检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2021年第21期37卷 9-15页

作者：张振乾李世超李晨阳曹如月张漫李寒李修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 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083 广西大学电气工程学院南宁530004

为实现移动机器人香蕉园巡检自动导航,研究提出了一种基于双目视觉的香蕉园巡检路径提取方法。首先由机器人搭载的双目相机获取机器人前方点云,进行预处理后对点云感兴趣区域进行二维投影并将投影结果网格化,得到网格地图;然后采用改进... 详细信息

为实现移动机器人香蕉园巡检自动导航,研究提出了一种基于双目视觉的香蕉园巡检路径提取方法。首先由机器人搭载的双目相机获取机器人前方点云,进行预处理后对点云感兴趣区域进行二维投影并将投影结果网格化,得到网格地图;然后采用改进的K-means算法将道路两侧香蕉树分离,其中初始聚类中心通过对网格地图进行垂直、水平投影以及一、二阶高斯拟合确定;最后基于最小包围矩形提取导航路径,将道路两侧网格以最小矩形框包围,提取两包围框中间线作为期望导航路径。测试结果表明,改进的K-means算法聚类成功率为93%,较传统方法提高了12个百分点;导航路径提取平均横向偏差为14.27 cm,平均航向偏差为4.83°,研究方法可为香蕉园巡检机器人自动导航提供支持。

关键词：机器人机器视觉香蕉园巡检路径提取

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利用无人机多源传感器估算马铃薯植株氮含量

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光谱学与光谱分析 2022年第10期42卷 3217-3225页

作者：樊意广冯海宽刘杨边明博赵钰杨贵军钱建国农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京市农林科学院信息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江苏南京210095 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 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 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

快速准确地获取作物的植株氮含量(PNC)信息,是农业精细化管理的关键和数字农业发展的研究热点。近年来,随着无人机和传感器技术的发展,利用多种传感器信息监测作物理化参数逐渐引起国内外学者的关注。以马铃薯为研究对象,首先,基于无人... 详细信息

快速准确地获取作物的植株氮含量(PNC)信息,是农业精细化管理的关键和数字农业发展的研究热点。近年来,随着无人机和传感器技术的发展,利用多种传感器信息监测作物理化参数逐渐引起国内外学者的关注。以马铃薯为研究对象,首先,基于无人机获取了马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的高光谱影像和数码影像,同时采集各生育期的地面数码影像,并实测了株高(H)、PNC和11个地面控制点(GCPs)的三维空间坐标。其次,利用无人机数码影像结合GCPs生成试验区域的数字表面模型(DSM),分别从无人机数码影像和DSM中提取马铃薯的地面覆盖度(VC)和株高(H),并利用地面数码影像计算的覆盖度(VC)和实测H验证提取的VC和H的精度。然后,根据高光谱反射率数据计算绿边参数(GEPs),构造GEPs×H×VC,GEPs/(1+VC),(GEPs+VC)×H和GEPs/(1+H)4种融合特征参数(FFPs),对高光谱影像信息和数码影像信息进行融合。最后,将各生育期提取的GEPs和构造的FFPs分别与PNC作相关性分析,筛选最优绿边参数(OGEP)和最优融合特征参数(OFFP)构建5个生育期的PNC线性估算模型,并根据相关性较高的GEPs和FFPs利用偏最小二乘(PLSR)和人工神经网络(ANN)2种回归方法构建PNC的多参数估算模型,结果表明:(1)基于无人机数码影像提取的H和VC具有较高的精度,可以代替实测H和VC估算作物理化参数。(2)与GEPs相比,前4个生育期,构造的大部分FFPs与PNC的相关性更高,能更好地反映马铃薯的氮营养状况。(3)马铃薯5个生育期,OFFP估算PNC的效果优于OGEP。(4)与单参数模型相比,基于GEPs和FFPs利用PLSR和ANN 2种方法构建的模型精度和稳定性均明显提高,其中,以FFPs为模型因子利用ANN方法构建的模型效果最好。该研究表明融合高光谱绿边参数和高清数码相机传感器提取的株高和覆盖度信息能显著提升PNC的估算精度,可为马铃薯氮营养状况的动态无损监测和多源传感器信息的应用提供参考。

关键词：植株氮含量无人机多源传感器绿边株高覆盖度

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固体颗粒肥变量撒施控制技术研究现状与展望

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江苏农业科学 2022年第20期50卷 69-77页

作者：张季琴刘刚张东峰姜碧琼仁重义宁夏大学机械工程学院宁夏银川750021 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

变量施肥技术能够按需精准投入肥料,在降低肥料使用量的同时提高作物产量,是实现现代绿色农业发展的重要手段。固体颗粒肥变量撒施控制技术作为变量施肥技术的重要组成部分,能够为实现化肥“减量增效”提供技术支撑。系统分析固体颗粒... 详细信息

变量施肥技术能够按需精准投入肥料,在降低肥料使用量的同时提高作物产量,是实现现代绿色农业发展的重要手段。固体颗粒肥变量撒施控制技术作为变量施肥技术的重要组成部分,能够为实现化肥“减量增效”提供技术支撑。系统分析固体颗粒肥变量撒施控制技术,重点阐述国内外变量撒施、条施控制、工况监测和颗粒肥排肥流量检测技术的研究现状。目前,国内外变量撒施控制技术已基本成熟,近年来的研究主要集中在撒肥盘结构参数优化方面;对于变量条施控制技术的研究主要集中在排肥轴转速控制算法方面,近年来对于排肥轴转速、排肥口开度双变量控制系统的研究已成为热点;工况信息的监测技术已经相对较成熟,但颗粒肥流量的在线检测仍是难点。我国固体颗粒肥变量撒施控制技术研究主要存在控制技术发展不均衡、系统通用性、智能化水平有待提高、市场化程度低等问题。最后为我国变量撒施控制技术的研究与发展提出建议。

关键词：固体颗粒肥变量施肥控制技术工况监测流量检测

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基于含水率变化的气体射流冲击干燥过程温度自适应控制系统

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农业工程学报 2024年第2期40卷 52-62页

作者：杨涛庆郑霞肖红伟单春会张继凯石河子大学机械电气工程学院石河子832000 农业农村部西北农业装备重点实验室石河子832003 现代农业机械兵团重点实验室石河子832003 中国农业大学工学院北京100083 石河子大学食品学院石河子832003

为了给变温干燥工艺提供新的技术支持,实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制,该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击... 详细信息

为了给变温干燥工艺提供新的技术支持,实现基于含水率变化的干燥温度自适应控制,该研究设计了具有物料含水率在线检测功能的温度自适应控制系统。采用卷积神经网络建立了以质量检测值、气流冲击速度、称重传感器弹性基体温度、气流冲击距离为输入,物料真实质量为输出的含水率在线检测模型。进行了含水率在线检测模型验证试验。结果表明,该模型满足变温干燥工艺中含水率在线检测的精度要求,5组含水率在线检测模型验证试验的决定系数R2和均方根误差RMSE依次为0.993 4和1.20%。该文设计了改进神经网络-PID(improved neural network-PID,INN-PID)控制器来实现变温干燥工艺中的温度控制。在MATLAB软件中以单位阶跃信号为输入对PID、神经网络-PID(neural network-PID,NN-PID)和INN-PID控制器的动态性能进行仿真。对3种控制器分别进行了50~55℃的干燥温度控制试验。结果表明,在仿真试验中,INN-PID控制器的控制稳定性和调节时间均显著优于另外两种控制器;干燥温度控制试验结果与仿真结果存在近似相同的规律,INN-PID控制器的峰值时间是208.00 s,调节时间是120.59 s,最大超调量是4.87%,满足变温干燥过程中温度控制的要求。该研究在气体射流冲击干燥机中搭建了温度自适应控制系统,进行了基于含水率变化的温度自适应控制试验。结果表明,该系统可以对基于含水率变化的变温干燥工艺中的干燥温度进行快速且有效的调节。该研究对提高干燥设备的自动化水平以及开发新的变温干燥工艺具有重要意义,对其他领域的多信息融合检测和控制策略研究提供参考。

关键词：含水率在线检测变温干燥自适应控制器

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基于遥感多参数和CNN-Transformer的冬小麦单产估测

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农业机械学报 2024年第3期55卷 173-182页

作者：王鹏新杜江莉张悦刘峻明李红梅王春梅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 中国科学院空天信息创新研究院北京100094

为了提高冬小麦单产估测精度,改善估产模型存在的高产低估和低产高估等现象,以陕西省关中平原为研究区域,选取旬尺度条件植被温度指数(VTCI)、叶面积指数(LAI)和光合有效辐射吸收比率(FPAR)为遥感特征参数,结合卷积神经网络(CNN)局部特... 详细信息

为了提高冬小麦单产估测精度,改善估产模型存在的高产低估和低产高估等现象,以陕西省关中平原为研究区域,选取旬尺度条件植被温度指数(VTCI)、叶面积指数(LAI)和光合有效辐射吸收比率(FPAR)为遥感特征参数,结合卷积神经网络(CNN)局部特征提取能力和基于自注意力机制的Transformer网络的全局信息提取能力,构建CNN-Transformer深度学习模型,用于估测关中平原冬小麦产量。与Transformer模型(R^(2)为0.64,RMSE为465.40 kg/hm^(2),MAPE为8.04%)相比,CNN-Transformer模型具有更高的冬小麦单产估测精度(R^(2)为0.70,RMSE为420.39 kg/hm^(2),MAPE为7.65%),能够从遥感多参数中提取更多与产量相关的信息,且对于Transformer模型存在的高产低估和低产高估现象均有所改善。基于5折交叉验证法和留一法进一步验证了CNN-Transformer模型的鲁棒性和泛化能力。此外,基于CNN-Transformer模型捕获冬小麦生长过程的累积效应,分析逐步累积旬尺度输入参数对产量估测的影响,评估模型对于冬小麦不同生长阶段的累积过程的表征能力。结果表明,模型能有效捕捉冬小麦生长的关键时期,3月下旬至5月上旬是冬小麦生长的关键时期。

关键词：冬小麦作物估产遥感多参数卷积神经网络 Transformer模型

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永磁同步电机交直轴电流解耦控制方法综述

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中国电机工程学报 2024年第1期44卷 314-331,I0026页

作者：付兴贺顾胜东熊嘉鑫东南大学电气工程学院江苏省南京市210096

该文归纳整理永磁同步电机交直轴电流解耦控制方法,分析各种解耦方法的思想来源、脉络体系和演变过程,论证不同解耦方法的解耦本质和内在联系。从整体和局部视角出发,建立解耦问题的思维架构,概括出对角化解耦、抗干扰解耦和逆系统解耦... 详细信息

该文归纳整理永磁同步电机交直轴电流解耦控制方法,分析各种解耦方法的思想来源、脉络体系和演变过程,论证不同解耦方法的解耦本质和内在联系。从整体和局部视角出发,建立解耦问题的思维架构,概括出对角化解耦、抗干扰解耦和逆系统解耦3类方法。3类方法依次体现出模型依赖性降低、鲁棒性增强、算法复杂度提高的趋势,呈现出从“模型论”向“控制论”过渡的技术发展路线。讨论参数不确定条件下各种解耦控制方法的鲁棒性,指出将解耦方法与先进控制算法、扰动观测技术、系统辨识方法以及人工智能方法相结合,并充分利用已知的模型信息,有利于提升交直轴电流解耦效果,增强系统鲁棒性,减弱单一观测器、控制器、滤波器等的设计难度与参数整定要求,有助于实现系统全局最优。最后,对永磁同步电机交直轴电流解耦问题的关键技术、应用与发展做出展望。

关键词：永磁同步电机电流解耦鲁棒性观测器传递函数

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基于改进HRNet的高精度鱼类姿态估计方法（英文）

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智慧农业(中英文) 2025年

作者：彭秋珺李蔚然刘业强李振波中国农业大学国家数字渔业创新中心中国农业大学信息与电气工程学院农业农村部智慧养殖技术重点实验室农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京市农业物联网工程技术研究中心

[目的/意义]鱼类姿态估计是获取鱼类生理信息的重要手段，对于水产养殖中的健康监测具有重要意义。鱼类在受到损伤时通常表现出异常行为，并伴随身体部位位置的变化。此外，鱼类游动过程中的姿态和方向具有不确定性，且游速较快，这对... 详细信息

[目的/意义]鱼类姿态估计是获取鱼类生理信息的重要手段，对于水产养殖中的健康监测具有重要意义。鱼类在受到损伤时通常表现出异常行为，并伴随身体部位位置的变化。此外，鱼类游动过程中的姿态和方向具有不确定性，且游速较快，这对鱼类姿态估计研究提出了挑战。因此，本研究提出了一种名为HPFPE (HighPrecision Fish Pose Estimation)的鱼类姿态估计模型，旨在精准捕捉鱼类姿态并准确识别其关键点。[方法]该模型一方面将注意力机制模块（Convolutional Block Attention Module, CBAM）集成到HRNet (High-Resolution Net)框架中，在不增加计算复杂度的前提下提高模型预测精度。另一方面，模型通过融合空洞卷积来扩大感受野，提取更广泛的空间上下文信息，从而进一步提升姿态估计的准确性。[结果和讨论]在斑石鲷数据上，与HRNet方法相比，HPFPE在不同骨干网络和输入尺寸下的平均准确率分别提高了0.62、1.35、1.76和1.28，平均召回率分别提升了0.85、1.50、1.40和1.00。此外，HPFPE在性能上也优于DeepPose、CPM (Convolutional Pose Machine)、SCNet (Self-Calibrated Convolutions Net)和Lite-HRNet。在观赏鱼数据上，HPFPE的平均精度和平均召回率分别达到52.96和59.50，显著优于其他对比方法。[结论]本研究提出的HPFPE模型能够有效估计鱼类姿态，为鱼类行为识别等应用提供重要参考。

关键词：水产养殖计算机视觉鱼类姿态估计关键点注意力机制

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基于轮廓整形单元的原料肉3D可视化成像系统研究

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农业机械学报 2024年第S1期55卷 346-355页

作者：卜令平高国伟乔真田惠鑫胡敬芳张春晖胡小佳艾鑫李侠魏文松北京信息科技大学北京市传感器重点实验室北京100101 中国农业科学院农产品加工研究所农业农村部农产品加工综合性重点实验室北京100193 农业农村部农产品产地处理装备重点实验室杭州310058 淄博数字农业农村研究院淄博255035 北京信息科技大学现代测控技术教育部重点实验室北京100192

针对3D激光扫描实现不规则原料肉轮廓成像时存在扫描轮廓不完整、部分信息缺失、体积估测精度低等问题,根据原料肉物性学特性,本文设计了一种基于轮廓整形单元的3D可视化成像系统,实现不规则原料肉的形态调整,以优化不规则原料肉的成像... 详细信息

针对3D激光扫描实现不规则原料肉轮廓成像时存在扫描轮廓不完整、部分信息缺失、体积估测精度低等问题,根据原料肉物性学特性,本文设计了一种基于轮廓整形单元的3D可视化成像系统,实现不规则原料肉的形态调整,以优化不规则原料肉的成像性能。阐述了原料肉轮廓整形单元的工作原理,设计了样品驱动传输单元、扫描外触发控制单元、可实现轮廓整形的成像检测平台等硬件模块,确定了整形单元中铰链螺栓旋转方向、电机旋转圈数和原料肉轮廓目标整形角度之间的关系。基于Halcon平台和C#语言编写了轮廓整形优化原料肉成像性能的3D可视化软件,利用点云处理模型重建算法和灰度膨胀(Gray dilation)孔洞补偿算法,实现不规则原料肉轮廓整形前后信息采集、数据分析及体积估测准确度对比。最后选用120块猪肉(后腿、里脊)在冷鲜和麻冻状态下验证整形单元对原料肉轮廓成像的优化性能。结果表明,与传输方向呈90°、180°、270°、360°时肉块扫描后成像精度均不小于90%,变异系数不大于3%。冷鲜肉和麻冻肉最佳整形角度范围分别为30°~50°和40°~60°,体积估测准确率从90%分别提高至94%和97%以上。整形后其轮廓形态可维持时间均大于6 s,孔洞高度最大压缩比均小于0.77。研究证明,不规则原料肉经过轮廓整形单元后可有效提高成像性能,为后续基于轮廓成像实现不规则原料肉定量分切技术研发提供支持。

关键词：肉品识别 3D可视化轮廓整形激光扫描点云处理体积估测

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面向温室移动机器人的无监督视觉里程估计方法

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农业工程学报 2023年第10期39卷 163-174页

作者：吴雄伟周云成刘峻渟刘忠颖王昌远沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110866

针对温室移动机器人自主作业过程中,对视觉里程信息的实际需求及视觉里程估计因缺少几何约束而易产生尺度不确定问题,提出一种基于无监督光流的视觉里程估计方法。根据双目视频局部图像的几何关系,构建了局部几何一致性约束及相应光流模... 详细信息

针对温室移动机器人自主作业过程中,对视觉里程信息的实际需求及视觉里程估计因缺少几何约束而易产生尺度不确定问题,提出一种基于无监督光流的视觉里程估计方法。根据双目视频局部图像的几何关系,构建了局部几何一致性约束及相应光流模型,优化调整了光流估计网络结构;在网络训练中,采用金字塔层间知识自蒸馏损失,解决层级光流场缺少监督信号的问题;以轮式移动机器人为试验平台,在种植番茄温室场景中开展相关试验。结果表明,与不采用局部几何一致性约束相比,采用该约束后,模型的帧间及双目图像间光流端点误差分别降低8.89%和8.96%;与不采用层间知识自蒸馏相比,采用该处理后,两误差则分别降低11.76%和11.45%;与基于现有光流模型的视觉里程估计相比,该方法在位姿跟踪中的相对位移误差降低了9.80%;与多网络联合训练的位姿估计方法相比,该误差降低了43.21%;该方法可获得场景稠密深度,深度估计相对误差为5.28%,在1 m范围内的位移平均绝对误差为3.6 cm,姿态平均绝对误差为1.3°,与现有基准方法相比,该方法提高了视觉里程估计精度。研究结果可为温室移动机器人视觉系统设计提供技术参考。

关键词：机器人温室导航视觉里程计无监督学习光流卷积神经网络

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基于LightGBM的冬小麦产量估测与可解释性研究

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农业机械学报 2023年第12期54卷 197-206页

作者：王鹏新王颖田惠仁王婕刘峻明权文婷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

机器学习模型在作物长势监测和产量估测过程中,复杂模型的内部机制难以理解,为了在准确估测作物产量的同时给出合理解释,本文选取条件植被温度指数(VTCI)以及冬小麦产量数据,基于轻量级梯度提升机(LightGBM)开展关中平原冬小麦的产量估... 详细信息

机器学习模型在作物长势监测和产量估测过程中,复杂模型的内部机制难以理解,为了在准确估测作物产量的同时给出合理解释,本文选取条件植被温度指数(VTCI)以及冬小麦产量数据,基于轻量级梯度提升机(LightGBM)开展关中平原冬小麦的产量估测研究,并将局部可解释性模型无关方法(LIME)、部分依赖图(PDP)和个体条件期望图(ICE)等全局和局部可解释性方法用于对模型估测结果的进一步解释。结果表明,与其他机器学习方法相比,经过网格搜索优化的LightGBM能够准确地估测冬小麦产量,估测单产与实测单产的决定系数R^(2)达到0.32,均方根误差(RMSE)为809.10 kg/hm^(2),平均相对误差(MRE)为16.55%,达到极显著水平(P<0.01),表明该模型有较高的预测精度和泛化能力。进一步可解释性实验表明,网格搜索优化的LightGBM能够准确提取数据蕴含的信息,从全局角度来看,冬小麦4个生育期中拔节期VTCI对产量形成最为重要,抽穗-灌浆期和乳熟期次之,返青期则影响最小,这与先验知识相符合;从局部角度来看,局部可解释性方法基于冬小麦产量西高东低的空间特征能够进一步提供不同县(区)产量存在差异的原因,为关中平原的田间管理提供参考,对冬小麦的稳产增产具有应用价值。

关键词：冬小麦估产可解释性条件植被温度指数机器学习

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