种子动态图像矫正模型的建立及群体目标的识别方法研究

本项目是建立在计算机视觉与种子检测、模式识别技术基础上，面向种子动态实时检测中的应用基础问题展开研究。.目标是建立一个在多视频通道、多元信息输入条件下的种子动态信息的矫正分析模型，并构建智能化的种子模式识别分类器，该分类器能支持优先级的决策系统，能对信息进行有效的组合与压缩，解决快速、实时检测中的效率问题；研究快速运动中种子群体目标的采集、识别算法，实现系统的多目标并行处理，能自动获得运动中的每一粒种子位置，实现动态实时检测中逐粒分选种子的准确性问题。.农业上最大的威胁之一是播下的种子没有生产潜力，不能使所栽培的品种获得丰收。探索快速、可靠、自动化程度高的种子品质检测理论方法与创新技术，对保护农民利益，增加种质检测的科技含量，促进农作物的增产增收，提高我国种业在国际市场上的竞争力具有重要的理论意义与应用前景。