司永胜
- 作品数:105 被引量:650H指数:15
- 供职机构:河北农业大学更多>>
- 发文基金:国家高技术研究发展计划国家自然科学基金中国农业大学研究生科研创新专项基金更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术农业科学电子电信生物学更多>>
- 一种采食状态下奶牛的个体识别方法
- 本发明公开了一种采食状态下奶牛的个体识别方法,采集奶牛采食环境下的视频数据并转化为图像帧,采用语义分割算法提取出完整的奶牛;检测奶牛全局的花纹分布状况,绘制投影曲线并进行分段处理,完成全局特征提取;检测奶牛背部的最大花纹...
- 司永胜宋佳音王克俭韩宪忠王朝阳肖坚星宁泽普
- 基于改进遗传算法的农机具视觉导航线检测被引量:25
- 2014年
- 针对机器视觉导航系统现有导航线提取算法检测速度慢、抗干扰性差等不足,提出一种基于改进遗传算法(IGA)的导航线检测方法。图像中作物行走向近似为一条直线,从图像顶边和底边分别随机选一个点进行染色体编码,通过遗传进化选择适应度最高的个体作为作物行直线编码,进而得到导航线。改进遗传算法采用概率保留法和最优保存策略相结合的方法作为选择算子,提高了算法的搜索效率和精度;通过自适应调整交叉概率和变异概率,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。动态导航跟踪试验表明,改进的遗传算法与标准霍夫变换、标准遗传算法(GA)在导航线提取性能上相比,具有抗干扰性强、检测速度快等优点。当导航速度为0.6m/s时,横向偏差最大值不超过76 mm,平均值小于33.1 mm,较好地满足了导航作业要求。
- 孟庆宽张漫仇瑞承何洁司永胜刘刚
- 关键词:农机具改进遗传算法视觉导航
- 农田气候信息采集系统中GSM模块的短信查询算法研究
- 2008年
- 在农田气候信息采集系统的开发研究中,利用单片机控制GSM模块构建了无线传输功能,用户可以随时利用手机短信进行气候信息的查询。在算法设计上,解决了无短信、有已读短信、有新短信的不同处理,实现了多用户的查询功能以及两个用户并发查询的处理,提出了动态密码的方案,增加了用户合法性识别的灵活性。
- 尹华菊史智兴司永胜杨断利
- 关键词:MC35I短信单片机
- 一种便携式土壤重金属快速检测仪
- 一种便携式土壤重金属快速检测仪,该检测仪包括微控制器模块、恒电位仪模块、电流电压转换及放大模块、串口通信模块、搅拌电机模块、电源模块。恒电位仪可补偿电化学反应过程中工作电极电势的波动,稳定工作电极电压;电流电压转换放大模...
- 刘刚张志豪王志强王辉司永胜
- 文献传递
- 基于Kinect视频的猪体长体宽检测方法
- 本发明上述实施例提供一种基于Kinect视频的猪体长体宽检测的方法,本发明使用kinect采集深度视频数据,并实时处理视频数据,判断某帧图像是否适宜体长体宽检测,从视频流中筛选出体长体宽检测的图像帧,并计算出并图像中猪体...
- 刘刚安露露司永胜
- 文献传递
- 一种激光接收器
- 本实用新型公开了一种激光接收器,包括:滤光处理模块、信号调理模块、数据处理及传输模块和电源电压转换模块,所述电源电压转换模块分别与所述信号调理模块和所数据处理及传输模块连接。所述信号调理模块与所述滤光处理模块相连,用于将...
- 刘刚李宏鹏王泷司永胜孟庆宽
- 文献传递
- 采用倾角传感器的水田激光平地机设计被引量:57
- 2007年
- 研制的采用倾角传感器的激光平地系统用于南方水田土壤的平整。平地机具通过三点式悬挂机构与拖拉机相连接,用左右两个油缸实现升降,由普通三位四通电磁换向阀控制油缸,分别采用激光与倾斜传感器实现平地机具左右侧升降控制。试验结果表明,采用倾角传感器的水田激光平地机在水田的平整精度能基本满足农艺要求。
- 李庆罗锡文汪懋华赵祚喜许耀军区颖刚刘刚林建涵司永胜
- 关键词:激光倾角传感器农业机械
- 一种用于作物田除草机具的导航线提取方法
- 一种用于作物田除草机具的导航线提取方法,包括采集作物图像,根据所采集到的图像确定兴趣区,将兴趣区转换为二值图像,获得二值图像的上下边缘点,根据所述两个边缘点和作物行宽度求得三个可能的上端点和下端点,分别连接三个可能的上端...
- 张漫刘刚司永胜孟庆宽姜海勇仇瑞承
- 文献传递
- 基于三菱PLC通信协议的串行通讯设计
- 2014年
- 应用三菱FX系列PLC的通信协议,不需对其通信单元D8120进行设置,简化PLC程序;在该协议下应用VB6.0编写了适应FX全系列的串行通讯程序,使PC机可直接对PLC的软设备进行读/写、强制置/复操作。实践证明:系统连线简单,通讯可靠,界面友好,经济实用,操控性强。
- 程晓鹏刘园秦悦司永胜王福顺
- 关键词:PLC通信协议VB6串行通讯
- 基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法
- 2024年
- 苹果树疏花是果园生产管理中的重要环节。准确高效地识别苹果中心花和边花,是研发智能疏花机器人的前提。针对苹果疏花作业中的实际需求,提出了一种基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法。本文基于YOLO v5s模型进行了如下改进:将C-CoTCSP结构融入Backbone,更好地学习上下文信息并提高了模型特征提取能力,提高了模型对外形相似和位置关系不明显的中心花和边花的检测性能。在Backbone中添加改进RFB结构,扩大特征提取感受野并对分支贡献度进行加权,更好地利用了不同尺度特征。采用VariFocal Loss损失函数,提高了模型对遮挡等场景下难识别样本检测能力。在3个品种1837幅图像数据集上进行了实验,结果表明,CRV-YOLO的精确率、召回率和平均精度均值分别为95.6%、92.9%和96.9%,与原模型相比,分别提高3.7、4.3、3.9个百分点,模型受光照变化和苹果品种影响较小。与Faster R-CNN、SSD、YOLOX、YOLO v7模型相比,CRV-YOLO的精确率、平均精度均值、模型内存占用量和复杂度性能最优,召回率接近最优。研究成果可为苹果智能疏花提供技术支持。
- 司永胜孔德浩王克俭刘丽星杨欣
- 关键词:上下文信息