刘国瑛
- 作品数：7 被引量：51H指数：4
- 供职机构：华南农业大学工程学院南方农业机械与装备关键技术省部共建教育部重点实验室更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信环境科学与工程更多>>
- 基于双目立体视觉的荔枝采摘点识别
- 荔枝是广东省重要的特色水果，提高荔枝的采摘效率是提升广东省的特色水果质量、降低成本的重要途径。农业机器人的应用是提高荔枝采摘效率的有效途径之一，但存在障碍物多、采摘数量大等实际情况，目前我国荔枝的采摘无法实现真正的机械采...
- 刘国瑛
- 关键词：双目立体视觉图像分割
- 基于稀疏场水平集的荔枝图像分割算法被引量：22
- 2011年
- 为了给采摘机器人提供完整的荔枝果实轮廓,该文选择HSV彩色空间中色调H分量的旋转分量作为图像分割的特征;然后,通过模糊聚类算法自动获取合适的初始演化曲线轮廓,再利用稀疏场水平集方法对目标区域轮廓进行精确提取;最后,对分割的区域进行标记,并利用图像标记来恢复分割区域的原始图像。结果表明,该算法不仅很好地克服随机噪声的影响,而且很好地保持果实区域的完整性,使成熟荔枝分割的正确率达到了84.1%。
- 毛亮薛月菊孔德运刘国瑛黄珂卢启福王楷
- 关键词：图像分割模糊聚类荔枝水平集
- 支持向量机回归的碳通量预测被引量：12
- 2009年
- 如何根据影响因素较好地预测碳通量是许多环境监测者非常关注的问题。但至今尚无一种非常有效的预测模型,为此研究ε-支持向量回归机在碳通量预测中的具体应用,并与BP神经网络模型的预测结果做了比较,分析了两种方法在核函数及相关参数、网络结构、神经元数目选择方面各自不同的特点。实验结果表明,基于ε-支持向量回归机和BP神经网络模型的碳通量预测结果与碳通量实测值之间存在显著相关性。但ε-支持向量回归机方法的预测过程更易掌控,整体预测精度高于BP神经网络的精度。
- 陈强吴慕春薛月菊杨敬锋刘国瑛
- 关键词：反向传播神经网络碳通量
- 基于GA-NN的碳通量预测因素选择被引量：5
- 2011年
- 研究和选择碳循环的影响因素是预测碳通量的重要环节,也是研究碳循环机理的重要步骤。然而从众多的影响因素中选择重要的因素,依然存在着困难。提出利用相关分析、遗传算法和神经网络进行碳通量预测的主要因素选择的方法,首先用相关分析去处冗余的因素;然后利用遗传算法,以选择最小数目的因素时,最大碳通量的观测值和用神经网络预测值的相关系数为准则,来搜寻最优的影响因素。实验证明该方法能在不影响(或尽量小地影响)预测精度的前提下,有效地选择出碳通量预测的重要因素。
- 薛月菊刘曙光胡月明刘国瑛陈强
- 关键词：遗传算法神经网络
- 支持向量机回归的碳通量预测
- 如何根据影响因素较好地预测碳通量是许多环境监测者非常关注的问题.但至今尚无一种非常有效的预测模型,为此研究ε-支持向量回归机在碳通量预测中的具体应用,并与BP神经网络模型的预测结果做了比较,分析了两种方法在核函数及相关参...
- 陈强吴慕春薛月菊杨敬锋刘国瑛
- 关键词：碳通量环境监测
- 文献传递
- 基于H分量旋转的荔枝图像分割算法被引量：3
- 2011年
- 自然场景下荔枝图像分割,因果实与背景之间的颜色特征以及本身的形状特性的差异,表面会出现亮度不均匀,对分割造成非常大的影响。为了减少亮度不均匀给荔枝图像分割带来的影响,选择HSV彩色空间中色调H分量,并对H分量进行旋转作为图像分割的特征;通过模糊聚类算法和马氏空间约束条件来进行图像分割,利用形态学滤波消除分割后的随机噪声,并对分割区域标记,利用图像标记来恢复分割区域的原始图像。结果表明,该算法能很好地解决亮度不均匀造成的影响,对成熟荔枝分割的正确率达到了90.4%。
- 毛亮薛月菊孔德运刘国瑛卢启福王楷
- 关键词：荔枝HSV彩色空间图像分割模糊聚类
- 基于图像残差的摄像机标定精度比较被引量：10
- 2010年
- 为了选择较好的摄像机标定方法,采用Bouguet和张正友的标定方法分别进行了摄像机标定,以图像残差作为精度评估标准对两种方法的标定结果比较。实际实验表明:Bouguet方法的标定精度随着标定图片数量的变化而发生变化,在使用5张图片时,标定精度最高;在同等条件下与张正友方法进行比较,Bouguet方法标定精度更高。标定精度比较结果为实际应用中的摄像机标定方法选择、标定精度评价方法和具体标定试验中图像数量的选择等提供了重要的参考。
- 刘国瑛薛月菊邹湘军毛亮
- 关键词：摄像机标定
