基于计算机图像分析处理的插秧机优化研究

以进一步提升插秧机的作业效率及智能化应用为目标,选取其可视化处理与执行组件为研究对象,基于计算机图像分析与处理技术展开优化研究。通过分析插秧机的结构组成及作业特征,搭建计算机图像特征处理模型,经内部特征计算匹配,设计了完整、有效的插秧图像分析处理流程。展开计算机图像分析与处理优化下的整机作业试验,结果表明:与传统机械特征分析相比,图像识别准确率得到较大提升,插秧均匀率可提升至94.39%,插秧效率相对提升8.30%,满足了插秧机智能化作业需求,具有较好的推广应用价值。

一种大小鼠明暗箱图像分析处理系统的研制

目的建立一种稳定、高自动化的明暗箱,为抗焦虑药物的筛选以及焦虑症病理机制的研究提供自动化检测分析技术。方法采用计算机视频跟踪、图像分析等技术,研制大鼠、小鼠明暗箱图像分析处理系统。并用雄性Wistar大鼠进行明暗环境和指标准确性的验证。结果暗室时间为总时间的79.40%,成功建立明暗环境。运动阈值为18 cm/s时,计算机所获数据与人工记录所获结果具有高度相关性,r>0.99。穿箱次数、明室时间、暗室时间、入暗潜伏期的人机相关系数r>0.99。与空白组相比,明暗箱模型组穿箱次数、明室时间显著减少。结论明暗箱图像分析处理系统稳定、可靠、自动化程度高、提取信息量大,指标客观灵敏,可推广用于抗焦虑药物的筛选以及焦虑症病理机制的研究。

一种基于计算机视觉的车辆速度检测方法

提出了一种基于计算机视觉的车辆速度检测方法，通过时图像中提取的车辆和场景信息分析采有效地检测车辆速度，只需要2台CCDTV摄像机可完成双向四车道高速公路或城市道路上车辆的速度检测.实验结果表明：车辆速度检测的正确率达92％，并具有满意的实时特性.