检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2022年第6期53卷 202-208,294页

作者：樊意广冯海宽刘杨边明博孟炀杨贵军北京市农林科学院信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 南京农业大学国家信息农业工程技术中心南京210095 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

为及时准确地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息,监测作物生长状况,实现农田氮素施肥的科学管理,以马铃薯为研究对象,首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像,并实测了各生育期的PNC、株高(H)和地面控制... 详细信息

为及时准确地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息,监测作物生长状况,实现农田氮素施肥的科学管理,以马铃薯为研究对象,首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像,并实测了各生育期的PNC、株高(H)和地面控制点(GCP)的三维坐标。其次利用各生育期的无人机数码影像与GCP结合生成试验区域的数字正射影像(DOM)和数字表面模型(DSM),并从中提取冠层光谱特征和株高(H_(dsm))。然后将各生育期提取的H_(dsm)和数码影像变量与地面实测的PNC进行相关性分析,从中筛选出相关性较好的影像变量和H_(dsm)作为马铃薯PNC估算模型的输入参数。最后分别基于影像变量和影像变量结合H_(dsm)利用多元线性回归(MLR)、误差反向传播(BP)神经网络和Lasso回归3种方法构建马铃薯PNC估算模型。结果表明:基于DSM提取的H_(dsm)与实测H具有较高的拟合度(R^(2)为0.860,RMSE为2.663 cm,NRMSE为10.234%);各生育期加入H_(dsm),均能提高马铃薯PNC的估算精度和稳定性;各生育期利用MLR方法构建的PNC估算模型优于BP神经网络和Lasso回归。该研究可为马铃薯PNC状况的高效、无损监测提供技术支撑。

关键词：马铃薯植株氮含量株高无人机数码影像冠层光谱特征

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基于机器学习的小麦收获机掉头轨迹识别

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农业机械学报 2023年第9期54卷 27-34页

作者：杨丽丽王新鑫李元博常孟帅翟卫欣吴才聪中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室北京100083

识别小麦收获机运行轨迹是分析农业机械活动、提高作业效率的重要手段。本文针对小麦收获机田内作业场景,提出一种基于机器学习的收获机掉头轨迹识别算法。首先通过两步K-means聚类与三步修正识别出X形掉头轨迹点、作业异常轨迹点与作... 详细信息

识别小麦收获机运行轨迹是分析农业机械活动、提高作业效率的重要手段。本文针对小麦收获机田内作业场景,提出一种基于机器学习的收获机掉头轨迹识别算法。首先通过两步K-means聚类与三步修正识别出X形掉头轨迹点、作业异常轨迹点与作业轨迹点;为进一步从作业轨迹中分类出U形掉头轨迹点,构建了基于支持向量机模型(Support vector machine, SVM)的U形掉头轨迹识别算法,并对初步识别结果进行三步修正;最终识别出小麦收获机的田内X形掉头、作业异常、U形掉头与作业轨迹点,识别结果的F1值为94%,时间间隔为1~5 s的数据的F1值在90%以上,实现田内轨迹的细致划分。基于去除掉头轨迹与异常轨迹后获得的有效作业轨迹,可通过距离算法计算获得农田面积,结果相比使用原始轨迹的计算误差可降低12.76%。该研究可为基于海量农机轨迹的作业精细化管理提供参考。

关键词：小麦收获机轨迹识别机器学习掉头 SVM

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“新型电力系统数字化关键技术综述”专辑评述

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电力系统自动化 2024年第6期48卷 1-12页

作者：李鹏刘念胡秦然周全李知艺于浩孙冰严正文福拴薛禹胜智能电网教育部重点实验室(天津大学) 天津市300072 新能源电力系统国家重点实验室(华北电力大学) 北京市102206 东南大学电气工程学院江苏省南京市210096 湖南大学电气与信息工程学院湖南省长沙市410082 浙江大学电气工程学院浙江省杭州市310027 电力传输与功率变换控制教育部重点实验室(上海交通大学) 上海市200240 南瑞集团有限公司(国网电力科学研究院有限公司) 江苏省南京市211106 智能电网保护和运行控制国家重点实验室江苏省南京市211106

数字化是推动新型电力系统发展的重要动力,已成为广受学术界和产业界关注的热点技术。为此,《电力系统自动化》编辑部组织了“新型电力系统数字化关键技术综述”专辑,系统化介绍了新型电力系统数字化基础元件装备、边缘计算技术、通信... 详细信息

数字化是推动新型电力系统发展的重要动力,已成为广受学术界和产业界关注的热点技术。为此,《电力系统自动化》编辑部组织了“新型电力系统数字化关键技术综述”专辑,系统化介绍了新型电力系统数字化基础元件装备、边缘计算技术、通信安全与防护、智能化调度决策等一系列技术成果,代表了本领域最新技术成果和先进经验。文中立足于新型电力系统数字化发展的整体趋势,对专辑论文按研究方向进行了系统性梳理,对其核心成果与观点进行了归纳总结,希望能够完整呈现专辑成果对新型电力系统数字化关键技术体系的支撑作用,为相关技术研究的进一步深化提供参考。

关键词：新型电力系统数字化边缘计算人工智能信息安全信息物理社会系统

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基于植物电信号的小麦苗期等渗干旱胁迫与盐胁迫辨识

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农业机械学报 2021年第7期52卷 231-236页

作者：李进海李洋 RICARDO Ferraz de Oliveira 姚杰鹏黄岚王忠义中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 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 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 圣保罗大学路易斯·德奎罗兹农业学院皮拉西卡巴3538709

针对早期干旱胁迫与盐胁迫在植物处于逆境时难以区分的问题,提出一种基于光诱导植物电信号的干旱胁迫与盐胁迫辨识方法。使用光/暗循环刺激获取了小麦幼苗在正常状态以及等渗干旱胁迫与盐胁迫下的植物叶表面电位,并利用一对一分类策略... 详细信息

针对早期干旱胁迫与盐胁迫在植物处于逆境时难以区分的问题,提出一种基于光诱导植物电信号的干旱胁迫与盐胁迫辨识方法。使用光/暗循环刺激获取了小麦幼苗在正常状态以及等渗干旱胁迫与盐胁迫下的植物叶表面电位,并利用一对一分类策略的支持向量机(One-versus-one support vector machine,OVOSVM)对获取的植物电信号样本进行分类。三折交叉验证结果显示:对正常状态与干旱胁迫下小麦幼苗叶表面电位进行二分类,分类准确率达到100%;对正常状态与盐胁迫下小麦幼苗叶表面电位进行二分类,准确率为94.44%;进行三分类时准确率达到96.30%;对等渗干旱胁迫与盐胁迫下获取的小麦叶表面电位进行二分类,分类准确率为100%。研究表明,植物电信号作为一种辨识逆境胁迫的方法,可对等渗条件下早期干旱胁迫与盐胁迫进行准确区分。

关键词：小麦幼苗叶表面电位光诱导植物电信号等渗干旱胁迫与盐胁迫支持向量机

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基于遥感多参数和IPSO-WNN的冬小麦单产估测

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农业机械学报 2024年第1期55卷 154-163页

作者：王鹏新李明启张悦刘峻明朱健张树誉中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室北京100083 中国农业大学土地科学与技术学院北京100193 陕西省气象局西安710014

冬小麦是我国的主要粮食作物之一。为进一步准确地估测冬小麦产量,以陕西省关中平原为研究区域,选取冬小麦主要生育期与水分胁迫和光合作用等密切相关的条件植被温度指数(VTCI)、叶面积指数(LAI)和光合有效辐射吸收比率(FPAR)作为遥感... 详细信息

冬小麦是我国的主要粮食作物之一。为进一步准确地估测冬小麦产量,以陕西省关中平原为研究区域,选取冬小麦主要生育期与水分胁迫和光合作用等密切相关的条件植被温度指数(VTCI)、叶面积指数(LAI)和光合有效辐射吸收比率(FPAR)作为遥感特征参数,采用改进的粒子群算法优化小波神经网络(IPSO-WNN)以改善梯度下降方法易陷入局部最优的缺陷,并构建冬小麦产量估测模型。结果表明,IPSO-WNN模型的决定系数R2为0.66,平均绝对百分比误差(MAPE)为7.59%,相比于BPNN(R2=0.46,MAPE为11.80%)与WNN(R2=0.52,MAPE为9.80%),IPSO-WNN能够进一步提高模型的精度、增强模型的鲁棒性。采用灵敏度分析的方法探究对冬小麦产量影响较大的输入参数,结果发现,抽穗-灌浆期的FPAR对冬小麦产量影响最大,其次拔节期的VTCI、抽穗-灌浆期和乳熟期的LAI以及返青期和拔节期的FPAR对冬小麦产量的影响较大。通过IPSO-WNN输出获取冬小麦综合监测指数I,构建I与统计单产之间的估产模型以估测关中平原冬小麦单产,结果显示,估测单产与统计单产之间的R2为0.63,均方根误差(RMSE)为505.50 kg/hm^(2),相比于前人的研究较好地解决了估产模型存在的“低产高估”的问题,因此,本文基于IPSO-WNN构建的估产模型能够较准确地估测关中平原冬小麦产量。

关键词：冬小麦产量估测粒子群优化小波神经网络遥感多参数

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无级变速拖拉机跃度最优化调速控制

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农业工程学报 2023年第20期39卷 28-35页

作者：吴才聪文龙陈智博吴思贤赵欣唐晓宇杨卫中中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室北京100083

针对无人驾驶拖拉机加减速导致的作业平稳性低和燃油经济性差等问题,该研究基于CVT(constantly variable transmission,无级变速传动)拖拉机,设计了一种基于贝尔曼最优性原理的最小跃度多项式局部速度规划算法。基于贝尔曼最优性原理和... 详细信息

针对无人驾驶拖拉机加减速导致的作业平稳性低和燃油经济性差等问题,该研究基于CVT(constantly variable transmission,无级变速传动)拖拉机,设计了一种基于贝尔曼最优性原理的最小跃度多项式局部速度规划算法。基于贝尔曼最优性原理和最优控制思想设计全局规划目标、局部规划目标及约束,提出基于最小跃度多项式的局部速度规划算法并开发速度跟随控制系统。田间试验表明,相对于无最优化调速技术的对照组,U型掉头的速度误差平均值和均方根分别降低42.31%和50.75%,加速度平均值与方差分别降低8.26%和16.36%,跃度平均值与方差分别降低7.65%和14.23%,发动机转速方差降低63.36%,发动机扭矩百分比方差降低60.26%,瞬时油耗方差降低71.25%,总油耗降低2.37%。直线行驶调速效果呈现相同趋势,与对照组相比,速度误差平均值和均方根分别降低9.45%和11.14%,加速度平均值与方差分别降低6.03%和13.68%。跃度平均值和均方根分别降低1.55%和3.59%。发动机转速方差降低31.78%,发动机扭矩百分比方差降低25.13%,瞬时油耗方差降低31.82%,总油耗降低2.48%。所提方法满足无级变速拖拉机无人驾驶速度平稳切换需要,并提高了燃油经济性。

关键词：拖拉机无级变速无人驾驶最小跃度速度规划燃油经济性

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基于U-Net和特征金字塔网络的秸秆覆盖率计算方法

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农业机械学报 2023年第1期54卷 224-234页

作者：马钦万传峰卫建汪玮韬吴才聪中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部农机作业监测与大数据应用重点实验室北京100083

针对田间秸秆覆盖分散、秸秆形态多样,细碎秸秆识别困难,传统图像识别方法易受光照、阴影等因素干扰等问题,本文以黑龙江省齐齐哈尔市龙江县为研究地点,构建田间秸秆图像数据集;对图像进行裁剪、标注后,构建了以U-Net为基础网络的秸秆... 详细信息

针对田间秸秆覆盖分散、秸秆形态多样,细碎秸秆识别困难,传统图像识别方法易受光照、阴影等因素干扰等问题,本文以黑龙江省齐齐哈尔市龙江县为研究地点,构建田间秸秆图像数据集;对图像进行裁剪、标注后,构建了以U-Net为基础网络的秸秆检测模型。将编码阶段的网络结构换成ResNet34的前4层作为特征提取器,增加模型的复杂度,增强秸秆特征的提取;为增强秸秆边缘识别,在最高语义信息层对深层特征图使用多分支非对称空洞卷积块(Multibranch asymmetric dilated convolutional block, MADC Block)提取多尺度的图像特征;为增加细碎秸秆的检测能力,在跳跃连接阶段使用密集特征图金字塔网络(Dense feature pyramid networks, DFPN)进行低层特征图和高层特征图的信息融合,利用特征图对应秸秆图像中感受野的不同,解决秸秆形态多样的问题;为避免秸秆特征图在上采样时的无效计算,解码阶段使用快速上卷积块(Fast up-convolution block, FUC Block)进行上采样,避免秸秆特征图在上采样时的无效计算。试验表明,本文算法在车载相机采集到的秸秆图像数据集上平均交并比为84.78%,相比U-Net提高2.59个百分点,该网络对于640像素×480像素的图像平均处理时间低于3 ms,符合作业检测时的时间复杂度要求,算法在一定程度上改善了阴影区域秸秆的识别问题,提高了细碎秸秆的识别能力。

关键词：秸秆检测计算机视觉非对称空洞卷积特征图金字塔网络

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基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别方法研究

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光谱学与光谱分析 2021年第1期41卷 216-222页

作者：马晓丹刘梦关海鸥温冯睿刘刚黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院黑龙江大庆163319 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

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层... 详细信息

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性,选取高斯隶属度函数,自动计算冠层可见光图像识别的推理规则,有效地分割了可见光图像中的冠层区域。通过分析3种分割指标和熵,定量评价可见光图像冠层分割质量。网络迭代38次时,误差精度为0.000952,该算法平均有效识别率为96.13%,获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.4544~5.1987,与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.2459。然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像,采用仿射变换算法,调整优选平移、旋转、缩放等图像变换因子,配准原始热红外图像,提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。对于初始温度范围值在16.35~19.92℃的农作物热红外图像,计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时,作为异源图像的最优配准参数,获取目标图像的最大温差为3.17℃,相对于原图像的平均温度值由18.711℃下降至17.790℃,进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。最后以熵的互信息作为监督指标,对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。提出的冠层热红外图像识别方法,所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.3687,标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.9818,二者仅相差0.4869。同时,两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25℃,高效消除了原始热红外图像的背景噪声。结果表明本研究方法的有效性和实用性,能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。

关键词：热红外成像图像处理神经网络仿射变换冠层识别

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基于跨模态特征融合模型的生猪体质量测定

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农业机械学报 2023年

作者：何威米阳刘刚丁向东李涛中国农业大学信息与电气工程学院中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室中国农业大学动物科学技术学院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河南丰源和普农牧有限公司

针对生猪体质量准确测定问题，提出了一种跨模态特征融合模型CFF-ResNet（Cross-modality feature fusion ResNet），充分利用了可见光图像的纹理轮廓信息与深度图像的空间结构信息的互补性，实现了群养环境中无接触的生猪体质量智能测... 详细信息

针对生猪体质量准确测定问题，提出了一种跨模态特征融合模型CFF-ResNet（Cross-modality feature fusion ResNet），充分利用了可见光图像的纹理轮廓信息与深度图像的空间结构信息的互补性，实现了群养环境中无接触的生猪体质量智能测定。首先，该研究采集并配准俯视猪圈的可见光与深度图像，并通过EdgeFlow算法对每一只目标生猪个体进行由粗到细的像素级分割。然后，基于ResNet50网络构建双流架构模型，通过内部插入门控形成双向连接，有效地结合可见光流和深度流的特征，实现跨模态特征融合。最后，双流分别回归出生猪体质量预估值，通过均值合并得到最终的体质量测定值。在试验中，该研究以某种公猪场群养生猪为数据采集对象，构建了拥有9842对配准可见光和深度图像的数据集，包括6909对训练数据和2933对测试数据。本研究所提出模型在测试集上的平均绝对误差为3.019 kg，平均准确率为96.132%。与基于可见光和基于深度的单模态基准模型相比，该模型体质量测定精度更高，其在平均绝对误差上分别减少了18.095%和12.569%。同时，该模型体质量测定精度优于其他现有生猪体质量测定方法：常规图像处理模型、改进EfficientNetV2模型、改进DenseNet201模型和BotNet+DBRB+PFC模型，在平均绝对误差上分别减少了46.272%、14.403%、8.847%和11.414%。综合上述试验结果表明该测定模型能够有效学习跨模态的特征，满足了生猪体质量测定的高精度要求，为群养环境中生猪体质量测定提供了有效的技术支撑。

关键词：群养生猪体质量测定双流网络特征融合跨模态学习

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排肥单体独立控制的双变量施肥控制系统研制

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农业工程学报 2021年第10期37卷 38-45页

作者：张季琴刘刚胡号黄家运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

针对当前变量施肥机无法根据实际田块尺寸调整作业行数,进而调节作业幅宽的问题,该研究通过改造玉米播种施肥机的排肥驱动方式,设计了一种排肥单体独立控制的双变量施肥控制系统。首先通过二次多项式拟合方法,构建了排肥单体的双变量控... 详细信息

针对当前变量施肥机无法根据实际田块尺寸调整作业行数,进而调节作业幅宽的问题,该研究通过改造玉米播种施肥机的排肥驱动方式,设计了一种排肥单体独立控制的双变量施肥控制系统。首先通过二次多项式拟合方法,构建了排肥单体的双变量控制模型;然后对排肥单体的定位方法进行了分析,提出排肥单体独立控制系统;最后对各行排肥量一致性、不同车速下的排肥量控制准确性以及各行独立控制性能进行试验研究。结果表明,在排肥轴转速为10~60 r/min的区间内,各行平均排肥量一致性变异系数为3.35%;在目标排肥量为350 kg/hm2,作业车速为7 km/h的条件下,排肥量控制精度达到97.6%;对于凸、凹和S形3种不同形状的施肥边界,各行排肥滞后距离相对于作业幅宽的变化率均小于15%。系统具有较高的控制准确性和稳定性,能够适应复杂施肥边界,可为玉米基肥变量施用装备的创新性研发提供技术参考。

关键词：农业机械玉米基肥双变量排肥单体独立控制

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