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题名基于计算机视觉的卵形鲳鲹眼部特征检测方法研究
被引量：4
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作者
胡祝华
曹路
张逸然
赵瑶池
黄梦醒
谢明山
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机构
海南大学信息科学技术学院
海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室
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出处
《渔业现代化》
北大核心
2017年第4期15-23,共9页
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基金
海南省重大科技计划项目(ZDKJ2016015)
海南省自然科学基金项目(20166232
+4 种基金
20167238
617033)
海南大学南海海洋资源利用国家重点实验室开放项目子课题(2016013B)
海南大学南海海洋资源利用国家重点实现室导向课题(OX2017012)
海南大学研究生优秀学位论文培育计划项目
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文摘
鱼形态特征检测作为渔业信息化的一个重要课题,有着广泛地应用前景。现有的鱼眼特征检测主要依靠人工,操作复杂、效率低下、结果主观性强。因此提出一种基于图像处理及最小二乘椭圆拟合的鱼眼检测方法,首先在养殖场采集实验鱼例图像,再对鱼眼瞳孔和虹膜区域进行图像预处理,最后分别对鱼眼的瞳孔/虹膜轮廓进行椭圆拟合。实验结果显示,鱼眼瞳孔检测平均耗时325.96 ms,虹膜检测平均耗时364.57 ms,两者检测误差分别为7.247(1±11.82%)mm和12.179(1±14.05%)mm。研究表明,采用该方法不仅可以解决人工测量操作繁琐、主观性强等问题,而且能够避免测量过程耗时过长,为鱼眼的大批量非接触式测量提供了新途径。
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关键词
形态特征检测
计算机视觉
图像预处理
直接最小二乘椭圆拟合
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Keywords
morphological feature detection
computer vision
image preprocessing
direct least square ellipse fitting
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分类号
TP212.9
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名秋水仙素对不同葡萄多倍体诱导的影响
被引量：2
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作者
刘牧青
马岩
谢洁
韩宁
代玲敏
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机构
齐鲁工业大学(山东省科学院)生物工程学院
滨州医学院药学院
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出处
《中外葡萄与葡萄酒》
北大核心
2024年第1期48-54,共7页
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基金
国家自然科学基金(31901982)
齐鲁工业大学(山东省科学院)人才科研项目(2023RCKY227)。
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文摘
采用不同浓度(100、250、500 mg·L^(-1))秋水仙素延时处理(1、2、3 d后再培养6个月)砧木葡萄‘5BB’的不定芽、胚性愈伤组织和体细胞胚以选出适于后续试验的外植体类型。数据显示,选用不定芽作为外植体较为合适,秋水仙素处理后成苗时间用时最短,为5周,而胚性愈伤和体细胞胚成苗用时分别为22周、20周。进而沿用相同秋水仙素浓度梯度处理‘红宝石无核’‘金星无核’‘阳光玫瑰’‘白奥林’和‘藤稔’葡萄的不定芽,并检测秋水仙素对‘红宝石无核’再生植株的染色体加倍效果及对植株性状的影响。结果发现,当秋水仙素浓度越高、处理时间越长时,不定芽存活率越低,秋水仙素处理显著延缓植株再生速度;且处理后的各品种间亦显示出不同差异,处理后1~2个月,‘金星无核’和‘白奥林’存活率快速下降,而‘红宝石无核’‘阳光玫瑰’和‘藤稔’葡萄存活率下降明显较为缓慢。同时,秋水仙素处理后再生植株的染色体出现不同水平的加倍,并表现为外观上的差异,即具有112条染色体的多倍体葡萄植株叶片大小、叶绿素相对含量、节间长度、根系质量显著高于二倍体对照植株;虽然染色体数目增加的植株茎粗与对照相比差异并不显著,但植株叶片的气孔大小高于对照,气孔密度却显著降低。
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关键词
葡萄
秋水仙素
多倍体
倍性分析
形态特征检测
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Keywords
grapevine
colchicine
polyploidization
ploidy analysis
morphology assay
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分类号
S663.1
[农业科学—果树学]
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题名三维激光技术在天山公路次生溜砂坡监测中的应用研究
被引量：3
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作者
阳博
裴向军
裴钻
杨志强
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机构
成都理工大学地质灾害防治与地质环境保护国家重点实验室
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出处
《中国科技论文》
CAS
北大核心
2018年第21期2413-2418,共6页
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基金
交通部西部建设科技项目(2013318797110)
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文摘
借助三维激光扫描技术,以天山公路k618路段次生溜砂坡研究对象,准确地获得边坡3个不同时期的点云数据。通过PolyWork软件数据处理,对溜砂坡整体进行形态检测以及局部块石进行精细测量和动态监测,进而分析其剥蚀风化程度以及变形发展特征。分析结果表明,三维激光扫描技术对次生溜砂坡及局部块石监测较为精确;次生溜砂坡的剥蚀流沙过程与秋冬强烈冻融作用有着密切关联。
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关键词
三维激光扫描
天山公路溜砂坡
数据采集
形态特征检测
风化程度监测
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Keywords
three-dimensional laser scanning
Tianshan highway sand slide slope
data cquisition
morphological feature detection
weathering monitoring
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分类号
P694
[天文地球—地质学]
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