检索结果-内蒙古大学图书馆

林业工程学报 2021年第5期6卷 140-146页

作者：郑成徐道春曹佳乐李文彬北京林业大学工学院林业装备与自动化国家林草局重点实验室北京100083

为构建丘陵地区林果快速集运系统,降低运输成本和鲜果褐变几率,实现节能减排、顺应车辆轻量化发展趋势,设计了一种基于摩擦驱动的轻质电动林业单轨车。该单轨车兼容轮毂电机直接驱动和调隙转向装置,省去了变速箱、离合器等装置,配装72V2... 详细信息

为构建丘陵地区林果快速集运系统,降低运输成本和鲜果褐变几率,实现节能减排、顺应车辆轻量化发展趋势,设计了一种基于摩擦驱动的轻质电动林业单轨车。该单轨车兼容轮毂电机直接驱动和调隙转向装置,省去了变速箱、离合器等装置,配装72V20Ah的锂电池供电,使得单轨车车体结构简单轻巧,轨道不需设置齿条,使得轨道部署方便且节约成本,在车体转弯时车轮受到轨道的压力能自由调节间隙。根据所设计的单轨车结构,建立车体转弯的接触模型,分析车体动力学模型和ADAMS仿真模型以验证该设计方案。结合设计参数及仿真试验结果研制样机,所得样机中单轨车车体质量减少50.54%、轨道质量减少22.46%。试验得出样机能通过20°坡道和最小转弯半径6 m的弯道,并通过电机自带的适配器将电机限速至30%和线性调速部件组合控制行驶速度在0.5~1.5 m/s范围内,提高了单轨车的运行效率。本研究所设计的轻质电动林业单轨车为实现丘陵山区的快速运输提供了技术装备支持,为后续自巡航无人遥感电动单轨车研制奠定了基础。

关键词：轮毂电机摩擦驱动轻质单轨车转弯半径爬坡 ADAMS仿真

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改进UNet-VAE网络的土壤多类型孔隙三维分割方法

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农业工程学报 2024年第18期40卷 81-89页

作者：韩巧玲宋美慧席本野赵玥赵燕东北京林业大学工学院北京100083 北京林业大学林学院北京100083 北京市教育委员会城乡生态环境北京实验室北京100083 国家林业局林业装备与自动化国家重点实验室北京100083 北京林业大学智慧林业研究中心北京100083

不同类型土壤孔隙结构会随生物活动和非生物作用发生形变,从而影响其生态功能,准确分割不同类型的孔隙结构对于研究孔隙结构与生态功能演变关系具有重要意义。针对单个类别孔隙的分割方法分割精度低、分类标准单一、鲁棒性差,无法准确... 详细信息

不同类型土壤孔隙结构会随生物活动和非生物作用发生形变,从而影响其生态功能,准确分割不同类型的孔隙结构对于研究孔隙结构与生态功能演变关系具有重要意义。针对单个类别孔隙的分割方法分割精度低、分类标准单一、鲁棒性差,无法准确分割和判别生物孔隙、裂隙等相交部分孔隙结构的问题。该研究针对不同类型孔隙尺度差距大的特点,提出了一种改进UNet-VAE网络模型,实现土壤多类型孔隙分割。改进UNet-VAE网络引入多尺度特征融合注意力模块,以实现多尺度信息融合和冗余信息筛选。结合变分自动编码器生成网络(variational autoencoder,VAE),引入噪声和辅助损失函数,以增强网络的泛化能力和鲁棒性。试验结果表明:改进UNet-VAE方法在土壤多类型孔隙(裂隙、生物孔、不规则孔隙和球状孔隙)三维分割中达到了93.83%的平均准确率,与次优VNet方法相比,平均准确率、精确率、召回率和F1值分别提升了3.32,5.06,8.97和8.63个百分点,特别是对于不规则孔隙4项指标分别提升了4.88,15.46,15.70和15.50个百分点,表明改进UNet-VAE法可准确分割多类型孔隙,也验证了深度学习技术在多类型孔隙判别的有效性,可为揭示土壤孔隙结构与演化研究提供有效工具。

关键词：土壤孔隙卷积神经网络图像分割 3D UNet 注意力模块

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基于AMESim的林业采伐头俯仰液压缸的能量回收系统设计

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森林工程 2024年第6期40卷 108-116页

作者：李佳峰郑一力刘晋浩马跃威北京林业大学工学院国家林业和草原局林业装备与自动化重点实验室(北京林业大学)北京100083

林业采伐头在液压缸下沉过程中,重力势能通过控制阀的节流作用转化为热能而耗散,并且系统非工作状态下液压泵的无负载空转也造成能源浪费,导致显著的能量损失。针对以上问题,提出基于AMESim(advanced modleing engineering simulation)... 详细信息

林业采伐头在液压缸下沉过程中,重力势能通过控制阀的节流作用转化为热能而耗散,并且系统非工作状态下液压泵的无负载空转也造成能源浪费,导致显著的能量损失。针对以上问题,提出基于AMESim(advanced modleing engineering simulation)的林业采伐头俯仰液压缸的能量回收系统,该系统通过高、低压蓄能器与负载敏感泵的配合对采伐头俯仰液压缸的重力势能及空载时动能进行回收再利用,以减少系统能耗。试验结果显示,在一个工作周期内,负载敏感泵与常规定量泵在相同工作周期内的能量输出比原系统减少了32.04%,在高、低压蓄能器的作用下,液压缸活塞杆的移动速度振荡得到了有效减缓,降低了采伐作业中的油缸冲击,且一个工作周期内实现了51.402 kJ的能量回收,显著优化了系统的节能性能。

关键词：林业采伐头势能回收液压蓄能器 AMESim 液压油缸负载敏感泵

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基于探地雷达的树木根系相对介电常数估算

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北京林业大学学报 2024年第9期46卷 151-160页

作者：梁慧云樊国秋赵燕东梁浩北京林业大学工学院林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京林业大学智慧林业研究中心北京100083 城乡生态环境北京实验室北京林业大学北京100083

【目的】本研究提出一种基于雷达波信号和树木根系参数的估算方法,以实现树木根系相对介电常数的定量估算。【方法】首先,仿真模拟雷达波在不同半径、不同相对介电常数的树木根系下的传播路径,并通过正演分析获得探地雷达图像中双曲线... 详细信息

【目的】本研究提出一种基于雷达波信号和树木根系参数的估算方法,以实现树木根系相对介电常数的定量估算。【方法】首先,仿真模拟雷达波在不同半径、不同相对介电常数的树木根系下的传播路径,并通过正演分析获得探地雷达图像中双曲线顶点处的A-scan曲线;然后,提取A-scan曲线中与根系相对介电常数关联的目标振幅参数ΔF;最后,结合土壤相对介电常数、根系半径、根系深度,建立相对介电常数估算的数据集。分别基于偏最小二乘回归(PLSR)模型、反向传播(BP)神经网络模型和粒子群优化反向传播(PSO-BP)神经网络建立估算模型,并对比分析这3种模型的估算精度。【结果】(1)在仿真实验中,PSO-BP神经网络估算模型的均方根误差、平均绝对误差分别为0.701、0.255,R2为0.990,各指标均优于PLSR和BP神经网络估算模型。(2)在实地预埋实验中,PSO-BP神经网络估算模型的估算精度均优于PLSR和BP神经网络估算模型,其最大绝对误差和整体平均相对误差分别为3.16和10.88%。【结论】利用本研究提取的目标振幅参数ΔF、土壤相对介电常数、根系半径和根系深度建立的数据集,结合PSO-BP神经网络估算模型,能够实现对树木根系相对介电常数的准确估算。这对于评估树木根系的生长和健康状况具有重要意义。

关键词：雷达模型分析介电常数无损检测估算神经网络

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采用染色示踪技术的土壤优先流自动分割与量化系统

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农业工程学报 2021年第6期37卷 127-134页

作者：韩巧玲柏浩赵玥赵燕东徐向波李继红北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 国家林业局林业装备与自动化国家重点实验室北京100083 智慧林业研究中心北京100083 东北林业大学林学院哈尔滨150040

针对土壤染色图像色度不一致、染色/非染色区域对比度低的特点,以及现有土壤染色图像分割方法自动化程度弱的问题,该研究提出一种土壤优先流自动分割与量化系统。该系统采用基于H分量改进的模糊C均值方法(Fuzzy C-Means Based on H Comp... 详细信息

针对土壤染色图像色度不一致、染色/非染色区域对比度低的特点,以及现有土壤染色图像分割方法自动化程度弱的问题,该研究提出一种土壤优先流自动分割与量化系统。该系统采用基于H分量改进的模糊C均值方法(Fuzzy C-Means Based on H Component and Morphology,HM-FCM)实现染色区域的自动分割,运用数学统计法提取总染色面积比、基质流深度、优先流比等特征参数,实现对土壤染色区域的量化分析,以揭示优先流的发育程度。并基于2种林地染色图像验证了系统性能。试验结果表明:1)HM-FCM法对于天然次生林和榛子林图像均具有最佳分割效果,其分割准确率为87.9%和83.3%,调和平均值为90.5%和80.3%;2)2种林地土壤染色区域总体集中于0~50 cm土层,优先流具有不同发育程度(P<0.05)。该系统可为优先流路径的空间演变提供技术支持和理论依据。

关键词：土壤图像分割优先流染色示踪技术量化分析

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葡萄枝条切割刀具参数分析与试验

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森林工程 2022年第2期38卷 95-104页

作者：张蕾仝思源康峰王亚雄北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室北京100083

为探究葡萄枝条的最优切割刀具参数及其力学特性,采用自主研发摆臂式试验台进行切割力学特性试验,分析刀具楔角、刀具滑切角、切割速度及切割间隙对峰值切割力的影响。通过单因素试验和Box-Behnken响应面试验设计方法研究各因素及其交... 详细信息

为探究葡萄枝条的最优切割刀具参数及其力学特性,采用自主研发摆臂式试验台进行切割力学特性试验,分析刀具楔角、刀具滑切角、切割速度及切割间隙对峰值切割力的影响。通过单因素试验和Box-Behnken响应面试验设计方法研究各因素及其交互因素对峰值切割力的影响,并建立了优化模型。研究结果表明,刀具楔角越小,切割葡萄枝条的峰值切割力越小;峰值切割力随着刀具滑切角度、切割速度和切割间隙增加而减小。影响峰值切割力由大到小顺序为:切割速度、刀具滑切角、切割间隙、刀具楔角;最优切割参数组合为:切割速度3.6 m/s、刀具滑切角25°、切割间隙1.5 mm、刀具楔角15°,并且在该条件下进行的验证试验误差在5%以内,说明所建模型合理。该研究结果可为后续葡萄修剪装备切割部件研制提供理论支持。

关键词：机械化葡萄枝条切割装置摆臂式切割试验台切割力学特性试验响应面法参数优化修剪装备

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利用无人机航拍视频结合YOLOv3模型和SORT算法统计云杉数量

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农业工程学报 2021年第20期37卷 81-89页

作者：陈锋军朱学岩周文静郑一力顾梦梦赵燕东北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 德州农工大学园艺系大学城77843 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

准确、快速地统计苗木数量对苗圃的运营和管理具有重要意义,是提高苗圃运营和管理水平的有效方式。为快速准确统计完整地块内苗木数量,该研究选取云杉为研究对象,以无人机航拍完整地块云杉视频为数据源,提出一种基于YOLOv3(You Only Loo... 详细信息

准确、快速地统计苗木数量对苗圃的运营和管理具有重要意义,是提高苗圃运营和管理水平的有效方式。为快速准确统计完整地块内苗木数量,该研究选取云杉为研究对象,以无人机航拍完整地块云杉视频为数据源,提出一种基于YOLOv3(You Only Look Once v3,YOLOv3)和SORT(Simple Online and Realtime Tracking,SORT)的云杉数量统计方法。主要内容包括数据采集、YOLOv3检测模型构建、SORT跟踪算法和越线计数算法设计。以平均计数准确率(Mean Counting Accuracy,MCA)、平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)和帧率(Frame Rate,FR)为评价指标,该方法对测试集中对应6个不同试验地块的视频内云杉进行数量统计的平均计数准确率MCA为92.30%,平均绝对误差MAE为72,均方根误差RMSE为98.85,帧率FR 11.5帧/s。试验结果表明该方法能够快速准确统计完整地块的云杉数量。相比SSD+SORT算法,该方法在4项评价指标中优势显著,平均计数准确率MCA高12.36个百分点,帧率FR高7.8帧/s,平均绝对误差MAE和均方根误差RMSE分别降低125.83和173.78。对比Faster R-CNN+SORT算法,该方法在保证准确率的基础上更加快速,平均计数准确率MCA仅降低1.33个百分点,但帧率FR提高了10.1帧/s。该研究从无人机航拍视频的角度为解决完整地块的苗木数量统计问题做出了有效探索。

关键词：无人机模型算法云杉数量统计 YOLOv3 SORT

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基于无人机航拍与改进YOLOv3模型的云杉计数

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农业工程学报 2020年第22期36卷 22-30页

作者：陈锋军朱学岩周文静顾梦梦赵燕东北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 德州农工大学园艺系大学城77843 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

为解决目前苗木计数由人工完成而导致的成本高,效率低,计数精度不能得到保障的问题,该研究以自然环境下的云杉为研究对象,以无人机航拍云杉图像和拼接后完整地块云杉图像为数据源,根据云杉尺寸差异大和训练样本小的特点提出一种基于改进... 详细信息

为解决目前苗木计数由人工完成而导致的成本高,效率低,计数精度不能得到保障的问题,该研究以自然环境下的云杉为研究对象,以无人机航拍云杉图像和拼接后完整地块云杉图像为数据源,根据云杉尺寸差异大和训练样本小的特点提出一种基于改进YOLOv3模型的云杉计数模型。该模型将密集连接模块和过渡模块引入特征提取过程,形成Darknet-61-Dense特征提取网络。通过694幅无人机航拍云杉图像测试表明,密集连接模块和过渡模块可解决YOLOv3模型小样本训练过拟合问题和云杉特征丢失问题,改进YOLOv3模型可以快速准确实现云杉计数,在精确率P、召回率R、平均精度AP、平均计数准确率MCA和平均检测时间ADT这5个评价指标上达到96.81%、93.53%、94.26%、98.49%和0.351 s;对比原有YOLOv3模型、SSD模型和Faster R-CNN模型,精确率P分别高2.44、4.13和0.84个百分点。对于拼接后完整地块云杉图像,改进YOLOv3模型的5个评价指标的结果分别为91.48%、89.46%、89.27%、93.38%和1.847 s;对比原有YOLOv3模型、SSD模型和Faster R-CNN模型,精确率P分别高2.54、9.33和0.74个百分点。该研究为利用无人机快速准确统计苗木数量的关键步骤做出有益的探索。

关键词：模型无人机计数密集连接模块过渡模块特征提取

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基于全卷积神经网络的云杉图像分割算法

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农业机械学报 2018年第12期49卷 188-194,210页

作者：陈锋军王成翰顾梦梦赵燕东北京林业大学工学院北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 德州农工大学园艺系大学城77843 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

以云杉为研究对象提出了应用全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)分割图像的算法。利用无人机采集图像,标注470幅云杉图像,其中300幅组成训练集,170幅组成测试集,标注90幅樟子松图像作为附加测试集。以VGG16为基础建立云... 详细信息

以云杉为研究对象提出了应用全卷积神经网络(Fully convolutional networks,FCN)分割图像的算法。利用无人机采集图像,标注470幅云杉图像,其中300幅组成训练集,170幅组成测试集,标注90幅樟子松图像作为附加测试集。以VGG16为基础建立云杉分割FCN模型,利用Tensorflow框架实现和训练网络,通过共享权值和逐渐降低的学习速率,提高FCN模型的训练性能。选择像素精度(PA)、均像素精度(MPA)、均交并比(MIoU)和频权交并比(FWIo U) 4个语义分割评价指标评价测试结果。FCN模型分割云杉图像,PA和MPA达到0. 86,MIoU达到0. 75,FWIo U达到0. 76,处理速率达到0. 085 s/幅,有效地解决了光照变化、云杉个体差异、地面杂草干扰和植株之间粘连的影响。与HSV颜色空间阈值分割以及K均值聚类分割算法比较,FCN模型的MIoU分别提高0. 10和0. 38。

关键词：云杉图像分割无人机苗木库存统计全卷积神经网络

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融合双线性网络和注意力机制的油橄榄品种识别

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农业工程学报 2023年第10期39卷 183-192页

作者：朱学岩陈锋军郑一力李志强张新伟北京林业大学工学院北京100083 林木资源高效生产全国重点实验室北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 智慧林业研究中心北京100083

为解决自然条件下的油橄榄品种识别问题,该研究以油橄榄品种佛奥、莱星、皮削利和鄂植8号为研究对象,融合双线性网络与注意力机制,提出双线性注意力EfficientNet模型。针对不同品种油橄榄表型差异很小的特点,搭建双线性网络以充分提取... 详细信息

为解决自然条件下的油橄榄品种识别问题,该研究以油橄榄品种佛奥、莱星、皮削利和鄂植8号为研究对象,融合双线性网络与注意力机制,提出双线性注意力EfficientNet模型。针对不同品种油橄榄表型差异很小的特点,搭建双线性网络以充分提取油橄榄图像中的特征信息。在此基础上,选用兼顾了速度和精度的EfficientNet-B0网络为特征提取网络。针对自然条件下油橄榄品种识别易受复杂背景干扰的问题,将CBAM(convolutional block attention module,CBAM)注意力与双线性网络结合,使模型在提取油橄榄图像特征时,能够聚焦到对油橄榄品种识别起关键作用的特征上。经测试,所提模型对4个油橄榄品种识别的总体准确率达到90.28%,推理时间为9.15 ms。Grad-CAM(gradient-weighted class activation mapping,Grad-CAM)热力图可视化结果也表明,所提模型在识别油橄榄品种时重点关注了果实以及部分叶子区域。消融试验结果表明,在EfficientNet模型中引入CBAM注意力和搭建双线性网络后,总体准确率分别提高了5.00和10.97个百分点。并且,对比试验结果表明,与双线性ResNet34、EfficientNet-SE注意力、双线性ResNet18、双线性VGG16和双线性GoogLeNet等模型相比,所提模型的总体识别准确率分别高12.78、11.53、11.11、10.70和5.00个百分点。该研究为解决自然条件下的油橄榄品种识别提供了依据,同时也可为其他作物的品种识别提供参考。

关键词：图像处理模型品种识别油橄榄 EfficientNet-B0 CBAM注意力 Grad-CAM

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