检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2022年第15期38卷 186-194页

作者：郭希岳李劲松郑立华张漫王敏娟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 中国农业大学烟台研究院烟台264670

为了解决目标检测区域中冗余信息过多导致无法准确检测大豆分枝的缺陷,同时快速获取大豆植株表型参数,该研究提出了一种基于Re-YOLOv5和检测区域搜索算法的大豆植株表型参数获取方法。Re-YOLOv5引入圆形平滑标签技术(Circular Smooth La... 详细信息

为了解决目标检测区域中冗余信息过多导致无法准确检测大豆分枝的缺陷,同时快速获取大豆植株表型参数,该研究提出了一种基于Re-YOLOv5和检测区域搜索算法的大豆植株表型参数获取方法。Re-YOLOv5引入圆形平滑标签技术(Circular Smooth Label,CSL)实现旋转目标检测,解决了传统目标检测中检测区域冗余信息过多导致无法准确检测大豆分枝的缺陷,并加入协调注意力机制(Coordinate Attention,CA)获取目标位置信息以提升检测精度,此外,将原始骨干网络中的3×3卷积结构替换为RepVGG结构进一步增强模型的特征提取能力。基于Re-YOLOv5提出一种检测区域搜索算法(Detection Area Search,DAS),该算法将检测到的大豆分枝区域作为待搜索区域,通过该区域中的茎节点坐标信息判断各分枝的茎节点,然后将其进行顺序连接,重构大豆植株骨架,最终获取相关的表型参数。试验结果表明,Re-YOLOv5可以实现检测旋转目标的能力,而且在各项性能指标上都优于YOLOv5,其m AP提升了1.70个百分点,参数量下降0.17 M,针对茎节点的检测精确率提升了9.90个百分点,检测小目标的能力明显增强。检测区域搜索算法也能够准确地定位每个分枝上的茎节点从而重构大豆植株骨架,并得到比较准确的大豆植株表型参数,其中,株高、茎节点数、大豆分枝数的平均绝对误差分别为2.06 cm、1.37个和0.03个,在能够满足实际采集的精度要求的同时,也为获取大豆植株表型信息提供参考。

关键词：模型算法大豆植株目标检测 YOLOv5 区域搜索

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基于无人机可见光影像的新疆棉田田间尺度地物识别

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农业机械学报 2023年第S02期54卷 199-205页

作者：张楠楠张晓白铁成袁新涛马瑞李莉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 塔里木大学信息工程学院阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学) 阿拉尔843300 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

针对无人机采集影像时不同地物最佳分辨率难以确定的问题,运用大疆M600Pro型无人机获取棉花蕾期可见光影像,结合地面调查采样数据,利用神经网络(Artificial neural networks,ANN)、支持向量机(Support vector machines,SVM)和随机森林(R... 详细信息

针对无人机采集影像时不同地物最佳分辨率难以确定的问题,运用大疆M600Pro型无人机获取棉花蕾期可见光影像,结合地面调查采样数据,利用神经网络(Artificial neural networks,ANN)、支持向量机(Support vector machines,SVM)和随机森林(Random forest,RF)3种监督分类算法进行田间地物识别。分析不同分辨率(1.00、2.50、5.00、7.50、10.00 cm)下对地物的识别精度,并结合算法运行时间,从分辨率、算法精度和运行时间上找到适合南疆田间尺度棉花田块地物识别的最佳分辨率和最优算法。试验结果表明:当空间分辨率为1.00 cm时,SVM对地物的识别精度最高,总体精度与Kappa系数分别为99.857%和0.997。随着空间分辨率的降低,总体精度和Kappa系数呈下降趋势。当分辨率为2.50 cm和5.00 cm时,采用RF算法,运行时间最短,土地、棉花和滴灌带可获得较好的识别精度,总体精度与Kappa系数分别可达99.252%和0.986以上。当空间分辨率大于5.00 cm时,总体精度和Kappa系数下降,滴灌带制图精度(Producer’s accuracy,PA)和用户精度(User’s accuracy,UA)下降最大。空间分辨率小于5.00 cm的图像能够很好地识别蕾期棉花地的典型地物,可为进行田间地物类型及其分布状况的识别提供指导。

关键词：棉田地物分类无人机可见光影像田间尺度空间分辨率随机森林

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基于改进YOLO v7的生猪群体体温热红外自动检测方法

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农业机械学报 2023年第S01期54卷 267-274页

作者：刘晓文曾雪婷李涛刘刚丁向东米阳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 河南丰源和普农牧有限公司信阳464000 中国农业大学动物科学技术学院北京100193 中国农业大学农业农村部动物遗传育种与繁殖重点实验室北京100193

针对当前生猪规模化养殖过程中基于热红外技术的生猪体温测量效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO v7的生猪群体体温检测方法。改进YOLO v7算法在Head层引入VoV-GSCSP结构,降低网络结构复杂度;使用内容感知特征重组(Content-aware reas... 详细信息

针对当前生猪规模化养殖过程中基于热红外技术的生猪体温测量效率低的问题,提出了一种基于改进YOLO v7的生猪群体体温检测方法。改进YOLO v7算法在Head层引入VoV-GSCSP结构,降低网络结构复杂度;使用内容感知特征重组(Content-aware reassembly of features, CARAFE)替换模型原始上采样算子,提高特征图放大后的品质,强化生猪头部区域有效特征;引入感受野增强模块(Receptive field enhancement module, RFE),增强特征金字塔对生猪头部特征的提取能力。本文改进YOLO v7算法对于生猪头部的检测精确率为87.9%,召回率为92.5%,平均精度均值(Mean average precision, mAP)为94.7%。与原始YOLO v7相比,精确率提高3.6个百分点,召回率提高7.0个百分点,mAP提高3.6个百分点。该方法首先自动检测生猪头部区域,再利用头部最大温度与耳根温度的高相关性,最终自动获取生猪体温。温度提取平均绝对误差仅为0.16℃,检测速度为222 f/s,实现了生猪群体体温的实时精准检测。综合上述试验结果表明,该方法能够自动定位生猪群体的头部区域,满足生猪群体体温测定的高效和高精度要求,为群养生猪体温自动检测提供了有效的技术支撑。

关键词：生猪群体体温检测深度学习改进YOLO v7 热红外技术目标检测

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基于关键帧提取与头颈部去除的奶牛体尺测量方法

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农业机械学报 2022年第S02期53卷 226-233,259页

作者：初梦苑李孟飞李前刘刚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

为提高奶牛体尺测量的效率与精度,降低劳动强度,提出一种基于关键帧提取与头颈部去除的奶牛体尺测量方法。首先,搭建奶牛俯视深度视频采集平台,利用分水岭算法提取深度图像中的奶牛目标;其次,使用图像扫描策略获取奶牛左右两侧轮廓,利... 详细信息

为提高奶牛体尺测量的效率与精度,降低劳动强度,提出一种基于关键帧提取与头颈部去除的奶牛体尺测量方法。首先,搭建奶牛俯视深度视频采集平台,利用分水岭算法提取深度图像中的奶牛目标;其次,使用图像扫描策略获取奶牛左右两侧轮廓,利用基于霍夫变换的直线检测方法,提取图像序列中含有完整奶牛躯干的关键帧;然后,根据奶牛头部区域骨架特征判定头部是否存在,若头部存在,则基于凸包分析方法去除图像中奶牛头部,并利用多项式曲线拟合方法去除奶牛颈部;最后,根据奶牛体尺测点的空间特征,自动计算奶牛体直长、肩宽、腹宽、臀宽及体高。利用35头奶牛的2163帧深度图像对本文方法精度进行测试,结果分析表明,关键帧提取方法准确率为97.36%,可有效代替人工进行关键帧的选取;头部检测方法准确率为94.04%,提高了奶牛体尺测点定位的效率;体尺测量平均相对误差在3.3%以内。本文研究成果可提高奶牛体尺自动测量的效率与精度。

关键词：奶牛头部检测体尺测量 Kinect DK 深度图像关键帧提取

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基于VMD-LSTM的奶牛动态称量算法

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农业机械学报 2022年第S02期53卷 234-240页

作者：贺志将李前王彦超刘刚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

针对当前奶牛动态称量研究对动态称量信号的信息利用率偏低,不能充分提取称量信号深层信息的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)与长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)的动态称量算法,以提高... 详细信息

针对当前奶牛动态称量研究对动态称量信号的信息利用率偏低,不能充分提取称量信号深层信息的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)与长短期记忆网络(Long short-term memory,LSTM)的动态称量算法,以提高奶牛体质量预测精度。首先,使用阈值过滤的方法从采集到的奶牛动态称量信号中获取有效信号;其次,使用VMD算法将预处理后的有效信号分解为5个本征模态函数(Intrinsic mode function,IMF),以提取奶牛动态称量信号中蕴含的深层信息,并降低有效信号的非平稳性对预测精度产生的影响;最后,分别将归一化后的各IMF分量与有效信号结合,作为特征输入到LSTM神经网络进行训练,预测奶牛体质量。通过对使用不同特征的模型的预测结果进行对比,选用误差最小的模型作为本文的奶牛体质量预测模型。试验结果表明,本文提出的动态称量算法能够有效提取奶牛动态称量信号的深层信息,体质量预测的平均相对误差为0.81%,均方根误差为6.21 kg。与EMD算法和GRU算法相比,本文算法误差更小,更能满足养殖场的实际需求。

关键词：奶牛动态称量算法变分模态分解长短期记忆网络

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基于聚苯胺的农用柔性低阻抗pH传感芯片设计与试验

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农业工程学报 2022年第S01期38卷 184-192页

作者：王丽茹李浩榛王茜茜路逍刘刚张淼中国农业大学“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

商用玻璃pH电极应用于农业监测中存在探头易碎、接入阻抗大、易极化等问题,该研究利用喷墨打印技术制备了基于单壁碳纳米管介导质子酸掺杂聚苯胺柔性pH传感芯片,通过交流阻抗谱法比较分析了柔性芯片与商用电极在接入阻抗及电荷转移上的... 详细信息

商用玻璃pH电极应用于农业监测中存在探头易碎、接入阻抗大、易极化等问题,该研究利用喷墨打印技术制备了基于单壁碳纳米管介导质子酸掺杂聚苯胺柔性pH传感芯片,通过交流阻抗谱法比较分析了柔性芯片与商用电极在接入阻抗及电荷转移上的优势,系统测试了柔性pH芯片在灵敏度、响应时间、稳定性、重复性、抗干扰性、弯折影响等性能参数,验证了其在无土栽培生菜营养液pH值动态监测中的应用可行性。试验结果表明:柔性pH传感芯片电荷转移阻抗约为230.8Ω,商用pH传感器达到9879Ω,两参数相差40倍以上,柔性pH传感器在频率全谱段皆表现出更为优越的仪器仪表阻抗匹配性能。在pH值2~10范围内,柔性pH传感芯片的灵敏度为–61.9 mV/pH,响应时间约为15 s,12 h内最大漂移不超过5.44 mV,重复性、抗干扰性指标理想,0°~120°弯折影响可忽略,温度变化40℃,柔性传感芯片所测pH值随温度漂移小于0.23,寿命达到14 d。连续10 d的水培生菜pH在线监测中,柔性芯片与商用电极一致性表现出良好,最大误差为0.12,可快速准确监测营养液pH值变化,具有良好农业应用前景。

关键词：柔性传感 pH 无土栽培聚苯胺接入阻抗

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农业机器人全覆盖作业规划研究进展

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农业机械学报 2022年第S01期53卷 1-19页

作者：王宁韩雨晓王雅萱王天海张漫李寒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

随着自动导航技术的发展,农业机器人已经应用到农业生产的各个方面。农业机器人可以代替人类从事喷药、施肥、收获等活动,减轻了劳动强度,提高了作业效率。全覆盖作业是智能机器人研究的核心内容之一,涉及农业、军事、生产制造和民用等... 详细信息

随着自动导航技术的发展,农业机器人已经应用到农业生产的各个方面。农业机器人可以代替人类从事喷药、施肥、收获等活动,减轻了劳动强度,提高了作业效率。全覆盖作业是智能机器人研究的核心内容之一,涉及农业、军事、生产制造和民用等多个应用领域。全覆盖作业规划作为农业生产作业的关键技术,有助于提高作业质量和资源利用率。但在全覆盖作业中,仍然存在障碍物识别不准确,阻碍农机工作路径;工作区域面积遗漏,路径重复问题,造成资源浪费;单机器人工作效率较低,无法处理复杂的全覆盖作业问题。本文从全覆盖作业规划中存在的问题入手,从环境模型构建、机器人路径规划、多机器人协作任务分配3方面进行综述。其中,准确可靠的环境地图信息有助于规避静态障碍物、提高作业可靠性;高效优化路径信息有助于减少遗漏面积,提高作业效率;最佳的任务分配方案有助于减少作业时间和资源浪费。首先对环境建模方法进行了分析和对比,揭示其局限性并提出优化方法;在环境建模方法的基础之上,对国内外全覆盖路径规划算法现状进行综述,指出相关算法的特点;然后,针对多机器人协作全覆盖任务规划的研究,探讨了相关任务分配算法的研究进展;最后对移动机器人全覆盖作业规划未来的发展方向进行了展望。该研究将有助于进一步提高农业生产中全覆盖环节的工作效率和农业作业质量,减少资源浪费,为我国实现农业规模化生产提供重要依据。

关键词：农业机器人全覆盖环境建模路径规划任务分配

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基于三维点云的番茄植株茎叶分割与表型特征提取

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农业工程学报 2022年第9期38卷 187-194页

作者：彭程李帅苗艳龙张振乾张漫李寒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

针对当前温室番茄表型参数难以自动获取的问题,研究提出通过对三维点云进行配准、骨架提取以及分割从而自动获取苗期番茄植株株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的方法。首先通过机器人搭载机械臂在温室中自动获取多视角番茄点云,并通过配... 详细信息

针对当前温室番茄表型参数难以自动获取的问题,研究提出通过对三维点云进行配准、骨架提取以及分割从而自动获取苗期番茄植株株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的方法。首先通过机器人搭载机械臂在温室中自动获取多视角番茄点云,并通过配准得到完整植株点云;对番茄点云利用拉普拉斯收缩的骨架提取算法获取植株骨架,对骨架进行修正后分解为茎秆和叶片子骨架,实现茎秆叶柄分割;再通过基于区域生长的MeanShift聚类方法对叶片和叶柄进行分割;最后通过番茄点云获取株高、茎粗参数,通过骨架测量叶倾角,对叶片点云进行曲面拟合提取叶面积参数。试验结果表明,茎叶分割与叶片分割的精确率、召回率、F1分数和平均总体准确率分别为0.84、0.91、0.87、0.92和0.92、0.91、0.91、0.93。株高、茎粗、叶倾角和叶面积参数的提取值与人工测量值的决定系数分别为0.97、0.53、0.90和0.87,均方根误差分别为1.40 cm、1.52 mm、5.14°和37.56 cm^(2)。结果表明该研究方法与人工测量值具有较强的相关性,可以为温室番茄的高通量自动化表型测量提供技术支持。

关键词：机器人表型番茄骨架提取点云分割

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基于计算机视觉的奶牛跛行识别技术研究进展

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农业工程学报 2022年第15期38卷 159-169页

作者：李前初梦苑康熙刘刚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

奶牛跛行严重降低奶牛福利及潜在产奶量,影响养殖场经济效益。准确高效识别奶牛跛行,有助于奶牛肢蹄病的及早发现与治疗,促进奶业的健康和可持续发展。人工观察法识别奶牛跛行存在识别效率低、成本高、主观性强等问题。计算机视觉技术... 详细信息

奶牛跛行严重降低奶牛福利及潜在产奶量,影响养殖场经济效益。准确高效识别奶牛跛行,有助于奶牛肢蹄病的及早发现与治疗,促进奶业的健康和可持续发展。人工观察法识别奶牛跛行存在识别效率低、成本高、主观性强等问题。计算机视觉技术可以通过无应激、无接触地采集奶牛行走视频数据,准确高效识别奶牛跛行。该研究从可见光相机、深度相机以及热红外相机3种视频采集手段出发,概述了当前奶牛跛行自动识别的主要研究方法、关键技术以及未来发展方向等,对比分析了各研究方法的优势和不足,指出个体差异性、跛行特征的优选以及早期跛行识别等需要重点关注的技术问题。同时,该研究从数据获取、技术研发和试验验证等方面,分析了奶牛跛行识别技术研究领域存在的主要问题及挑战,展望了未来奶牛跛行识别技术的研究重点和发展方向,为奶牛跛行的精准高效识别提供相关理论依据和技术参考。

关键词：计算机视觉图像处理深度学习奶牛跛行识别可见光相机深度相机热红外相机

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基于WebGIS的农机多机协同导航服务平台设计

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农业机械学报 2022年第S01期53卷 28-35页

作者：李寒钟涛张可意王焱张漫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

为向多台农业机械协同作业应用场景提供地图和导航服务支持,设计并开发了基于WebGIS的农机多机协同导航服务平台,该平台由GIS服务和农机调度2个功能模块组成。GIS模块基于GeoServer和JavaWeb提供网页端地图服务,在显示农场地图、实时标... 详细信息

为向多台农业机械协同作业应用场景提供地图和导航服务支持,设计并开发了基于WebGIS的农机多机协同导航服务平台,该平台由GIS服务和农机调度2个功能模块组成。GIS模块基于GeoServer和JavaWeb提供网页端地图服务,在显示农场地图、实时标注农机位置的同时,也提供多农机导航结果的可视化显示功能;农机调度模块以路径规划算法和任务分配算法为核心,负责提供导航服务,在用户输入任务列表并调用服务的情况下,以GeoJSON格式返回各农机的任务分配以及路径规划结果。此外,为了筛选出满足平台需求且性能最优的算法,针对路径规划算法设计了算法性能对比实验,在导航距离近、中、远的3条路径上分别测试了基于A^(*)、Bellman-Ford、Dijkstra、Floyd和SPFA 5种算法的路径规划算法,并对不同算法的执行时间和最优路径长度进行了对比;针对任务分配算法设计了不同任务数量场景下的仿真对比实验,在任务数量为8、10、14、18的场景下分别测试了基于蚁群算法和遗传算法的任务分配算法,并对两者的执行速度和最优路径长度进行了对比。结果表明:基于Dijkstra算法的路径规划算法在结果最优的前提下执行速度最快,平均单次执行时间为0.25 ms。基于遗传算法的任务分配算法可以有效降低多机协同的路径代价,相较于随机生成的工作序列,路径代价减少50%~54%;相较于基于蚁群算法的任务分配算法,农机最佳路径长度减少19%~36%,执行时间减少51%~66%,平均执行时间在1 s以内。开发的多机协同导航服务平台通过使用Dijkstra算法和遗传算法分别进行路径规划和任务分配,能够基本满足多机协同作业的实时性需求。

关键词：农业机械多机协同导航任务分配路径规划 WebGIS

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