您的位置: 专家智库 > >

曹晶晶

作品数:8 被引量:67H指数:3
供职机构:中国农业大学更多>>
发文基金:国家高技术研究发展计划国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术生物学农业科学更多>>

文献类型

  • 4篇专利
  • 2篇期刊文章
  • 2篇学位论文

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇生物学
  • 1篇农业科学

主题

  • 4篇杂草
  • 4篇纹理
  • 3篇田间
  • 3篇田间杂草
  • 3篇自动识别
  • 3篇纹理特征
  • 2篇药物
  • 2篇药物检测
  • 2篇质谱
  • 2篇摄像
  • 2篇摄像机
  • 2篇识别方法
  • 2篇视频
  • 2篇视频采集
  • 2篇视频采集卡
  • 2篇受体激动剂
  • 2篇数码
  • 2篇数码摄像
  • 2篇数码摄像机
  • 2篇图像

机构

  • 6篇中国农业大学
  • 4篇中国农业机械...
  • 1篇山东农业大学

作者

  • 8篇曹晶晶
  • 4篇张小超
  • 4篇毛文华
  • 2篇贺平丽
  • 2篇王一鸣
  • 2篇李婷婷
  • 2篇李溱
  • 1篇姜红花

传媒

  • 1篇农业工程学报
  • 1篇农业机械学报

年份

  • 1篇2017
  • 1篇2016
  • 1篇2015
  • 1篇2008
  • 3篇2007
  • 1篇2006
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
一种广谱鉴定β-受体激动剂类药物的方法
本发明提供一种广谱鉴定β-受体激动剂类药物的方法,涉及药物检测领域。通过应用超高效液相色谱-四级杆-轨道阱高分辨质谱设备,得到与β-受体激动剂类药物特征性化学结构相关联的质谱信号,根据β-受体激动剂质谱信号特征和解离规律...
贺平丽李婷婷李溱曹晶晶
文献传递
一种广谱鉴定β-受体激动剂类药物的方法
本发明提供一种广谱鉴定β-受体激动剂类药物的方法,涉及药物检测领域。通过应用超高效液相色谱-四级杆-轨道阱高分辨质谱设备,得到与β-受体激动剂类药物特征性化学结构相关联的质谱信号,根据β-受体激动剂质谱信号特征和解离规律...
贺平丽李婷婷李溱曹晶晶
文献传递
高分辨质谱在植物代谢物分析中的应用
植物代谢物种类繁多、结构迥异,是植物生命活动重要的体现者。对植物代谢物进行系统深入的研究,挖掘代谢物背后蕴含的生物学意义,有利于加强对植物生命活动现象、本质与规律的理解,对增强植物对不良环境的抗性、提高作物产量与品质具有...
曹晶晶
关键词:植物激素游离氨基酸
文献传递
利用位置和纹理特征自动识别作物苗期田间杂草的方法
本发明涉及一种田间杂草信息自动识别的方法。本发明公开的利用位置和纹理特征自动识别作物苗期田间杂草的方法,采取以下步骤:1)先采用数码摄像机将条播作物苗期田间作物苗和杂草苗的视频采集到DV带中;然后,通过电缆把数码摄像机和...
张小超毛文华曹晶晶
文献传递
基于机器视觉的田间杂草识别方法研究
农田杂草严重影响了农作物的生长发育,造成农作物产量和品质下降。传统的化学除草采用大面积喷洒除草剂的方式,不仅效率低下、提高了生产成本,而且严重危害了生态环境,影响了农业健康、持续的发展。为此,研究杂草和作物位置的快速检测...
曹晶晶
关键词:机器视觉图像处理图像滤波纹理分析共生矩阵
文献传递
基于纹理和位置特征的麦田杂草识别方法被引量:41
2007年
以化学防除适期麦田杂草为研究对象,对利用条播作物的位置和纹理特征识别田间杂草的方法进行了研究。根据条播作物小麦作物行的间距相对固定等位置特征,利用植物像素直方图法确定作物行的中心线和行宽,并识别行间杂草。然后,以作物行中心为基准来选取纹理块,计算量化级数为8级的H颜色空间的共生矩阵,提取5个纹理特征参数,利用K均值聚类法判别分析各块的类别来识别行内杂草。研究结果表明,杂草的正确识别率约为93%,作物的错误识别率约为7%。
曹晶晶王一鸣毛文华张小超
关键词:杂草识别纹理特征
利用位置和纹理特征自动识别作物苗期田间杂草的方法
本发明涉及一种田间杂草信息自动识别的方法。本发明公开的利用位置和纹理特征自动识别作物苗期田间杂草的方法,采取以下步骤:1)先采用数码摄像机将条播作物苗期田间作物苗和杂草苗的视频采集到DV带中;然后,通过电缆把数码摄像机和...
张小超毛文华曹晶晶
文献传递
基于多特征的田间杂草识别方法被引量:31
2007年
该文阐述了通过利用植物的多种特征实现田间杂草的精准自动识别的方法。该方法先利用颜色特征分割土壤背景,然后利用位置和纹理特征识别行间和行内杂草,最后利用形态特征后处理误识别的作物和杂草。在实验室内利用实地采集的3~5叶期、不同作物行数的麦田图像对该方法进行了测试。作物和杂草的正确识别率最低为89%,最高为98%;处理时间最低为157 ms,最高为252 ms。试验结果表明:基于多特征的田间杂草识别方法具有较高的识别率和较快的识别速度。
毛文华曹晶晶姜红花王一鸣张小超
关键词:田间杂草自动识别图像处理
共1页<1>
聚类工具0