检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2021年第S01期52卷 66-73页

作者：宗泽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

为了实现农田环境下的苗期玉米定位定量施肥作业,提高肥料利用率,本文设计了基于机器视觉的苗期玉米定位施肥控制系统,控制自驱动履带式田间玉米定位施肥机,使用切片式排肥器结构实现间歇式施肥。采集苗期玉米冠层图像后,利用颜色特征... 详细信息

为了实现农田环境下的苗期玉米定位定量施肥作业,提高肥料利用率,本文设计了基于机器视觉的苗期玉米定位施肥控制系统,控制自驱动履带式田间玉米定位施肥机,使用切片式排肥器结构实现间歇式施肥。采集苗期玉米冠层图像后,利用颜色特征区分连续拍摄过程中的大量背景图像和识别错误的株心,改进了株心识别定位方法;建立施肥滞后误差补偿模型,实时计算施肥相对距离,准确计算排肥器的落肥时刻,实现了按株间歇式自动定位施肥。经过试验与验证分析,改进的株心定位识别方法明显缩减了图像处理时间,提高了算法鲁棒性;3个挡位施肥量(7.25、14.5、21.75 g)的施肥稳定性变异系数分别为1.93%、1.87%、1.93%,施肥量控制精度大于95%,施肥位置准确性平均误差为3.2 cm,可以实现精准定位施肥。本文设计的施肥控制系统可以实现苗期玉米按株定位定量施肥,达到了减施提质、科学施肥的目的。

关键词：施肥控制系统机器视觉苗期玉米按株间歇式施肥株心识别定位

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基于复合纳米介导固态电极的原位土壤硝态氮检测研究

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农业机械学报 2020年第S02期51卷 402-407页

作者：陈铭蓝天姚岚李莉张淼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

采用新型纳米复合材料金纳米簇复合石墨烯为固态离子选择电极介导材料,以土壤渗出液为对象开展原位NO-3-N检测,评估了传感器寿命、灵敏性及选择性,解析了采集环境参数对渗出液硝态氮监测的影响。结果表明:电极寿命达到65 d,响应斜率为44... 详细信息

采用新型纳米复合材料金纳米簇复合石墨烯为固态离子选择电极介导材料,以土壤渗出液为对象开展原位NO-3-N检测,评估了传感器寿命、灵敏性及选择性,解析了采集环境参数对渗出液硝态氮监测的影响。结果表明:电极寿命达到65 d,响应斜率为44.02 mV/dec,对硝酸根选择性较好,对土壤中主要共存阴离子抗干扰性良好;采样探头包埋深度每下降10 cm,硝态氮质量浓度增加30~60 mg/L;含水率对渗出液硝态氮影响不明显;土壤颗粒粒径大于2.5 mm后,硝态氮质量浓度下降约19.5%;原位渗出液电极测定结果与光学法一致性较好,约为标准浸提液检测值5~6倍。

关键词：原位土壤硝态氮离子选择电极纳米介导

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基于改进YOLO v3-tiny的奶牛乳房炎自动检测方法

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 276-283页

作者：王彦超康熙李孟飞张旭东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

针对利用热红外技术检测奶牛乳房炎精度低的问题,提出了一种改进YOLO v3-tiny的奶牛乳房炎自动检测方法,构建了自动检测奶牛关键部位模型。改进YOLO v3-tiny算法以YOLO v3-tiny为基础,首先在卷积层与池化层之间加入残差网络,增加网络深... 详细信息

针对利用热红外技术检测奶牛乳房炎精度低的问题,提出了一种改进YOLO v3-tiny的奶牛乳房炎自动检测方法,构建了自动检测奶牛关键部位模型。改进YOLO v3-tiny算法以YOLO v3-tiny为基础,首先在卷积层与池化层之间加入残差网络,增加网络深度,进行深层次地特征提取、高精度地检测分类;其次在网络的关键位置加入了压缩激励(Squeeze and excitation,SE)注意力模块,强化有效特征,增强特征图的表现能力;最后比较了激活函数ReLU、Leaky ReLU与Swish的性能,发现激活函数Swish优于激活函数ReLU和Leaky ReLU,故将网络模型主干部分卷积层中的激活函数更改为Swish激活函数。改进后的奶牛关键部位检测模型检测结果准确率为94.8%,召回率为97.5%,平均检测精度为97.9%,F1值为96.1%,与传统模型相比,准确率提高了9.9个百分点,召回率提高了1.7个百分点,平均检测精度提高了2.2个百分点,F1值提高了6.2个百分点,性能指标均优于YOLO v3-tiny模型,满足实时检测的要求。使用该目标检测算法进行奶牛乳房炎检测试验,将获得的温差与温度阈值比较,判定奶牛乳房炎的发病情况,并以体细胞计数法进行验证。结果表明,奶牛乳房炎检测精度可达77.3%。证明该方法能够实现奶牛关键部位的精准定位并应用于奶牛乳房炎检测。

关键词：奶牛乳房炎检测深度学习改进YOLO v3-tiny 热红外技术目标识别

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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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基于车载三维激光雷达的玉米点云数据滤波算法

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农业机械学报 2019年第4期50卷 170-178页

作者：张漫苗艳龙仇瑞承季宇寒李寒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

为支持表型参数测量和数字植物相关研究,对车载三维激光雷达获取的玉米点云数据进行分析处理,提出了一种基于统计分析的两次滤波算法。以大喇叭口期的京农科728和农大84玉米为研究对象,使用VLP-16型三维激光雷达采集田间玉米点云数据;... 详细信息

为支持表型参数测量和数字植物相关研究,对车载三维激光雷达获取的玉米点云数据进行分析处理,提出了一种基于统计分析的两次滤波算法。以大喇叭口期的京农科728和农大84玉米为研究对象,使用VLP-16型三维激光雷达采集田间玉米点云数据;对点云数据进行直通滤波预处理,去除无关点后,进行第1次点云数据滤波处理,设置精确率和召回率阈值,选取参数组合;再对点云进行第2次滤波处理,确定精确率和召回率最优组合(110,0. 9)、(6,1. 2),边际组合(100,1. 0)、(6,1. 2)和(110,0. 8)、(5,0. 9),共3组参数组合;以3组验证集数据进行测试,结果表明:最优组合性能最优,可在京农科728和农大84玉米点云数据滤波中通用。

关键词：玉米激光雷达点云表型滤波

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基于ISE的土壤硝态氮原位检测模型比较

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 297-303页

作者：路逍潘林沛李雁华陈铭刘刚张淼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

针对离子选择电极预测土壤硝态氮浓度易受土壤悬液组分影响的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮浓度精准度为目标,探讨了Nernst、SAM、BP-ANN 3种模型的浓度预测性能。开展标准溶液检测实验,预判3个模型的预测性能,结合田间玉米监... 详细信息

针对离子选择电极预测土壤硝态氮浓度易受土壤悬液组分影响的问题,以提高离子选择电极预测土壤硝态氮浓度精准度为目标,探讨了Nernst、SAM、BP-ANN 3种模型的浓度预测性能。开展标准溶液检测实验,预判3个模型的预测性能,结合田间玉米监测实验和盆栽粉冠番茄监测实验验证样本实验结果。实验结果表明,3个模型的预测结果与样本真值均具有较好的一致性。其中,SAM模型的浓度预测结果最为精确,其决定系数均不小于0.9,且MAE、MRE、RMSE分别为2.03~5.08 mg/L、0.64%~8.79%、2.21~5.49 mg/L。SAM浓度预测模型具有精度较高、抗干扰性好的特点,对基于ISE的土壤硝态氮原位检测具有一定的参考价值。

关键词：原位土壤硝态氮离子选择电极标准加入法误差反向神经网络 Nernst

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纳米银柔性农用温度传感芯片设计与试验

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农业工程学报 2021年第10期37卷 198-205页

作者：路逍李浩榛刘刚张淼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

柔性传感技术可拓展生态无人农场“机-物”感知与信息交互的应用场景。该研究利用喷墨打印技术制备了基于导电纳米银材料的柔性温度传感芯片,解析了聚二甲基硅烷(Polydimethylsiloxane,PDMS)保护层对传感芯片灵敏度、重复性、稳定性及... 详细信息

柔性传感技术可拓展生态无人农场“机-物”感知与信息交互的应用场景。该研究利用喷墨打印技术制备了基于导电纳米银材料的柔性温度传感芯片,解析了聚二甲基硅烷(Polydimethylsiloxane,PDMS)保护层对传感芯片灵敏度、重复性、稳定性及寿命的改进作用,并通过动植物体表、根际及极端温度动态监测验证了该传感器农用测温可行性。结果表明:PDMS保护层实现了对纳米银温敏层的防水保护,提升了传感器环境适应性及寿命;在零下18~100℃范围内的自制柔性温度传感芯片的测温灵敏度为0.330℃-1,测定误差小于0.6℃,稳定性达到0.02℃/min;典型农用测温场景下,柔性温敏芯片与高精度铂电阻测温结果的一致性较好,测温误差明显小于商用红外测温仪,均方根误差仅为0.108℃。纳米银柔性温度传感芯片可快速准确地获取待测对象的温度变化,具有良好的农业应用前景。

关键词：温度传感器纳米银柔性传感芯片农业环境监测

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作物叶片叶绿素动态监测系统设计与试验

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农业机械学报 2019年第B07期50卷 115-121,166页

作者：张智勇马旭颖龙耀威李松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

为了实现作物生长过程中叶绿素的动态在线监测,设计开发了一款叶绿素在线检测传感器系统。应用可见-近红外(660、880nm)波段光谱检测植物叶绿素含量的体积小、功耗低的模块,通过AD转换电路、数字滤波电路得到叶片反射光数字信号,利用灰... 详细信息

为了实现作物生长过程中叶绿素的动态在线监测,设计开发了一款叶绿素在线检测传感器系统。应用可见-近红外(660、880nm)波段光谱检测植物叶绿素含量的体积小、功耗低的模块,通过AD转换电路、数字滤波电路得到叶片反射光数字信号,利用灰度板对反射光信号进行反射率校准,660nm和880nm波段的反射率校正模型的R2分别为0.9996和0.9995;取10个不同等级叶绿素溶液样本共80个,使用国标法检测叶绿素含量后将溶液倒入无纺布开展叶绿素梯度仿真测量。叶绿素检测模块测量双波长反射率后,分别计算归一化差值植被指数(NDVI)和叶绿素指标SPAD指数值。建立相应的叶绿素含量检测数学模型,其决定系数R2分别为0.9557、0.9587。开展活体植株叶绿素检测验证试验,叶片原位光谱测量后,再将叶片剪碎,使用国标法测量叶绿素真实值,检测样本与真实值的相关系数分别为0.8887、0.8745。进而开展在线动态监测试验,实时监测水肥胁迫组和正常水肥管理对照组玉米幼苗植株,监测90h内的叶绿素含量变化,可知,相同管理条件下植株叶绿素含量变化规律大致相同,受水肥胁迫的影响,水肥胁迫组的叶绿素浓度呈下降趋势。证明了传感器系统在线监测作物叶绿素动态的可行性,可为农作物生长与胁迫动态监测提供技术支持。

关键词：叶绿素含量动态监测光谱分析物联网

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融合里程计信息的农业机器人定位与地图构建方法

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农业工程学报 2021年第21期37卷 16-23页

作者：李晨阳彭程张振乾苗艳龙张漫李寒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

目前主流的农业机器人以低成本、低帧率的激光雷达作为即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的主要传感器,存在运动畸变和误匹配的问题。该研究针对这一问题提出了融合里程计信息的Gmapping建图算法,利用高... 详细信息

目前主流的农业机器人以低成本、低帧率的激光雷达作为即时定位与地图构建(Simultaneous Localization and Mapping,SLAM)的主要传感器,存在运动畸变和误匹配的问题。该研究针对这一问题提出了融合里程计信息的Gmapping建图算法,利用高频率里程计信息为每一个激光束匹配到近似的机器人位姿,获取机器人当前位姿下更为精确的激光数据,以减少激光雷达运动畸变对地图构建产生的影响。利用机器人搭载扫描频率为5 Hz的RPLIDAR A1激光雷达在玉米田及香蕉园中进行了SLAM建图精度测试试验。试验结果表明,在长度为12 m左右的玉米田区域,Gmapping建图算法的平均绝对误差为0.06 m,该研究算法建图平均绝对误差为0.01 m,相比于Gmapping建图算法降低了0.05 m,建图精度为99.5%;在长度为24.43 m的香蕉园区域,Gmapping建图算法的平均绝对误差为0.46 m,该研究算法建图平均绝对误差为0.07 m,相比于Gmapping建图算法降低了0.39 m,建图精度为99.1%。该研究算法有效地降低了低帧率激光雷达运动畸变对Gmapping建图的影响,可以基本满足农业环境下的高精度环境建图需求。

关键词：机器人传感器建图运动估计信息融合

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基于车载三维激光雷达的玉米叶面积指数测量

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农业机械学报 2019年第6期50卷 12-21页

为使用车载三维激光雷达快速获取作物的株高、叶面积指数(LAI)等作物形态参数,以玉米为研究对象,采用车载三维激光雷达点云数据,提出了一种基于玉米分层点云数量或分层点云数量与地面点云数量比值计算LAI的方法。使用车载平台获取京农科... 详细信息

为使用车载三维激光雷达快速获取作物的株高、叶面积指数(LAI)等作物形态参数,以玉米为研究对象,采用车载三维激光雷达点云数据,提出了一种基于玉米分层点云数量或分层点云数量与地面点云数量比值计算LAI的方法。使用车载平台获取京农科728和农大84玉米的三维点云数据;对点云数据进行预处理,获得已测量LAI真值区域的点云数据;进行玉米植株点云与地面点云分割,根据地面起伏程度,基于随机一致性平面分割算法,将距离阈值设置为0.06m;依据玉米垂直结构分布,将玉米植株划分为上、中、下3层,计算每层点云数量并分别标记为H、M和L,同时,将上、中、下每层的点云数量与地面点云数量的比值标记为Hr、Mr和Lr,分别建立H、M、L和Hr、Mr、Lr与LAI真值的线性回归模型。试验结果表明:采用Hr、Mr变量建立的LAI二元线性回归测量模型最优,京农科728玉米训练集R2为0.931,验证集R^2为0.949;农大84玉米训练集R^2为0.979,验证集R2为0.984,本文方法可为田间快速测量LAI提供解决方案。

关键词：玉米叶面积指数激光雷达分层

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