搜索结果: 1-3 共查到“农业机械化 fusion”相关记录3条 . 查询时间(0.094 秒)
基于多传感器融合的鸡蛋裂纹系统性识别（Systematic Recognition Research of Egg Crack Based on Multi-sensor Fusion）
鸡蛋 裂纹 支持向量机 判别模型
2010/12/29
通过图像分析、敲击振动和电子鼻3种传感器分别输出与鸡蛋外部常规裂纹、外部细小裂纹和内部裂纹有关的无损检测参数并进行实验，设计一组针对鸡蛋裂纹程度的支持向量机判据。用该判据并结合实验数据构建一对多的支持向量数为4的鸡蛋裂纹判别模型。模型性能参数（模型拟合度为0.9735，收敛误差在0.0001以内）和验证性实验（对确定的5种裂纹状态判别准确率均可达90%）表明该模型具有可信的结构和较好的判别能力。
基于分层传感器信息融合的智能车辆导航（Navigation Study for Intelligent Vehicle Based on Layered Sensor Information Fusion）
智能车辆 导航控制 分层传感器融合
2009/11/24
针对智能车辆导航中传感器信息的不确定性，结合BP神经网络和模糊神经网络分别对传感器信息进行了数据层与决策层的两层融合。采用BP神经网络对多超声波传感器信息进行数据层融合，以减少超声波测距传感器信息的不确定性,提高对障碍物距离探测的准确率；采用模糊神经网络融合障碍物距离信息和车体与标志线间偏差信息，实现智能车辆的导航决策控制，使之更适合系统的跟踪避障要求。该方法使智能车辆在跟踪与避障中具有较好的灵活...
基于机器视觉和信息融合的邻接苹果分割算法（Separating Adjoined Apples Based on Machine Vision and Information Fusion）
苹果 机器视觉 信息融合
2009/11/24
提出了利用亮度和颜色的信息融合来分割邻接苹果的方法。首先使用Lab模型对苹果图像进行分割，然后计算分割后每个区域的面积，并判断其是否为邻接苹果区域。接着在邻接区域内计算亮度信息，利用亮度产生的亮斑对邻接苹果进行分割。这样，在邻接区域以外的部分，亮度信息产生的噪声被Lab模型的信息屏蔽，而邻接区域以内的部分，具有惟一性的亮度信息可以较好分割经Lab模型处理后的邻接苹果。实验表明，此算法对邻接苹果识别...