检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2022年第6期42卷 1716-1720页

作者：孟繁佳罗石吴月峰孙红刘飞李民赞黄威李穆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 浙江大学生物系统工程与食品科学学院浙江杭州310058 吉林省农业科学院玉米研究所吉林长春130033

玉米种子穗腐病是危害玉米产量的主要病害之一。利用近红外光谱开展了玉米种子穗腐病判别模型研究。246粒玉米种子由吉林省农业科学院海南育种基地提供,其中96粒玉米种子为穗腐病染病样本,其他150粒玉米种子为同种玉米正常样本。利用MAT... 详细信息

玉米种子穗腐病是危害玉米产量的主要病害之一。利用近红外光谱开展了玉米种子穗腐病判别模型研究。246粒玉米种子由吉林省农业科学院海南育种基地提供,其中96粒玉米种子为穗腐病染病样本,其他150粒玉米种子为同种玉米正常样本。利用MATRIX-Ⅰ型傅里叶近红外光谱仪采集了样本800~2500 nm范围的近红外光谱信息,并对样本近红外光谱数据利用多元散射校正(MSC)进行预处理。结合玉米内部有机物质的近红外光谱的敏感波段和样本近红外光谱吸收峰挑选了4个优选区间,并采用相关系数法(CA)、连续投影算法(SPA)和竞争性自适应重加权算法(CARS)三种不同原理的特征波长提取算法分别提取了4(1362,1760,2143和2311 nm)、5(1227,1310,1382,1450和1728 nm)和10(1232,1233,1257,1279,1313,1688,1703,1705,2302和2323 nm)个特征波长。以提取得到的特征波长作为玉米种子穗腐病判别模型输入变量,用0-1(染病-正常)表示样本染病状况作为输出真实值建立支持向量机(SVM)模型,使用网格搜索法结合十折交叉验证法对模型参数进行优化。结果表明,CA-SVM,SPA-SVM和CARS-SVM三种判别模型中训练集和测试集建模准确率均在90%以上。该研究成果为玉米种子病害诊断装置提供了模型基础,且针对优选区间进行特征波长选择的方式也可以为建立其他种子病害判别模型提供参考。

关键词：近红外光谱玉米种子穗腐病特征波长

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

霉变玉米种子实时检测分选装置的设计与试验

引用

农业机械学报 2021年

作者：孟繁佳罗石孙红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

针对我国霉变玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺乏自动检测分选装置等问题，设计了一种实时检测并分选霉变玉米种子的装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430，与上位机实时通信，并控制分选... 详细信息

针对我国霉变玉米种子人工分选效率低、错分率高、缺乏自动检测分选装置等问题，设计了一种实时检测并分选霉变玉米种子的装置。该装置由进料单元、检测单元、分选单元和控制系统组成。下位机采用MSP430，与上位机实时通信，并控制分选执行机构。上位机采用matlab2014b软件对玉米种子图像进行实时处理并输出识别结果。为了便于玉米种子图像采集，设计了种子分离机构。根据霉变玉米种子与正常玉米种子表面颜色的差异，设计了一种基于HSV颜色空间划分的霉变玉米种子识别算法，并提出了一种玉米种子排序策略，实现了玉米种子的精确分选。装置对单幅图像的采集和处理时间约为0.8s，分选速度约为680粒/min，霉变玉米种子的识别准确率为95%，总体分选成功率为94%以上。该装置实现了玉米种子从进料到分选的全自动化，能够实现对霉变玉米种子的实时检测和分选。该装置采用机器视觉技术对玉米种子进行无损检测，为后期玉米s种子分级系统的相关研发提供了技术支持。

关键词：玉米种子机器视觉霉变检测自动分选

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于阈值分析的曲线拟合和边缘检测生猪侧视点云补全

引用

农业机械学报 2021年第S01期52卷 81-88页

作者：李孟飞康熙王彦超陈珏张馨月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 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

针对基于深度相机的生猪体尺检测中,生猪胸围、腹围因栏杆遮挡而无法准确测量的问题,本文提出一种基于阈值分析的三次B样条曲线拟合和边缘检测相结合的方法,实现对侧视点云缺失区域的补全。对DK深度相机采集到的模型猪左侧原始点云数据... 详细信息

针对基于深度相机的生猪体尺检测中,生猪胸围、腹围因栏杆遮挡而无法准确测量的问题,本文提出一种基于阈值分析的三次B样条曲线拟合和边缘检测相结合的方法,实现对侧视点云缺失区域的补全。对DK深度相机采集到的模型猪左侧原始点云数据进行预处理,采用直通滤波、体素网格下采样、统计滤波及欧氏聚类等方法提取生猪的侧视点云。对侧视点云进行切片、阈值分析、投影,拟合得到曲线拟合之后的补全点云。对侧视点云进行边缘检测得到边缘点云,对边缘点云的缺失区域进行拟合补全,得到完整的边缘点云,将曲线拟合之后的补全点云与边缘点云进行对比分析,剔除超出边缘的补全点云得到最终补全点云。最后,分别对未补全点云、补全点云进行体尺测点的自动化提取和人工提取,比较点云补全前后体尺测点的提取误差。试验结果表明,通过本文方法对腹部缺失点云进行补全后,腹围测点的提取误差由1.54 cm降至0.64 cm,对胸部缺失点云补全后,胸围测点的提取误差由3.41 cm降至0.89 cm。

关键词：生猪体尺检测点云补全三次B样条阈值分析边缘检测

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于热红外视频的奶牛跛行运动特征提取与检测

引用

农业工程学报 2021年第23期37卷 169-178页

作者：康熙李树东张旭东刘刚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

针对基于可见光视频的奶牛跛行检测系统易受光线、环境变化因素影响的问题,该研究提出了一种基于热红外视频的奶牛跛行运动特征获取与检测的方法。该研究利用深度学习与传统图像处理方法,分别对热红外相机与可见光相机所拍摄的奶牛行走... 详细信息

针对基于可见光视频的奶牛跛行检测系统易受光线、环境变化因素影响的问题,该研究提出了一种基于热红外视频的奶牛跛行运动特征获取与检测的方法。该研究利用深度学习与传统图像处理方法,分别对热红外相机与可见光相机所拍摄的奶牛行走视频进行了奶牛跛行运动特征的提取检测。通过检测结果分析可知,相较于可见光图像,算法对于热红外图像中的奶牛跛行运动特征检测效果更好、准确率更高并且热红外图像可以有效减少光线等外界因素对特征提取的影响,利用深度学习与传统图像处理对运动特征检测的平均精度达到了90.84%与74.26%。研究利用弓背曲率分别针对热红外视频与可见光视频中的行走奶牛进行跛行检测试验,试验结果表明,针对热红外视频中的奶牛跛行检测精度为90.0%,Macro-F1为0.90;针对可见光视频中的奶牛跛行检测精度为83.3%,Macro-F1为0.83。研究表明热红外相机应用于计算机视觉奶牛跛行检测系统可以更好的实现奶牛跛行运动特征获取与跛行检测,有效提高检测准确性与鲁棒性。

关键词：计算机视觉图像处理热红外视频奶牛跛行深度学习

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于改进YOLO v3-tiny的全景图像农田障碍物检测

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于LSTM的温室番茄蒸腾量预测模型研究

引用

农业机械学报 2021年第10期52卷 369-376页

作者：李莉李文军马德新杨成飞孟繁佳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 青岛农业大学山东省智慧农业研究院青岛266109 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

作物蒸腾量是指导作物灌溉关键参数之一,实时获取作物蒸腾量,实现按需灌溉是节约用水的有效途径。然而,温室内小气候效应显著,作物蒸腾与环境因子间关系较为复杂,且各环境因子之间相互关联并呈非线性变化。本文以番茄作为研究对象,使用... 详细信息

作物蒸腾量是指导作物灌溉关键参数之一,实时获取作物蒸腾量,实现按需灌溉是节约用水的有效途径。然而,温室内小气候效应显著,作物蒸腾与环境因子间关系较为复杂,且各环境因子之间相互关联并呈非线性变化。本文以番茄作为研究对象,使用称量法测量作物实时蒸腾量,通过布设传感器实时获取温室小气候数据,包括空气温度(Air temperature,AT)、相对湿度(Relative humidity,RH)、光照强度(Light intensity,LI)作为模型的小气候环境输入,冠层相对叶面积指数(Relative leaf area index,RLAI)作为模型的作物生长输入,在此基础上,提出了基于长短期记忆网络(Long short term memory,LSTM)的番茄蒸腾量预测模型。利用该模型对番茄蒸腾量进行预测,并与非线性自回归(Nonlinear autoregressive with exogeneous inputs,NARX)神经网络、Elman神经网络、循环神经网络(Recurrent neural network,RNN)模型进行了对比。试验结果表明,LSTM预测模型决定系数(Determination coefficient,R^(2))与平均绝对误差(Mean absolute error,MAE)分别为0.9925和4.53 g,与NARX神经网络、Elman神经网络、RNN方法进行对比,其决定系数分别提高了8.97%、1.18%和0.82%,其平均绝对误差分别降低了8.16、6.23、0.52 g。本研究所提的预测模型具有较高的预测精度及泛化性能,研究成果可为温室作物需水规律及需水量研究提供参考。

关键词：番茄温室长短期记忆网络蒸腾量预测模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CS-CatBoost的温室番茄水分胁迫预测模型

引用

农业机械学报 2021年第S01期52卷 427-433页

作者：李莉陈浩哲赵奇慧马德新孟繁佳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 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 青岛农业大学智慧农业研究院青岛266109

为预测温室番茄水分胁迫程度,利用传感器获取温室内部环境信息,包括空气温度(Ta)、空气相对湿度(Rh)、基质湿度(Hs)、光照强度(Li)、二氧化碳浓度(CO_(2))和基质温度(Ts),通过气象站获取温室外部环境信息,包括风速(Ws)、室外相对湿度(R... 详细信息

为预测温室番茄水分胁迫程度,利用传感器获取温室内部环境信息,包括空气温度(Ta)、空气相对湿度(Rh)、基质湿度(Hs)、光照强度(Li)、二氧化碳浓度(CO_(2))和基质温度(Ts),通过气象站获取温室外部环境信息,包括风速(Ws)、室外相对湿度(Rho)和室外空气温度(Tao)。根据以上9个参数建立基于布谷鸟搜索优化CatBoost(CS-CatBoost)的温室番茄水分胁迫指数(CWSI)预测模型。通过梯度提升算法计算特征权重并进行筛选,对比不同输入特征数量下CS-CatBoost算法的性能。同时,与原CatBoost模型、CS-LightGBM模型和CS-RF模型进行对比分析。结果表明,当模型的输入参数数量为7时,CS-CatBoost与CatBoost、CS-LightGBM、CS-RF相比,RMSE降低了0.0123、0.0118和0.0311,MAE下降了0.0066、0.0075和0.0208,MAPE下降了0.963、1.1232和3.0892,R^(2)则提高了0.0177、0.0165和0.0767。在模型输入参数数量为其他值时,CS-CatBoost模型的预测能力均优于其他3种模型。该研究证明了CS-CatBoost模型拥有较好的预测能力与泛化能力,可为温室番茄种植的水分胁迫程度分析提供一种新的策略,从而提高农业水资源的利用效率。

关键词：温室番茄作物水分胁迫指数布谷鸟搜索算法 CatBoost

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于冠层光谱特征和株高的马铃薯植株氮含量估算

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

排肥单体独立控制的双变量施肥控制系统研制

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

复合纳米材料修饰丝网印刷电极检测土壤中铅和镉

引用

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

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：