检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学 2025年第5期61卷 222-232页

作者：刘玉闯刘嘉辉赵健赵东张宏业苏小康冯裕科程延李梓仪北京林业大学工学院林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室林木资源高效生产全国重点实验室

随着枸杞种植规模不断扩大以及劳动成本逐渐增加，实现枸杞采收机械化和智能化已成为提升枸杞生产效率的重要手段，同时也是推进枸杞产业高质量发展的有效途径。本研究基于文献分析法，对国内外近10年来枸杞采收相关理论与装备研究进展... 详细信息

随着枸杞种植规模不断扩大以及劳动成本逐渐增加，实现枸杞采收机械化和智能化已成为提升枸杞生产效率的重要手段，同时也是推进枸杞产业高质量发展的有效途径。本研究基于文献分析法，对国内外近10年来枸杞采收相关理论与装备研究进展进行梳理和综述，通过分析现有研究在理论和实际应用中的优缺点，进一步探讨其未来研究方向和发展趋势。目前，关于枸杞采收方面的研究以国内相关农林院校为主，并多以宁夏地区枸杞品种为研究对象，采收装备分为便携式和自走式，其工作方式包括振动式、梳刷式、气力式和剪切式，振动式的采摘效率相对理想。为进一步实现枸杞高效低损的采收目标，提出未来枸杞采收相关技术的研究方向：1）结合枸杞生物力学特性差异，加强基础理论研究，揭示采收过程中各部位之间的耦合互作机理，避免机械作业过程中对果实造成损伤；2）研发适合枸杞采收装备作业的农艺新技术，将农机与农艺深度融合，提高整体采摘效率；3）开展复杂田间环境中对枸杞果实不规则运动状态下的快速识别与定位算法研究，基于图谱融合技术对枸杞果实的成熟度进行识别和检测；4）开发基于自动导航技术和智能避障系统的大型枸杞采收装备。

关键词：枸杞采收理论研究机械化智能化装备研制

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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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基于微根管图像的根系形态特征快速提取技术

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中国水土保持科学 2021年第4期19卷 129-136页

作者：刘凯李文彬赵玥韩巧玲张鹏翀邹松言谭键彪北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 北京林业大学林学院北京100083

林木根系的形态和分布特征能够反映林木生长状态和土壤水养资源响应及利用机制,对于提升人工林培育质量,发挥人工林水土保持作用具有重要意义。利用微根管技术并对毛白杨根系图像进行剪裁、标注和滤波处理,运用大津法、K均值聚类算法、... 详细信息

林木根系的形态和分布特征能够反映林木生长状态和土壤水养资源响应及利用机制,对于提升人工林培育质量,发挥人工林水土保持作用具有重要意义。利用微根管技术并对毛白杨根系图像进行剪裁、标注和滤波处理,运用大津法、K均值聚类算法、模糊C均值聚类法(FCM法)3种图像处理方法分割根系结构,并以14 d为试验采集周期,获得林木根系分布特征。结果表明,FCM法的正确率达到90%,对于根系的分割性能最优。通过根系形态特征参数提取,以“根总长”为例,分析不同滴灌处理下根系的生长周转情况,表现出良好的规律性,该技术的开发为根系生态学的研究提供了一种无损且高效的研究方法。

关键词：林木微根管图像处理模糊C均值聚类法特征提取

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基于序列信息的土壤CT图像超分辨率重建

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农业工程学报 2021年第17期37卷 90-96页

作者：韩巧玲周希博宋润泽赵玥北京林业大学工学院北京100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 城乡生态环境北京实验室北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100091

受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network... 详细信息

受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN),实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。

关键词：土壤图像处理 CT图像超分辨率重建深度学习生成式对抗网络

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太赫兹光谱识别木材的影响因素研究

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电子测量与仪器学报 2021年第5期35卷 161-167页

作者：赵磊王远周南贾培兴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 天津大学精密测试技术及仪器国家重点实验室天津300072

径向变异和不同切面是影响太赫兹光谱识别木材的重要因素。为了探讨径向变异和不同切面对太赫兹光谱识别木材的影响,利用太赫兹时域光谱技术获取杉木和柳杉样品的太赫兹光谱数据,共600组木材光谱数据,分析太赫兹光谱,基于BP神经网络建... 详细信息

径向变异和不同切面是影响太赫兹光谱识别木材的重要因素。为了探讨径向变异和不同切面对太赫兹光谱识别木材的影响,利用太赫兹时域光谱技术获取杉木和柳杉样品的太赫兹光谱数据,共600组木材光谱数据,分析太赫兹光谱,基于BP神经网络建立木材识别模型,比较模型预测的正确率。发现木材样品太赫兹光谱因为径向变异和不同切面而存在差异,预测样品与建模样品径向部位相同时和不同时的模型预测正确率差异较小,最高正确率达到96.25%,预测样品与建模样品切面相同时和不同时的正确率差异较大。结果表明,基于太赫兹时域光谱技术能够准确实现木材识别,径向变异对木材识别影响较小,不同切面对木材识别影响较大。

关键词：木材识别太赫兹时域光谱径向变异不同切面 BP神经网络

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苹果枝条往复式切割剪枝参数分析与试验

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农业工程学报 2020年第16期36卷 9-16页

作者：康峰仝思源张汉石李文彬陈忠加郑永军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 中国农业大学工学院北京100083

为探究苹果枝条剪切力学特性,寻找最优切割参数组合,支撑后续剪枝装备的开发,该研究利用自制的往复式枝条切割试验台,通过单因素试验研究枝条直径、平均切割速度、切割间隙和刀具滑切角对枝条峰值切割力的影响。在单因素试验基础上选取... 详细信息

为探究苹果枝条剪切力学特性,寻找最优切割参数组合,支撑后续剪枝装备的开发,该研究利用自制的往复式枝条切割试验台,通过单因素试验研究枝条直径、平均切割速度、切割间隙和刀具滑切角对枝条峰值切割力的影响。在单因素试验基础上选取平均切割速度、切割间隙和刀具滑切角为影响因素,以峰值切割力为目标进行多因素试验,并建立回归模型。试验结果表明,峰值切割力与枝条直径呈线性增长关系,随着平均切割速度和滑切角的增大而减小,随着切割间隙的增加先减小后增大。对回归模型进行优化分析,得到最优切割参数组合为平均切割速度0.4 m/s、切割间隙1.5 mm、刀具滑切角20°,该组合下的峰值切割力为560.97 N。峰值切割力的预测值与实测值的偏差小于4%,切割参数优化结果可靠。该研究可为后续苹果枝条修剪装备的研发提供数据支撑。

关键词：机械化优化参数剪枝苹果枝条往复式切割

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基于无人机可见光图像的云杉计数方法

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林业工程学报 2021年第4期6卷 140-146页

作者：朱学岩张新伟顾梦梦赵燕东陈锋军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和草原局重点实验室北京100083

目前苗木计数一般通过传统人工计数的方法完成,工作重复枯燥,主观性强,亟需快速准确的苗木计数替代方法。以无人机航拍的云杉可见光图像为对象,通过深度学习技术研究快速准确的云杉计数方法。利用大疆精灵4无人机拍摄云杉图像,按多样性... 详细信息

目前苗木计数一般通过传统人工计数的方法完成,工作重复枯燥,主观性强,亟需快速准确的苗木计数替代方法。以无人机航拍的云杉可见光图像为对象,通过深度学习技术研究快速准确的云杉计数方法。利用大疆精灵4无人机拍摄云杉图像,按多样性原则选出558幅;通过调整对比度系数和缩放比例系数,模拟不同光照条件和不同长势的云杉,扩充至1 674幅,按照7∶3的比例划分为训练集1 169幅和测试集505幅。在此基础上,根据YOLO v3(You Only Look Once v3)快速准确检测尺寸差异较大目标的优势,构建了YOLOv3云杉计数模型。根据经验设置训练权值衰减、初始学习率和批处理量分别为0.000 5,0.001和64。其中Darknet-53特征提取模块和多尺度预测模块分别提取云杉特征信息和检测云杉目标,检测到的云杉数量即为云杉计数结果。YOLOv3模型的平均计数准确率为90.24%,均方根误差45.82,欠估计、过估计和总误差分别为15.47%,19.25%和34.72%,处理速度0.415 s/幅。对比全卷积神经网络(fully convolutional networks, FCN)分割加Hough圆检测方法,YOLOv3模型平均计数准确率高出2.49%,均方根误差、欠估计、过估计和总误差分别减少29.32,6.7%,5.7%和12.4%。研究结果表明,YOLOv3模型是对计算机视觉角度云杉计数问题的有效探索。

关键词：苗木计数云杉计数深度学习无人机稠密目标 YOLOv3

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基于遗传算法的六连杆机构尺寸优化设计

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锻压技术 2022年第7期47卷 184-193页

作者：吕明青邵珠峰徐道春王传英彭发忠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 清华大学机械工程系摩擦学国家重点实验室精密超精密制造装备及控制北京市重点实验室北京100084 济南二机床集团有限公司山东济南250022

为了使压力机具有更好的性能,需要对主传动机构进行尺寸优化设计。构建了一套完整的六连杆传动机构综合优化设计模型,首先建立了运动学与动力学模型,针对机构的运动稳定性、传力性能、位置精度及增力特性4方面进行分析,以滑块速度波动... 详细信息

为了使压力机具有更好的性能,需要对主传动机构进行尺寸优化设计。构建了一套完整的六连杆传动机构综合优化设计模型,首先建立了运动学与动力学模型,针对机构的运动稳定性、传力性能、位置精度及增力特性4方面进行分析,以滑块速度波动、压力角、侧向力和机构的机械增益为优化性能指标,通过统一量纲和线性加权的方式构造出反映综合性能的多目标优化函数,引入几何、位置以及行程约束,并添加压力机的工作空间和杆件不干涉等约束条件,采用遗传算法完成了多目标优化设计。结果显示:优化后的传动机构在工作阶段的速度波动降低了20.71%,最大侧向力降低了9.34%,最大压力角降低了9.16%,最大机械增益降低了5.52%,有效地提升了压力机的综合锻压性能。

关键词：六连杆机构运动稳定性传力性能位置精度增力特性多目标优化

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基于改进ResNet的植物叶片病虫害识别

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中国农机化学报 2021年第12期42卷 175-181页

作者：曹跃腾朱学岩赵燕东陈锋军北京林业大学工学院北京市100083 城乡生态环境北京实验室北京市100083 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京市100083

轻量化植物叶片病虫害识别算法设计是实现移动端植物叶片病虫害识别的关键。研究提出一种基于改进ResNet模型的轻量化植物叶片病虫害识别算法Simplify-ResNet。以人工采集图像和PlantVillage数据集图像为实验数据,根据移动端植物病虫害... 详细信息

轻量化植物叶片病虫害识别算法设计是实现移动端植物叶片病虫害识别的关键。研究提出一种基于改进ResNet模型的轻量化植物叶片病虫害识别算法Simplify-ResNet。以人工采集图像和PlantVillage数据集图像为实验数据,根据移动端植物病虫害识别对准确率、速度和模型大小的实际需求,改进ResNet模型。使用5䦆Wingdings 2MC@5卷积替代7䦆Wingdings 2MC@7卷积,采用残差块的瓶颈结构代替捷径结构,采用模型剪枝处理训练后的模型。通过测试集5 786幅图像测试Simplify-ResNet模型,证明5䦆Wingdings 2MC@5卷积和残差块的瓶颈结构可有效降低模型参数量,模型剪枝可有效降低训练后的模型大小。Simplify-ResNet模型对测试集图像的识别准确率为92.45%,识别时间为48 ms,内存大小为36.14 Mb。与LeNet、AlexNet和MobileNet等模型相比,其准确率分别高18.3%,7.45%和1.2%。为移动端植物病虫害识别解决最重要的算法设计问题,为移动端植物病虫害识别做出有益探索。

关键词：图像处理病虫害图像识别卷积神经网络模型剪枝

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基于注意力卷积增强特征网络的昆虫图像识别

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计算机工程与设计 2025年第4期46卷 1072-1078页

作者：韩巧玲周晗赵玥王禹沣赵燕东王海兰北京林业大学工学院北京100083 北京林业大学林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083 北京林业大学城乡生态环境北京实验室北京100083

为解决由于五大连池地区昆虫样本量少、类别分布不均导致昆虫识别准确性低的问题,提出一种基于注意力卷积增强特征的匹配网络(feature-enhanced matching network,FEMNet)。采用随机欠采样对数据集进行平衡处理;通过提出特征上下文嵌入... 详细信息

为解决由于五大连池地区昆虫样本量少、类别分布不均导致昆虫识别准确性低的问题,提出一种基于注意力卷积增强特征的匹配网络(feature-enhanced matching network,FEMNet)。采用随机欠采样对数据集进行平衡处理;通过提出特征上下文嵌入模块,增强昆虫全局和局部特征的提取能力;基于匹配网络实现样本间特征的灵活匹配,提高小样本下昆虫图像识别精度。实验结果表明,对于小样本昆虫数据集,FEMNet方法比次优方法MatchingNet准确率提升4.5%、召回率提升4.8%、精确率提升6.1%、F1值提升5.3%,说明该方法能够准确自动识别昆虫,可为后续昆虫学研究提供技术支持。

关键词：昆虫识别图像处理五大连池小样本学习匹配网络不平衡学习随机欠采样

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