黄成龙
- 作品数:65 被引量:205H指数:7
- 供职机构:华中农业大学工学院更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金湖北省高等学校优秀中青年科技创新团队计划项目更多>>
- 相关领域:农业科学自动化与计算机技术文化科学经济管理更多>>
- 玉米考种机
- 本实用新型公开了玉米考种机,包括玉米果穗传送装置、玉米果穗图像采集装置、玉米果穗称重装置、玉米果穗位置检测装置、用于对采集完穗部性状的玉米果穗进行脱粒的脱粒机、用于接收玉米籽粒的振动给料机、玉米籽粒传送装置、玉米籽粒图像...
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- 文献传递
- 基于时间序列的玉米叶片性状动态提取方法研究被引量:7
- 2017年
- 玉米叶片性状对生长发育、遗传育种及功能基因解析研究具有重要意义,而传统的测量方式效率低、主观性强、测量性状少,已无法满足现代玉米研究的需求,为此提出一种基于时间序列的玉米叶片性状动态追踪技术。研究基于高通量作物表型平台,针对100份玉米品种资源,每间隔3 d获取8个玉米生长点图像;利用图像分割、叶片骨架提取等算法得到单片叶长、叶角度、叶弯曲度参数;基于叶片相对位置信息实现玉米叶片的动态追踪及标记。试验结果和人工测量值相比,叶长和叶夹角测量误差分别为0.92%和3.32%。叶片追踪可以得到叶片的动态变化过程,计算获取叶片长度的平均生长率及叶片弯曲度的变化分布。
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- 关键词:玉米叶片图像处理
- 种子千粒重自动测量装置
- 本实用新型公开了一种种子千粒重自动测量装置,包括设有进种口7a和落种口7b的机壳7、位于进种口7a上方的料仓3、称重装置12以及位于称重装置12上的种子收集装置11,还包括设有调速器1的电机2、沿圆周设有多个凹槽8a的旋...
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- 文献传递
- 一种基于Led-红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统
- 本发明涉及一种植物表型研究检测及控制设备,具体涉及一种基于Led‑红光透射成像的水稻稻穗性状智能分析系统,对水稻穗部性状进行提取。基于作物表型高通量检测领域研究的表型平台的发展重要性,针对传统的穗部性状测量主要依赖于人工...
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- 文献传递
- 基于微型CT的水稻分蘖性状无损测量装置及其测量方法
- 本发明公开了一种基于微型CT的水稻分蘖性状无损测量装置及其测量方法,本装置包括升降台、平移台以及载物旋转台等;本方法包括使用机械手将检测样品搬运至载物旋转台上等步骤。本发明由机械手完成搬运工作,通过微焦斑射线源、载物旋转...
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- 一种应用于根盒土壤中水稻根系二维图像采集装置
- 本发明涉及一种适用于农业研究人员在水稻栽培和遗传育种研究中自动提取根盒土壤中水稻根系二维性状的装置。所述装置具体包括可移动成像暗室,暗室内装有图像采集模块、机械手传动装置;水稻生长根盒,水稻生长根盒上装有滴灌模块用于水稻...
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- 文献传递
- 基于深度学习的大田稻穗分割方法
- 本发明公开了一种基于深度学习的大田稻穗分割方法。该方法设计了用于分割大田稻穗的深度全卷积神经网络模型。网络的前半部分采用了ResNet‑101层,并加入Squeeze and Excitation Module结构来进行...
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- 文献传递
- 单株盆栽水稻温度参数自动测量装置
- 本实用新型公开了一种单株盆栽水稻温度参数自动测量装置,包括检测区滚筒输送线15、两侧分别设有输入端电动门3和输出端电动门7的检测暗室11等。本实用新型具有安全无损、测量结果准确可靠、操作简单等优点。
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- 文献传递
- 边缘计算在智慧农业中的应用现状与展望被引量:6
- 2022年
- 互联网技术快速发展使得数据量剧增,云计算的数据集中处理模式存在实时性不足、能耗过高以及数据安全等一系列问题。边缘计算是在靠近数据源端执行计算的分散处理模式,与云计算相比具有低延迟、低成本、安全性高、个性化设计等优势。随着智慧农业迅速发展,结合深度学习的农业应用屡见不鲜,如作物病害检测、生长环境监测、作物自动采摘、无人农场管理等,边缘计算可以为农业多场景、复杂任务提供高效、可靠的新型数据处理方案。该研究概述了边缘计算的发展,计算架构及主要优势;介绍了边缘计算在农业中的应用背景,结合文献量分析,归纳了边缘计算在农业上的主要应用场景及相关智能农业装备,调研了现有常用边缘计算设备及性能参数,总结了适合边缘计算的主流深度学习算法及模型压缩方法。研究表明边缘计算在智慧农业中的应用有效促进了农业的数字化、智能化,未来在多场景、多功能边缘计算智能农业装备开发等领域将面临重大挑战和机遇。
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- 关键词:物联网云计算
- 基于X-ray透射成像的稻穗米粒粒型及谷粒饱满度测量被引量:3
- 2018年
- 稻穗是水稻产量、干物质积累的最终表现,稻穗米粒粒型和谷粒饱满度对水稻遗传育种及功能基因解析具有重要意义。传统稻穗米粒粒型测量需要经过脱粒、脱壳步骤,不仅过程繁琐而且可能有损伤、可靠性差,而谷粒饱满度测量主要通过水沉法或风选法,无法实现定量测量。为了实现在不脱粒、不脱壳情况下无损观测稻穗内部米粒,提出一种测量稻穗米粒粒型和谷粒饱满度的新方法。采用X-ray透射成像方式获取稻穗射线吸收图,然后采用自动阈值分割、分水岭、图像标记等算法得到单颗米粒标记图像;再采用椭圆检测、边缘提取计算得到米粒的粒长、粒宽、粒面积。对100株稻穗图像做测试,结果表明粒长、粒宽平均测量误差MAPE分别为2.14%、3.45%。同时采用K-means和高斯混合模型聚类(GMM)算法识别出米粒对应的谷粒区域,基于二者面积的比值得到稻穗谷粒饱满度的定量测量结果,基于该结果可以准确识别稻穗中的实粒和瘪粒,为稻穗复杂性状测量研究提供了一种新的有效途径。
- 黄成龙杨万能吴迪段凌凤
- 关键词:稻穗