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摘要:农作物病虫害数据具有多源、异构和海量等特征,传统的数据存储方法和系统存在存储效率低和扩展性弱等问题.针对这些问题,本文设计与实现了一种基于HBase的农作物病虫害数据存储系统,并将其应用于山东省小麦和玉米病虫害数据存储中.该系统能够对病虫害数据进行持久化存储,对多源异构数据进行统一管理,对新型数据可扩展性强,弥补了传统关系数据库的不足,为大数据环境下的小麦和玉米病虫害数据存储提供了新方法....
摘要:针对传统的基于机器视觉的茶叶嫩芽检测方法存在手工特征提取鲁棒性较差以及准确率较低等问题,首次将基于深度学习的目标检测算法YOLO应用到复杂背景下的茶叶嫩芽图像的检测,并从多尺度检测方面对YOLO网络架构进行了改进,用大尺度和中尺度检测代替了原来的多尺度检测.在预处理阶段,通过结合超绿特征以及OSTU算法对复杂背景下的茶叶嫩芽图像进行了图像分割,使得茶叶嫩芽区域更加明显.实验结果表明,通过与其他算法对比,基于深度学习的目标检测算法对复杂背景下的茶叶嫩芽具有较高的检测精度,为复杂背景下茶叶嫩芽的智能化采摘设备的研究提供了基础....
摘要:为更方便地在田间统计粘虫板上害虫数量,开发了一种基于Android的粘虫板害虫计数系统.利用Android手机方便易携带的特点,快速统计田间粘虫板上害虫数量.系统使用基于HSV空间的图像处理技术去除无关背景,使用滤波技术处理害虫图像中的翅、足等边缘不规则部分,减少了噪声的干扰,提高了识别的准确率.以泰安茶溪谷茶园中黄色粘虫板为对象,对茶园中常见的小绿叶蝉、潜叶蝇和黑刺粉虱等害虫进行计数测试.结果表明,当害虫数量充足时,该系统统计的结果与人工实际统计结果相比,相对误差率在-6.7% ~4.1%,能够有效统计粘虫板上害虫的数量....
摘要:为了提高小麦病害图像分类的效率,提出了一种基于Spark的并行式支持向量机算法.首先对小麦病害图像进行滤波去噪、灰度压缩等处理,利用灰度共生矩阵、不变矩阵等从颜色、纹理和形状3个方面提取49个特征向量;然后通过数据集的切分和并行框架的支持,将大数据并行处理技术Spark与支持向量机结合,运用Scala语言实现了串行支持向量机算法的并行化,并将其应用于小麦病害图像识别.针对小麦锈病和白粉病的图像分类测试结果表明,当测试图像分别是2 600、3 900、5 120张时,该算法对锈病的分类精度依次是76.03%、81.18%、77.82%,对白粉病的分类精度依次是83.27%、85.91%、83.14%,比串行支持向量机分类精度有所提升.分类时间依次是13 928.0、18 506.1、24 897.2 ms,明显低于串行支持向量机的分类时间.改进的算法实现了小麦病害分类精度的小幅度提升,明显提高了处理速度,具有较快的学习收敛速率....
[硕士论文] 孙肖肖
计算机科学与技术 山东农业大学 2019(学位年度)
[专利] 实用新型 CN201621457363.9
山东农业大学 2017-07-07
摘要:本实用新型公开了一种基于物联网的玉米虫害信息监控系统,系统的体系结构由下往上依次是监测站点感知层、网络传输层和服务器应用管理层,感知层作为基础层,主要包括土壤气象数据以及虫害图像的采集,传输层主要负责将前端设备采集到的信息传输到使用者的终端设备中,系统的应用管理层,负责对前端传输的不同格式的数据进行存储和分析,对虫害的迁徙、蔓延等习性信息进行采集,提供实时可靠的虫害信息,有利于人们对虫害的预防和控制。本实用新型结构简单,经济实用,真正做到提高了玉米虫害检测的时效性、自动化和精准率。
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