基于视频分析的振荡果实轨迹跟踪方法

受采摘作业及风力等因素影响,果实目标多处于振荡状态,实现振荡影响下果实目标的自动识别与快速跟踪是提升果实采摘机器人采摘效率、果实表型最佳监测帧选取的关键。为了实现振荡影响下果实目标的准确识别与跟踪,提出了一种基于YCbCr颜色空间的果实目标自动识别方法;在此基础上,利用Meanshift算法实现了振荡果实轨迹跟踪;最后,通过对振荡果实运动轨迹跟踪结果得到果实的运动速度及加速度曲线,可为采摘机器人判定最佳采摘时机、最佳果实表型监测帧筛选奠定基础。结果表明,Meanshift跟踪方法适合于振荡果实目标的自动跟踪,可为提高振荡果实采摘效率和果实的生长状态无损监测提供借鉴。

融合超像素分割算法与肢体特征的奶牛躯干精确分割方法

为了实现奶牛躯干的精确分割,以荷斯坦奶牛为研究对象,首先采用超像素分割算法(simple linear iterative cluster,简称SLIC)与显著性分析相结合的方法获得完整奶牛目标;然后通过设置傅里叶描述子以平滑Canny算子边缘检测的奶牛轮廓;最后采用基于奶牛肢体特征的分割点提取方法提取各分割点并依次连接生成奶牛躯干的分割线。为了验证本研究结果的有效性,使用试验图像库中随机抽取的20幅图像进行了测试,试验结果表明,本研究所提取的奶牛目标与手动提取目标的平均重叠率为96.83%,可以实现不同背景下奶牛目标的准确分割。本研究所提出的奶牛躯干分割方法的平均重叠率为99.86%,表明该方法在奶牛躯干精确分割中准确率较高且相对稳定,可以实现不同站立体态奶牛的高精度分割。

欢乐的柚子节

又是一个收获的季节。在这秋之韵中，我们迎来了一年一度的金秋柚子节。本周四，我们学校高年级的同学来到了郊外柚子园秋游。

工业企业信息安全建设规划综述

我国“十四五”规划纲要圈定了数字经济重点产业。随着新技术的应用和网络基础设施的规模化增长,我国互联网发展进程也由消费互联网进入到了工业互联网的新阶段。随着工业互联网的发展,相对隔离的边界变模糊,相对稳定的生产变灵活,相对机械的生产变智能。这也带来了安全的新变化和用户的新需求。安全是工业互联网发展的重中之重。为克服工业信息安全在新时期背景下面临的诸多挑战,文章结合网络安全和等级保护立法的时代背景,从我国工业信息安全的实际情况出发,详细介绍并总结了建设情况与进展,并就国情和政策引导方向,对未来工业信息安全建设与发展进行了实际可操作性的论述。

以改革为牵引,推动职业教育提挡增速

高技能人才是我国人才队伍的重要组成部分,是支撑中国制造、中国创造的重要力量,也是推动技术创新和实现科技成果转化的重要力量。从小到一颗螺丝、一个钻头的生产,大到航母、大飞机等大国重器的制造,都离不开高技能人才。近日,中共中央办公厅、国务院办公厅印发了《关于深化现代职业教育体系建设改革的意见》,要求各地区各部门结合实际认真贯彻落实。