陈梅香
- 作品数：53 被引量：216H指数：8
- 供职机构：国家农业信息化工程技术研究中心更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金北京市自然科学基金北京市农林科学院青年基金更多>>
- 相关领域：农业科学自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于机器视觉的蛾类三维姿态中前翅间夹角计算方法被引量：2
- 2017年
- 【目的】在农林业害虫自动识别分类过程中,目标蛾类三维姿态的准确获取可以优化识别过程,提高识别效率。通过对复杂的蛾类害虫三维姿态进行量化,准确获取虫体三维姿态的信息数据,可克服二维姿态识别的信息缺失问题,提高算法的鲁棒性,为蛾类虫体的自动识别奠定基础。【方法】以棉铃虫为例,提出一种基于机器视觉原理的蛾类虫体前翅间夹角计算方法,以确定虫体的三维姿态,即:通过角点检测原理提取蛾类虫体前翅的标记特征点,获取标记特征点的空间坐标,进而计算虫体前翅间夹角角度。【结果】此方法能够快速、便捷、准确地获取棉铃虫成虫虫体前翅间夹角,且相对误差0.10%~3.96%;该计算方法与激光测量进行偏差分析,均方根误差为1.421 6;配对T检验无显著性差异,表明本文提出的方法可行。【结论】以棉铃虫为例提出一种基于机器视觉的标记特征点虫体前翅间夹角计算方法,平均用时仅14.6 s,少于激光测量法的1 min,在计算效率上也有所提高,为多姿态蛾类害虫的自动监测、快速识别提供重要的技术手段。
- 张睿珂陈梅香李明杨信廷温俊宝
- 关键词：机器视觉蛾类特征点提取
- 果园飞行害虫诱捕分类计数装置
- 本发明提供一种果园飞行害虫诱捕分类计数装置，包括：太阳能板、诱捕装置、雨水处理装置、计数装置、采集装置、预处理装置、分类装置、回收装置、主控制板，其中：诱捕装置，用于根据性诱剂吸引捕杀飞行害虫；计数装置，包括第一组红外传...
- 孙传恒杜晓伟陈梅香李文勇周超
- 文献传递
- 基于姿态描述的果园靶标害虫自动识别方法被引量：6
- 2014年
- 针对自动诱捕果园靶标害虫的姿态形体存在不确定性,增加果园害虫图像自动识别与计数的难度等问题,提出一种基于姿态描述的算法用于果园靶标害虫姿态表征与识别。首先分析了方法对靶标害虫在8个旋转角度、6种常见姿态形状的描述能力及稳定性,通过计算靶标害虫不同姿态的平均归一化傅里叶描述子和离散度阈值,确定了基准姿态特征向量和相似度差异判据值。对200幅包含3种果园害虫的样本图像进行了测试,当离散度阈值为0.021 26时,靶标害虫桃蛀螟识别的正确率为86.7%,误判率为2.6%。试验结果表明该方法具有稳定的姿态形状描述能力和良好的识别性能。
- 李文勇陈梅香李明孙传恒杜尚丰
- 关键词：害虫识别图像处理傅里叶描述子
- 昆虫诱捕分类计数装置
- 本实用新型属于应用光电装置的计数装置技术领域，公开了一种昆虫诱捕分类计数装置，该昆虫诱捕分类计数装置设置了两组光电传感器来感应害虫信号，实现对害虫计数的同时，还可以计算出害虫的长度信息，并将获取的计数结果和长度信息通过无...
- 杜晓伟陈梅香周超李文勇赵丽
- 文献传递
- 日光温室光辐射计算简便模型研究
- 2016年
- 以"京研迷你2号"黄瓜品种为试材,采用非线性回归的方法,建立了模拟任意时刻日光温室内各表面中的任意点的光辐射照度的模型,并设计了室内直接辐射与散射辐射的模拟计算方法。结果表明:日光温室内光辐射照度实测值与模拟值晴天的决定系数(R2=0.995 2,RMSE=8.841 2,RE=0.159 5,AE=3.413 2)比寡照的决定系数(R2=0.968 4,RMSE=12.015 6,RE=0.075 6,AE=7.573 3)高。在晴天的情况下,实测值的辐射照度在07:30时才有23W·m^(-2)·s^(-1),而在寡照的情况下,时间为08:00时为62W·m^(-2)·s^(-1),寡照情况比晴天的日照要落后30min。在寡照的情况下,当12:00时实测值为226W·m^(-2)·s^(-1),模拟值为237W·m^(-2)·s^(-1),而在晴天的情况下,当12:00时实测值为404W·m^(-2)·s^(-1),模拟值为400.257W·m^(-2)·s^(-1),寡照的太阳辐射比晴天的太阳辐射低一半。因此可以用太阳辐射照度的预测模型来预测温室内的太阳辐射。
- 王旭刘慧英杨信廷雷鹏陈梅香李明
- 关键词：日光温室防灾减灾
- 一种基于手机的害虫自动监测系统
- 本实用新型提供了一种基于手机的害虫自动监测系统，包括：粘虫板诱捕装置、监测手机和用于固定监测手机的伸缩装置；监测手机与粘虫板诱捕装置上下相对设置，监测手机与述粘虫板诱捕装置之间采用透明隔板物隔开；监测手机中集成有定时器、...
- 赵丽李明陈梅香钱建平杨信廷
- 文献传递
- 基于机器视觉的作物多姿态害虫特征提取与分类方法被引量：41
- 2014年
- 由于野外诱捕害虫的姿态存在多样性和不确定性,使得利用机器视觉进行害虫的自动识别与计数仍然是一个难题。该文提出一种基于颜色和纹理等与形态无关的特征相结合和利用多类支持向量机分类器的多姿态害虫分类方法。通过对目标害虫图像进行不同颜色空间特征、基于统计方法的纹理特征和基于小波的纹理特征的提取,构建了6组不同组合的特征向量。将10阶交叉验证的识别率作为适应度函数值,利用遗传算法对各组特征向量进行降维筛选。最后利用基于有向无环图多类支持向量机分类器对多姿态害虫进行识别和特征组选择。结果表明,遗传算法最多可以使特征向量维数降到原来的38.89%,基于HSV三通道颜色图像的小波纹理特征组在建模时间和平均准确率方面都表现最优,可以作为一种有效的多姿态害虫分类特征选择。
- 李文勇李明陈梅香钱建平孙传恒杜尚丰
- 关键词：机器视觉特征提取多类支持向量机
- 基于立体视觉的灯诱昆虫图像采集装置
- 本实用新型提供了一种基于立体视觉的灯诱昆虫图像采集装置，基于立体视觉的灯诱昆虫图像采集装置包括：昆虫诱捕单元、昆虫扎取单元和基于立体视觉的图像采集单元；所述昆虫诱捕单元与所述昆虫扎取单元连接，所述基于立体视觉的图像采集单...
- 陈梅香杨信廷赵丽李明杜晓伟雷鹏温冬梅
- 文献传递
- 基于形状因子和分割点定位的粘连害虫图像分割方法被引量：16
- 2015年
- 单个害虫的分割是进行害虫特征提取和识别的前提。针对害虫识别过程中出现的粘连等问题,提出了一种基于形状因子和分割点定位的害虫图像分割方法。该方法首先利用形状因子对图像中的每个区域进行粘连判定,然后对判定为粘连的区域进行逐层轮廓剥离和局部分割点的确定,接着根据局部分割点在原区域中搜索边界轮廓的两个分离点,最后连接局部分割点与分离点线段进行害虫分割。通过实验室人工随机散落桃蛀螟Conogethes punctiferalis(Guenée)和田间粘虫板诱捕梨小食心虫Grapholitha molesta(Busck)2种场景采集图像,验证算法的有效性,并与分水岭分割算法进行对比,采用分割率、分割错误率和分割有效性3项指标进行评价,结果表明:针对实验室环境下采集的2组桃蛀螟害虫图像,该文方法平均错误率为7%,约为分水岭分割方法的1/2,平均分割有效率为92.65%,比分水岭算法提高了5.7个百分点;在2组田间梨小食心虫图像分割中,该文方法平均错误率为2.24%,平均分割有效率为97.8%,分别比分水岭方法降低了4.29个百分点和提高了3.95个百分点,说明该文方法在分割准确性和有效性方面都可以获得更好的分割性能,应用于害虫多目标分割与自动识别系统中,可以有效地提高识别精度。
- 李文勇李明钱建平孙传恒杜尚丰陈梅香
- 关键词：图像分割
- 一种基于手机的害虫自动监测系统及方法
- 本发明提供了一种基于手机的害虫自动监测系统及方法，所述系统包括：粘虫板诱捕单元、与粘虫板诱捕单元相连的第一控制单元、监测手机、用于固定所述监测手机的伸缩装置和与所述伸缩装置相连的第二控制单元；所述监测手机与所述粘虫板诱捕...
- 赵丽陈梅香李明李文勇钱建平邢斌杨信廷
