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公开(公告)号：CN105740211B
公开(公告)日：2018-06-05
申请号：CN201610269063.6
申请日：2016-04-26
Applicant: 安徽农业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于蜂巢视频—温度采集系统的信息融合分析方法，是按如下步骤进行：1对蜂巢视频—温度采集系统获取的视频信号进行截取，获得蜂群图像序列；2获得时间及位置与上述蜂群图像对应的蜂房温度矩阵序列；3使用聚类分割算法对单帧蜂群图像进行分割，得到带有蜂群形态的初步位置分布图；4对初步位置分布图作分块处理和邻域像素赋值处理，得到与温度矩阵中所有温度值位置上一一对应的图像矩阵；5计算每一帧图像矩阵与温度矩阵之间的相关系数和互信息量；从而建立相关系数及互信息量时间序列曲线。本发明将图像和温度信息进行融合处理和分析，有利于提高对蜂巢温度调节过程的解析效果，适用于蜂学研究和养蜂业管理。
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公开(公告)号：CN105912887B
公开(公告)日：2018-07-10
申请号：CN201610206166.8
申请日：2016-03-31
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F19/24
Abstract: 本发明公开了一种改进型基因表达式编程‑模糊C均值作物数据分类方法，使用自定义的相似度衡量计算公式并结合信息熵，计算作物数据属性的权值向量；使用加权的距离计算公式替代传统的欧式距离，并将基因表达式编程与模糊C均值算法相结合求出最佳的聚类中心对作物数据进行分类。本发明一方面能够更好地对作物数据间的距离进行衡量，大大提高分类结果的准确率；另一方面，能够以更少的迭代次数获得最佳的分类结果。
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公开(公告)号：CN105912887A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610206166.8
申请日：2016-03-31
Applicant: 安徽农业大学
IPC: G06F19/24
CPC classification number: G06F19/24
Abstract: 本发明公开了一种改进型基因表达式编程?模糊C均值作物数据分类方法，使用自定义的相似度衡量计算公式并结合信息熵，计算作物数据属性的权值向量；使用加权的距离计算公式替代传统的欧式距离，并将基因表达式编程与模糊C均值算法相结合求出最佳的聚类中心对作物数据进行分类。本发明一方面能够更好地对作物数据间的距离进行衡量，大大提高分类结果的准确率；另一方面，能够以更少的迭代次数获得最佳的分类结果。
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公开(公告)号：CN105740211A
公开(公告)日：2016-07-06
申请号：CN201610269063.6
申请日：2016-04-26
Applicant: 安徽农业大学
CPC classification number: G06F17/16 , G06K9/6223 , G06T2207/10016
Abstract: 本发明公开了一种基于蜂巢视频—温度采集系统的信息融合分析方法，是按如下步骤进行：1对蜂巢视频—温度采集系统获取的视频信号进行截取，获得蜂群图像序列；2获得时间及位置与上述蜂群图像对应的蜂房温度矩阵序列；3使用聚类分割算法对单帧蜂群图像进行分割，得到带有蜂群形态的初步位置分布图；4对初步位置分布图作分块处理和邻域像素赋值处理，得到与温度矩阵中所有温度值位置上一一对应的图像矩阵；5计算每一帧图像矩阵与温度矩阵之间的相关系数和互信息量；从而建立相关系数及互信息量时间序列曲线。本发明将图像和温度信息进行融合处理和分析，有利于提高对蜂巢温度调节过程的解析效果，适用于蜂学研究和养蜂业管理。
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