基于計算機視覺的小麥長勢監(jiān)控研究_第1頁
基于計算機視覺的小麥長勢監(jiān)控研究_第2頁
基于計算機視覺的小麥長勢監(jiān)控研究_第3頁
基于計算機視覺的小麥長勢監(jiān)控研究_第4頁
基于計算機視覺的小麥長勢監(jiān)控研究_第5頁
已閱讀5頁,還剩5頁未讀, 繼續(xù)免費閱讀

付費下載

下載本文檔

版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進行舉報或認領(lǐng)

文檔簡介

1、 HYPERLINK /KNavi/JournalDetail?pcode=CJFD&pykm=NJYJ t _blank 農(nóng)機化研究 2018,04(40),225-229 基于計算機視覺的小麥長勢監(jiān)控研究 HYPERLINK /kcms/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CJFD&sfield=au&skey=%E9%92%B1%E6%B0%B8%E6%B6%9B&code=35030145&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPC

2、YcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw! t _blank 錢永濤 HYPERLINK /kcms/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CJFD&sfield=in&skey=%E6%B2%B3%E5%8D%97%E7%89%A7%E4%B8%9A%E7%BB%8F%E6%B5%8E%E5%AD%A6%E9%99%A2&code=1699374&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8

3、Fm4gTkoUKaID8j8gFw! t _blank 河南牧業(yè)經(jīng)濟學(xué)院 HYPERLINK javascript:void(0); 導(dǎo)出/參考文獻 HYPERLINK o 可以去 我的關(guān)注 查看更新 t mycnkitarget 已關(guān)注 HYPERLINK javascript:void(0); o 關(guān)注文獻 關(guān)注 HYPERLINK javascript:void(0); X關(guān)注成功!加關(guān)注后您將方便地在 HYPERLINK t _mycnki 我的關(guān)注中得到本文獻的被引頻次變化的通知! HYPERLINK /KXReader/Detail?dbcode=CJFD&filename=NJ

4、YJ201804043&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw! l # 分享 HYPERLINK javascript:common.ShareAction(xl); o 分享到新浪微博 新浪微博 HYPERLINK javascript:common.ShareAction(tx); o 分享到騰訊微博 騰訊微博 HYPERLINK javascript:common.ShareAction(

5、rr); o 分享到人人網(wǎng) 人人網(wǎng) HYPERLINK javascript:common.ShareAction(kx); o 分享到開心網(wǎng) 開心網(wǎng) HYPERLINK javascript:common.ShareAction(db); o 分享到豆瓣網(wǎng) 豆瓣網(wǎng) HYPERLINK javascript:common.ShareAction(wy); o 分享到網(wǎng)易微博 網(wǎng)易微博 HYPERLINK javascript:void(0); o 收藏 收藏 HYPERLINK javascript:void(0); 打印 摘要: 如何利用有限的耕地生產(chǎn)盡量多的農(nóng)產(chǎn)品, 是現(xiàn)階段我國農(nóng)業(yè)面臨的

6、一個重要問題。對此, 人們發(fā)展出了智能化和數(shù)字化的農(nóng)業(yè)模式, 具體表現(xiàn)為各種植物生長柜和監(jiān)控決策系統(tǒng)。農(nóng)作物的長勢是上述系統(tǒng)進行決策的依據(jù)和基礎(chǔ), 長勢監(jiān)控的準(zhǔn)確性便成為評價這些系統(tǒng)功能的重要方面。小麥?zhǔn)俏覈娜蠹Z食作物之一, 推進數(shù)字化農(nóng)業(yè)在小麥長勢監(jiān)控中的應(yīng)用, 對保障小麥的高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)具有重大的現(xiàn)實意義。為此, 基于計算機視覺, 設(shè)計了一種小麥的長勢監(jiān)控系統(tǒng)。其中, 視頻采集裝置拍攝小麥生長過程的圖像, 形成的視頻信號由計算機視覺軟件分析, 得到各種形態(tài)特征和顏色特征, 以此形成控制指令, 最后通過執(zhí)行裝置對小麥的長勢進行控制和調(diào)節(jié)。在植物工廠中驗證系統(tǒng)的準(zhǔn)確性, 監(jiān)測了3個小麥品種不同

7、時期的株高和葉綠素含量。與人工測量果相比, 計算機視覺測量的小麥株高普遍較低, 需要優(yōu)化系統(tǒng)的參數(shù)和算法以消除拍攝角度引起的誤差;系統(tǒng)測量的不同品種或生育期之間的相對株高和葉綠素含量都很一致, 表現(xiàn)出較好的準(zhǔn)確性, 具有良好的應(yīng)用前景。關(guān)鍵詞: HYPERLINK /kcms/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CJFD&sfield=kw&skey=%E5%B0%8F%E9%BA%A6&code=&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKP

8、CYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw! t _blank 小麥; HYPERLINK /kcms/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CJFD&sfield=kw&skey=%E9%95%BF%E5%8A%BF%E7%9B%91%E6%8E%A7&code=&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw! t _blank 長勢監(jiān)控; HYPERLI

9、NK /kcms/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CJFD&sfield=kw&skey=%E8%AE%A1%E7%AE%97%E6%9C%BA%E8%A7%86%E8%A7%89&code=&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw! t _blank 計算機視覺; 作者簡介:錢永濤 (1978-) , 男, 河南周口人, 講師, (E-mail) 。收稿日期:2017

10、-03-22基金:河南省基礎(chǔ)與前沿技術(shù)研究計劃項目 (142300410186) Research on Wheat Growth Monitoring Based on Computer Vision HYPERLINK /kcms/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CJFD&sfield=au&skey=Qian%20Yongtao&code=&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKa

11、ID8j8gFw! t _blank Qian Yongtao HYPERLINK /kcms/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CJFD&sfield=in&skey=Henan%20University%20of%20Animal%20Husbandry%20and%20Economy&code=&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw! t _blank Henan

12、 University of Animal Husbandry and Economy; Abstract: How to use limited farmland to produce as many agricultural products as possible is an important problem facing our agriculture at this stage. In this regard, people developed a smart and digital agricultural model, the specific performance for

13、a variety of plant growth and monitoring and decision-making system. The growth of crops is the basis and basis for the decision-making of the above system, and the accuracy of the monitoring of the growth becomes an important aspect of evaluating the functions of these systems. Wheat is one of the

14、three major food crops in China, and the application of digital agriculture in the monitoring of wheat growth is of great practical significance to ensure the high and stable yield of wheat. Based on computer vision, this paper designs a monitoring system of wheat growth. The video capture device ca

15、ptures the image of the growth process of wheat. The formed video signal is analyzed by computer vision software, and various morphological features and color characteristics are obtained, and the control instruction is formed.Finally, the growth of wheat is controlled and regulated by the execution

16、 device. The accuracy of the system was verified at the plant plant, and the plant height and chlorophyll content of the three wheat cultivars were monitored at different stages. Compared with artificially measured fruit, the plant height measured by computer vision is generally low, and the paramet

17、ers and algorithms of the system need to be optimized to eliminate the error caused by the shooting angle. The relative plant height and chlorophyll content of the different varieties or growth stages measured by the system are consistent, showing good accuracy, and have the application prospect.Key

18、word: HYPERLINK /kcms/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CJFD&sfield=kw&skey=wheat&code=&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw! t _blank wheat; HYPERLINK /kcms/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CJFD&sfield=kw&skey=growth%20moni

19、toring&code=&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw! t _blank growth monitoring; HYPERLINK /kcms/detail/knetsearch.aspx?dbcode=CJFD&sfield=kw&skey=computer%20vision&code=&uid=WEEvREcwSlJHSldRa1FhdXNXYXFuU2lIUGRrWkMyYmE4

20、ekdzNC91alozWT0=$9A4hF_YAuvQ5obgVAqNKPCYcEjKensW4ggI8Fm4gTkoUKaID8j8gFw! t _blank computer vision; Received: 2017-03-220 引言隨著社會發(fā)展和城市化推進, 我國人口密度持續(xù)增加, 而農(nóng)業(yè)耕作土地面積大幅減少, 導(dǎo)致對農(nóng)產(chǎn)品的需求與農(nóng)業(yè)實際生產(chǎn)力之間的矛盾日益尖銳。如何利用有限的耕地資源生產(chǎn)盡量多的農(nóng)產(chǎn)品, 成為現(xiàn)階段我國農(nóng)業(yè)所面臨的一個重要問題。為了應(yīng)對這一挑戰(zhàn), 人們開始轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)方式, 利用各種新技術(shù)發(fā)展出智能化和數(shù)字化的農(nóng)業(yè)模式。這些新的模式都通過對農(nóng)作物生長態(tài)勢

21、進行監(jiān)測, 分析診斷后對生長相關(guān)的各種因素進行精準(zhǔn)控制, 從而提高各種資源的使用效率和單位面積上的農(nóng)業(yè)產(chǎn)量。數(shù)字農(nóng)業(yè)是農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化的重要支撐技術(shù), 目前在我國已經(jīng)得到了長足的發(fā)展, 具體的形式表現(xiàn)為各種植物生長柜和監(jiān)控決策系統(tǒng)。崔世鋼等基于Android操作系統(tǒng), 設(shè)計了一個植物生長柜的智能監(jiān)控軟件, 用以實現(xiàn)對各種生長因子的自動監(jiān)控和管理 HYPERLINK javascript:void(0); 1。施連敏等基于無線傳感器網(wǎng)絡(luò), 設(shè)計了一個監(jiān)控蔬菜生長環(huán)境的系統(tǒng), 能實現(xiàn)環(huán)境信息的顯示和存儲, 為智能決策和控制提供技術(shù)支撐 HYPERLINK javascript:void(0); 2。劉業(yè)

22、亮和賈彪分別利用Zig Bee無線傳感器網(wǎng)絡(luò)和“互聯(lián)網(wǎng)+”技術(shù), 建立了蔬菜和玉米的遠程監(jiān)控平臺, 以檢測作物的生長態(tài)勢, 并及時提供診斷決策 HYPERLINK javascript:void(0); 3-4。目前, 各種作物長勢監(jiān)控系統(tǒng)所用的核心技術(shù)有無線傳感器和多維圖像, 涉及的作物包括棉花、玉米、小麥和水稻等 HYPERLINK javascript:void(0); 5-9。農(nóng)作物的長勢是上述系統(tǒng)平臺進行決策的依據(jù), 因此長勢監(jiān)控的準(zhǔn)確性便成為評價這些系統(tǒng)功能的重要方面。農(nóng)作物的長勢表現(xiàn)為外部性狀和內(nèi)部性狀:外部性狀是可以直接觀察感知的外觀信息 (如植株莖、葉、穗的數(shù)量, 以及形狀和

23、顏色等) , 是作物健康狀況的直接反映和產(chǎn)量形成的基礎(chǔ), 一般可以通過觀察記錄或測量統(tǒng)計獲得;內(nèi)部性狀是各種生理代謝狀況和生理生化指標(biāo) (如丙二醛含量、保護酶活性及葉綠素含量等) , 通過專門的儀器或?qū)嶒灧椒y定獲得。內(nèi)部性狀是某些外部性狀產(chǎn)生的潛在原因, 可以為診斷一些阻礙作物正常生長的內(nèi)在因素提供依據(jù) HYPERLINK javascript:void(0); 10。傳統(tǒng)的農(nóng)作物長勢監(jiān)控是由人工來操作完成的, 對外部形狀進行肉眼的觀察和統(tǒng)計測量, 對內(nèi)部性狀則用各種便攜式儀器測量或取樣后通過室內(nèi)實驗測定。這種監(jiān)控方法勞動強度大、效率較低, 且監(jiān)控的結(jié)果受人員技能和素質(zhì)的影響很大。另外, 取

24、樣操作會對作物植株造成損害, 監(jiān)控結(jié)果反映作物長勢的準(zhǔn)確性有限, 需要進行改進乃至替換。計算機和信息處理技術(shù)的進步催生了計算機視覺, 并在農(nóng)業(yè)的各個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用, 如農(nóng)產(chǎn)品采摘、品質(zhì)檢測分級、雜草和路徑識別等。計算機視覺技術(shù)可以對農(nóng)作物進行非接觸的連續(xù)測量, 因此非常適用于作物的長勢監(jiān)測。隨著圖像處理和識別算法等相關(guān)技術(shù)的進步, 計算機視覺對作物長勢監(jiān)測的準(zhǔn)確性也在逐步提高 HYPERLINK javascript:void(0); 11。計算機視覺對作物長勢監(jiān)測方面的研究很多, 其主要包括3個部分的內(nèi)容:一是對作物形態(tài)的識別, 針對的具體性狀有葉片形態(tài)、植株形態(tài), 以及通過根系形態(tài)評

25、價播種存活率。二是對營養(yǎng)元素含量的判斷, 如葉尖運動與含水量的關(guān)系、葉冠投影面積與肥料的關(guān)系及葉片面積與氮素含量的關(guān)系等;三是對植株的無損測量, 如監(jiān)測生長參數(shù)、發(fā)育狀態(tài)和建立生長模型等。上述研究結(jié)果為計算機視覺在作物生長監(jiān)控中的應(yīng)用創(chuàng)造了條件。小麥?zhǔn)俏覈娜蠹Z食作物之一, 歷年的種植面積和產(chǎn)量都占糧食作物的20%以上。我國還是世界上小麥產(chǎn)量和消費量最大的國家, 這更體現(xiàn)出其在國民經(jīng)濟和糧食安全中的重要地位。因此, 推進數(shù)字農(nóng)業(yè)在小麥長勢監(jiān)控中的應(yīng)用, 對保障小麥的高產(chǎn)、穩(wěn)產(chǎn)具有重大的現(xiàn)實意義。小麥的株高是其最直觀的外部形狀, 與產(chǎn)量之間有著密切的關(guān)系, 理想的株高是小麥高產(chǎn)育種的目標(biāo) HY

26、PERLINK javascript:void(0); 12。葉綠素含量是小麥的一種代表性的內(nèi)部性狀, 其與凈光合速率顯著相關(guān), 對產(chǎn)量有著決定性的影響 HYPERLINK javascript:void(0); 13。本文以計算機視覺技術(shù)為核心, 建立了小麥長勢的監(jiān)控系統(tǒng), 用以提高對其生長信息監(jiān)控的效率和準(zhǔn)確性。在植物工廠中對小麥的株高和葉綠素含量進行測量試驗, 導(dǎo)入后臺用于診斷和決策, 以期為推進小麥生產(chǎn)的數(shù)字化提供技術(shù)支持。1 系統(tǒng)的工作原理和組成1.1 工作原理以計算機視覺技術(shù)為核心, 建立了小麥長勢監(jiān)控系統(tǒng), 主要由植物工廠和基站組成。其中, 視頻采集裝置和指令執(zhí)行裝置位于植物工廠

27、中, 無線傳輸裝置、數(shù)據(jù)處理器和信息管理器這3大部分位于基站中, 數(shù)據(jù)處理器中裝載計算機視覺系統(tǒng)。利用植物工廠中的視頻采集裝置拍攝小麥生長過程的圖像, 形成的視頻信號由無線傳輸裝置發(fā)送給數(shù)據(jù)處理器;數(shù)據(jù)處理器中的計算機視覺軟件對小麥圖像進行分析, 得到各種形態(tài)特征和顏色特征后發(fā)送到信息處理器;信息管理器對上述特征進行綜合分析, 診斷小麥的產(chǎn)量潛力、生理狀況和病蟲害等情況, 并形成決策用以調(diào)節(jié)小麥的生長環(huán)境;最終的決策經(jīng)過數(shù)據(jù)處理器后, 由無線傳輸裝置以控制指令的形式發(fā)送給植物工廠中的指令執(zhí)行裝置;指令執(zhí)行裝置進行相應(yīng)的作業(yè), 實現(xiàn)對小麥長勢的控制和調(diào)節(jié), 從而達到增產(chǎn)和節(jié)約資源的效果。系統(tǒng)工作

28、原理如圖1所示。圖1 系統(tǒng)的工作原理Fig.1 Working principle of system 下載原圖1.2 系統(tǒng)的組成小麥長勢監(jiān)控系統(tǒng)的主體是植物工廠, 這是當(dāng)前數(shù)字農(nóng)業(yè)的主要模式, 其光照和溫度可以精確控制, 幾乎不受外界影響。視頻采集裝置為CT-CA501型CCD攝像機, 像素達200萬dpi, 成像清晰, 性能穩(wěn)定, 適應(yīng)植物工廠溫濕度較高的環(huán)境。指令執(zhí)行裝置為各種智能化的變量噴藥、變量施肥和光溫調(diào)節(jié)設(shè)備, 由接收指令的單片機控制。無線傳輸裝置是植物工廠與基站之間傳遞視頻信號和控制指令的紐帶, 采用了基于FPGA的無線通信調(diào)制方式, 數(shù)據(jù)傳輸具有較好的可靠性和連續(xù)性。數(shù)據(jù)處理

29、器為聯(lián)想D7070型臺式電腦, 安裝Windows10操作系統(tǒng), 計算機視覺的圖像處理軟件為Mat Lab工具箱。信息管理器為聯(lián)想IBM X3650M5型服務(wù)器, 安裝有小麥生長的數(shù)據(jù)分析軟件和專家診斷決策數(shù)據(jù)庫。信息管理器能對數(shù)據(jù)處理器所發(fā)來的信息進行針對性的分類管理, 然后根據(jù)專家數(shù)據(jù)反饋控制指令, 并存儲小麥全生育期的各種數(shù)據(jù)。2 圖像的處理使用計算機中用Mat Lab工具箱分析處理拍攝到的圖像。為了提高小麥植株的識別質(zhì)量, 需要對圖像做預(yù)處理, 即灰度化和圖像平滑。這里以灌漿期的一幅圖像為例 (圖2A) , 莖葉為綠色, 麥穗為黃色, 土壤為褐色, 干擾目標(biāo)識別的其它顏色較多。因此,

30、根據(jù)實際情況, 以RGB顏色空間中的R、G、B這3個分量的加權(quán)平均數(shù)為灰度化值。拍攝過程中小麥植株為靜止?fàn)顟B(tài), 光照強度不變, 引起的圖像噪音較小, 因此采用簡單的22窗口的中值濾波法進行平滑處理。圖像處理效果如圖2所示。圖2 圖像的處理 (A:原始圖像;B:灰度化圖像;C:識別圖像) Fig.2 Treatment of image (A:original image;B:gray image;C:recognition image) 下載原圖經(jīng)過預(yù)處理后, 對所得的圖像建立直方圖, 小麥植株區(qū)域與背景之間的差異不明顯, 因此利用分割閾值對灰度化的圖像進行分割。該圖像的最佳閾值為67.5,

31、表現(xiàn)出較好的識別效果, 如圖2 (c) 所示。此處分別以株高和葉綠素含量為外部性狀和內(nèi)部性狀的代表進行監(jiān)控, 以反映小麥的長勢。在識別圖像中, 以小麥植株目標(biāo)區(qū)域的最小外接矩形的長度作為株高。對于葉綠素含量, 則參考柴阿麗等人的研究, 選擇以G-R顏色特征為參數(shù)建立的模型來預(yù)測小麥葉片中的葉綠素含量 HYPERLINK javascript:void(0); 14。3 試驗結(jié)果與分析3.1 試驗設(shè)計長勢監(jiān)控系統(tǒng)的準(zhǔn)確性試驗于2015年在本單位的植物工廠中進行, 土壤為棕壤土。3個小麥試驗品種都是在本地區(qū)推薦種植的品種, 分別是周麥22、眾麥1號和新麥26, 種子從本地的農(nóng)資市場購買。小麥在10

32、月中旬播種, 采用穴播方式種植, 進行常規(guī)的水肥管理和病蟲草害防治。每個小麥品種選擇10個正常的代表性單株掛牌標(biāo)記, 作為監(jiān)控對象。計算機視覺監(jiān)測的小麥性狀為株高和葉綠素含量, 重點監(jiān)測的生育時期包括分蘗期、拔節(jié)期和灌漿期。株高的人工測量方法為用標(biāo)尺測量小麥植株頂端到地面的距離, 葉綠素含量用SPAD502型便攜式葉綠素儀測定。試驗數(shù)據(jù)用SPSS16.0軟件統(tǒng)計分析, 用成對數(shù)據(jù)的t測驗檢驗兩種方法所測數(shù)據(jù)的差異顯著性, 從而評價系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。3.2 試驗結(jié)果和分析與人工測量的結(jié)果相比, 計算機視覺測量的小麥株高普遍較低, 部分品種出現(xiàn)了顯著的差異, 可能是由圖像拍攝的角度引起。因此, 需要對

33、攝像機的安裝高度進行調(diào)整, 并優(yōu)化計算機視覺系統(tǒng)的參數(shù)和算法以消除拍攝角度引起的誤差。雖然系統(tǒng)監(jiān)控結(jié)果與人工測量之間存在誤差, 但是不同品種或生育期之間的相對株高還是一致的, 表現(xiàn)出較好的準(zhǔn)確性。兩種方式測量的小麥株高試驗數(shù)據(jù)如表1所示。表1 兩種方式測量的株高Table 1 Plant height measured by two methods 下載原表 表1 兩種方式測量的株高Table 1 Plant height measured by two methods 下載原表 計算機視覺測量的小麥葉綠素含量與SPAD502的測量結(jié)果相比沒有出現(xiàn)顯著的差異, 且不同品種或生育期之間的相對含量也是一致的, 表現(xiàn)出較好的準(zhǔn)確性。兩種方式測量的葉綠素含量數(shù)據(jù)如表2所示。表2 兩種方式測量的葉綠素含量 (SPAD) Table 2 Chlorophyll content measured by two methods (SPAD) 下載原表 4 結(jié)論1) 基于計算機視覺技術(shù), 設(shè)計了一種小麥的長勢監(jiān)控系統(tǒng), 主要由視頻采集裝置、指令執(zhí)行裝置、無線傳輸裝置、數(shù)據(jù)處理器和信息管理器5大部分組成。視頻采集裝置拍攝小麥生長過程的圖像, 形成的視頻信號由其中的計算機視覺軟件進行分析, 得到各種形態(tài)特征和顏色特征;信息管理器根據(jù)上

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 人人文庫網(wǎng)僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負責(zé)。
  • 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論