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基于图像处理和三维点云的荔枝表型参数提取
1
作者
陈海波
向星岚
+5 位作者
龚康业
李正心
黄顺豪
李纯熙
蔡晓峰
曾山
《华南农业大学学报》
北大核心
2025年第5期719-728,共10页
【目的】荔枝Litchi chinensis的表型参数提取对荔枝采后分级具有重要作用,为解决荔枝采后分级效率低下的问题,本文提出了一种利用图像处理和三维点云技术的荔枝表型参数提取方法,一次性获取多种表型性状。【方法】利用Intel Realsense ...
【目的】荔枝Litchi chinensis的表型参数提取对荔枝采后分级具有重要作用,为解决荔枝采后分级效率低下的问题,本文提出了一种利用图像处理和三维点云技术的荔枝表型参数提取方法,一次性获取多种表型性状。【方法】利用Intel Realsense D405深度传感器同时获取4个不同视角下的荔枝RGB彩色图像和深度图像,通过映射得到荔枝三维点云;根据获取的荔枝点云,计算点云曲率及法向量,识别荔枝机械损伤区域;将荔枝的RGB彩色图像在颜色空间下进行转换,判断红色像素点阈值并提取荔枝表面的红色着色率;建立荔枝的3D模型,通过计算深度图像的厚度估算荔枝体积。【结果】通过荔枝表面三维点云的曲率成功识别荔枝的机械损伤,平均检测准确率为94%;采用RGB图像提取着色率相较于采用三维点云在检测速度上提升90%,基于RGB图像和三维点云的着色率结果与人工检测结果的决定系数分别为0.957 4和0.920 5,平均绝对误差分别为6.33%和4.37%,平均相对误差分别为4.17%和6.01%。基于深度图像提取的荔枝体积与人工测量体积的决定系数为0.890 1,平均绝对误差为1.59 cm3,平均相对误差为7.94%。【结论】本研究提出的方法能够提高荔枝表型参数提取的准确率,可为荔枝采后分级提供高效技术手段和数据支持。
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关键词
荔枝
点云
图像处理
深度图像
表型参数
无损检测
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职称材料
基于奇异谱分解的玉米价格多尺度组合预测
2
作者
张大斌
陈政希
+3 位作者
黄玉宣
王楠
林婉
潘镇飞
《安徽农业科学》
CAS
2020年第15期241-246,250,共7页
为提高玉米价格预测精度,基于分解-重构-集成思想,构建一个基于奇异谱分解的多尺度组合模型。首先对原始序列进行奇异谱分解,并用对角平均法将分量序列重构,用作单个模型的输入,最后用BP神经网络对各单一模型输出进行非线性集成。对比...
为提高玉米价格预测精度,基于分解-重构-集成思想,构建一个基于奇异谱分解的多尺度组合模型。首先对原始序列进行奇异谱分解,并用对角平均法将分量序列重构,用作单个模型的输入,最后用BP神经网络对各单一模型输出进行非线性集成。对比分析了分别将原始序列、重构序列作为输入,各单一模型和多尺度组合模型的预测效果。结果表明,该研究所建模型要优于各单一模型。基于价格总体趋于平稳的情况,政府应结合实际情况适当采取措施以保障玉米价格的持续稳定。
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关键词
玉米价格
奇异谱分解
多尺度模型
组合预测
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职称材料
题名
基于图像处理和三维点云的荔枝表型参数提取
1
作者
陈海波
向星岚
龚康业
李正心
黄顺豪
李纯熙
蔡晓峰
曾山
机构
华南农业大学
基础实验与实践训练中心/国家精准
农业
航空施药技术国际联合研究中心
华南农业大学
工程
学院
南方
农业
机械与装备关键技术教育部重点实验室
华南农业大学
数学与
信息
学院
(
软件
学院
)
出处
《华南农业大学学报》
北大核心
2025年第5期719-728,共10页
基金
广东省重点领域研发计划(2023B0202090001)。
文摘
【目的】荔枝Litchi chinensis的表型参数提取对荔枝采后分级具有重要作用,为解决荔枝采后分级效率低下的问题,本文提出了一种利用图像处理和三维点云技术的荔枝表型参数提取方法,一次性获取多种表型性状。【方法】利用Intel Realsense D405深度传感器同时获取4个不同视角下的荔枝RGB彩色图像和深度图像,通过映射得到荔枝三维点云;根据获取的荔枝点云,计算点云曲率及法向量,识别荔枝机械损伤区域;将荔枝的RGB彩色图像在颜色空间下进行转换,判断红色像素点阈值并提取荔枝表面的红色着色率;建立荔枝的3D模型,通过计算深度图像的厚度估算荔枝体积。【结果】通过荔枝表面三维点云的曲率成功识别荔枝的机械损伤,平均检测准确率为94%;采用RGB图像提取着色率相较于采用三维点云在检测速度上提升90%,基于RGB图像和三维点云的着色率结果与人工检测结果的决定系数分别为0.957 4和0.920 5,平均绝对误差分别为6.33%和4.37%,平均相对误差分别为4.17%和6.01%。基于深度图像提取的荔枝体积与人工测量体积的决定系数为0.890 1,平均绝对误差为1.59 cm3,平均相对误差为7.94%。【结论】本研究提出的方法能够提高荔枝表型参数提取的准确率,可为荔枝采后分级提供高效技术手段和数据支持。
关键词
荔枝
点云
图像处理
深度图像
表型参数
无损检测
Keywords
Litchi
Point cloud
Image processing
Depth image
Phenotypic parameter
Nondestructive testing
分类号
S667.1 [农业科学—果树学]
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于奇异谱分解的玉米价格多尺度组合预测
2
作者
张大斌
陈政希
黄玉宣
王楠
林婉
潘镇飞
机构
华南农业大学
数学与
信息
学院
(
软件
学院
)
华南农业大学
工程
学院
出处
《安徽农业科学》
CAS
2020年第15期241-246,250,共7页
基金
广东省自然科学基金项目(2016A030313402)
大学生创新创业项目(201810564106)。
文摘
为提高玉米价格预测精度,基于分解-重构-集成思想,构建一个基于奇异谱分解的多尺度组合模型。首先对原始序列进行奇异谱分解,并用对角平均法将分量序列重构,用作单个模型的输入,最后用BP神经网络对各单一模型输出进行非线性集成。对比分析了分别将原始序列、重构序列作为输入,各单一模型和多尺度组合模型的预测效果。结果表明,该研究所建模型要优于各单一模型。基于价格总体趋于平稳的情况,政府应结合实际情况适当采取措施以保障玉米价格的持续稳定。
关键词
玉米价格
奇异谱分解
多尺度模型
组合预测
Keywords
Corn price
Singular spectrum decomposition
Multi-scale model
Combined forecast
分类号
S-9 [农业科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于图像处理和三维点云的荔枝表型参数提取
陈海波
向星岚
龚康业
李正心
黄顺豪
李纯熙
蔡晓峰
曾山
《华南农业大学学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于奇异谱分解的玉米价格多尺度组合预测
张大斌
陈政希
黄玉宣
王楠
林婉
潘镇飞
《安徽农业科学》
CAS
2020
0
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职称材料
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
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