检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2016年第6期47卷 11-20页

作者：孟庆宽张漫杨耿煌仇瑞承项明天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222 天津市信息传感与智能控制重点实验室天津300222 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

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-... 详细信息

针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。

关键词：农业机械机器视觉导航路径识别颜色模型粒子群算法

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电子鼻的发展与应用综述

电子鼻的发展与应用综述

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中国畜牧兽医学会信息技术分会第十二届学术研讨会

作者：漆明星孙明中国农业大学信息与电气工程学院现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室农业部农业信息获取技术重点实验室北京农业物联网工程技术研究中心

电子鼻是一种新兴的仿生检测系统,主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成,可用于检测、分析和鉴别简单或复杂气味。作为新近发展的检测方法,它在农副产品与食品检测中的应用愈加广泛,例如在粮油、酒茶类... 详细信息

电子鼻是一种新兴的仿生检测系统,主要由气味取样操作器、气体传感器阵列和信号处理系统三种功能器件组成,可用于检测、分析和鉴别简单或复杂气味。作为新近发展的检测方法,它在农副产品与食品检测中的应用愈加广泛,例如在粮油、酒茶类、果蔬类和肉乳类等方面均有诸多报道,这也充分表明电子鼻未来有广阔的发展前景。本文介绍了电子鼻技术的概念,综述了电子鼻技术发展历史和在农副产品与食品检测方面的应用。

关键词：电子鼻食品检测传感器应用

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智能农作物种植管理及质量追溯系统

智能农作物种植管理及质量追溯系统

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中国农业工程学会2017年学术年会

作者：杨晓芬孙明解迎刚中国农业大学信息与电气工程学院现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室农业部农业信息获取技术重点实验室北京农业物联网工程技术研究中心北京100083 北京信息科技大学北京100101

本课题针对农作物种植管理问题，土壤重金属污染问题和农产品质量安全问题，开发了一个连接种植、收购、加工、配送与销售各个环节的智能农作物种植管理及质量追溯系统，记录从农作物种值到农产品销售的实时信息，有利于实现科学种植和... 详细信息

本课题针对农作物种植管理问题，土壤重金属污染问题和农产品质量安全问题，开发了一个连接种植、收购、加工、配送与销售各个环节的智能农作物种植管理及质量追溯系统，记录从农作物种值到农产品销售的实时信息，有利于实现科学种植和农业的可持续发展，能够实现对农产品的质量追溯。本课题的主要工作如下。一是构建基于网格式的农田农作物种植信息管理子系统，录入农田、播种、施肥、灌溉、除草、病害虫防治、喷药、收获等环节的信息。二是构建基于物联网传感器技术的农作物种植环境状态监控子系统，录入农作物生长环境信息，主要包括土壤温湿度、空气温湿度、光照强度和视频信息，实现对农作物的远程监控。三是面向消费者的农产品质量追溯子系统。

关键词：农作物种植管理质量追溯土壤检测

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基于Django的植保无人机飞行监视系统

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农业网络信息 2016年第9期 41-47页

作者：杨泽郑立华李民赞杨玮孙红中国农业大学信息与电气工程学院"现代精细农业系统集成"教育部重点实验室北京100083

针对目前现有的植保无人机的特点,基于Django架构构建了一个用于监听无人机的各种信息服务器端系统。该系统能够实时监听端口数据,采集农业植保无人机实时回传的定位信息、各个传感器以及重要组件的工作状态信息,再将数据解析为无人机... 详细信息

针对目前现有的植保无人机的特点,基于Django架构构建了一个用于监听无人机的各种信息服务器端系统。该系统能够实时监听端口数据,采集农业植保无人机实时回传的定位信息、各个传感器以及重要组件的工作状态信息,再将数据解析为无人机的飞行信息(经度、纬度、海拔高度、时间等)以及飞行状况信息(工作温度、飞行速度、倾斜角等),数据解析后保存在数据库中。系统试运行表明,基于Django的无人机监视系统能够实现数据的采集和管理,保障了对植保无人机飞行状态的监测与预警管理。

关键词：植物无人机 Django 监视平台精准农业

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基于比色法和光谱法的土壤中磷的快速检测方法研究

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食品安全质量检测学报 2016年第11期7卷 4478-4483页

作者：孙明中国农业大学信息与电气工程学院现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

目的研发土壤中磷素的快速检测方法。方法针对土壤中磷含量的快速检测,利用比色法和光谱法构建了磷钼蓝反应的吸收曲线模型,并对一种智能土肥养份综合测试仪进行了测试。结果在检测波长为870nm时,将2.0 m L的26 g/L的钼酸铵溶液、1.0 m ... 详细信息

目的研发土壤中磷素的快速检测方法。方法针对土壤中磷含量的快速检测,利用比色法和光谱法构建了磷钼蓝反应的吸收曲线模型,并对一种智能土肥养份综合测试仪进行了测试。结果在检测波长为870nm时,将2.0 m L的26 g/L的钼酸铵溶液、1.0 m L的100 g/L抗坏血酸溶液和0.4 g/L的EDTA添加到酸性反应体系中,通过使用紫外-可见分光光度处理所测得的数据,可知磷溶液浓度与吸光度之间呈线性关系,得到线性回归模型为Y=0.01558X-0.1106,决定系数(r^2)=0.995。对这种智能土肥养份综合测试仪进行准确性测试,线性偏差在3%内,通过与所构建的线性回归模型的计算值进行对比,预测值误差在4%以内。结论所构建的线性回归模型是可用的,这种智能土肥养份综合测试仪可满足土壤中磷的快速检测要求。

关键词：比色法光谱法快速检测磷钼蓝反应土壤养份测试仪

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一种高效可靠的无人机植保作业电子围栏

一种高效可靠的无人机植保作业电子围栏

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2016中国农业机械学会国际学术年会

作者：郑立华杨泽李民赞孙红杨玮 “现代精细农业系统集成研究”教育部重点实验室中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

轻型植保无人直升机因其具有作业效率高、无需专用起降机场、减少人身药害的几率、减轻农民劳动强度、节省农药使用量、降低农药残留等诸多优点，近些年在农业植保领域发展迅猛。

关键词：植保无人机电子围栏地块边界越界检测越界预警

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基于图像剪切波变换的麦田区域杂草识别方法研究

基于图像剪切波变换的麦田区域杂草识别方法研究

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2016中国农业机械学会国际学术年会

作者：王海华朱梦婷李莉王丽燕梅树立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 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

杂草是影响我国农作物产量的主要危害之一，常见的利用图像处理技术进行杂草识别的方法主要是针对行间与株间杂草，而针对植株区分度较差的麦田苗期区域杂草识别的问题，传统图像采集与分析设备很难发挥作用，同时也满足不了非人工喷洒... 详细信息

杂草是影响我国农作物产量的主要危害之一，常见的利用图像处理技术进行杂草识别的方法主要是针对行间与株间杂草，而针对植株区分度较差的麦田苗期区域杂草识别的问题，传统图像采集与分析设备很难发挥作用，同时也满足不了非人工喷洒农药等作业需求。剪切波变换是一种多尺度多方向的分析方法，具有方向无关性特点，能够自适应的识别纹理特征。

关键词：麦苗区域杂草识别剪切波变换灰度共生矩阵

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微量乐果农药残留比色光谱快速检测方法

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光谱学与光谱分析 2015年第7期35卷 2029-2033页

作者：李文孙明李民赞孙红 “现代精细农业系统集成研究”教育部重点实验室中国农业大学北京100083 北京工商大学计算机与信息工程学院北京100048

为快速、安全地检测常用有机磷农药乐果的残留,根据乐果含有硫基,和氯化钯反应生成黄色络合物硫化钯的原理,使用乙酸代替常用的浓盐酸溶解氯化钯,配置成氯化钯乙酸溶液作为比色剂,与不同浓度的乐果乳油分别发生显色反应。采集显色反应... 详细信息

为快速、安全地检测常用有机磷农药乐果的残留,根据乐果含有硫基,和氯化钯反应生成黄色络合物硫化钯的原理,使用乙酸代替常用的浓盐酸溶解氯化钯,配置成氯化钯乙酸溶液作为比色剂,与不同浓度的乐果乳油分别发生显色反应。采集显色反应后溶液的吸光度谱图表明：用乙酸代替浓盐酸作为氯化钯溶剂效果更理想,在300-900nm波段的吸收光谱可以区分0.5mg·kg-1的农药浓度,满足国标GB2763—2012规定的部分水果及蔬菜中农残的检测要求。随机配置40个0.5-88mg·kg-1样本浓度,对比SG等预处理效果,分别用PCA和PLS方法建立预测模型,30个作为建模集,10个作为验证集。在350-900nm波段建立的模型相关系数r较低。根据吸光度谱图计算出乐果的相关系数在458nm处达到最大值0.957 2,由此分别选取特征区间453-463和400-600nm。经过比较得出以下结论：经过SG等预处理后,在400-600nm波段,使用PLS方法建立的模型在主成分为4时最优,其训练集r=0.994 1,RMSEP=2.770,验证集r=0.9933,RMSEP=2.214。该方法操作安全,显色反应时间为2min,为进一步研究快速、安全的有机磷农药实用检测仪器提供了理论与技术支撑。

关键词：乐果农药残留氯化钯比色法光谱分析快速检测

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基于图像处理与支持向量机的树上苹果早期估产研究

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农业机械学报 2015年第3期46卷 9-14,22页

作者：程洪 Lutz Damerow Michael Blanke 孙宇瑞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 河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 波恩大学农业工程学院波恩53115

为了实现果树挂果期的精准管理,针对树上苹果早期估产问题,以'Gala'苹果为研究对象,开展了对定果后的果树进行产量估测的研究,提出了一种图像处理结合支持向量机的树上苹果早期估产方法。首先在苹果园内获取定果后的果树树冠图... 详细信息

为了实现果树挂果期的精准管理,针对树上苹果早期估产问题,以'Gala'苹果为研究对象,开展了对定果后的果树进行产量估测的研究,提出了一种图像处理结合支持向量机的树上苹果早期估产方法。首先在苹果园内获取定果后的果树树冠图像,此时的树上苹果颜色为绿色(本文称此时期为果树青果期);采用分析图像各颜色分量值分布图法,确定在YCb Cr颜色空间中,以Cb≤100与Cr≥120作为分割树冠图像中苹果的条件;从果树树冠图像中提取果实个数、果实面积、果实树叶比、受遮挡果实个数比例及受遮挡果实面积比例;以上述5个特征参数作为输入,实际产量为输出,利用支持向量机方法建立树上苹果早期估产模型。本文利用训练集(含50个样本)训练模型,预测产量与实际产量的决定系数R2达到了0.724 2,均方根误差RMSE为1.71 kg,平均绝对百分比误差MAPE为9%,平均预测误差MFE为0.21。利用测试集(含15个样本)测试模型,得到RMSE为2.45 kg,MAPE为13%。结果表明该模型不仅具有较好的预测精度与无偏性,且具有较好的鲁棒性,所采用的树上苹果早期估产方法可行。

关键词：苹果早期估产图像处理支持向量机

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基于树冠图像特征的苹果园神经网络估产模型

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农业机械学报 2015年第1期46卷 14-19页

作者：程洪 Lutz Damerow Michael Blanke 孙宇瑞程强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 河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 波恩大学农业工程学院波恩53115

针对树上苹果产量的早期估测问题,提出了一种利用果树图像树冠树叶与果实的信息,通过BP(Back propagation)神经网络建立模型进行苹果估产的方法。首先在苹果园内分别获取果树在苹果半熟期、成熟期的数字图像,并在苹果收获时将每棵树上... 详细信息

针对树上苹果产量的早期估测问题,提出了一种利用果树图像树冠树叶与果实的信息,通过BP(Back propagation)神经网络建立模型进行苹果估产的方法。首先在苹果园内分别获取果树在苹果半熟期、成熟期的数字图像,并在苹果收获时将每棵树上的苹果称量,得到实际产量;采用图像处理方法识别出树冠上的果实及树叶;提取果实区域及树叶区域与产量相关的信息为输入,以果树实际产量为输出,建立基于BP神经网络的半熟期与成熟期估产模型,拟合度R分别达到0.928 7、0.980 4。将模型用于待估产样本,得到半熟期样本估测产量与实际产量拟合度R为0.876 6,成熟期样本估测产量与实际产量拟合度R为0.960 6。结果表明该模型具有较好的预测精度与鲁棒性。

关键词：苹果估产数字图像神经网络

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