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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土壤铅和镉溶出伏安法检测中影响因素及其削弱方法研究进展

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农业工程学报 2021年第18期37卷 232-243页

作者：刘宁赵国刘刚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 南京农业大学人工智能学院南京210031

溶出伏安法具有分析速度快、成本低、灵敏度高等优点,被广泛应用于检测土壤重金属含量,但在检测土壤重金属时,溶出伏安检测精度会受到多方面因素的影响。该文在介绍溶出伏安法工作原理的基础上,从伏安参数、试验条件和土壤物质成分三方... 详细信息

溶出伏安法具有分析速度快、成本低、灵敏度高等优点,被广泛应用于检测土壤重金属含量,但在检测土壤重金属时,溶出伏安检测精度会受到多方面因素的影响。该文在介绍溶出伏安法工作原理的基础上,从伏安参数、试验条件和土壤物质成分三方面阐述溶出伏安法检测土壤Pb^(2+)和Cd^(2+)为的影响因素,解析各因素的影响机理,归纳影响削弱方法的研究进展。研究结论为:方波脉冲阳极溶出伏安法最常用于检测土壤Pb^(2+)和Cd^(2+),伏安参数包括脉冲幅值、电压增量和脉冲频率,试验条件包括沉积时间、沉积电压和支持电解质种类及其pH值,土壤成分主要干扰因素包括非目标重金属和有机质。针对伏安参数和试验条件的影响,可以设计优化试验进行有效削弱。针对非目标重金属和有机质的干扰影响,目前研究还没有提出有效的削弱方法。最后,展望了溶出伏安法检测土壤重金属的未来发展方向。

关键词：农业环境重金属溶出伏安试验条件土壤成分干扰研究电化学

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复合纳米材料修饰丝网印刷电极检测土壤中铅和镉

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农业工程学报 2021年第13期37卷 180-189页

作者：刘宁赵国王旭明刘刚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 南京农业大学人工智能学院南京210031

为了快速、准确、低成本检测土壤中痕量Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ),该研究应用电化学还原和滴涂方法制备了一种铋膜/Nafion/还原氧化石墨烯/离子液体复合纳米材料修饰的丝网印刷电极(Bi/Nafion/rGO/IL/SPE)。通过扫描电子显微镜、循环伏安法和能量... 详细信息

为了快速、准确、低成本检测土壤中痕量Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ),该研究应用电化学还原和滴涂方法制备了一种铋膜/Nafion/还原氧化石墨烯/离子液体复合纳米材料修饰的丝网印刷电极(Bi/Nafion/rGO/IL/SPE)。通过扫描电子显微镜、循环伏安法和能量色散谱手段表征了修饰电极的电化学分析性能,结果显示修饰材料增大了电极的比表面积、增强了电极的电子传输能力并提高了电极对目标重金属的沉积量。利用标准溶液优化了试验参数,最优参数下的修饰电极检测性能为:在1~80μg/L范围内,Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的峰值电流与其浓度的校正模型决定系数分别为0.993和0.985,Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的理论检测限分别为0.124和0.232μg/L(S/N=3)。应用实际土壤样品验证了Bi/Nafion/rGO/IL/SPE的实用性,结果显示:Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的平均加标回收率分别为98.71%和98.93%,表明该修饰电极可以用于土壤中痕量Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的检测。

关键词：重金属土壤离子液体氧化石墨烯铋膜 Nafion 丝网印刷电极

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基于改进YOLO v3-tiny的全景图像农田障碍物检测

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 58-65页

作者：陈斌张漫徐弘祯李寒尹彦鑫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 国家农业智能装备工程技术研究中心北京100097

为实现自动导航农机的避障,解决搭载在农机顶部的全景相机获取其周围360°的图像信息并精确实时快速检测出障碍物的问题,提出了一种改进YOLO v3-tiny目标检测模型,实现了田间行人和其他农机的检测与识别。为了提高全景图像中小目标... 详细信息

为实现自动导航农机的避障,解决搭载在农机顶部的全景相机获取其周围360°的图像信息并精确实时快速检测出障碍物的问题,提出了一种改进YOLO v3-tiny目标检测模型,实现了田间行人和其他农机的检测与识别。为了提高全景图像中小目标的检测效果,以检测速度快、轻量级的网络模型YOLO v3-tiny为基础框架,通过融合浅层特征与第二YOLO预测层之前的拼接层作为第三预测层,增加小目标的检测效果;为了进一步增加网络模型对目标特征的提取能力,借鉴残差网络的思想,在YOLO v3-tiny主干网络上引入残差模块,增加网络深度和学习能力,从而能够较好地提高网络的检测能力。为了验证模型的性能,建立了农田环境下1100幅行人与农机两类障碍物图像原始数据集,经数据扩增后得到2200幅图像数据集,按8∶1∶1将数据集划分为训练集、验证集和测试集,在Pytorch 1.8深度学习框架下进行模型训练,模型训练完后用220幅测试集图像对不同模型进行测试。试验结果表明,基于改进YOLO v3-tiny的农田障碍物检测模型,平均准确率和召回率分别为95.5%和93.7%,相比于原网络模型,分别提高了5.6、5.2个百分点;单幅全景图像检测耗时为6.3 ms,视频流检测平均帧率为84.2 f/s,模型内存为64 MB。改进后的模型,在保证检测精度较高的同时,能够满足农机在运动状态下实时障碍物检测需求。

关键词：农田障碍物检测全景相机 YOLO v3-tiny 残差网络

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基于RGB-D图像和改进SOM-K-means算法的番茄果实识别与定位方法

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农业机械学报 2021年

作者：李寒陶涵虓崔立昊刘大为孙建桐张漫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中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室

为解决多个番茄重叠黏连时难以识别与定位的问题，提出一种基于RGB-D图像和K-means优化的自组织映射（Self-organizing map，SOM）神经网络相结合的番茄果实识别与定位方法。首先，利用RGB-D相机拍摄番茄图像，对图像进行预处理，获取... 详细信息

为解决多个番茄重叠黏连时难以识别与定位的问题，提出一种基于RGB-D图像和K-means优化的自组织映射（Self-organizing map，SOM）神经网络相结合的番茄果实识别与定位方法。首先，利用RGB-D相机拍摄番茄图像，对图像进行预处理，获取果实的轮廓信息；其次，提取果实轮廓点的平面和深度信息，筛选后进行处理；再次，将处理后的数据输入到采用K-means算法优化的SOM神经网络中，得到点云聚类结果；最后，根据聚类出的点，通过坐标转换还原成真实世界的坐标信息，拟合得到各个番茄的位置和轮廓形状。为验证算法性能，以果实识别的正确率和定位结果的均方根误差（RMSE）为指标对该算法进行验证和分析，采集80幅图像，共366个番茄样本，识别的正确率为87.2%，定位结果均方根误差（RMSE）为1.66mm。通过与在二维图像上利用Hough变换进行果实识别的试验进行对比分析，进一步验证了本文方法具有较高的准确性和较强的鲁棒性。此方法在一定程度上解决了在真实环境下番茄果实遮挡重叠难以识别与定位的问题，为果实分割提供了一种新思路。

关键词：番茄果实深度点云图像分割神经网络识别与定位 SOM-K-means算法

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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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一种对作物Mg2+活体检测的全固态微针型传感器制备及应用

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农业工程学报 2025年第09期 29-36页

作者：王志豪樊成孝王焯黄岚王忠义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农村部农业信息获取技术重点实验室

镁元素对作物的生长发育至关重要，通过监测作物体内镁离子的浓度变化，即可监测作物的生长状态。为实现作物茎杆Mg2+快速准确原位活体检测，研制了一款微针型全固态离子选择性电极（all-solid-state ion-selective electrodes,ASS-ISE... 详细信息

镁元素对作物的生长发育至关重要，通过监测作物体内镁离子的浓度变化，即可监测作物的生长状态。为实现作物茎杆Mg2+快速准确原位活体检测，研制了一款微针型全固态离子选择性电极（all-solid-state ion-selective electrodes,ASS-ISEs）。该传感器以不锈钢微针为导电基底材料，在其尖端构建石墨烯-聚（3,4-乙烯二氧噻吩）/聚（苯乙烯磺酸盐）(PEDOT)固态转接层，并在固态转接层表面涂附离子选择性敏感膜（ion selective membrane,ISM）。首先，对传感器进行电位校准；然后，通过扫描电子显微镜（scanning electron microscopy,SEM）测试、水层测试、电化学阻抗谱（electrochemical impedance spectroscopy,EIS）测试等传感器性能表征方法，对针-石墨烯-PEDOT-ISM型和针-ISM型两种传感器进行对比测试；最后，将传感器应用于小麦苗茎秆Mg2+原位活体检测，并设置对照试验。结果表明，传感器响应时间为7.0 s，检测限低至1.0×10-7mol/L、能斯特斜率为27.04 mV/dec，寿命可达30 d以上；两种传感器的水层测试及EIS测试结果表明，石墨烯-PEDOT固态转接层结构，可以显著增加离子选择性薄膜和不锈钢基底之间的低频电容，有效抑制水层的形成，降低传感器表面的电荷转移电阻，减少信号漂移，提高响应电位的稳定性。小麦苗茎杆Mg2+原位活体检测结果及纯琼脂和去离子水对照试验结果表明，该传感器可以有效检测其茎杆中Mg2+浓度变化，变化范围为10-3.42～10-3.03mol/L，检测结果可靠。综上所述，该传感器检测限低、电位响应稳定，可用于作物茎秆Mg2+浓度变化原位活体检测，应用前景广泛。

关键词：传感器作物Mg2+检测石墨烯电位校准

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基于可见光光谱和YOLOv2的生猪饮食行为识别

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光谱学与光谱分析 2020年第5期40卷 1588-1594页

作者：嵇杨培杨颖刘刚中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

猪的进食、饮水行为是评价生猪健康程度最直接的依据,利用计算机视觉技术实时监控生猪的进食、饮水等状况对提高生猪养殖福利有重要的意义。提出一种基于可见光光谱和改进YOLOv2神经网络的生猪进食、饮水行为识别方法,该方法在生猪可见... 详细信息

猪的进食、饮水行为是评价生猪健康程度最直接的依据,利用计算机视觉技术实时监控生猪的进食、饮水等状况对提高生猪养殖福利有重要的意义。提出一种基于可见光光谱和改进YOLOv2神经网络的生猪进食、饮水行为识别方法,该方法在生猪可见光图像序列上构建头颈模型,结合改进的YOLOv2神经网络实现真实养殖场景中的生猪目标检测,并利用位置信息对生猪的进食、饮水行为进行预判断,对符合判断的图像使用图像处理方法精准判断生猪进食、饮水行为。首先在生猪图像序列上构建头颈模型,利用未被遮挡的头颈作为检测目标,该模型能有效改善生猪目标检测过程的遮挡问题,且能够精准定位生猪的头部,为后续识别进食饮水行为提供辅助。然后采用国际主流神经网络YOLOv2作为目标检测的基础网络模型,改进其激活函数,实现快速精准地生猪目标检测。在使用网络训练前,对生猪数据集使用K-means算法进行聚类候选边框,其mAP值和Recall值相比于最初YOLOv2提高了3.94%和5.3%。为了增加网络对输入变化或噪声的鲁棒性,对比使用ReLU,Leaky-ReLU和ELU三个激活函数的性能,可以发现使用ELU的性能比前两者有明显提高。将改进后的网络与原YOLOv2,SSD模型以及Faster R-CNN相比,该模型的mAP值达到90.24%,Recall值达到84.56%,均优于后三者。最后利用目标检测得到的生猪头颈位置信息,对生猪的进食、饮水行为进行预判断。当图像中进食、饮水区域出现生猪时,对该图进行背景差分法、形态学运算等处理,并结合饮水区域停留时间等对生猪的进食、饮水行为进行更精准判断。实验表明:利用该方法判断生猪的进食、饮水行为,准确率分别达到94.59%和96.49%,均优于直接使用传统方法判断的结果,可应用于实际养殖过程中辅助养殖人员进行生猪管理。

关键词：可见光光谱生猪目标检测深度学习行为识别

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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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农业信息成像感知与深度学习应用研究进展

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农业机械学报 2020年第5期51卷 1-17页

作者：孙红李松李民赞刘豪杰乔浪张瑶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

农业信息感知与准确的数据分析是智慧农业定量决策与管理服务的基础。现代农业中彩色、可见光近红外光谱、3D与热红外等多源和多维度的成像感知手段提供了丰富的数据源,传统研究中围绕颜色、形态、纹理、反射光谱等特征展开分析,由于样... 详细信息

农业信息感知与准确的数据分析是智慧农业定量决策与管理服务的基础。现代农业中彩色、可见光近红外光谱、3D与热红外等多源和多维度的成像感知手段提供了丰富的数据源,传统研究中围绕颜色、形态、纹理、反射光谱等特征展开分析,由于样本量和特征抽象层级的局限性,对复杂背景变化及未知样本检测时,还存在噪声抑制鲁棒性不足、识别与检测模型精度不高等问题。深度学习(Deep learning,DL)是机器学习的分支之一,结合神经网络通过组合底层特征形成抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征与属性,在图像目标识别与检测中其模型检测精度与泛化能力比传统方法均有所提升。因而,DL技术在农业信息检测中的应用日益增多。为了深入分析应用DL技术驱动智慧农业继续发展的潜力和方向,本文从农业信息成像感知的数据源与DL技术应用相结合的角度出发,分别以植物识别与检测、病虫害诊断与识别、遥感区域分类与监测、果实在体检测与产品分级、动物识别与姿态检测5个研究方向总结概括DL在农业信息检测中最新的应用研究成果,展望需要加强的方面,以提升对应用DL开展农业信息检测过程的理解,促进农业信息感知技术的发展。

关键词：成像感知深度学习农业数据集卷积神经网络农业检测

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