基于HIT的马铃薯外部缺陷特征的提取

为提取马铃薯高光谱图像的外部缺陷特征，结合高光谱成像技术、主成分分析、小波变换以及改进的最大类间方差法对马铃薯外部缺陷进行提取。通过对马铃薯高光谱图像数据做全波段（468~960 nm）主成分分析（PCA）和独立主成分分析（ICA），以全波段缺陷特征明显的主成分图像作为特征提取图像，然后对其分别进行4尺度的sym4、Haar、db4小波变换，从纹理信息客观的评价利用小波重构经PCA和ICA处理的主成分图像，再使用改进的Otsu算法对重构的图像进行目标图像分割，获得马铃薯的缺陷特征。结果表明，结合高光谱成像技术、PCA分析、小波变换和改进的Otsu算法提取马铃薯病斑、机械损伤和孔洞缺陷特征效果明显，正确率达94.2%。

基于高光谱成像技术和SVM神经网络的马铃薯外部损伤识别

探索利用高光谱成像技术识别马铃薯外部损伤的方法。对外部冻伤、机械损伤、摔伤和正常4类共162个马铃薯样本进行高光谱成像试验,对试验得到的原始数据进行主成分分析以实现数据降维,从降维后的特征图像中提取均值、标准差、平滑度、三阶矩、一致性、熵6个描绘子组成特征向量,把特征向量分别输入贝叶斯分类器、BP神经网络和SVM神经网络3个模型进行识别,结果贝叶斯分类器模型对冻伤和机械损伤两类马铃薯相互误判严重,BP神经网络模型对机械损伤类马铃薯识别率低,而SVM神经网络模型较前两个模型的识别率有明显提高,是最为适合的马铃薯外部损伤识别模型。

基于OPENCV的手势识别的实现与应用

本文主要对静态手势识别的技术存在的各种方法进行了相应的分析与探讨,而在这个基础之上实现与设计了一套先进的静态手势识别系统。而该系统主要分为手势的分类、图像的预处理、分类器的设计与样本的训练以及特征的提取四个模块。而该系用在运行时,首先从文件夹中读取图像部分,其次在经过图像的预处理模块得到手势的轮廓图像以及二值图像,最后在对轮廓图像与二值图像这两幅图对手势进行相应的特征提取,并且采用贝叶斯分类器对这个手势进行分类识别。

双目视觉的三维重建技术研究

近年双目机器视觉的三维重建技术的研究虽然取得了一定成果,但远远不能满足社会各行各业的应用需求。文章主要介绍基于双目视觉的三维重建技术的主要方法、技术及应用,总结了基于双目视觉的三维重建技术在工程应用中存在的问题、面临的挑战和研究方向。

基于机器视觉的三维重建技术研究进展

本文主要介绍基于机器视觉的三维重建技术的主要方法、技术及应用,对单目视觉、双目视觉、三目视觉和四目视觉的三维重建技术进行对比分析,总结了基于机器视觉的三维重建技术在工程应用中存在的问题、面临的挑战和研究方向,希望对该领域有一个比较全面的把握。

基于LNMP架构的农产品电商一体化溯源系统的设计与实现

本文介绍了使用LNMP构架下开发的"六盘山珍菌菇类农产品溯源电子商务一体化平台"系统,该系统在生产者与消费者之间产生了良好的连接及推动的效果。

基于SCT的TAG U社交网站的设计

本文提出了一个以动态标签为核心的新型社交网站TAG U,文章主要介绍了设计的主要思想、网站特征及使用的社会认知理论,并详细叙述了实现标签设计实现方法、语义网在搜索标签中的应用、行为分析方法的使用,以及TAG U中用户与平台交互活动的实现。

贝叶斯分类器在马铃薯外品质检测中的应用

为了丰富马铃薯外品质的建模方法,结合机器视觉和贝叶斯分类器建立马铃薯外品质的预测模型。先通过机器视觉技术采集虫眼、合格、机械损伤、绿皮、鼠咬5类马铃薯图像,再对马铃薯的灰度图像和彩色图像提取两类3种特征数据,同时结合贝叶斯分类器建立不同马铃薯外品质的预测模型。研究结果表明:利用马铃薯真彩色图像R、G、B三通道获取特征数据,并对其特征数据采用滤波模板进行平滑处理,建立马铃薯贝叶斯分类器预测模型,可以有效提高各类马铃薯的识别率。

大规模数据库高危攻击数据实时挖掘仿真研究

对大规模数据库的高危攻击数据进行挖掘,能有效提高数据挖掘的精度,提高数据库防攻击的性能。当前利用关联规则的映射挖掘算法,对攻击数据进行挖掘时,由于数据较多,数据挖掘的准确度较低,降低了高危数据挖掘的精度。提出基于粒子群优化的攻击数据检测的算法。利用粗糙集的理论对大规模数据库高危攻击的数据进行属性的约简,提高攻击数据属性的依赖度,利用粒子群优化检测算法对大规模数据库高危的攻击数据进行检测,针对粒子群算法存在局部的早熟收敛的问题,采用改进粒子的属性,对粒子群算法进行改进,增加粒子的多样性,经过种群的初始化以速度与位置进行的更新,对粒子适应度的值进行计算,对粒子全局的极值进行更新,进行粒子循环的迭代,得出最优的解,完成对大规模数据库的高危攻击的数据实时的挖掘。实验的结果表明,利用所提的算法,在减少内存的占用容量的同时,有效地提高了数据实时挖掘的精度。

基于PHP与MySQL的农产品追溯购买一体化平台建设

六盘山地区风景优美且物产丰富,"六盘山珍"蘑菇则是近年来备受瞩目的特色有机农产品的代表之一。在"互联网+"背景下,其传统的销售模式受到一定挑战,建立兼备追溯购买的一体化网络直销平台刻不容缓。当今环境下,食品可追溯是保障农产品安全的重要手段,网上直销模式则是提高"六盘山珍"蘑菇销量的辅助手段。本文首先阐述了网站搭建的基本要求,采用LNMP架构,即在Linux环境下使用Nginx+MySQL+PHP的网站架构搭建平台,使其具备完整的平台功能,不但可以线上购买"六盘山珍"品牌蘑菇,还可实现购买产品的网上溯源。