杨莉莉
- 作品数：13 被引量：17H指数：3
- 供职机构：天津职业技术师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家社会科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信医药卫生更多>>
- 对植物生长柜中油菜叶片面积测定的初步研究被引量：1
- 2015年
- 采用数字图像处理方法对油菜叶片进行长、宽、面积测算,建立了叶片长、宽、长宽积和叶片面积的回归方程,为植物叶片面积快速估算提供了比较好的方法。
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- 关键词：叶片面积数字图像处理油菜
- 一种CABG手术辅助机器人运动补偿方法研究
- 2014年
- 针对非体外循环心脏动脉旁路移植手术中辅助机器人的运动控制问题,提出基于多测量耦合模型的多步预测控制算法,该算法增加了加速度测量并采用卡尔曼滤波器作为状态观测器进行信息融合处理,增强了对机器人运动状态的估计,进而提高心脏运动信号的跟踪性能。同时超前的N步预测增加了系统的带宽。实验结果表明,使用了耦合模型的多传感器信息融合多步预测控制算法的机器人系统将跟踪相对运动误差减小了20%。
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- 关键词：跟踪控制模型预测控制扩展卡尔曼滤波器
- 基于神经网络与贝叶斯信息融合的小白菜成熟度检测方法被引量：1
- 2016年
- 为了掌握智能植物生长柜中小白菜的成熟情况,便于对柜内环境参数实现智能控制,提出了利用小白菜的外部形态特征,特别是提取根系形态特征并将其与地上部分形态特征相结合来检测小白菜成熟度的方法。通过Matlab图像处理工具箱对采集的小白菜图像进行阈值分割和特征提取,然后将小白菜上、下两部分的形态特征数据作为训练样本,分别建立对应的神经网络成熟度检测模型,并将神经网络检测值利用贝叶斯理论来对其进行信息融合,从而进一步提高神经网络模型检测的准确性。
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- 关键词：图像处理神经网络成熟度贝叶斯理论信息融合
- 一种基于ECG信息推断的心脏运动信号预测方法
- 2015年
- 提出一种基于时变多变量回归模型利用ECG信号和心脏运动信号相关性进行预测的预测方法,该方法将ECG信号非平稳心率变化信息的全过程通过模型中互相关项引入心脏信号预测中,以克服单纯的基于线性模型预测方法的不足,增强了对心脏信号中非平稳变化的适应能力,提高了估计的精度。通过对偶卡尔曼滤波器对模型的状态和参数分别进行估计,完成心脏运动信号的实时预测,并通过比较实验验证了算法的有效性。
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- 关键词：ECG信号
- 基于贝叶斯滤波方法的心脏运动信号实时滤波算法
- 2015年
- 提出一种基于贝叶斯滤波递推状态估计的心脏运动测量信号实时滤波算法,提高心脏数据的测量精度,该方法建立了心脏运动模型与传感器误差模型,采用了扩展卡尔曼滤波与粒子滤波两种贝叶斯滤波方法的实现形式。实验结果表明,提出的算法有效地还原了心脏运动的真实值,并且满足了跟踪系统实时数据处理的要求,为整个系统精度的提高提供了保证。
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- 关键词：扩展卡尔曼滤波器粒子滤波器
- 基于双目视觉的叶片形态无损测量方法
- 2014年
- 利用数码相机实现对植物叶片形态的无损测量,是掌握植物生长规律、科学指导生产以及实现植物生长柜智能化控制的关键技术之一。针对叶片弯曲以及拍照过程中容易出现的几何失真等问题,提出了利用两个相互垂直的数码相机来采集图像,从侧面图像分析叶片的弯曲角度,对正面图像进行失真校正;然后根据投影原理统计出叶片的像素数目,从而得到对应的形态数据。结果表明,该方法能够有效地解决图像的二维图像失真问题,降低叶片数据计算的误差,对于促进农业科技进步、加快现代化发展具有十分重要的意义。
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- 关键词：双目视觉图像校正
- 图像分析法测量植物生长柜中的根系形态被引量：1
- 2014年
- 采用数码相机拍摄植物生长柜中蔬菜的根部图像,利用计算机视觉图像处理技术,对采集的图像进行阈值分割及边缘提取,可以较为完整地提取植物根部信息。利用Matlab软件的自带函数及对图像横纵向链码进行扫描,可以得出根部的具体形态数据,不仅克服了人工测量费时费力的缺点,而且还将实现作物根系分析的无损测量。
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- 关键词：动态监测根系形态阈值分割
- 基于神经网络的油菜成熟度等级视觉检测方法被引量：6
- 2015年
- 蔬菜的成熟度可以通过作物的形态特征直观地体现出来,其标准可用积温比值来衡量。对LED智能植物生长柜中采集的油菜图像进行处理和分析,分割出叶冠投影图像和植株侧面图像轮廓,从而提取叶冠投影面积、株高等形态特征数据,然后根据BP神经网络的建模原理对采集的样本数据进行训练,实现了基于BP神经网络模型的蔬菜成熟度等级测定。结果表明,该方法能够在不破坏植株的情况下检测油菜的成熟度,准确率达到95%。
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- 关键词：油菜株高成熟度
- 基于卡尔曼滤波融合的改进神经网络油菜成熟度预测方法被引量：3
- 2016年
- 油菜在智能植物生长柜中的生长发育过程会发生显著的形态变化。准确掌握油菜成熟度对调节智能植物生长柜环境参数设置、节约资源能源具有重要的意义。本文利用图像分割和边缘检测技术来提取冠层叶面积、株高和根系长度、根系侧面积等形态特征,分别建立神经网络模型并对其特征参数进行训练,实现对蔬菜成熟度的预测。提出基于卡尔曼滤波的成熟度预测信息融合方法,将预测准确性提高到95.5%。
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- 关键词：图像处理神经网络卡尔曼滤波成熟度
- 图像处理技术在水培蔬菜生长监测中的应用被引量：3
- 2015年
- 为了量化营养液浓度对植物生长的影响,在3组不同浓度的营养液环境下,连续观测并采集蔬菜生长过程的图像,通过图像分割和边缘检测技术提取出蔬菜的总根长、株高和叶冠投影面积等外部形态特征数据。结果表明,运用计算机图像处理技术测量的根长、株高数据与人工测量结果之间的误差在5%范围内,而且对3组不同营养液浓度下油菜幼苗冠层叶面积的连续测量后发现,蔬菜生长过程中的叶冠投影面积的方差与其营养液浓度具有明显的一致性。
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- 关键词：图像处理技术水培蔬菜
