如何精准计算摄像头屏蔽器参数

    提出了一种基于多分辨率掩模的人脸识别模式匹配方法。该摄像头系统从构建多分辨率掩模簇金字塔开始，其中掩模大小取决于从检测到的面部计算出的双眼之间的距离。实验结果表明，与传统的基于单分辨率掩模的人识别系统相比，该系统具有显著更高的精度、召回率和匹配概率。本文还提出了一种基于人眼距离的人摄像机距离测量系统。双眼中心之间的距离（眼间距离）用于测量人与摄像机之间的距离。眼睛距离（以像素为单位）随相机与人的距离（以英寸为单位）的变化用于制定干扰器距离测量系统。

    实验结果表明，该监控距离测量系统的有效性，平均准确率为94.11%。本研究评估了便携式光谱相机技术在测量不同生长阶段覆盖作物化学成分方面的潜力。还开发了一种高度测量系统，该系统使用激光距离传感器来预测覆盖作物的生物量。PLS（偏最小二乘）回归用于评估覆盖作物养分含量与光谱数据之间的关系。研究表明，冠层的部分横截面积与覆盖作物生物量的相关性略高于冠层高度。N（R2=0.8698）、Ca（R2=0.8512）、Mg（R2=0.8415）和K（R2=0.9451）的预测屏蔽器累积量与观测累积量之间存在高度相关性。

    该方法可用于获取监控摄像头覆盖作物养分累积的信息，而不影响覆盖作物的生长。本研究的目的是开发和分析与专家步态评分相关的图像参数，这些参数适用于奶牛跛行检测。2008年1月至3月，实验在比利时根特附近的一个商业农场进行。摄像机在1.5米的距离上记录了哺乳期荷斯坦奶牛的蹄运动。计算了63头奶牛的踝关节角度。在计算中，已证明该参数包含与跛行相关的信息。第一个结果显示了专家给出的步态评分的关系。这也表明，踝角对于跛行检测是有用的，但未来的研究应集中于个体奶牛踝角随时间的变化。另一个目标是在单独分析更多奶牛和更多图像干扰屏蔽器参数后，建立一个自动在线跛行检测工具。