孔德运
- 作品数：6 被引量：31H指数：3
- 供职机构：华南农业大学工程学院南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金教育部留学回国人员科研启动基金广东省粤港关键领域重点突破项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术天文地球农业科学更多>>
- 基于稀疏场水平集的荔枝图像分割算法被引量：22
- 2011年
- 为了给采摘机器人提供完整的荔枝果实轮廓,该文选择HSV彩色空间中色调H分量的旋转分量作为图像分割的特征;然后,通过模糊聚类算法自动获取合适的初始演化曲线轮廓,再利用稀疏场水平集方法对目标区域轮廓进行精确提取;最后,对分割的区域进行标记,并利用图像标记来恢复分割区域的原始图像。结果表明,该算法不仅很好地克服随机噪声的影响,而且很好地保持果实区域的完整性,使成熟荔枝分割的正确率达到了84.1%。
- 毛亮薛月菊孔德运刘国瑛黄珂卢启福王楷
- 关键词：图像分割模糊聚类荔枝水平集
- 脊波网络的碳通量预测被引量：4
- 2011年
- 碳通量(FC)作为全球二氧化碳循环与排放的重要指标,同各种生态因素有着密切的关系,因此可以通过各种生态因素预测碳通量,但迄今还缺乏有效的预测方法。研究脊波和神经网络结合的模型在碳通量预测中的应用,利用脊波处理碳通量数据的超平面奇异特性,从隐含层节点个数、误差、相关性等方面和小波网络进行了比较。实验结果表明,所采用的模型隐含层节点个数更少,拟合精度更高,预测能力更强,收敛速度更快。
- 王楷薛月菊陈汉鸣孔德运陈瑶
- 关键词：高维小波
- 基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法被引量：4
- 2013年
- 准确地提取荔枝果实的完整轮廓对采摘机器人自动识别与采摘至关重要。以蚁群和模糊C均值(FCM)聚类为理论基础,选用符合荔枝颜色特性的L*a*b*颜色空间,提出一种基于蚁群和带空间约束FCM的荔枝图像分割算法。该算法利用L*a*b*颜色空间的a*通道正轴代表红色和负轴代表绿颜色进行初始分割,然后利用蚁群聚类算法全局性和鲁棒性的优点确定FCM的聚类中心,用引入空间约束的FCM完整地分割出荔枝果实。实验结果表明此方法实现了荔枝图像完整地分割,并且满足了采摘机器人后续的荔枝识别与采摘,对成熟荔枝分割的正确率达到了87%。
- 孔德运薛月菊毛亮王楷陈汉鸣黄珂陈瑶
- 关键词：彩色图像分割蚁群算法
- 渔场智能视频监控的关键技术研究与实现
- 随着全球水产品消费需求的急剧增加，水产养殖行业的得到了快速发展，但因养殖场所开放度高、养殖空间大、不易管理和监控等特点，养殖对象和养殖设施经常会遭受不法分子的盗窃和破坏，严重影响了我国养殖产业的持续健康有序的发展。而视频...
- 孔德运
- 关键词：运动目标检测混合高斯背景模型运动目标跟踪渔场环境
- 基于H分量旋转的荔枝图像分割算法被引量：2
- 2011年
- 自然场景下荔枝图像分割,因果实与背景之间的颜色特征以及本身的形状特性的差异,表面会出现亮度不均匀,对分割造成非常大的影响。为了减少亮度不均匀给荔枝图像分割带来的影响,选择HSV彩色空间中色调H分量,并对H分量进行旋转作为图像分割的特征;通过模糊聚类算法和马氏空间约束条件来进行图像分割,利用形态学滤波消除分割后的随机噪声,并对分割区域标记,利用图像标记来恢复分割区域的原始图像。结果表明,该算法能很好地解决亮度不均匀造成的影响,对成熟荔枝分割的正确率达到了90.4%。
- 毛亮薛月菊孔德运刘国瑛卢启福王楷
- 关键词：荔枝HSV彩色空间图像分割模糊聚类
- 改进的自适应脊波网络的碳通量预测被引量：2
- 2014年
- 碳通量同生态因素之间具有复杂的非线性关系,可以通过生态因素预测碳通量。为提高网络的训练速度和预测精度,针对碳通量数据高维、多样本、非线性、超平面奇异的特点,提出了一种改进的自适应脊波网络预测模型,采用高斯牛顿法调整激励函数的参数,运用矩阵分块法和伪逆矩阵计算脊波网络的权值和阈值。通过实验,比较了改进自适应脊波网络、自适应脊波网络和小波网络的训练收敛速度、隐含层节点个数和预测精度。实验结果表明,提出的预测模型预测精度更高,网络结构更稀疏,训练收敛速度更快。
- 王楷薛月菊陈汉鸣黄晓琳孔德运陈瑶
- 关键词：碳通量自适应
