检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2022年第10期53卷 306-317页

作者：董蕊芳王宇鹏阚江明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

提出了一种基于改进ORB_SLAM2的视觉导航方法。针对ORB_SLAM2构建的稀疏地图信息不充分、缺少占据信息、复用性差而无法直接用于导航的问题,对ORB_SLAM2算法进行了改进,融合环境的3D、2D占据特征以及路标点空间位置、视觉特征等多模态... 详细信息

提出了一种基于改进ORB_SLAM2的视觉导航方法。针对ORB_SLAM2构建的稀疏地图信息不充分、缺少占据信息、复用性差而无法直接用于导航的问题,对ORB_SLAM2算法进行了改进,融合环境的3D、2D占据特征以及路标点空间位置、视觉特征等多模态信息构建了包含定位、规划、交互图层的多图层地图以支撑机器人的精准定位和最优路径规划;针对机器人的自主导航任务,基于先验多图层地图建立约束进行机器人的位姿估计,融合运动约束进行机器人位姿优化,实现了基于先验地图的机器人精准定位,同时基于规划图层进行机器人的最优路径规划,提升了机器人的自主导航能力。在TUM数据集及北京鹫峰国家森林公园进行实验,结果表明:所构建的多图层地图提升了机器人定位的精度和效率,性能明显优于RGB-D SLAM;基于先验地图的视觉定位方法能够进行机器人移动过程中精准、实时地定位,助力机器人按照所规划的路径实现准确的自主导航。

关键词：机器人自主导航视觉SLAM 多图层地图先验地图路径规划

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基于Wasserstein距离和相关对齐迁移学习的野生动物图像识别方法

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林业科学 2024年第8期60卷 25-32页

作者：张长春李大方张军国北京林业大学工学院、林木资源高效生产全国重点实验室、林业装备与自动化国家林业和草原局重点实验室北京100083

【目的】为解决光照、背景和拍摄尺度等复杂因素对野生动物图像识别准确性的影响。【方法】以野外红外触发相机采集的野生动物图像为对象:1)利用ENA24和NACTI两个公开的野生动物数据集构建包含不相交领域数据集S1和S2,共11个动物类别,包... 详细信息

【目的】为解决光照、背景和拍摄尺度等复杂因素对野生动物图像识别准确性的影响。【方法】以野外红外触发相机采集的野生动物图像为对象:1)利用ENA24和NACTI两个公开的野生动物数据集构建包含不相交领域数据集S1和S2,共11个动物类别,包含25591幅图像;2)针对领域偏移问题,采用ResNet50网络作为特征提取模块构建领域对抗网络,有效减轻了领域偏移;3)引入Wasserstein距离和相关对齐的表征学习网络,建立了基于Wasserstein距离和相关对齐的迁移学习网络,用于特征提取和识别,挖掘迁移性的特征。【结果】采用平均准确率作为评价指标,ResNet50、DDC、DCORAL、DAN、DANN、CDAN、HAN和JTN这8个模型在11种野生动物上的识别表现分别为48.4%、51.6%、49.6%、52.6%、45.2%、50.9%、54.6%和53.5%;在改进残差模块的ResNet50基础上,并引入Wasserstein距离和相关对齐的表征学习网络后,与现有最佳方法相比,11种(类)野生动物的平均准确率提高了2.7%。【结论】基于Wasserstein距离和相关对齐的迁移学习方法在野生动物识别方面的平均准确率达到57.3%;引入Wasserstein距离和相关对齐的表征学习可有效提高野生动物识别模型的准确性。

关键词：野生动物 Wasserstein距离相关对齐迁移学习图像识别

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基于太赫兹时域光谱技术的红木分类识别

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光谱学与光谱分析 2019年第9期39卷 2719-2724页

作者：王远折帅周南贾培兴张军国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

提出了一种利用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)进行红木分类识别方法。红木价格昂贵,同时由于种类繁多难以识别,导致红木市场以次充好,以假乱真的现象层出不穷,严重扰乱了市场秩序,给生产者和消费者造成巨大的经济损失,传统的红木分类识... 详细信息

提出了一种利用太赫兹时域光谱技术(THz-TDS)进行红木分类识别方法。红木价格昂贵,同时由于种类繁多难以识别,导致红木市场以次充好,以假乱真的现象层出不穷,严重扰乱了市场秩序,给生产者和消费者造成巨大的经济损失,传统的红木分类识别方法难以兼顾准确性和快速性,因此需要研究一种新的方法对现有木材分类识别方法进行补充和发展。相比于传统方法,太赫兹波对红木具有良好的穿透性及指纹特性,在红木的分类识别中有较大的应用潜力。选用5种红木(巴里黄檀、奥氏黄檀、大叶紫檀、小叶紫檀、交趾黄檀)作为试验样品木材。利用THz-TDS系统得到木材的太赫兹时域光谱,通过对五种木材的太赫兹时域光谱进行快速傅里叶变换,得到木材太赫兹频域光谱,并对太赫兹时域光谱提取光学参数,分别得到木材的太赫兹折射率谱和吸收系数谱,结果表明不同种类的木材在时域光谱上具有时间延迟线与振幅的差异,在频域光谱上显示衰减趋势及幅值各不相同,在吸收系数谱中各种类红木吸收峰出现的频段不同,能够直观地展示出各种类木材之间的区别,表明THz-TDS进行红木分类识别具有一定的可行性。利用连续投影算法(SPA)提取吸收系数谱和折射率谱的特征频率,对吸收系数谱260个频率点筛选出28个特征频率点,频段占比10.77%;对折射率谱260个频率点筛选出12个特征频率点,频段占比4.62%。分别建立基于吸收系数谱和折射率谱的随机森林分类模型和支持向量机(SVM)红木分类模型,并对各模型分类结果进行对比。实验结果表明,THz-TDS具有良好的木材识别效果,基于木材太赫兹吸收系数谱和折射率谱建立的随机森林分类模型对红木种类有着较好的分类性能,总体分类准确率分别达到了94%和96%,能够准确对红木种类进行分类识别。利用太赫兹时域光谱技术实现了红木的分类识别,为红木的分类识别提供了一个新的思路和技术方案,能够作为近红外光谱木材检测方法的补充,同时为太赫兹技术在木材分类识别领域的应用提供了理论基础。

关键词：太赫兹时域光谱连续投影算法随机森林红木支持向量机

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一种轻质电动林业单轨车的设计

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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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基于切换字典的林区小气候监测数据压缩感知方法

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农业机械学报 2019年第11期50卷 193-199页

作者：郑一力赵玥赵燕东谢辉平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 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

为降低林区小气候监测站的数据传输功耗,提出了一种切换字典的数据压缩感知方法,在对样本数据进行特征表征与分类的基础上,合理切换使用离散傅里叶变换基(Discrete Fourier transform,DFT)固定字典或K-SVD(K-singular value decompositi... 详细信息

为降低林区小气候监测站的数据传输功耗,提出了一种切换字典的数据压缩感知方法,在对样本数据进行特征表征与分类的基础上,合理切换使用离散傅里叶变换基(Discrete Fourier transform,DFT)固定字典或K-SVD(K-singular value decomposition)学习字典,对样本数据进行稀疏表达。采用高斯函数对样本数据进行拟合,以拟合决定系数R^2和拟合均方根误差(RMSE)为切换因子,定义了字典的切换策略。选用空气温度、空气湿度、土壤温度、土壤湿度作为测试对象,实验验证切换策略的可行性。实验表明,在林区小气候监测站中,当稀疏度和压缩率均相同时,结合DFT和K SVD两种字典的优势,基于切换字典的数据压缩感知算法比单一字典具有更小的重构误差。经功耗测试实验,当稀疏度K=16时,采用切换字典的数据压缩感知算法,使监测站的平均每日电能消耗降低了16.35%,保证了林区小气候监测站的低功耗运行和数据可靠传输。

关键词：林区小气候监测压缩感知切换字典稀疏表达

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基于细化法的土壤孔隙骨架提取算法研究

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农业机械学报 2019年第9期50卷 229-234页

作者：韩巧玲赵玥赵燕东潘贤君彭涌郑一力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 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

为可视化土壤孔隙的空间分布和拓扑结构,进一步理解土壤功能和生态过程,以自定义的规则结构和土壤孔隙结构为应用对象,进行了土壤孔隙骨架提取算法的研究,并验证细化法和距离变换法2种算法构建骨架模型的性能。试验结果表明,2种算法的... 详细信息

为可视化土壤孔隙的空间分布和拓扑结构,进一步理解土壤功能和生态过程,以自定义的规则结构和土壤孔隙结构为应用对象,进行了土壤孔隙骨架提取算法的研究,并验证细化法和距离变换法2种算法构建骨架模型的性能。试验结果表明,2种算法的骨架模型构建效果均不受模型类型的影响,其中,距离变换法构建的骨架模型存在体素点缺失和偏移的现象,而细化法提取的孔隙骨架模型结构完整,其平均骨架偏移距离(0.10mm)比距离变换法(0.15mm)减少了50%,具有良好的拓扑不变性。通过对细化性、连通性和中心性3个指标的综合分析,细化法具有优越的描述土壤孔隙形状及拓扑特征的能力,可为土壤物理结构及水文特性的研究奠定技术基础,为从孔隙尺度理解土壤功能奠定理论基础。

关键词：土壤孔隙骨架模型细化法距离变换法

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基于实例分割模型的原木检尺径方法

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北京林业大学学报 2023年第3期45卷 153-159页

作者：李佳雨刘晋浩北京林业大学工学院北京林业大学国家林业和草原局林业装备与自动化重点实验室北京100083

【目的】为降低原木检尺作业中人为因素对检尺结果的影响,提升工作效率,提出一种基于掩膜区域实例分割模型和边缘拟合算法的原木径检尺方法。【方法】使用单目手机作为采集设备,针对3种不同尺径等级的桉树原木和矩形标尺作为研究对象。... 详细信息

【目的】为降低原木检尺作业中人为因素对检尺结果的影响,提升工作效率,提出一种基于掩膜区域实例分割模型和边缘拟合算法的原木径检尺方法。【方法】使用单目手机作为采集设备,针对3种不同尺径等级的桉树原木和矩形标尺作为研究对象。首先在不同距离下采集图像制作数据集,以8∶1∶1比例划分训练集、验证集和测试集,建立原木端面识别实验数据集。其次利用实例分割模型提取端面部分生成掩膜,使用边缘拟合算法求得矩形标尺和原木端面像素长度,结合标尺实际大小求得原木端面实际尺径。比较算法测量误差及不同国家标准下材积计算误差,评估该方法的准确性。【结果】本实例分割模型能够准确地实现原木端面掩膜分割,达到99.89%的精准率与99.41%的召回率,F1分数与均值平均精度相较one-stage算法有明显提升。通过最小二乘边缘拟合算法拟合端面为椭圆,求得椭圆短径作为原木尺径,对比真值,平均百分比误差约为-2.00%,较真实值偏小。对比不同尺径等级原木误差,100%小尺径原木、98%中尺径原木和95%大尺径原木的计算值误差范围为-5%~5%。对比不同距离下采集的原木端面图像,在50~100 cm以内采集图像效果最佳,平均相对误差不超过-2.22%,距离大于100 cm时误差逐步提升。对比不同国家原木材积计算标准,根据我国标准得出材积误差为-4.5%,与美国、俄罗斯和日本的标准相比较,误差更小。【结论】相较于人工检尺径,本研究提出的测量方法工作效率更高,人为因素影响更小,能够较为准确地测得原木尺径,可以达到代替人工原木检尺径作业的目标。

关键词：原木检尺单目视觉实例分割边缘拟合算法

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基于含水率与温度补偿的土壤pH值在线实时检测系统

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农业机械学报 2019年第3期50卷 159-167页

作者：赵燕东梁超杜升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 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

针对目前常用土壤pH值传感器在测量过程中受土壤含水率和温度影响较大的问题,设计了带有温度、含水率补偿模型的锑电极土壤pH值在线实时检测系统。利用最小二乘法对pH值和测量结果进行线性分析,补偿土壤pH值测量误差。试验结果表明,经... 详细信息

针对目前常用土壤pH值传感器在测量过程中受土壤含水率和温度影响较大的问题,设计了带有温度、含水率补偿模型的锑电极土壤pH值在线实时检测系统。利用最小二乘法对pH值和测量结果进行线性分析,补偿土壤pH值测量误差。试验结果表明,经过补偿之后,由温度和含水率变化导致的pH值测量误差至少可降低84. 5%,pH值测量值随温度和含水率的变化幅度不超过±0. 1。与市场产品ZD-18型土壤酸度计、HYSWR-ARC-12V型土壤含水率传感器、水银温度计对比研究得出,3项指标线性拟合决定系数均达到0. 99以上。为了确保自然环境下土壤pH值测量的适用性,探索了系统在使用过程中土壤含水率的阈值与测量精度,表明在土壤体积含水率大于5%的情况下均可有效测量。试验表明,在pH值3. 06～10. 36范围之内,本系统可有效测量,检测误差为-1. 53%～3. 51%,满足土壤pH值实时在线测量要求。

关键词：土壤 pH值锑电极在线实时检测系统补偿最小二乘法

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基于微根管图像的作物根系分割和表型信息提取

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农业工程学报 2024年第18期40卷 110-119页

作者：郑一力张振翔邢达刘卫平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 林木资源高效生产全国重点实验室北京100083

微根管法采集的作物根系图像具有复杂的土壤背景和较小的根系占比,当深度学习的感受野较小或多尺度特征融合不充分时,会导致根系边缘处的像素被错分为土壤。同时,微根管法的图像采集周期长且在初期很难采集到大量有效样本,限制了根系提... 详细信息

微根管法采集的作物根系图像具有复杂的土壤背景和较小的根系占比,当深度学习的感受野较小或多尺度特征融合不充分时,会导致根系边缘处的像素被错分为土壤。同时,微根管法的图像采集周期长且在初期很难采集到大量有效样本,限制了根系提取模型的快速部署。为提升根系表型测算精度和优化提取模型部署策略,该研究设计了一种原位自动根系成像系统以实时获取作物的微根管图像,构建全尺度跳跃特征融合机制,使用感受野丰富的U^(2)-Net模型对微根管图像中的根系像素进行有效分类。结合数据增强以及迁移学习微调训练,实现对目标种类根系提取模型的快速部署。试验结果表明,使用加入全尺度跳跃特征融合机制的改进U^(2)-Net模型对蒜苗根系分割的F1得分和交并比IoU分别为86.54%和76.28%,相比改进前、U-Net、SegNet和DeeplabV3+_Resnet50模型,F1得分分别提高0.66、5.51、8.67和2.84个百分点;交并比分别提高1.02、8.18、12.52和4.31个百分点。迁移学习微调训练相比混合训练,模型的F1得分和交并比分别提高了2.89和4.45个百分点。改进U^(2)-Net模型分割图像的根系长度、面积和平均直径与手动标注结果的决定系数R^(2)分别为0.965、0.966、0.830。研究结果可为提升基于微根管图像的根系表型测算精度和根系提取模型的快速部署提供参考。

关键词：图像分割迁移学习微根管 U2-Net 蒜苗根系表型

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基于茎干含水率的紫薇病虫害等级早期诊断方法

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农业机械学报 2018年第11期49卷 189-194,250页

作者：高超赵玥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 林业装备与自动化国家林业局重点实验室北京100083

为了对植物病虫害进行早期预警,提出一种基于茎干含水率的植物病虫害等级早期诊断方法。以紫薇为研究对象,监测复苏萌芽期内不同健康等级紫薇的茎干含水率;然后,分别通过关键参数和主成分分析对茎干含水率进行特征提取;最后,结合有监督... 详细信息

为了对植物病虫害进行早期预警,提出一种基于茎干含水率的植物病虫害等级早期诊断方法。以紫薇为研究对象,监测复苏萌芽期内不同健康等级紫薇的茎干含水率;然后,分别通过关键参数和主成分分析对茎干含水率进行特征提取;最后,结合有监督和无监督学习模型实现对紫薇病虫害等级的早期诊断。基于方差分析,紫薇健康等级对日最小含水率、日最大含水率、日平均含水率、日极差含水率4个关键参数的影响均为极显著。基于主成分分析,茎干含水率时间序列前4个主成分的累计贡献率达到99. 7%。在有监督模型中,以主成分特征为输入的BP模型的性能最优,平均识别率达到98%;在无监督模型中,以主成分特征为输入的K均值模型最优,平均识别率达到92%。因此,茎干含水率可以作为诊断植物病虫害等级的早期指标,主成分特征优于关键参数特征,有监督模型优于无监督模型。

关键词：紫薇茎干含水率病虫害等级早期诊断特征提取学习模型

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