结合主动光源和改进YOLOv5s模型的夜间柑橘检测方法

【目的】解决夜间环境下遮挡和较小柑橘难以准确识别的问题,实现采摘机器人全天候智能化作业。【方法】提出一种结合主动光源的夜间柑橘识别方法。首先,通过分析主动光源下颜色特征不同的夜间柑橘图像,选择最佳的光源色并进行图像采集。然后,提出一种夜间柑橘检测模型BI-YOLOv5s,该模型采用双向特征金字塔网络(Bi-FPN)进行多尺度交叉连接和加权特征融合,提高对遮挡和较小果实的识别能力;引入Coordinate attention(CA)注意力机制模块,进一步加强对目标位置信息的提取;采用融入Transformer结构的C3TR模块,在减少计算量的同时更好地提取全局信息。【结果】本文提出的BI-YOLOv5s模型在测试集上的精准率、召回率、平均准确率分别为93.4%、92.2%和97.1%,相比YOLOv5s模型分别提升了3.2、1.5和2.3个百分点。在所采用的光源色环境下,模型对夜间柑橘识别的正确率为95.3%,相比白光环境下提高了10.4个百分点。【结论】本文提出的方法对夜间环境下遮挡和小目标柑橘的识别具有较高的准确性,可为夜间果蔬智能化采摘的视觉精准识别提供技术支持。

基于主动光源阵列的骨科机器人末端示踪装置

为减少机械臂导航过程中示踪装置视线遮挡问题对手术的影响,研究一种多角度主动光源阵列的末端示踪装置,采用非支架式的机械结构,配合双目相机,实现对手术机械臂位置的感知。通过大小两个棱柱相互配合,组成多角度的光源阵列,实现对机械臂工具中心点的计算。通过COMSOL软件搭建简易模型,验证示踪装置信号使用范围;通过覆盖范围实验和静态定位实验证明装置的有效性和稳定性,可以满足手术机器人的任务要求。

基于主动光源的作物生长信息监测仪的设计与试验

为了实现大田作物生长信息全天候实时、快速无损监测,基于作物生长光谱分析技术原理,研发了一种基于主动光源的作物生长信息监测仪。该监测仪包括由730和810 nm 2个光学通道组成的作物生长信息传感系统、控制器系统及其他部件,能快速、准确地获得作物冠层归一化植被指数值、比值植被指数值、差值植被指数值、重归一化植被指数值等主要光谱植被指数信息,为大田作物生长指标的实时反演奠定了基础。试验结果表明,在不同光照条件下,监测仪的抗光照稳定性能良好,标准差为1.05%和0.47%;该监测仪与Field Spec3地物光谱仪测得小麦冠层归一化植被指数值、比值植被指数值、差值植被指数值、重归一化植被指数值具有显著相关性,其决定系数分别为0.7017、0.7071、0.8178、0.7804;均方根误差分别为0.05362、0.2118、0.03434、0.04182。该监测仪具有稳定性好、抗干扰能力强、操作简便等优点,能够满足大田作物生长信息监测的要求,该研究为实现作物精确管理调控提供了可行的参考方法。

冠层反射光谱测量中主动光源光谱稳定性控制

结合自主研发的冠层反射光谱测量装置,对装置主动光源采用的波长730 nm和810 nm两种窄带LED的光谱稳定性进行了研究。实验结果表明:两种LED在未加特殊控制、按照测量要求高频脉动点亮时,结温均显著升高,造成光源光谱峰值波长的线性红移和发光强度的线性降低,严重影响测量装置测量结果的稳定性和可靠性。提出了一种间歇式脉动驱动LED的方法,该驱动方法使LED工作时结温的升高幅度保持在2℃以内,峰值波长的波动小于1 nm。最后该驱动方法被嵌入到反射光谱测量装置中,进行了室内及田间稳定性测试实验,反射光谱响应值最大相对波动率小于5%。

基于主动光源的作物冠层反射光谱测量方法

结合自主研发的测量装置,对实现基于主动光源的冠层反射光谱测量方法进行了阐述。对测量装置的测量原理进行了论述,分析了高频调制光源模块、光电池响应一级放大模块、高通滤波模块、二级放大模块和信号提取模块5大功能模块。对其中一级放大电路的参数设计和信号提取模块的算法设计2个关键环节进行了理论分析与推导。应用自制测量装置对小麦冠层进行反射测量实验,实验结果表明:测量装置可以有效滤除环境光引起的响应,测量值稳定可靠,最大相对波动率小于4.97%。

基于RED-NIR的主动光源叶绿素含量检测装置设计与试验

为了无损和高效地检测作物叶绿素含量,设计了一种采用主动光源的双波长便携式叶绿素含量检测装置,获取作物在红色范围660nm附近的光谱深吸收和近红外850nm附近的光谱强反射特征。采集作物叶片的反射光信号,经转换、调制和放大后,利用灰度标准板拟合反射率,660nm和850nm拟合的校正模型R2分别为0.993、0.979。光源稳定性与抗干扰性测试结果显示,660nm和850nm光源的稳定性均方差分别为0.0079和0.0044,误差率分别为2.378%和1.223%;抗干扰性的均方差分别为0.0099和0.0187,误差率分别为2.000%和4.360%。通过叶绿素浸提溶液配比,设计了叶绿素梯度与双波长反射率的相关性试验,结果显示,660nm和850nm与叶绿素浓度相关系数分别为-0.919和0.272。660nm附近叶绿素对光谱有深吸收的特征,将其作为主要测试波长;850nm附近是叶片结构和以环境光学响应为主,反射光与叶绿素相关性不强,将其作为检测的参比波长。以田间玉米苗期植株为试验对象,利用双波长采集作物反射率,计算归一化植被指数(NDVI)、差值植被指数(DVI)、比值植被指数(RVI)和土壤调整型植被指数(SAVI),其与SPAD仪器测量值的相关系数r分别为0.892、0.846、0.867、0.883。基于NDVI、DVI、RVI和SAVI建立SPAD多元线性回归模型,其决定系数R2为0.831。利用该装置提供的模型嵌入功能导入诊断模型可直接输出叶绿素诊断结果,为作物叶绿素含量快速检测提供支持。

基于主动光源的归一化植被指数测定系统研究

针对已有基于被动光源的NDVI测量仪测量时易受测量环境影响的问题,开发了一种基于主动光源的NDVI测量系统;简述了系统测试原理,并进行了整体设计,包括光路系统、传感器及调理电路,同时进行了系统单片机控制电路的软硬件设计以及光路系统的标定。该系统可以较好地减小测量过程中由太阳光引起的测量误差,实现NDVI值的准确测量。通过测定可得到作物在不同生长期的NDVI值,从而进一步确定作物氮肥需求量,实现科学与合理的施肥。

基于主动光源透射率校正的水下图像恢复

针对河流涵洞、水坝闸道等高浑浊度水体环境下,水下图像退化严重、模糊雾化的问题,提出一种基于主动光源透射率校正的水下图像恢复方法。首先,根据对水下成像的物理模型分析,通过缩小误差、逐步逼近的方法调整最佳校正参数,进而较为准确的估算求解出散射光透射率;其次,对主动光源直接照射的高亮区域的透射率进行校正补偿,消除"光斑效应";最后,利用水下成像模型计算得到目标反射光,完成图像恢复。实验结果表明,该算法能够有效恢复水下图像,为水利工程的检测维护、风险评估提供重要的基础。

汽车及挂车反射器信号和三角形“注意”标志由被动光照改为主动光源的…

三角形“注意”安全标志，由被动光照改为主动源是保证机动车辆行驶安全技术措施之一，使机动车辆在夜间及雨雾天提高了行车安全性。

智能手机RGB图像检测植物叶片叶绿素含量的通用方法

为提高RGB(Red,Green,Blue)图像方法在检测植物叶片叶绿素含量的预测精度、普适性和实用性,该研究提出了一种智能手机结合辅助拍照装置获取植物叶片RGB图像并即时检测叶绿素含量的低成本方法。设计了一种内置主动光源的低成本便携式拍照装置,用以降低环境光及拍照角度等因素对成像质量的影响;并采用了基于24色Macbeth标准色卡的二阶多项式回归法构建色差校正矩阵以减小不同手机所获取图像的色差;最后开发了基于微信小程序的远程诊断系统以实现植物叶片叶绿素含量的原地、实时及无损检测。以甘蔗叶片为例,采用了3款不同品牌的手机进行了试验,首先分析了叶片39种颜色特征与其叶绿素含量的相关性及色差校正方法对其的影响。结果表明,该方法获取的叶片颜色特征与叶绿素含量大多具有较强的相关性(相关系数>0.8),同时,色差校正可明显提升多手机混合数据集的颜色特征与叶绿素含量的相关系数,其中RGB色彩空间下三个颜色通道亮度值R、G、B的代数运算特征(B-G-R)/(B+G)的提升最明显,达到了0.8424,比校正前提高了89%。进一步结合主成分分析构建了色差校正前与色差校正后的叶绿素含量多元线性回归(Multivariate Linear Regression,MLR)和支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)预测模型。多手机混合数据集通用预测模型中,色差校正后的SVR通用预测模型精度和稳定性最高,相比校正前的SVR通用预测模型,五折交叉验证的R^(2)均值达到了0.7214,提高了14.6%,RMSE均值为0.3288 mg/g,降低了13.3%;同时,该模型五折交叉验证的R^(2)标准差仅为0.0042,具有更高的稳定性。该研究为不同手机准确预测植物叶片叶绿素含量提供了一种通用方法。

基于颜色校正和透射率校正的水下构筑物图像恢复

水下构筑物所处水体环境高度浑浊,自然光较弱,需要引入主动光源提升水下成像质量。针对传统水下图像复原方法没有充分考虑主动光源的影响,提出一种基于颜色校正与透射率校正的水下构筑物图像恢复算法。首先,根据波长不同的光在水下衰减不一致的特点对衰减较快的红色光通道进行补偿,利用分段颜色校正方法对补偿后的图像进行颜色校正;其次,通过暗通道先验求解水下透射率初值,利用主动光源光照强度与总光照强度的比例关系进行透射率校正;最后利用水下成像模型计算物体反射光恢复水下构筑物图像。实验证明,该算法能够有效提高图像质量,为水下构筑物后续的检测和维护工作提供基础。

高速公路太阳能警示灯的应用

本文基于当前较为成熟的太阳能技术与LED技术,提出高速公路太阳能警示灯系统,以提高恶劣天气下的道路安全性,降低事故发生率。

一种基于光谱可调LED光源和多光谱成像技术的物体表面颜色测量方法

针对传统多光谱成像颜色测量系统光谱反射率重建算法计算量大、操作繁琐耗时、成本高等缺点,提出一种由LED主动照明光源和黑白高速相机构建的多光谱成像颜色测量系统。采用多个单色LED拟合出相对光谱功率分布与相机光谱灵敏度曲线成倒数关系的照明光源,并利用黑白相机的输出响应直接重建物体的光谱反射率。实验结果表明,与分光光度计测量结果相比,该方法测量Macbeth ColorChecker 24标准色卡的光谱反射率的平均误差在2.3个CIELAB色差左右。该系统具有原理简单可行、不需要滤光片、光谱反射率重建算法简单快速等优点。