检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2020年第S01期51卷 340-347,356页

作者：赵奇慧李莉张淼蓝天 SIGRIMIS N A 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术农业农村部重点实验室北京100083 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 雅典农业大学农业工程系雅典11855

为实时诊断番茄叶片水分胁迫程度,提出一种叶片水分胁迫程度的诊断方法,该诊断方法包括2部分:叶片分割和水分胁迫程度分类。采用以ResNet101为特征提取卷积网络的Mask RCNN网络对背景遮挡的番茄叶片进行实例分割,通过迁移学习将Mask RCN... 详细信息

为实时诊断番茄叶片水分胁迫程度,提出一种叶片水分胁迫程度的诊断方法,该诊断方法包括2部分:叶片分割和水分胁迫程度分类。采用以ResNet101为特征提取卷积网络的Mask RCNN网络对背景遮挡的番茄叶片进行实例分割,通过迁移学习将Mask RCNN在COCO数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片的实例分割,保留原卷积网络的训练参数,只调整全连接层。利用卷积网络提取的特征,可将番茄叶片分割视为区分叶片与背景的一个二分类问题,以此来分割受到不同水分胁迫的番茄叶片图像。利用微调后的DenseNet169图像分类模型进行叶片水分胁迫程度分类,通过迁移学习将DenseNet169在ImageNet数据集上预训练得到的权重用于番茄叶片水分胁迫程度的分类,保持DenseNet169卷积层的参数不变,只训练全连接层,并对原DenseNet169全连接层进行了修改,将分类数量从1000修改为3。试验共采集特征明显的无水分胁迫、中度胁迫和重度胁迫3类温室番茄叶片图像,共2000幅图像,建立数据集,并进行模型训练与测试。试验结果表明,训练后的Mask RCNN叶片实例分割模型在测试集上对于单叶片和多叶片的马修斯相关系数平均为0.798,分割准确度平均可达到94.37%。经过DenseNet169网络训练的叶片水分胁迫程度分类模型在测试集上的分类准确率为94.68%,与VGG19、AlexNet这2种常用的深度学习分类模型进行对比,分类准确率分别提高了5.59、14.68个百分点,表明本文方法对温室番茄叶片水分胁迫程度实时诊断有较好的效果,可为构建智能化的水胁迫分析技术提供参考。

关键词：温室番茄水分胁迫深度学习图像分割图像分类

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基于三维重建的奶牛体重预估方法

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农业机械学报 2020年第S01期51卷 378-384页

作者：初梦苑刘刚司永胜冯凡河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 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

为提高奶牛称量的工作效率,降低劳动强度,提出一种基于三维重建的奶牛体重预估方法。首先搭建奶牛深度视频获取平台,利用Kinect相机分别采集奶牛俯视与侧视视角数据,选取深度视频中同步的俯视帧与侧视帧并转换为点云,去除复杂背景提取... 详细信息

为提高奶牛称量的工作效率,降低劳动强度,提出一种基于三维重建的奶牛体重预估方法。首先搭建奶牛深度视频获取平台,利用Kinect相机分别采集奶牛俯视与侧视视角数据,选取深度视频中同步的俯视帧与侧视帧并转换为点云,去除复杂背景提取奶牛点云;然后利用一帧不同步的侧视点云将同步侧视点云中缺失区域补全,配准俯视与侧视点云后,基于俯视点云中奶牛脊柱的位置选取对称面,利用单视角侧视点云获取得到双视角点云,完成奶牛体表点云的重建;最后进行点云曲面重建,利用曲面模型的体积与表面积建立奶牛体重预估模型。利用29头奶牛数据验证模型效果,结果表明,奶牛曲面模型整体表面积、去除四肢及头部的体积与体重呈显著正相关,体重预估绝对误差在-18.67~23.34 kg之间,相对误差均小于3.40%,平均相对误差为2.04%。

关键词：奶牛 Kinect相机点云补全镜像对称三维重建体重预估

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基于微波多普勒法的施肥质量流量检测系统研究

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农业机械学报 2020年第S01期51卷 210-217页

作者：杨立伟黄家运张季琴胡号刘刚吕树盛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 中国农业机械化科学研究院北京100083

为了实现施肥量的精确检测,本文构建了基于微波多普勒雷达以及振动干扰抑制方法的肥料质量流量检测系统。由多普勒信号经过快速傅里叶变换处理获得肥料颗粒速度和浓度。定义速度和浓度乘积为传感器输出值,并使用最小二乘法建立传感器输... 详细信息

为了实现施肥量的精确检测,本文构建了基于微波多普勒雷达以及振动干扰抑制方法的肥料质量流量检测系统。由多普勒信号经过快速傅里叶变换处理获得肥料颗粒速度和浓度。定义速度和浓度乘积为传感器输出值,并使用最小二乘法建立传感器输出值和肥料质量流量的线性回归模型。通过对信号的统计规律进行分析,将功率谱的5倍平均值用作区分振动干扰和流量信号的阈值。在实验平台上,使用2种复合肥进行了检测,实验结果表明,肥料质量流量最大检测值可达2629.9 g/min,检测相对误差不大于5%。此外,将检测系统安装在施肥机上,在水泥路上使用第3种复合肥进行了测试,由于振动影响,检测系统最大检测误差达到21.57%。使用提出的振动干扰抑制方法进行处理后,肥料质量流量检测范围在1429.1~2976.9 g/min之间,相对误差不大于10.04%。因此,结合振动抑制方法,微波多普勒法的质量流量检测系统能够精确检测实验平台上和施肥机上不同肥料的质量流量。

关键词：检测系统微波多普勒法肥料质量流量

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双变量螺旋外槽轮排肥器控制序列对排肥性能的影响

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农业机械学报 2020年第S01期51卷 137-144页

作者：张季琴刘刚胡号黄家运刘元杰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

施肥稳定性是评价变量施肥机作业性能的重要指标,为了研究排肥口开度(L)和排肥轴转速(n)的组合对排肥性能的影响规律,本文基于离散单元方法,对同一目标施肥量下,不同L和n组合下的施肥过程进行仿真。首先,通过标定试验,构建了基于广义回... 详细信息

施肥稳定性是评价变量施肥机作业性能的重要指标,为了研究排肥口开度(L)和排肥轴转速(n)的组合对排肥性能的影响规律,本文基于离散单元方法,对同一目标施肥量下,不同L和n组合下的施肥过程进行仿真。首先,通过标定试验,构建了基于广义回归神经网络GRNN的排肥量预测模型,经过验证,其决定系数达到0.9994,预测平均相对误差(MRE)为3.56%。其次根据螺旋外槽轮排肥装置的等排肥量曲线,选择3个排肥量1067.37、2323.04、4206.56 g/min为目标排肥量,并利用差分进化算法(DE)确定同一目标施肥量下的控制序列(L,n)的组合。最后,利用离散元仿真软件EDEM 2.8分别对3个目标施肥量,不同控制序列下的排肥过程进行仿真。采用排肥均匀性变异系数σ作为评价排肥稳定性的指标,仿真结果表明,在目标排肥量Q1下,当控制序列为(25 mm,17.78 r/min)时,σ最小,为5.27%;在其他控制序列,σ均高于20%,排肥稳定性较差,且出现断条现象。在目标排肥量Q2下,当控制序列为(65 mm,17.12 r/min)时,σ最小,为3.46%。在目标排肥量Q3下,σ均小于4%,且在控制序列(65 mm,32.85 r/min),σ达到最小,为2.08%。当目标施肥量较小时,控制序列的选择对排肥稳定性影响显著,工作时,应尽量避免开度、转速的边界量。当目标施肥量较大时,控制序列选择对外槽轮排肥稳定性的影响较小。结果表明,螺旋外槽轮排肥器具有较好的排肥稳定性。

关键词：螺旋外槽轮排肥器双变量控制序列广义回归神经网络离散元法

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基于三维点云的苹果树冠层点-叶模型重建方法

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农业机械学报 2020年第4期51卷 173-180页

作者：郭彩玲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 唐山学院机电工程系唐山063000 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

为了快速重建苹果树冠层结构三维模型,以纺锤体苹果树冠层为研究对象,利用地面三维激光扫描仪获取冠层三维点云,提出了苹果树冠层点-叶模型重建方法。首先,提出了苹果树冠层叶基自动提取方法,可获取苹果树冠层生长期和叶幕稳定期的叶基... 详细信息

为了快速重建苹果树冠层结构三维模型,以纺锤体苹果树冠层为研究对象,利用地面三维激光扫描仪获取冠层三维点云,提出了苹果树冠层点-叶模型重建方法。首先,提出了苹果树冠层叶基自动提取方法,可获取苹果树冠层生长期和叶幕稳定期的叶基,与手工提取的叶基对比分析表明,两种方法重合度较高、误差较小,两种方法的平均欧氏距离为1.41 mm;其次,提出了基于冠层体素化的叶基提取方法,构建了苹果树冠层点模型,并在叶基上拼接叶片模板,构建出苹果树冠层点-叶模型;最后,利用Vege STAR光模型计算光截获进行验证分析,与常规数字化仪测得数据相比,本文方法提高了苹果树冠层三维结构重建效率。

关键词：苹果树冠层三维点云叶基点-叶模型结构重建

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基于图像处理和聚类算法的待考种大豆主茎节数统计

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农业机械学报 2020年第12期51卷 229-237页

作者：王跃亭王敏娟孙石杨斯郑立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 中国农业科学院作物科学研究所北京100081

为了实现待考种大豆植株主茎节数的快速、高效测量,提出一种基于图像处理和聚类算法的待考种大豆主茎节数统计方法。首先,获取不同视角下的已脱叶待考种大豆植株图像,随机抽取训练集与验证集样本植株,并设定初始图像采集间隔与抽样步长... 详细信息

为了实现待考种大豆植株主茎节数的快速、高效测量,提出一种基于图像处理和聚类算法的待考种大豆主茎节数统计方法。首先,获取不同视角下的已脱叶待考种大豆植株图像,随机抽取训练集与验证集样本植株,并设定初始图像采集间隔与抽样步长;其次,通过植株分割、骨架提取、主茎节点去噪等操作,获取分布于植株主茎上的待检测大豆茎节点;通过基于空间距离的数据转换方法将分布离散的大豆茎节点转换至便于聚类的数据集内;利用HDBSCAN聚类算法对不同采集视角下的待检测大豆茎节点进行聚类,统计、记录主茎节数识别准确率,筛选最优采集间隔;最后,利用最优采集间隔对剩余样本植株主茎节数进行统计、分析。在63株“中黄30”待考种大豆植株中抽取21株植株作为训练集,并进行实验测试,发现在采集间隔为90°时,以最小聚类簇为2,融合处理4幅大豆图像,大豆主茎节数识别效果最优。据此对42株验证集样本植株进行主茎节数识别和分析,结果表明,大豆主茎节数识别准确率可达98.25%。该方法能够快速、准确获取大豆主茎节数,可满足大豆考种需求。

关键词：大豆考种主茎节数图像处理空间转换 HDBSCAN聚类算法

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基于RGB-NIR图像匹配的作物光谱指数特征可视化分析

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光谱学与光谱分析 2019年第11期39卷 3493-3500页

作者：孙红邢子正张智勇马旭颖龙耀威刘宁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

归一化植被指数(NDVI)基于可见光的红色波段(630~680nm)和近红外区(780~1 100nm)的反射光谱进行计算,被认为是作物营养与长势诊断的重要指标。为了低成本、快速、无损的检测作物叶绿素含量,计算植株的NDVI并呈现作物的NDVI分布情况,并... 详细信息

归一化植被指数(NDVI)基于可见光的红色波段(630~680nm)和近红外区(780~1 100nm)的反射光谱进行计算,被认为是作物营养与长势诊断的重要指标。为了低成本、快速、无损的检测作物叶绿素含量,计算植株的NDVI并呈现作物的NDVI分布情况,并通过不同角度图像的分析,监测作物营养分布与动态。利用可见光和近红外波段双目成像技术获取图像,在讨论可见光(RGB)和近红外(NIR)图像的匹配算法的基础上,经图像分割与光照影响校正后,针对不同测试角度建立了作物植被指数空间分布图,并对其空间分布特征与影响因素进行了可视化分析。试验利用可见光和近红外双目相机对51株玉米植株,分别在90°,54°和35°视角下同步采集RGB和NIR图像。对RGB和NIR图像分别进行高斯滤波和拉普拉斯算子增强预处理后,选取了SURF,SIFT和ORB共3种图像匹配算法,并首先利用其进行RGB-NIR图像匹配对齐,以匹配时间(Time),峰值信噪比(PSNR),信息熵(MI)和结构相似性(SSIM)4个参数作为匹配性能评价指标,分别从时间、准确性、稳定性三个方面综合确定最优匹配方法。其次,研究玉米植株的分割方法包括超绿算法(ExG)和最大类间方差算法(OTSU),分别实现图像中作物和背景的分离,提取分割后的RGB图像R(Red),G(Green),B(Blue)分量和NIR图像分量。基于HSI颜色模型,提取I分量讨论了光照对图像的影响,并利用多灰度级标准板建立了植株光谱反射率校正线性公式。然后,利用R(Red)和NIR图像分量计算图像中每个像素的NDVI值,绘制作物植被指数的空间分布图,从而对比分析了不同拍摄角度下光谱植被指数的分布特征。通过不同角度图像的NDVI分布情况,展示监测作物植株不同位置的叶绿素分布情况。结果显示,RGB-NIR图像匹配时间SIFT(1.865s)>SURF(1.412s)>ORB(1.121s),匹配准确性上SURF≈SIFT>ORB,匹配稳定性上SURF>SIFT>ORB,综合比较选取SURF为最优匹配算法。采用4灰度级标准板对R,G,B,NIR分量校正模型的R2分别为0.78,0.76,0.74,0.77。90°和35°视角分别展现了作物叶和茎的NDVI植被指数分布情况,可为分析和监测作物的营养分布提供技术支持。

关键词： RGB和NIR图像图像处理图像匹配对齐植被指数空间分布

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基于密度估计和VGG-Two的大豆籽粒快速计数方法

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智慧农业（中英文） 2021年第4期3卷 111-122页

作者：王莹李越武婷婷孙石王敏娟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 中国农业科学院作物科学研究所/农业农村部北京大豆生物学重点实验室北京100081

为快速准确计数大豆籽粒,提高大豆考种速度和育种水平,本研究提出了一种基于密度估计和VGG-Two(VGG-T)的大豆籽粒计数方法。首先针对大豆籽粒计数领域可用图像数据集缺乏的问题,提出了基于数字图像处理技术的预标注和人工修正标注相结... 详细信息

为快速准确计数大豆籽粒,提高大豆考种速度和育种水平,本研究提出了一种基于密度估计和VGG-Two(VGG-T)的大豆籽粒计数方法。首先针对大豆籽粒计数领域可用图像数据集缺乏的问题,提出了基于数字图像处理技术的预标注和人工修正标注相结合的快速目标点标注方法,加快建立带标注的公开可用大豆籽粒图像数据集。其次构建了适用于籽粒图像数据集的VGG-T网络计数模型,该模型基于VGG16,结合密度估计方法,实现从单一视角大豆籽粒图像中准确计数籽粒。最后采用自制的大豆籽粒数据集对VGG-T模型进行测试,分别对有无数据增强的计数准确性、不同网络的计数性能以及不同测试集的计数准确性进行了对比试验。试验结果表明,快速目标点标注方法标注37,563个大豆籽粒只需花费197 min,比普通人工标注节约了1592 min,减少约96%的人工工作量,大幅降低时间成本和人工成本;采用VGG-T模型计数,其评估指标在原图和补丁(patch)情况下的平均绝对误差分别为0.6和0.2,均方误差为0.6和0.3,准确性高于传统图像形态学操作以及ResNet18、ResNet18-T和VGG16网络。在包含不同密度大豆籽粒的测试集中,误差波动较小,仍具有优良的计数性能,同时与人工计数和数粒仪相比,计数11,350个大豆籽粒分别节省大约2.493 h和0.203 h,实现大豆籽粒的快速计数任务。

关键词：卷积神经网络籽粒计数籽粒图像点标注密度图 VGG-Two 育种

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基于HOG特征和SVM的棉花行数动态计数方法

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农业工程学报 2020年第15期36卷 173-181页

作者：梁习卉子陈兵旗李民赞魏超杰冯杰中国农业大学工学院北京100083 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 石河子大学机械电气工程学院石河子832003

正确地进行棉花行数的动态计数是保证视觉植保车在田端横移过程中实现准确定位的前提。该研究以植保期间的棉花作物为研究对象,提出通过方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)... 详细信息

正确地进行棉花行数的动态计数是保证视觉植保车在田端横移过程中实现准确定位的前提。该研究以植保期间的棉花作物为研究对象,提出通过方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)实现棉田的棉花行动态计数方法。为了减少棉花行之间的粘连,以及缺苗和倒伏对棉花行识别造成的影响,设置图像的感兴趣区域(Region of Interest,ROI);为了减小相机抖动、光照变化以及刮风对动态数行造成的影响,使用HOG-SVM模型在视频序列图像ROI区域内窗口滑动检测,将棉花行和行间背景分别设置正、负样本,通过提取二者HOG特征、多次训练获得SVM分类器参数,固化HOG-SVM模型,再使用非极大值抑制(Non-Maximum Suppression,NMS)进行窗口的归一,通过归一化互相关(Normalized Cross Correlation,NCC)模板匹配实现棉花行的动态跟踪和计数。结果表明,该方法可以准确地对棉花行实现动态计数,有很好的泛化能力,识别率高于90%,平均每帧检测时间为32 ms,满足实际田间作业要求,可作为视觉植保车在地头横移的距离依据。

关键词：机器视觉棉花识别苗列行计数 HOG特征 SVM分类器 NCC模板匹配

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机器学习在苹果智慧生产中的应用

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吉林农业大学学报 2021年第2期43卷 138-145页

作者：荆珮李民赞程涛孙妮娜张焕春夏秀波杨剑超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 烟台市农业科学研究院智慧农业研究所烟台265500

苹果是我国重要的园艺作物,机器学习和计算机视觉融合促进了苹果检测与识别技术的发展,为苹果智慧生产提供了新的支撑。文章以苹果智慧生产中苹果果实识别、苹果品质和营养的无损检测、苹果品质分级技术为重点,介绍了机器学习在苹果智... 详细信息

苹果是我国重要的园艺作物,机器学习和计算机视觉融合促进了苹果检测与识别技术的发展,为苹果智慧生产提供了新的支撑。文章以苹果智慧生产中苹果果实识别、苹果品质和营养的无损检测、苹果品质分级技术为重点,介绍了机器学习在苹果智慧生产领域中的应用进展。包括基于支持向量机的苹果果实识别方法,基于深度学习的在树水果实时识别方法,光谱技术结合机器学习的苹果品质检测,电子鼻结合机器学习的苹果品质检测,以及机器学习在苹果分级中的应用。最后分析指出机器学习在苹果智慧生产应用中的存在问题,展望了未来的发展方向。

关键词：机器学习苹果计算机视觉智慧农业

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