、实例对象、位置关系等多个方面。理解场景信息的准确性和计算复杂性是移动端关注的2个焦点。基于此,提出了一种适用于室内场景理解的空间信息增强的多任务学习方法... 移动机器人在探索三维空间时需要获取大量场景信息,这些信息包含语义、实例对象、位置关系等多个方面。理解场景信息的准确性和计算复杂性是移动端关注的2个焦点。基于此,提出了一种适用于室内场景理解的空间信息增强的多任务学习方法。该方法由包含通道-空间注意力融合模块的编码器及多任务头的解码器组成,可同时实现语义分割、全景分割(实例分割)和方向估计多个任务。其中,通道-空间注意力融合模块旨在增强RGB和深度各自的模态特征,由简单卷积构成的空间注意力机制可降低收敛速度,与通道注意力机制信息融合后,进一步强化全局信息的位置特征。语义分支的上下文模块位于解码器后,为像素级语义信息提供有力支持,有助于减小模型大小。同时,设计了一种基于硬参数共享且能均衡训练任务的损失函数,探讨合适的轻量级骨干网络和任务数量对提升场景理解算法性能的影响。在新增标签注释的室内数据集NYUv2和SUN RGB-D上,评估了多任务学习方法的有效性,综合性全景分割精度分别提高了2.93%和4.87%。 展开更多
关键词 场景理解 多任务学习 rgb-D 空间信息 室内场景
在线阅读 下载PDF
基于RGB-D图像的高纺锤形苹果树修剪执行末端位姿估计
5
作者 康峰 王嘉成 +1 位作者 王亚雄 王宁 《农业工程学报》 北大核心 2025年第12期77-85,共9页
针对果树智能化选择性修剪作业中缺乏执行末端位姿的预测方法,提出一种基于RGB-D图像的修剪点定位与执行末端位姿估计方法。首先,利用RealSense D435i深度相机获取苹果树的RGB图像和深度信息,并通过改进的YOLOv8-seg模型对RGB图像中的... 针对果树智能化选择性修剪作业中缺乏执行末端位姿的预测方法,提出一种基于RGB-D图像的修剪点定位与执行末端位姿估计方法。首先,利用RealSense D435i深度相机获取苹果树的RGB图像和深度信息,并通过改进的YOLOv8-seg模型对RGB图像中的树干与一级枝根部预设区域进行分割。其次,利用OpenCV图像处理方法,计算出树干直径、侧枝直径和侧枝生长间距,基于人工剪枝规则,判断并定位修剪点像素坐标。最后,结合修剪点坐标与深度信息,基于点面映射原理推导出修剪点对应的修剪位姿。结果表明,改进的YOLOv8-seg模型在自建数据集掩膜预测的精确率和召回率分别达到了95.31%和93.79%,修剪决策判断的正确率为88.3%,执行末端位姿估计的成功率为89.9%,可以为苹果树修剪机器人的研发提供技术支持。 展开更多
关键词 图像处理 实例分割 rgb-D YOLOv8-seg 苹果树 修剪 位姿估计
在线阅读 下载PDF
多模态特征融合的RGB-T目标跟踪网络
6
作者 金静 刘建琴 翟凤文 《光学精密工程》 北大核心 2025年第12期1940-1954,共15页
近年来,RGB-T跟踪方法因可见光与热红外图像的互补特性而在视觉跟踪领域得到广泛应用。然而,现有方法在模态互补信息利用方面仍存在局限,特别是基于Transformer的算法缺乏模态间的直接交互,难以充分挖掘RGB和TIR模态的语义信息。针对这... 近年来,RGB-T跟踪方法因可见光与热红外图像的互补特性而在视觉跟踪领域得到广泛应用。然而,现有方法在模态互补信息利用方面仍存在局限,特别是基于Transformer的算法缺乏模态间的直接交互,难以充分挖掘RGB和TIR模态的语义信息。针对这些问题,提出了一种多模态特征融合的RGB-T目标跟踪网络(Multi-Modal Feature Fusion Tracking Network for RGB-T,MMFFTN)。该网络首先在骨干网络提取初步特征后,引入通道特征融合模块(Channel Feature Fusion Module,CFFM),实现RGB和TIR通道特征的直接交互与融合。其次,针对RGB和TIR模态差异可能导致的融合效果不理想问题,设计了跨模态特征融合模块(Cross-Modal Feature Fusion Module,CMFM),通过自适应融合策略进一步融合RGB和TIR的全局特征,以提升跟踪的准确性。对本文提出的跟踪模型在GTOT,RGBT234和LasHeR三个数据集上进行了详细的实验评估。实验结果表明,与当前先进的基于Transformer的跟踪器ViPT相比,MMFFTN在成功率(Success Rate)和精确率(Precision Rate)上分别提升了3.0%和4.7%;与基于Transformer的跟踪器SDSTrack相比,成功率和精确率分别提升了2.4%和3.3%。 展开更多
关键词 rgb-T目标跟踪 TRANSFORMER 通道特征融合 跨模态特征融合
在线阅读 下载PDF
基于点-线-面特征和曼哈顿约束的鲁棒RGB-D里程计
7
作者 程向红 于兴云 +1 位作者 吴建峰 刘丰宇 《中国惯性技术学报》 北大核心 2025年第7期688-697,共10页
为解决视觉定位系统在室内环境中由于低纹理和后端优化中的权重设置不合理而导致的位姿漂移问题,提出了一种鲁棒RGB-D里程计设计方案。首先,采用短线过滤和断线合并的策略改进EDLines算法,以提高线特征匹配的精度和速度;其次,通过结合... 为解决视觉定位系统在室内环境中由于低纹理和后端优化中的权重设置不合理而导致的位姿漂移问题,提出了一种鲁棒RGB-D里程计设计方案。首先,采用短线过滤和断线合并的策略改进EDLines算法,以提高线特征匹配的精度和速度;其次,通过结合平面深度一致验证和方向相关性来改进主导平面筛选方式,以精确初始化曼哈顿帧;最后,基于特征约束数量和特征重投影残差构建特征的置信度,并采用自适应非线性优化的方法,实现鲁棒的位姿估计。实验结果表明,相较于ORB-SLAM2、Planar-SLAM和Manhattan-SLAM,所提方案在ICL-NUIM数据集上的绝对轨迹均方根误差平均降低60.55%、26.35%和22.97%;在TUM数据集上的绝对轨迹均方根误差平均降低52.41%、54.52%和49.57%。此外,在真实世界场景实验中,相较于Planar-SLAM、Manhattan-SLAM,所提方案的轨迹端点漂移分别降低35.63%和20.00%。 展开更多
关键词 rgb-D里程计 点-线-面特征 曼哈顿约束 后端优化
在线阅读 下载PDF
基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪
8
作者 李海燕 曹永辉 +1 位作者 郎恂 李海江 《湖南大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第4期68-78,共11页
为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多... 为解决现有目标跟踪算法深层次特征提取困难、不能充分利用跨模态信息以及目标特征表示较弱等问题,提出了基于孪生网络的特征融合位移RGB-T目标跟踪算法.首先,基于可见光模态SiameseRPN++的目标跟踪框架,扩展设计红外模态分支,以获得多模态目标跟踪框架,设计了改进步长的ResNet50作为特征提取网络,有效挖掘目标的深层次特征.随后,设计特征交互学习模块,利用一种模态的判别信息引导另一种模态的目标外观特征学习,挖掘特征空间和通道中的跨模态信息,增强网络对前景信息的关注.然后,设计多模特征融合模块计算输入的可见光图像和红外图像的特征融合度,对不同模态的重要特征进行空间融合以去除冗余信息,并采用级联融合策略重建多模态图像,增强目标特征表示.最后,设计特征空间位移模块,分割红外模态分支的特征图并向四个不同方向移位,增强热源目标特征的边缘表示.在两个RGB-T数据集上的实验验证了提出算法的有效性,消融实验证明了设计的单个模块的优越性. 展开更多
关键词 rgb-T跟踪 多模特征融合模块 特征空间位移模块 特征交互学习模块
在线阅读 下载PDF
基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测前沿进展 被引量：3
9
作者 黄年昌 杨阳 +1 位作者 张强 韩军功 《计算机学报》 北大核心 2025年第2期284-316,共33页
显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而... 显著性目标检测是计算机视觉领域的基础问题之一,旨在对图像中最吸引人注意的目标进行检测和分割。随着深度学习技术的发展,基于RGB(Red-Green-Blue)图像的显著性目标检测算法取得了巨大进步,在简单场景下已经取得较为满意的结果。然而,局限于可见光相机的成像能力,RGB图像易受到光照条件的影响,且无法捕捉场景的三维空间信息。相应地,基于RGB图像的显著性目标检测算法通常难以在一些复杂场景下取得较好的检测效果。近年来,随着深度成像技术不断发展和硬件成本不断降低,深度相机得到了广泛应用。其捕获的场景空间信息,与可见光图像获取的场景细节信息相互补充,有助于提升复杂场景下显著性目标检测性能。因此,RGB-深度(RGB-Depth,RGB-D)图像显著性目标检测引起了学者广泛研究。本文对近期基于深度学习的RGB-D图像显著性目标检测算法进行了整理和分析。首先,分析了多模态RGB-D图像显著性目标检测所面临的关键问题,并以此对现有算法解决这些关键问题的主要思路和方法进行了总结和梳理。然后,介绍了用于RGB-D图像显著性目标检测算法研究的主流数据集和常用性能评价指标,并对各类主流模型进行了定量比较和定性分析。最后,本文进一步分析了RGB-D图像显著性目标检测领域有待解决的问题,同时对今后可能的研究趋势进行了展望。 展开更多
关键词 显著性目标检测 rgb图像 深度图像 深度学习 多模态图像处理
在线阅读 下载PDF
基于RGB与高光谱图像的小麦低温胁迫评估模型 被引量：2
10
作者 余德炤 江晓东 +5 位作者 杨莹颖 张建取 忻乐 张艳 秦思容 杨再强 《南方农业学报》 北大核心 2025年第1期97-110,共14页
【目的】探究低温胁迫对小麦叶片叶绿素荧光参数、RGB图像参数和高光谱指数的影响,建立小麦低温胁迫评估模型,为小麦生产防灾减灾提供参考。【方法】以济麦22为研究对象,在小麦拔节期开展低温胁迫控制试验,设白天(8:00—20:00)/夜间(20... 【目的】探究低温胁迫对小麦叶片叶绿素荧光参数、RGB图像参数和高光谱指数的影响,建立小麦低温胁迫评估模型,为小麦生产防灾减灾提供参考。【方法】以济麦22为研究对象,在小麦拔节期开展低温胁迫控制试验,设白天(8:00—20:00)/夜间(20:00—次日8:00)平均温度分别为8℃/0℃(T1)、6℃/-2℃(T2)和4℃/-4℃(T3)3个处理,持续时间3 d,以大田自然环境的盆栽小麦(23℃/8℃)为对照(CK),研究低温胁迫处理结束后1、3和6 d小麦叶片叶绿素荧光参数、RGB图像参数及高光谱指数的变化规律;使用一元线性回归、随机森林(RF)和人工神经网络(ANN)建立小麦低温胁迫评估模型。【结果】叶绿素荧光参数DIo/RC可作为评估小麦低温胁迫的指标。在一元线性回归模型中,使用增强型植被指数(EVI)建立的一元线性回归模型效果最佳,回归方程为y=-1.261x+1.401,决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)、平均相对误差(MRE)分别为0.536、0.058、0.045和11.31%。在RF和ANN模型中,基于RGB图像参数建立的模型精度高于基于高光谱指数建立的模型,RF模型测试集R^(2)、RMSE、MAE、MRE分别为0.771、0.042、0.033、8.57%,R^(2)相比一元线性回归模型提高43.78%,RMSE、MAE、MRE分别降低28.31%、28.06%、24.21%;ANN模型测试集R^(2)、RMSE、MAE、MRE分别为0.742、0.046、0.037、9.01%,测试集R^(2)相比一元线性回归模型提高38.34%,RMSE、MAE、MRE分别降低20.33%、18.06%、20.32%。【结论】基于RGB图像参数的RF模型效果最好、精度最高,可用于小麦的低温胁迫评估。 展开更多
关键词 小麦 叶绿素荧光参数 rgb图像 高光谱图像 低温胁迫评估模型
在线阅读 下载PDF
基于RGB-D图像的语义分割方法综述 被引量：1
11
作者 王晨 杜晨曦 +1 位作者 刘瑞军 齐越 《计算机辅助设计与图形学学报》 北大核心 2025年第1期100-119,共20页
语义分割技术致力于精确识别并分割图像中的各个物体或场景.基于RGB图像的方法在信息利用上存在局限,导致性能受限,随着深度传感器技术的普及,深度图的引入为语义分割网络注入了丰富的几何信息,显著地提升了分割精度.文中介绍了近几年基... 语义分割技术致力于精确识别并分割图像中的各个物体或场景.基于RGB图像的方法在信息利用上存在局限,导致性能受限,随着深度传感器技术的普及,深度图的引入为语义分割网络注入了丰富的几何信息,显著地提升了分割精度.文中介绍了近几年基于RGB-D图像的语义分割方面的显著进展和相关方法,根据对多模态融合特征处理方式的差异,将基于RGB-D图像的语义分割方法归纳为单分支、双分支、三分支网络架构3大类.其中,单分支网络在同一分支同时处理RGB和深度特征,实现特征的有机结合;双分支网络利用RGB和深度特征之间的互补性,优化多模态特征的校正与融合;三分支网络在保留原始的RGB和深度特征的同时,深入挖掘融合特征,确保信息的全面性.同时,总结注意力、模型优化等关键技术,并归纳常用的数据集和评价指标,对比分析各种方法在不同数据集上的性能,最后总结当前RGB-D图像语义分割在多模态数据交互与处理方面所面临的挑战,展望了语义分割技术在跨领域数据融合方向的发展前景. 展开更多
关键词 rgb-D图像 语义分割 多模态特征融合 卷积神经网络
在线阅读 下载PDF
基于RGB图像和随机森林算法的棉种识别
12
作者 王亚茹 韩迎春 +6 位作者 雷亚平 杨北方 熊世武 焦亚辉 马云珍 李亚兵 支晓宇 《棉花学报》 北大核心 2025年第2期94-105,共12页
【目的】棉种的精准识别对育种、栽培管理、病虫害防控至关重要。而传统的人工识别方法主观性强且效率低。基于红绿蓝(red,green,and blue,RGB)图像与随机森林(random forest,RF)算法构建了棉花快速分类模型,实现棉种的自动识别。【方... 【目的】棉种的精准识别对育种、栽培管理、病虫害防控至关重要。而传统的人工识别方法主观性强且效率低。基于红绿蓝(red,green,and blue,RGB)图像与随机森林(random forest,RF)算法构建了棉花快速分类模型,实现棉种的自动识别。【方法】田间种植草棉、亚洲棉、海岛棉和陆地棉,在蕾期和花铃期采集叶片的RGB图像,并提取颜色和形态特征参数。基于提取的特征数据,分别构建了3种RF模型:基于蕾期叶片特征的模型、基于花铃期叶片特征的模型以及综合蕾期和花铃期叶片特征的模型。随后,对各个模型的分类性能进行评估,并通过特征重要性分析确定影响棉种识别的关键特征。还对比了RF、支持向量机和K最近邻3种算法的分类效果。【结果】结合蕾期和花铃期叶片特征的分类模型准确性最高,总体精度达到了97.71%,Kappa系数为0.95,优于基于单一生育期特征的模型。特征重要性分析表明,叶片面积和圆度在棉种识别中具有重要作用。此外,RF的分类性能优于支持向量机和K最近邻法,表现出更高的稳定性和准确性。【结论】本研究提出的基于蕾期和花铃期叶片的RGB图像和RF算法的棉种识别方法,无需复杂的图像预处理,能自动高效识别海岛棉、陆地棉、亚洲棉和草棉,可以为作物精细管理和农业领域的机器学习算法应用提供新思路和技术支持。 展开更多
关键词 rgb图像 随机森林算法 分类 棉花
在线阅读 下载PDF
基于RGB成像技术估算盐胁迫下紫花苜蓿幼苗生长性能
13
作者 雷俊锋 王沛 +2 位作者 陈有军 周青平 汪辉 《草地学报》 北大核心 2025年第4期1201-1210,共10页
为实现无损、高效、准确估算紫花苜蓿(Medicago sativa L.)幼苗生长性能指标,本研究基于Lemna Tec Scanan‐lyzer植物表型分析系统拍摄盐胁迫下29个紫花苜蓿品种幼苗顶视、正视和侧视RGB图像,分析筛选可估算幼苗生物量、叶绿素含量(Soil... 为实现无损、高效、准确估算紫花苜蓿(Medicago sativa L.)幼苗生长性能指标,本研究基于Lemna Tec Scanan‐lyzer植物表型分析系统拍摄盐胁迫下29个紫花苜蓿品种幼苗顶视、正视和侧视RGB图像,分析筛选可估算幼苗生物量、叶绿素含量(Soil and plant analyzer development,SPAD)、叶面积和株高等生长性能指标的图像表型参数。结果表明:侧视图投影面积与紫花苜蓿幼苗叶干重、茎干重和总干重均具有显著的正相关关系;基于顶视、正视和侧视投影面积计算得到的5个参数中,VIAP(VIntegrated Analysis Platform)对幼苗总干重具有较好的预测效果,模型为y=0.0054x+0.0305(R^(2)=0.84)。侧视图投影面积和侧视图最小外接圆直径可分别用于建立紫花苜蓿幼苗叶面积和株高的估算模型(R^(2)分别为0.71和0.84)。主成分分析表明,无盐胁迫、低盐胁迫(75 mmol·L^(-1))和高盐胁迫浓度(150和225mmol·L^(-1))处理的幼苗图像表型参数明显在不同象限。顶视、正视和侧视3个角度投影面积和侧视图最小外接圆直径均在4个盐胁迫浓度梯度之间呈现显著性差异,能够估算紫花苜蓿幼苗生长性能,进而评价其耐盐胁迫能力。 展开更多
关键词 无损估算 紫花苜蓿 rgb成像 盐胁迫 投影面积
在线阅读 下载PDF
基于无人机RGB图像植被指数的棉花产量估算研究
14
作者 白振涛 董冰雪 +4 位作者 范军亮 SHAWN Carlisle Kefauver JOSÉ Luis Araus 张富仓 尹飞虎 《农业机械学报》 北大核心 2025年第8期182-192,共11页
为突破传统遥感技术依赖多光谱/高光谱的局限,探索RGB图像结合颜色空间转换算法的作物产量估算方法。通过无人机平台获取16个水氮处理条件下滴灌棉花6个关键生育期的冠层RGB图像,运用色彩空间转换算法将其转化为HIS、CIELab和CIELuv颜... 为突破传统遥感技术依赖多光谱/高光谱的局限,探索RGB图像结合颜色空间转换算法的作物产量估算方法。通过无人机平台获取16个水氮处理条件下滴灌棉花6个关键生育期的冠层RGB图像,运用色彩空间转换算法将其转化为HIS、CIELab和CIELuv颜色参数,优选最佳估产窗口期,基于其衍生的RGB植被指数构建3种变量组合下的岭回归、支持向量机和随机森林估产模型。不同生育期的RGB植被指数与产量相关性表明,RGB植被指数与棉花产量在花期、花铃Ⅰ期、花铃Ⅱ期、铃期和吐絮期均具有较强的相关性,吐絮期植被指数与产量相关性最强,其中吐絮期的估产精度最高(决定系数大于等于0.87,偏差小于10%),为最佳估产窗口期。随机森林模型在各生育期估产中反演精度表现最稳定,采用变量组合3(GA、GGA、CSI、NGRDI、NGRDIveg、TGI、TGIveg、NDLab、NDLuv)构建的随机森林模型反演结果表现最优,测试集决定系数为0.76~0.88,均方根误差为0.69~0.99 t/hm^(2),平均绝对误差为0.53~0.80 t/hm^(2),偏差为6.11%~30.65%,为滴灌条件下棉花产量最优反演模型。研究结果可为利用无人机RGB图像进行滴灌棉花估产以及表型监测分析提供理论参考。 展开更多
关键词 棉花 产量估计 无人机遥感 rgb图像 植被指数 机器学习
在线阅读 下载PDF
基于RGB与骨骼数据的人体行为识别综述
15
作者 李仝伟 仇大伟 +1 位作者 刘静 逯英航 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期62-82,共21页
人体行为识别是计算机视觉领域中的重要研究方向,在人机交互、医疗康复、自动驾驶等领域具有广泛应用和重大意义。由于其方法的重要性和前沿性,对该领域进行全面、系统地总结具有极其重要的意义。深入探讨了基于RGB和骨骼数据模态的人... 人体行为识别是计算机视觉领域中的重要研究方向,在人机交互、医疗康复、自动驾驶等领域具有广泛应用和重大意义。由于其方法的重要性和前沿性,对该领域进行全面、系统地总结具有极其重要的意义。深入探讨了基于RGB和骨骼数据模态的人体行为识别方法;按照特征学习方式的不同,分为基于传统机器学习的手工特征提取方法和基于深度学习的深度特征提取方法。介绍了行为识别的基本流程,并总结了公开数据集。详述了基于RGB和骨骼数据模态的识别方法。对于RGB数据,分析了基于2D CNN、RNN和3D CNN的特征提取方法;对于骨骼数据,介绍了自上而下和自下而上的姿态评估算法,重点分析了基于RNN、CNN、GCN、Transformer和混合神经网络的分类算法。最后,展望了未来深度学习在人体行为识别中的五个研究方向。 展开更多
关键词 行为识别 计算机视觉 rgb数据 骨骼数据 特征提取 深度学习
在线阅读 下载PDF
基于RGB颜色空间偏态参数的烟草叶片氯含量无损检测
16
作者 周易 单启庆 +6 位作者 陈仲权 廖学文 谢小丹 石三三 蔡钰 江海东 李建飞 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第5期274-281,共8页
烟草鲜叶中的氯含量与烤后烟叶的品质显著相关。为准确、快速地无损测量大田期烟叶氯含量,提取鲜烟叶数码图像的RGB颜色空间偏态参数,并分析各类参数与烟叶氯含量的相关性;在此基础上,分别以RGB颜色空间正态及偏态参数作为输入因子,运... 烟草鲜叶中的氯含量与烤后烟叶的品质显著相关。为准确、快速地无损测量大田期烟叶氯含量,提取鲜烟叶数码图像的RGB颜色空间偏态参数,并分析各类参数与烟叶氯含量的相关性;在此基础上,分别以RGB颜色空间正态及偏态参数作为输入因子,运用多元逐步回归和反向传递神经网络(BPNN)构建烟叶叶色表型RGB参数氯含量模型,并比较以不同建模方式输入不同参数所建模型在模型拟合优度和拟合准确度的差异。结果表明,代表颜色深浅度的均值类参数与烟叶氯含量无显著相关性,代表颜色均匀度的峰度类参数(如红通道色阶的峰度、绿通道色阶的峰度)与烟叶氯含量显著正相关。采用RGB颜色空间偏态参数作为输入因子且运用BPNN方式所构建的模型F4拟合优度最佳,总体准确度达81.16%,采用RGB颜色空间偏态参数作为输入因子且运用多元逐步回归所构建的模型F2总体准确度为80.87%,虽然略低于模型F4,但两者并无显著差异。考虑到BPNN模型的构建过程较为繁琐且生理学意义不明确,而多元逐步回归方式构建模型过程简洁、参数明了,建议烤烟采用以RGB颜色模型偏态参数作为自变量且运用多元逐步回归方式构建的模型F2作为最佳的烟叶颜色表型参数氯含量的拟合模型。 展开更多
关键词 rgb颜色空间 偏态参数 叶片氯含量 烟草 反向传递神经网络
在线阅读 下载PDF
基于RGB-D图像的机械臂工业零件抓取研究
17
作者 刘生寿 杜敏 +1 位作者 张旭 谢小正 《机床与液压》 北大核心 2025年第17期66-75,共10页
针对机械臂在复杂堆叠场景中视觉抓取识别成功率低、速度慢等问题,基于RGB-D图像提出一种新型机械臂视觉抓取检测算法。通过融合RGB图像和深度图像,生成多模态特征图,从而增强图像的语义信息。采用ResNet-34作为编码器,并结合SE-Net模块... 针对机械臂在复杂堆叠场景中视觉抓取识别成功率低、速度慢等问题,基于RGB-D图像提出一种新型机械臂视觉抓取检测算法。通过融合RGB图像和深度图像,生成多模态特征图,从而增强图像的语义信息。采用ResNet-34作为编码器,并结合SE-Net模块,提升模型的表达能力,利用ESP-Net对不同尺度目标进行分割,获取多尺度语义信息。通过对特征图进行上采样解码,并与加权特征图进行跳连接,提取梯度信息,进一步提升网络性能。在Cornell和Jacquard数据集上验证了该算法的有效性,识别成功率分别达到98.31%和95.65%,推理速度为36.40帧/s。为验证算法的实用性,构建工业零件数据集,并在UR5-e机械臂上进行实时抓取实验。结果表明:在非堆叠场景中抓取成功率超过93%,在堆叠场景中抓取成功率超过81%,表明该算法能够显著提升非结构化环境中零件的抓取成功率。 展开更多
关键词 视觉抓取 机械臂 rgb-D图像 堆叠场景
在线阅读 下载PDF
基于智能手机RGB图像的玉兰叶片叶绿素和氮素预测
18
作者 梁昊 蔡晨韬 +6 位作者 赵玮 李亚杰 王文坤 胡宇航 申玉晓 李永华 孙天晓 《浙江农林大学学报》 北大核心 2025年第5期1090-1101,共12页
【目的】旨在开发基于智能手机RGB图像的白玉兰Yulania denudata和望春玉兰Y. biondii叶片叶绿素和氮素预测的方法。【方法】以白玉兰和望春玉兰的成熟叶片为研究对象,利用iPhone13和荣耀70Pro+智能手机采集叶片图像,并通过Python语言与... 【目的】旨在开发基于智能手机RGB图像的白玉兰Yulania denudata和望春玉兰Y. biondii叶片叶绿素和氮素预测的方法。【方法】以白玉兰和望春玉兰的成熟叶片为研究对象,利用iPhone13和荣耀70Pro+智能手机采集叶片图像,并通过Python语言与OpenCV库提取叶片颜色特征参数,结合叶绿素仪测定叶片的叶绿素和氮素,构建基于线性回归、人工神经网络和支持向量回归的预测模型。【结果】线性回归模型在荣耀70Pro+拍摄白玉兰叶片的叶绿素(R^(2)=0.740)和氮素(R^(2)=0.741)预测中效果最佳;人工神经网络模型在iPhone13拍摄望春玉兰叶片的叶绿素(R^(2)=0.728)、荣耀70Pro+拍摄白玉兰叶片的氮素(R^(2)=0.735)预测中效果最佳;支持向量回归模型在使用荣耀70Pro+拍摄望春玉兰叶片的叶绿素(R^(2)=0.748)和氮素(R^(2)=0.742)预测中效果最佳。【结论】基于智能手机RGB图像的叶绿素与氮素预测方法在玉兰属Yulania植物叶片中具备良好的可行性,所有模型的预测性能均达到较高水平。玉兰属植物种间差异会导致模型拟合效果不同。 展开更多
关键词 rgb图像 白玉兰 望春玉兰 叶绿素 氮素 预测
在线阅读 下载PDF
面向RGB-D数据的特征线提取和表示算法
19
作者 刘鑫 李洋 +1 位作者 冯胜杰 吴晓群 《图学学报》 北大核心 2025年第3期542-550,共9页
为了提高特征线提取结果的精度和质量,针对现有算法在颜色和几何边界难以区分,直线段表示的特征线不连续、不平滑等问题,提出了一种面向RGB-D数据的特征线提取与表示算法。同时,充分利用RGB图像与深度图像之间紧密耦合且互为补充的特性... 为了提高特征线提取结果的精度和质量,针对现有算法在颜色和几何边界难以区分,直线段表示的特征线不连续、不平滑等问题,提出了一种面向RGB-D数据的特征线提取与表示算法。同时,充分利用RGB图像与深度图像之间紧密耦合且互为补充的特性,结合颜色和几何信息,提出一种融合颜色和几何的边界提取和表示算法。首先基于RGB-D数据中的颜色、深度、法向和曲率等几何信息,以及对应的平面几何特征,提取稠密的几何边界特征点集;接着,通过稀疏处理优化特征点集,并在此基础上加入角点信息,以增强特征线的表示能力;最后,采用3次B样条曲线紧致、连续、光滑地表示特征线,且在曲线拟合过程中通过重节点设置确保曲线能够经过关键角点,以此较好地表示恢复特征线的准确走势。以自采和公开的RGB-D数据集进行实验,并与其他几种特征线提取算法进行比较,结果表明,该算法在NYU v2数据集上的提取精度达到了0.82,召回率达到了0.59,交并比达到了0.54,可以从包含深度噪声的低质量RGB-D输入中有效提取连续、光滑的几何特征线,具有明显优势。 展开更多
关键词 rgb-D 特征线提取 特征线表示 稠密与稀疏处理 B样条曲线
在线阅读 下载PDF
基于无人机RGB影像的香格里拉市草原盖度估测研究
20
作者 刘金凤 任晓东 +5 位作者 吴鹏 谭成 李舒婷 陈斌 王继雄 饶昕 《林业调查规划》 2025年第3期151-158,共8页
选取香格里拉市82个草原监测样地为研究对象,以无人机RGB影像作为数据源,提取10种常用植被指数和HSI颜色特征。采用随机森林回归和Pearson相关性分析,优选CIVE、H和GLI 3个特征,分别采用K最邻近(KNN)、随机森林(RF)、BP神经网络(BPN)和... 选取香格里拉市82个草原监测样地为研究对象,以无人机RGB影像作为数据源,提取10种常用植被指数和HSI颜色特征。采用随机森林回归和Pearson相关性分析,优选CIVE、H和GLI 3个特征,分别采用K最邻近(KNN)、随机森林(RF)、BP神经网络(BPN)和支持向量机(SVM)4种算法构建草原盖度估测模型,分析最优模型及草原类型对估测精度的影响。结果表明,RF模型估测精度最高,P>90%,R^(2)>0.8;BPN和KNN模型次之,P>80%,R^(2)>0.5;SVM模型精度最低。RF模型估测精度总体上与盖度真实值成正相关,且该模型对高寒草甸的估测精度最高,可为相同类型的草原盖度监测提供参考。 展开更多
关键词 草原盖度 无人机rgb影像 估测模型 草原类型 香格里拉市
在线阅读 下载PDF
已选择0条
导出题录 引用分析
参考文献
引证文献
 统计分析
检索结果
已选文献
上一页 1 2 … 41 下一页 到第 页
关于我们 | 版权声明 | 联系我们 | 帮助中心| 意见反馈
主办单位：上海市教育委员会
技术支持：重庆维普资讯有限公司
渝公网安备 50019002500403号
使用帮助 返回顶部