检索结果-内蒙古大学图书馆

智慧农业（中英文） 2022年第4期4卷 49-60页

作者：刘晓航张昭刘嘉滢张漫李寒 Paulo FLORES 韩雄哲中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083 北达科他州州立大学农业与生物工程系美国法戈58102 韩国江原大学生物系统工程系韩国春川24341 韩国江原大学韩国春川24341

为快速准确获取玉米收获过程中遗失籽粒数信息,进行收割损失调节等管理,对比评估了单阶段和两阶段主流目标检测网络对田间玉米籽粒计数的性能。首先,利用RGB相机获取包含不同背景和不同光照的图像数据,并进一步生成数据集;其次,构建籽... 详细信息

为快速准确获取玉米收获过程中遗失籽粒数信息,进行收割损失调节等管理,对比评估了单阶段和两阶段主流目标检测网络对田间玉米籽粒计数的性能。首先,利用RGB相机获取包含不同背景和不同光照的图像数据,并进一步生成数据集;其次,构建籽粒识别的不同目标检测网络,包括Mask RCNN、EfficientDet-D5、YOLOv5-L、YOLOX-L,并利用所采集的420幅有效图像对构建的四种网络进行训练、验证、测试,图像数分别为200、40和180幅;最后,依据测试集图像的识别结果进行籽粒计数性能评价。试验结果表明,YOLOv5-L网络对测试集图像检测的平均精度为78.3%,模型尺寸仅为89.3 MB;籽粒计数的检测正确率、漏检率和F1值分别为90.7%、9.3%和91.1%,处理速度为55.55 f/s,识别与计数性能均优于Mask R-CNN、EfficientDet-D5和YOLOX-L网络,并对具有不同地表遮挡程度和籽粒聚集状态的图像具有较强的鲁棒性。深度学习目标检测网络YOLOv5-L可实现实际作业中玉米收获损失籽粒的实时监测,精度高、适用性强。

关键词：收获损失田间玉米籽粒深度学习籽粒计数 YOLOv5-L YOLOX-L Mask R-CNN EfficientDet-D5

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双变量螺旋外槽轮排肥器控制序列对排肥性能的影响

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农业机械学报 2020年第S01期51卷 137-144页

作者：张季琴刘刚胡号黄家运刘元杰中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 宁夏大学机械工程学院银川750021 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

施肥稳定性是评价变量施肥机作业性能的重要指标,为了研究排肥口开度(L)和排肥轴转速(n)的组合对排肥性能的影响规律,本文基于离散单元方法,对同一目标施肥量下,不同L和n组合下的施肥过程进行仿真。首先,通过标定试验,构建了基于广义回... 详细信息

施肥稳定性是评价变量施肥机作业性能的重要指标,为了研究排肥口开度(L)和排肥轴转速(n)的组合对排肥性能的影响规律,本文基于离散单元方法,对同一目标施肥量下,不同L和n组合下的施肥过程进行仿真。首先,通过标定试验,构建了基于广义回归神经网络GRNN的排肥量预测模型,经过验证,其决定系数达到0.9994,预测平均相对误差(MRE)为3.56%。其次根据螺旋外槽轮排肥装置的等排肥量曲线,选择3个排肥量1067.37、2323.04、4206.56 g/min为目标排肥量,并利用差分进化算法(DE)确定同一目标施肥量下的控制序列(L,n)的组合。最后,利用离散元仿真软件EDEM 2.8分别对3个目标施肥量,不同控制序列下的排肥过程进行仿真。采用排肥均匀性变异系数σ作为评价排肥稳定性的指标,仿真结果表明,在目标排肥量Q1下,当控制序列为(25 mm,17.78 r/min)时,σ最小,为5.27%;在其他控制序列,σ均高于20%,排肥稳定性较差,且出现断条现象。在目标排肥量Q2下,当控制序列为(65 mm,17.12 r/min)时,σ最小,为3.46%。在目标排肥量Q3下,σ均小于4%,且在控制序列(65 mm,32.85 r/min),σ达到最小,为2.08%。当目标施肥量较小时,控制序列的选择对排肥稳定性影响显著,工作时,应尽量避免开度、转速的边界量。当目标施肥量较大时,控制序列选择对外槽轮排肥稳定性的影响较小。结果表明,螺旋外槽轮排肥器具有较好的排肥稳定性。

关键词：螺旋外槽轮排肥器双变量控制序列广义回归神经网络离散元法

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基于三维点云的苹果树冠层点-叶模型重建方法

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农业机械学报 2020年第4期51卷 173-180页

作者：郭彩玲刘刚中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 唐山学院机电工程系唐山063000 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为了快速重建苹果树冠层结构三维模型,以纺锤体苹果树冠层为研究对象,利用地面三维激光扫描仪获取冠层三维点云,提出了苹果树冠层点-叶模型重建方法。首先,提出了苹果树冠层叶基自动提取方法,可获取苹果树冠层生长期和叶幕稳定期的叶基... 详细信息

为了快速重建苹果树冠层结构三维模型,以纺锤体苹果树冠层为研究对象,利用地面三维激光扫描仪获取冠层三维点云,提出了苹果树冠层点-叶模型重建方法。首先,提出了苹果树冠层叶基自动提取方法,可获取苹果树冠层生长期和叶幕稳定期的叶基,与手工提取的叶基对比分析表明,两种方法重合度较高、误差较小,两种方法的平均欧氏距离为1.41 mm;其次,提出了基于冠层体素化的叶基提取方法,构建了苹果树冠层点模型,并在叶基上拼接叶片模板,构建出苹果树冠层点-叶模型;最后,利用Vege STAR光模型计算光截获进行验证分析,与常规数字化仪测得数据相比,本文方法提高了苹果树冠层三维结构重建效率。

关键词：苹果树冠层三维点云叶基点-叶模型结构重建

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基于图像处理和聚类算法的待考种大豆主茎节数统计

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农业机械学报 2020年第12期51卷 229-237页

作者：王跃亭王敏娟孙石杨斯郑立华中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业科学院作物科学研究所北京100081

为了实现待考种大豆植株主茎节数的快速、高效测量,提出一种基于图像处理和聚类算法的待考种大豆主茎节数统计方法。首先,获取不同视角下的已脱叶待考种大豆植株图像,随机抽取训练集与验证集样本植株,并设定初始图像采集间隔与抽样步长... 详细信息

为了实现待考种大豆植株主茎节数的快速、高效测量,提出一种基于图像处理和聚类算法的待考种大豆主茎节数统计方法。首先,获取不同视角下的已脱叶待考种大豆植株图像,随机抽取训练集与验证集样本植株,并设定初始图像采集间隔与抽样步长;其次,通过植株分割、骨架提取、主茎节点去噪等操作,获取分布于植株主茎上的待检测大豆茎节点;通过基于空间距离的数据转换方法将分布离散的大豆茎节点转换至便于聚类的数据集内;利用HDBSCAN聚类算法对不同采集视角下的待检测大豆茎节点进行聚类,统计、记录主茎节数识别准确率,筛选最优采集间隔;最后,利用最优采集间隔对剩余样本植株主茎节数进行统计、分析。在63株“中黄30”待考种大豆植株中抽取21株植株作为训练集,并进行实验测试,发现在采集间隔为90°时,以最小聚类簇为2,融合处理4幅大豆图像,大豆主茎节数识别效果最优。据此对42株验证集样本植株进行主茎节数识别和分析,结果表明,大豆主茎节数识别准确率可达98.25%。该方法能够快速、准确获取大豆主茎节数,可满足大豆考种需求。

关键词：大豆考种主茎节数图像处理空间转换 HDBSCAN聚类算法

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机器学习在苹果智慧生产中的应用

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吉林农业大学学报 2021年第2期43卷 138-145页

作者：荆珮李民赞程涛孙妮娜张焕春夏秀波杨剑超中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 烟台市农业科学研究院智慧农业研究所烟台265500

苹果是我国重要的园艺作物,机器学习和计算机视觉融合促进了苹果检测与识别技术的发展,为苹果智慧生产提供了新的支撑。文章以苹果智慧生产中苹果果实识别、苹果品质和营养的无损检测、苹果品质分级技术为重点,介绍了机器学习在苹果智... 详细信息

苹果是我国重要的园艺作物,机器学习和计算机视觉融合促进了苹果检测与识别技术的发展,为苹果智慧生产提供了新的支撑。文章以苹果智慧生产中苹果果实识别、苹果品质和营养的无损检测、苹果品质分级技术为重点,介绍了机器学习在苹果智慧生产领域中的应用进展。包括基于支持向量机的苹果果实识别方法,基于深度学习的在树水果实时识别方法,光谱技术结合机器学习的苹果品质检测,电子鼻结合机器学习的苹果品质检测,以及机器学习在苹果分级中的应用。最后分析指出机器学习在苹果智慧生产应用中的存在问题,展望了未来的发展方向。

关键词：机器学习苹果计算机视觉智慧农业

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基于密度估计和VGG-Two的大豆籽粒快速计数方法

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智慧农业（中英文） 2021年第4期3卷 111-122页

作者：王莹李越武婷婷孙石王敏娟中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业科学院作物科学研究所/农业农村部北京大豆生物学重点实验室北京100081

为快速准确计数大豆籽粒,提高大豆考种速度和育种水平,本研究提出了一种基于密度估计和VGG-Two(VGG-T)的大豆籽粒计数方法。首先针对大豆籽粒计数领域可用图像数据集缺乏的问题,提出了基于数字图像处理技术的预标注和人工修正标注相结... 详细信息

为快速准确计数大豆籽粒,提高大豆考种速度和育种水平,本研究提出了一种基于密度估计和VGG-Two(VGG-T)的大豆籽粒计数方法。首先针对大豆籽粒计数领域可用图像数据集缺乏的问题,提出了基于数字图像处理技术的预标注和人工修正标注相结合的快速目标点标注方法,加快建立带标注的公开可用大豆籽粒图像数据集。其次构建了适用于籽粒图像数据集的VGG-T网络计数模型,该模型基于VGG16,结合密度估计方法,实现从单一视角大豆籽粒图像中准确计数籽粒。最后采用自制的大豆籽粒数据集对VGG-T模型进行测试,分别对有无数据增强的计数准确性、不同网络的计数性能以及不同测试集的计数准确性进行了对比试验。试验结果表明,快速目标点标注方法标注37,563个大豆籽粒只需花费197 min,比普通人工标注节约了1592 min,减少约96%的人工工作量,大幅降低时间成本和人工成本;采用VGG-T模型计数,其评估指标在原图和补丁(patch)情况下的平均绝对误差分别为0.6和0.2,均方误差为0.6和0.3,准确性高于传统图像形态学操作以及ResNet18、ResNet18-T和VGG16网络。在包含不同密度大豆籽粒的测试集中,误差波动较小,仍具有优良的计数性能,同时与人工计数和数粒仪相比,计数11,350个大豆籽粒分别节省大约2.493 h和0.203 h,实现大豆籽粒的快速计数任务。

关键词：卷积神经网络籽粒计数籽粒图像点标注密度图 VGG-Two 育种

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基于RGB-NIR图像匹配的作物光谱指数特征可视化分析

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光谱学与光谱分析 2019年第11期39卷 3493-3500页

作者：孙红邢子正张智勇马旭颖龙耀威刘宁李民赞中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

归一化植被指数(NDVI)基于可见光的红色波段(630~680nm)和近红外区(780~1 100nm)的反射光谱进行计算,被认为是作物营养与长势诊断的重要指标。为了低成本、快速、无损的检测作物叶绿素含量,计算植株的NDVI并呈现作物的NDVI分布情况,并... 详细信息

归一化植被指数(NDVI)基于可见光的红色波段(630~680nm)和近红外区(780~1 100nm)的反射光谱进行计算,被认为是作物营养与长势诊断的重要指标。为了低成本、快速、无损的检测作物叶绿素含量,计算植株的NDVI并呈现作物的NDVI分布情况,并通过不同角度图像的分析,监测作物营养分布与动态。利用可见光和近红外波段双目成像技术获取图像,在讨论可见光(RGB)和近红外(NIR)图像的匹配算法的基础上,经图像分割与光照影响校正后,针对不同测试角度建立了作物植被指数空间分布图,并对其空间分布特征与影响因素进行了可视化分析。试验利用可见光和近红外双目相机对51株玉米植株,分别在90°,54°和35°视角下同步采集RGB和NIR图像。对RGB和NIR图像分别进行高斯滤波和拉普拉斯算子增强预处理后,选取了SURF,SIFT和ORB共3种图像匹配算法,并首先利用其进行RGB-NIR图像匹配对齐,以匹配时间(Time),峰值信噪比(PSNR),信息熵(MI)和结构相似性(SSIM)4个参数作为匹配性能评价指标,分别从时间、准确性、稳定性三个方面综合确定最优匹配方法。其次,研究玉米植株的分割方法包括超绿算法(ExG)和最大类间方差算法(OTSU),分别实现图像中作物和背景的分离,提取分割后的RGB图像R(Red),G(Green),B(Blue)分量和NIR图像分量。基于HSI颜色模型,提取I分量讨论了光照对图像的影响,并利用多灰度级标准板建立了植株光谱反射率校正线性公式。然后,利用R(Red)和NIR图像分量计算图像中每个像素的NDVI值,绘制作物植被指数的空间分布图,从而对比分析了不同拍摄角度下光谱植被指数的分布特征。通过不同角度图像的NDVI分布情况,展示监测作物植株不同位置的叶绿素分布情况。结果显示,RGB-NIR图像匹配时间SIFT(1.865s)>SURF(1.412s)>ORB(1.121s),匹配准确性上SURF≈SIFT>ORB,匹配稳定性上SURF>SIFT>ORB,综合比较选取SURF为最优匹配算法。采用4灰度级标准板对R,G,B,NIR分量校正模型的R2分别为0.78,0.76,0.74,0.77。90°和35°视角分别展现了作物叶和茎的NDVI植被指数分布情况,可为分析和监测作物的营养分布提供技术支持。

关键词： RGB和NIR图像图像处理图像匹配对齐植被指数空间分布

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基于HOG特征和SVM的棉花行数动态计数方法

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农业工程学报 2020年第15期36卷 173-181页

作者：梁习卉子陈兵旗李民赞魏超杰冯杰中国农业大学工学院北京100083 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 石河子大学机械电气工程学院石河子832003

正确地进行棉花行数的动态计数是保证视觉植保车在田端横移过程中实现准确定位的前提。该研究以植保期间的棉花作物为研究对象,提出通过方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)... 详细信息

正确地进行棉花行数的动态计数是保证视觉植保车在田端横移过程中实现准确定位的前提。该研究以植保期间的棉花作物为研究对象,提出通过方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现棉田的棉花行动态计数方法。为了减少棉花行之间的粘连,以及缺苗和倒伏对棉花行识别造成的影响,设置图像的感兴趣区域(Region of Interest,ROI);为了减小相机抖动、光照变化以及刮风对动态数行造成的影响,使用HOG-SVM模型在视频序列图像ROI区域内窗口滑动检测,将棉花行和行间背景分别设置正、负样本,通过提取二者HOG特征、多次训练获得SVM分类器参数,固化HOG-SVM模型,再使用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)进行窗口的归一,通过归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)模板匹配实现棉花行的动态跟踪和计数。结果表明,该方法可以准确地对棉花行实现动态计数,有很好的泛化能力,识别率高于90%,平均每帧检测时间为32 ms,满足实际田间作业要求,可作为视觉植保车在地头横移的距离依据。

关键词：机器视觉棉花识别苗列行计数 HOG特征 SVM分类器 NCC模板匹配

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基于Windows平台的车载式土壤全氮快速检测系统软件

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农业机械学报 2019年第B07期50卷 214-220页

作者：周鹏杨玮冀荣华兰红李民赞中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

为了建立一套土壤全氮含量在线快速测量方法,基于Windows平台设计了车载式土壤全氮快速检测系统软件,系统软件设计包括软件架构设计和软件功能设计。在Windows平台上使用MySQL数据库管理软件作为检测系统软件数据库进行设计,实现检测系... 详细信息

为了建立一套土壤全氮含量在线快速测量方法,基于Windows平台设计了车载式土壤全氮快速检测系统软件,系统软件设计包括软件架构设计和软件功能设计。在Windows平台上使用MySQL数据库管理软件作为检测系统软件数据库进行设计,实现检测系统软件与MySQL数据库的数据交互;软件功能设计主要包括检测系统软件主界面设计、数据采集、分析界面设计,以及利用HTML5地理位置定位技术实现土壤数据检测点的轨迹成图界面设计。当车载式土壤全氮快速检测系统进行土壤检测时,系统软件采集不同敏感波长处的土壤光谱数据,通过嵌入在检测系统软件中的土壤全氮含量预测模型,反演得到土壤全氮含量信息,同时采集的GPS信息通过HTML5地理位置定位技术实现土壤数据检测点的轨迹成图。最后,对检测系统软件进行了测试,测试结果表明,车载式土壤全氮快速检测系统软件能够有效采集和显示不同敏感波长处的土壤光谱信息、土壤全氮含量及GPS信息,并能够准确生成土壤数据检测点的轨迹图,证明了基于Windows平台的车载式土壤全氮快速检测系统软件的可靠性和稳定性,能够满足田间在线、快速检测土壤全氮含量及生成土壤数据检测点轨迹图的需求。

关键词：土壤全氮含量快速检测车载式 Windows HTML5 MySQL

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农产品追溯统一编码方案设计与应用

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农业机械学报 2019年第B07期50卷 385-392页

作者：郑立华冀荣华王敏娟陈元李民赞中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室

为了实现农产品从生产到销售全程可追踪、可溯源,分析了农产品在供应链各关键节点上的基本特征,充分利用现有编码系统的优势,在全球第一商务标准化组织(GS1)编码系统的基础上设计了一种适于农产品供应链相关企业以及个体经营者使用的农... 详细信息

为了实现农产品从生产到销售全程可追踪、可溯源,分析了农产品在供应链各关键节点上的基本特征,充分利用现有编码系统的优势,在全球第一商务标准化组织(GS1)编码系统的基础上设计了一种适于农产品供应链相关企业以及个体经营者使用的农产品追溯编码方案。应用实验表明,该编码方案具有较好的灵活性和可扩展性,有利于农产品生产、加工、流通以及销售等相关企业、行业或部门之间建立高效的信息关联,为实现农产品品质安全追溯提供统一的信息媒介。

关键词：农产品追溯统一编码供应链全球第一商务标准化组织

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