检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2025年第7期41卷 1-12页

作者：李振波孙浩翔郭倩男张涵钰刘皓南中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部智慧养殖重点实验室北京100083 农业农村部精准农业技术集成科学试验基地(畜牧业) 北京100083 农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

家畜体尺能直接反映其生长发育状态,对育种和养殖过程管理具有重要意义。基于机器视觉的家畜无接触体尺测量技术可以解决传统人工接触式测量中耗时、费力和主观误差等问题,同时能够降低养殖人员的劳动强度,避免家畜产生应激反应。近年来... 详细信息

家畜体尺能直接反映其生长发育状态,对育种和养殖过程管理具有重要意义。基于机器视觉的家畜无接触体尺测量技术可以解决传统人工接触式测量中耗时、费力和主观误差等问题,同时能够降低养殖人员的劳动强度,避免家畜产生应激反应。近年来,随着机器视觉技术的迅猛发展,家畜无接触体尺测量方法也取得了突破性的进步。该研究聚焦于牛、羊、马和猪4种常见大体型家畜,按照体尺测量任务流程,概述了常见的家畜图像采集场景、图像采集设备和设备部署方式。基于近5年机器视觉在家畜无接触体尺测量中的应用,阐述了目前家畜图像分割算法和家畜体尺测量算法的研究现状。当前研究的着重点主要在于加速体尺测量过程,提升测量结果精度,以及增强测量设备的便携性这3个核心方面。结合当前研究中存在的公开数据集不足、深度学习前沿方法应用较少、算法在实际生产中应用和部署困难等问题,提出了未来应围绕应用生成式模型扩充家畜图像数据集、加速深度学习方法的迁移,开发适用多种家畜的通用测量模型等方面展开研究,旨在为后续的研究及应用提供参考。

关键词：体尺测量家畜机器视觉深度学习图像采集图像分割数据集

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基于机器视觉的玉米果穗产量组分性状测量方法

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农业工程学报 2015年第3期31卷 221-227页

作者：周金辉马钦朱德海郭浩王越张晓东李绍明刘哲中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

玉米果穗的穗长、穗粗、穗行数、行粒数等性状是制约玉米产量的重要组分性状,目前主要采用人工测量方式,或通过截取果穗横断面图像自动计算穗行数等参数,操作复杂、测量效率低、主观误差大,且无法保留完整的原始考种材料。针对上述问题... 详细信息

玉米果穗的穗长、穗粗、穗行数、行粒数等性状是制约玉米产量的重要组分性状,目前主要采用人工测量方式,或通过截取果穗横断面图像自动计算穗行数等参数,操作复杂、测量效率低、主观误差大,且无法保留完整的原始考种材料。针对上述问题,该文基于机器视觉技术,通过可见光二维成像获取果穗三维表型性状参数,结合果穗颜色特征及果穗的生物学规律,分别建立投影修正模型、穗行数快速估算模型、行粒数计算模型等,精确计算穗长、穗粗、穗行数以及行粒数等性状参数。试验结果表明,该方法适用于粘连果穗处理,秃尖的识别率高,且对光照环境要求低,穗行数及行粒数的零误差率在93%以上,测量速度可达30穗/min以上,能够满足高通量考种的需求,特别是保留了原始果穗考种材料实现无损测量,对于实现高通量考种及精细化育种有重要的参考价值。

关键词：机器视觉图像处理无损检测玉米种子穗行数行粒数

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基于多源信息和深度学习的多作物叶面积指数预测模型研究

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光谱学与光谱分析 2023年第12期43卷 3862-3870页

作者：郝子源杨玮李浩于滈李民赞中国农业大学“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

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要参数,快速、准确、低成本地获取作物LAI对于指导作物田间管理有重要的意义。为了低成本获取多种作物的LAI,基于多源信息和深度学习构建了通用的LAI预测模型。在大豆、小麦、花生、玉米四种作物的六... 详细信息

叶面积指数(LAI)是评价作物长势的重要参数,快速、准确、低成本地获取作物LAI对于指导作物田间管理有重要的意义。为了低成本获取多种作物的LAI,基于多源信息和深度学习构建了通用的LAI预测模型。在大豆、小麦、花生、玉米四种作物的六个生长时期进行了大田实验,以获取用于建模的多源信息。使用航拍无人机获取作物低空可见光图像、红边图像和近红外图像等多光谱图像信息,此外还采集相关的一维数据信息,包括无人机飞行姿态、拍摄高度、作物生长状态和环境光照。借助深度学习出色的图像和数据处理能力建立基于复杂输入信息的LAI预测模型,考虑到一维数据也要参与模型的训练过程,在设计模型时,采用了组合型网络架构。在卷积神经网络(CNN)算法提取图像深度特征的基础上加入了LightGBM算法用于结合图像特征和一维数据实现作物LAI的最终预测。CNN模型部分使用了VGG19, ResNet50, Inception V3和DenseNet201四种常见的结构。为了更好地说明CNN模型提取图像特征的能力,分析了不同图像输入下四种模型的作物分类情况。结果表明,以可见光、红边和近红外图像为输入时,四种模型的分类准确度均相较于仅有可见光图像时有所提高,尤其是基于Inception V3和DenseNet201的两种模型分类准确率均达到99%以上,证明了CNN模型提取多光谱图像特征的有效性。将图像特征作为LightGBM模型的输入信息预测LAI时,实测值与预测值的R2最大为0.819 2,而在输入中加入一维数据信息后,模型的R2均可达到0.9以上,说明多源信息输入对于提高LAI预测模型的准确度有重要作用。该研究建立的模型可以针对不同的作物进行LAI的预测,不需要对多光谱图像进行复杂的处理,因此,该研究可以实现LAI的低成本、快速预测,同时可以获得较高的预测准确度。

关键词：叶面积指数多光谱图像多源信息组合型网络架构预测模型

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利用CARS-CNN模型的土壤有机质含量高光谱预测

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2303-2309页

作者：李浩于滈曹永研郝子源杨玮李民赞中国农业大学“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

卷积神经网络(CNN)在数据特征提取方面具有巨大优势,能充分获取数据特征,相较于传统模型具有更好的泛化性。基于CNN开展了土壤有机质(SOM)含量高光谱预测方法及模型研究。以北京市昌平区上庄实验站的320个土壤样本为研究对象,提取可见光... 详细信息

卷积神经网络(CNN)在数据特征提取方面具有巨大优势,能充分获取数据特征,相较于传统模型具有更好的泛化性。基于CNN开展了土壤有机质(SOM)含量高光谱预测方法及模型研究。以北京市昌平区上庄实验站的320个土壤样本为研究对象,提取可见光-近红外(VIS-NIR)350~1700 nm内的807个光谱波段,通过多元散射校正(MSC)和一阶微分变换进行光谱数据去噪和变换。分别使用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选敏感波长实现光谱数据降维。为解决传统手段泛化性差以及深层CNN网络复杂且负载过大的问题,基于CARS与SPA算法,提出一种基于6层卷积层的浅层CNN模型预测,并对比具有不同卷积尺寸和卷积数量的1D-CNN1、1D-CNN2以寻找最优网络参数。通过对比VGG16、支持向量回归(SVR)、最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)建立预测模型在特征波长以及全波段的表现确定最佳模型。结果表明,相比于全谱波段和SPA筛选算法,基于CARS筛选特征波长建立的模型整体表现更好,波段数量被压缩至全波段的8%,有效实现了光谱数据的降维。对比全波段数据,基于CARS筛选波长的1D-CNN1、1D-CNN2的表现更好,模型预测R2分别提升了0.028,0.018;RMSE分别降低了0.150和0.107 g·kg^(-1)。整体上,基于CARS的1D-CNN1模型表现最好,预测R2=0.846,RMSE=3.145 g·kg^(-1),降低了网络负载的同时提高了模型精度,同时也证明了小尺寸卷积的表现优于更多数量的大尺寸卷积,能够更好的获取数据特征。通过CARS筛选特征波长结合浅层CNN建立SOM含量预测模型,为建立高精度的SOM含量预测模型提供了方法与参考。

关键词：土壤有机质卷积神经网络高光谱精细农业

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基于产量监测系统的小麦产量图生成与空间变异性分析

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农业机械学报 2019年第B07期50卷 136-143页

作者：刘仁杰孙意凡张振乾张漫杨玮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

为了准确获取冬小麦农田产量空间差异性信息,提升产量监测系统的采集精度与产量空间分布图的插值精度,采用研发的收获机产量实时监测系统,从绘制准确的产量空间分布图入手,对2013-2015年的小麦产量数据进行了插值及空间变异性分析,结果... 详细信息

为了准确获取冬小麦农田产量空间差异性信息,提升产量监测系统的采集精度与产量空间分布图的插值精度,采用研发的收获机产量实时监测系统,从绘制准确的产量空间分布图入手,对2013-2015年的小麦产量数据进行了插值及空间变异性分析,结果表明:阈值滤波的预处理方法可以有效剔除产量异常值,还原真实田间产量分布情况。通过RMSE对比得出,普通克里金(OK)方法绘制的试验地块产量空间分布图插值精度更高,最小值为826.70kg/hm2,出现在2013年OK法指数模型中,搜索策略为椭圆形、最大相邻要素5个、最小相邻要素3个、1个扇区。由半方差函数拟合曲线参数得出3年产量空间变异性信息及监测系统的最优采样间距,分别为2013年与2014年的产量空间变异完全来源于空间自相关,2013年主要表现在2~12m的中尺度范围,2014年表现在2~5m的中尺度范围;2015年由随机因素引起的空间变异为25%,表现在2m以下的小尺度范围,空间自相关引起的变异为75%,表现在2~15m的中尺度范围;产量监测系统的采样间距应保持在2~10m,过小或过大将受到较大随机因素或插值精度降低的影响。

关键词：小麦产量分布图空间变异性分析阈值滤波普通克里金 IDW插值

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SF2104拖拉机自主行驶与作业控制方法

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农业工程学报 2020年第18期36卷 42-48页

作者：吴才聪王东旭陈智博宋兵兵杨丽丽杨卫中中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

针对农业机械无人化作业的应用需求,该研究基于SF2104动力换向线控底盘拖拉机和全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS),研发了拖拉机自主行驶与作业控制系统。该系统针对田内直线作业与地头转弯,采用分层控制思想... 详细信息

针对农业机械无人化作业的应用需求,该研究基于SF2104动力换向线控底盘拖拉机和全球卫星导航系统(Global Navigation Satellite System,GNSS),研发了拖拉机自主行驶与作业控制系统。该系统针对田内直线作业与地头转弯,采用分层控制思想,将控制系统划分为规划层、控制层和执行层。规划层生成U形转弯所需的路网数据,控制层进行拖拉机横向控制、速度控制、转弯控制、机具升降控制、当前路径更新及终止作业等行为决策;执行层负责以上行为的配置执行。拖拉机挂载深松机进行深松作业,并与有人驾驶深松作业进行对照。结果表明,拖拉机自主行驶与作业控制系统横向偏差的平均标准差为4 cm,平均作业速度及其平均标准差分别为1.66和0.09 m/s,稳定作业时发动机转速的平均标准差为7.9 r/min,平均机具位置的极差为23.8,均优于有人驾驶。该研究初步实现了拖拉机的自主行驶与作业,有助于解决农村劳动力紧缺问题。

关键词：农业机械试验自动驾驶自主作业控制系统

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基于拉曼光谱的水溶性磷定量分析

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光谱学与光谱分析 2023年第12期43卷 3871-3876页

作者：李奇辰李民赞杨玮孙红张瑶中国农业大学烟台研究院山东烟台264003 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

土壤磷素是植物最重要养分之一。磷素在土壤中动态性强,检测困难,在可见-近红外光谱范围没有明显吸收波段,因此研究基于其他光谱手段的磷素快速检测方法对于发展精细农业和智慧农业具有重要意义。拉曼光谱具有受水分干扰小,样本预处理... 详细信息

土壤磷素是植物最重要养分之一。磷素在土壤中动态性强,检测困难,在可见-近红外光谱范围没有明显吸收波段,因此研究基于其他光谱手段的磷素快速检测方法对于发展精细农业和智慧农业具有重要意义。拉曼光谱具有受水分干扰小,样本预处理小、与红外光谱信息互补等特点,国内外很多学者尝试了应用拉曼光谱对土壤磷素的检测。但是,拉曼信号弱,稳定性差,制约了拉曼光谱在土壤检测方面的应用。为进一步弄清拉曼光谱与磷素的定量关系,采用水溶性磷(KH2PO4)为研究对象,研究了不同磷浓度的KH2PO4溶液对拉曼光谱产生的影响。采用移动平均(MA)、 MA+基线校正(BL)、 MA+标准正态变量(SNV)、 MA+多元散射校正(MSC)对原始光谱(RS)进行预处理,分析了低浓度(0.02~5 g·L^(-1))与高浓度(5.21~93.87 g·L^(-1))区间KH2PO4拉曼光谱的变异特性及其与磷浓度之间的关系,建立了磷浓度含量的预测模型。结果表明:(1)低浓度区间与高浓度区间光谱的变异系数具有显著差异,高浓度区间光谱的离散程度较大;(2)低浓度区间的拉曼光谱未检测到明显的拉曼波峰,浓度变化展现了明显的基线变化。偏最小二乘(PLSR)模型决定系数R2=0.28~0.36;(3)高浓度区间的拉曼光谱在863与1 070 cm^(-1)处检测到明显的拉曼波峰,PLSR建模结果为R2=0.65~0.7。MA+SNV、 MA+MSC处理比MA单独处理模型预测精度高,说明磷酸根的拉曼特征峰为模型主要贡献因子;(4)使用全浓度区间PLSR建模可增加PLSR模型精度(R2=0.73~0.89)。使用RS建模的精度最高,说明基线漂移对PLSR结果具有积极作用;(5)通过PLSR回归系数,选取645、863、1 070和1 412 cm^(-1)四点波段建立多元线性回归(MLR)模型,决定系数R2接近1。说明特征峰选取可以滤除背景光干扰,抽取有效磷酸根浓度信号。(6)由以上结果可知,利用拉曼光谱定量检测水溶性磷的含量是可行的,降低背景光干扰、提高拉曼信号的稳定性的同时,开发特征波段选择方法、提高模型可重复性及抗干扰能力是高分辨率拉曼光谱检测技术的关键。

关键词：拉曼光谱土壤磷素光谱分析变异系数回归系数

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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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农田平地机导航侧滑估计与自适应控制方法

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农业机械学报 2020年第9期51卷 26-33页

作者：景云鹏刘刚金志坤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

针对农田平地机在无人驾驶作业时因受地面侧滑影响而导致路径追踪控制精度降低的问题,提出一种基于牵引式农田平地机的导航侧滑估计与自适应控制方法。根据路径追踪时平地铲与拖拉机的位置关系,建立了牵引式农田平地机的运动学模型;基... 详细信息

针对农田平地机在无人驾驶作业时因受地面侧滑影响而导致路径追踪控制精度降低的问题,提出一种基于牵引式农田平地机的导航侧滑估计与自适应控制方法。根据路径追踪时平地铲与拖拉机的位置关系,建立了牵引式农田平地机的运动学模型;基于运动学模型,提出了一种侧滑估计器,用来预测导航控制中车轮因侧滑产生的侧滑角,并计算出拖拉机的前轮转角控制率;采用改进的非线性函数构造方法对PID控制器的参数KP、KI、KD进行实时整定,实现了农田平地机自适应导航控制。田间试验表明,该方法使平地铲路径追踪的平均绝对偏差减小了6.78 cm,标准偏差减小了10.1 cm。与无侧滑估计和参数自适应的导航控制相比,本文方法提高了农田平地机的路径追踪精度,增强了导航控制系统对平地机的适应性和鲁棒性。

关键词：农田平地机导航侧滑估计自适应控制非线性整定

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基于MSER仿射变换配准的农用柔性pH芯片性能优化

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农业机械学报 2023年第5期54卷 288-294,386页

作者：张淼王丽茹李浩榛路逍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

针对柔性pH芯片复合结构多层打印制备过程的配准偏差严重,限制其农用pH值在线监测精度及稳定性问题,比较分析了MSER仿射变换模型对“叠层复合结构”柔性pH芯片性能的影响,分析了配准后柔性pH芯片在基质培番茄根系pH值在线监测应用中的... 详细信息

针对柔性pH芯片复合结构多层打印制备过程的配准偏差严重,限制其农用pH值在线监测精度及稳定性问题,比较分析了MSER仿射变换模型对“叠层复合结构”柔性pH芯片性能的影响,分析了配准后柔性pH芯片在基质培番茄根系pH值在线监测应用中的可行性。试验结果表明:MSER仿射变换模型配准后,农用柔性芯片加工最小线宽和线间距分别为90、500μm,芯片加工平均相对误差可控制在25%以内;配准后,农用柔性pH传感器灵敏度达到了每单位pH值-61.9 mV,响应范围为2.0~10.0,与商用玻璃pH电极的测量绝对误差小于0.15,相对误差小于4.1%;基质培番茄根系pH值监测试验中,自制柔性芯片与商用pH电极的测量结果具有较好一致性,同步测定结果的绝对误差小于0.09,相对误差小于1.5%,RMSE仅为0.05。MSER仿射变换配准方法可有效提高“叠层复合结构”农用打印柔性传感芯片的制备精度及传感检测准确性。

关键词： pH值在线监测柔性pH芯片最大稳定极值区域仿射变换 3D打印多层配准

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