检索结果-内蒙古大学图书馆

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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智慧果园关键应用场景研究进展

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中国农业科技导报(中英文) 2025年第3期27卷 12-23页

作者：吴建伟张琳郑文刚秦向阳吴忠高方锡红王永泉芦天罡王健朴香淑王芳岳巧云张海合季婧丛小蔓李奇峰北京派得伟业科技发展有限公司农业农村部农业物联网系统集成重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院北京100097 北京市大数据中心北京100086 国家农业智能装备工程技术研究中心北京100097 北京市园林绿化产业促进中心北京100193 北京市数字农业农村促进中心北京100021 北京市科学技术协会创新服务中心北京100122 北京京瓦农业科技创新中心北京101206 北京正大果业有限公司北京101206 北京绿农兴云果品产销专业合作社北京101206 北京金果丰果品产销专业合作社北京101206 北京天汇园生态农业发展有限公司北京102213 农业农村部信息中心北京100125

智慧果园是将现代信息科技和智能化的装备与果园生产的各个环节深度融合,实现定量决策、精准投入和数字化、智能化管理的一种新型的生产方式。为提升果树产业数智化水平,聚焦智慧果园关键应用场景的最新研究进展,剖析了智慧果业在农业... 详细信息

智慧果园是将现代信息科技和智能化的装备与果园生产的各个环节深度融合,实现定量决策、精准投入和数字化、智能化管理的一种新型的生产方式。为提升果树产业数智化水平,聚焦智慧果园关键应用场景的最新研究进展,剖析了智慧果业在农业现代化进程中的战略地位与布局意义,并结合我国研究和应用现状提出了推动智慧果园发展的建议。详述了北京智慧果园场景设计与搭建,涵盖果园“天-空-地”一体化环境监测、水肥一体化投入、宜机化智能装备、综合管理服务平台等,从多维度打造高效协同生态,为智慧果园发展指明方向,为乡村振兴与数字农业的深度融合注入新的活力,推动果树产业提质增效和高质量发展。

关键词：智慧果园大数据模型数智化

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基于改进VGG-19卷积神经网络的冰鲜鲳鱼新鲜度评估方法

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农业工程学报 2021年第22期37卷 286-294页

作者：李振波李萌赵远洋郭若皓陈雅茹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 农业农村部国家数字渔业创新中心北京100083

保障冰鲜水产品的质量安全是提升水产行业供求效益的关键环节之一。传统的水产品新鲜度检测方法存在破坏样本、操作复杂、检测效率低等问题,冷链储运的发展急需一种快速、准确的鱼肉新鲜度检测技术。该研究以冰鲜鲳鱼为研究对象,提出基... 详细信息

保障冰鲜水产品的质量安全是提升水产行业供求效益的关键环节之一。传统的水产品新鲜度检测方法存在破坏样本、操作复杂、检测效率低等问题,冷链储运的发展急需一种快速、准确的鱼肉新鲜度检测技术。该研究以冰鲜鲳鱼为研究对象,提出基于计算机视觉的鲳鱼新鲜度评估方法,为鱼肉冷链储运系统智能化发展提供技术支持。首先,建立冰鲜鲳鱼新鲜度等级图像数据集。其次,针对数据集规模小的问题,结合迁移学习方法训练卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)提高模型的泛化能力,并选择试验效果较优的VGG-19(Visual Geometry Group 19)为分类算法主模型。最后,针对VGG-19分类网络结构复杂的问题,优化全连接层数量及结构,该优化模型的鲳鱼新鲜度识别准确率可达99.79%,与优化全连接层前相比准确率提升了1.05个百分点,全连接层参数量降低了97%,占空间降低了443.9 MB,时间效率、空间效率也均有提升。此外,为进一步说明模型对鲳鱼新鲜度等级的判定依据,该研究利用类激活映射方法对鲳鱼新鲜度分级结果进行可视化,试验表明鲳鱼腹部特征是对新鲜度分级最有效的信息,研究结果为构建基于深度卷积神经网络的鱼肉新鲜度分级模型提供参考。

关键词：计算机视觉卷积神经网络冰鲜鲳鱼新鲜度分类网络迁移学习类激活映射

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利用少量波段近红外光谱图像鉴定玉米种子纯度

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光谱学与光谱分析 2017年第9期37卷 2743-2750页

作者：冉航崔永进靳召晰严衍禄安冬中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为实现玉米杂交种的自动化快速分选,提出了应用少量近红外波段光对玉米种子进行成像,获取种子光谱图像并提取纹理特征来鉴定玉米杂交种纯度的方法。采集5个玉米品种的母本和杂交种在4个短波近红外波段的透射光谱图像和4个中波近红外波... 详细信息

为实现玉米杂交种的自动化快速分选,提出了应用少量近红外波段光对玉米种子进行成像,获取种子光谱图像并提取纹理特征来鉴定玉米杂交种纯度的方法。采集5个玉米品种的母本和杂交种在4个短波近红外波段的透射光谱图像和4个中波近红外波段的反射光谱图像,采用白板标定校正光谱图像,运用中值滤波、大津法去除噪声,从背景中分割出种子,应用灰度分布统计,灰度共生矩阵提取纹理特征,对同一粒种子拼接其在各波长处的特征数据,应用主成分分析和正交线性判别分析降维并获得子空间的最佳可分性,使用支持向量机建立透射和反射光谱图像纯度鉴定模型。透射和反射模型对5个玉米品种平均正确鉴别率均在85%以上。表明利用少量波段的近红外光谱图像鉴定玉米杂交种纯度是可行的。

关键词：近红外光谱图像玉米杂交种纯度交叉验证

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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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基于可见光谱和支持向量机的黄瓜叶部病害识别方法研究

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光谱学与光谱分析 2019年第7期39卷 2250-2256页

作者：李鑫星朱晨光白雪冰毛富焕傅泽田张领先中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083

以黄瓜叶部病害作为研究对象,基于可见光谱反射率差异识别黄瓜叶部病害,研究基于SVM的黄瓜叶部病害识别预测模型。采用小波变换进行数据预处理;选取Otsu、边缘分割法和K均值聚类三类分割方法进行病斑分割,比较错分率和运行时间,K均值聚... 详细信息

以黄瓜叶部病害作为研究对象,基于可见光谱反射率差异识别黄瓜叶部病害,研究基于SVM的黄瓜叶部病害识别预测模型。采用小波变换进行数据预处理;选取Otsu、边缘分割法和K均值聚类三类分割方法进行病斑分割,比较错分率和运行时间,K均值聚类方法更适合黄瓜叶部病斑分割;提取纹理、颜色和形状特征参数,共15个特征参数;通过交叉验证选择最优参数c和g,对核函数参数进行优化处理,并通过比较线性核、多项式核、RBF核等不同核函数情况下SVM的正确识别率,确定RBF核SVM模式识别方法能够更精准地识别黄瓜叶部病害。并将基于SVM与另外两种常见的黄瓜叶部病害识别方法,BP神经网络和模糊聚类进行比较,结果表明,基于SVM的识别模型对霜霉病的正确识别率为95%,白粉病和褐斑病的正确识别率均为90%,平均诊断正确率为92%;该模式识别方法识别效果最佳,运行时间最短,为基于可见光谱的黄瓜病害识别模型提供参考。

关键词：可见光谱黄瓜叶部病害病害识别支持向量机 BP神经网络

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基于最优步长的生猪头部快速检测方法

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 291-296页

作者：马丽张旭东冯彦坤李彦超刘刚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 河北农业大学信息科学与技术学院保定071001

为了提高生猪头部在线检测的实时性,实现基于热红外视频的生猪耳根体表温度在线监测,提出一种基于最优步长的生猪头部快速检测方法。首先在生猪头部左右两侧的可能运动区域,设计5条动态扫描线,从通道入口开始扫描头部的运动状态。在生... 详细信息

为了提高生猪头部在线检测的实时性,实现基于热红外视频的生猪耳根体表温度在线监测,提出一种基于最优步长的生猪头部快速检测方法。首先在生猪头部左右两侧的可能运动区域,设计5条动态扫描线,从通道入口开始扫描头部的运动状态。在生猪头部左右两侧可能的运动区域,沿水平方向分别设计生猪头部检测框的左边线和右边线。在生猪头部前侧可能的运动区域,沿垂直方向依次设置了生猪头部检测框的下框动态扫描边线、垂直区间动态扫描线和垂直区间动态扫描线的下限线;其次,当生猪进入通道时,将高温阈值分别与左边线和右边线的温度进行比较,计算左框和右框的动态扫描线是否需要水平平移,进而确定生猪头部检测框体左边线和右边线的位置;最后,将高温阈值与垂直区间动态扫描线的温度进行比较,计算出最优垂直移动步长,进而分别确定生猪头部检测框体上边线和下边线的位置,实现基于最优步长的头部快速检测。利用采集到的40头生猪视频数据,在Matlab及C#平台上进行了测试,并与骨架扫描策略、压缩感知、核相关滤波等方法进行对比分析。结果表明,本文方法检测平均帧速分别比骨架扫描策略、压缩感知方法提高了74.4%和54.1%,检测精度比压缩感知、核相关滤波分别提高了11.03、13.82个百分点,耳根温度平均误差为0.235℃。

关键词：生猪头部快速检测热红外视频自适应尺度检测

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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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