检索结果-内蒙古大学图书馆

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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一种欠驱动双板分离式采摘器的研制

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北京林业大学学报 2018年第12期40卷 110-116页

作者：罗海风谭月胜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京100083

【目的】采摘是林果种植中的劳动密集型作业,果园中的果实采收环境较为复杂,我国采摘机具的行业研究相对薄弱,采摘机器人等高科技装备在当前果园采摘中的实际应用还具有一定的局限性,因此发展辅助人工摘果装备具有切实的社会和经济意义... 详细信息

【目的】采摘是林果种植中的劳动密集型作业,果园中的果实采收环境较为复杂,我国采摘机具的行业研究相对薄弱,采摘机器人等高科技装备在当前果园采摘中的实际应用还具有一定的局限性,因此发展辅助人工摘果装备具有切实的社会和经济意义。【方法】针对球形带梗果实,以苹果为例提出了果梗锁定—枝果分离的采摘方法,并设计完成了相应采摘器。采摘器整体结构为欠驱动布局,以曲柄摇杆机构为原型设计了果梗锁定机构,构造了固定板、浮动板结构的双板枝果分离机构,利用摇杆滑块机构作为手持驱动单元,利用钢丝和绕线丝轮的传动方法将滑块的输出运动首先传递到曲柄摇杆机构,驱动结构和尺寸对称的两套果梗锁定机构对果梗进行锁定,果梗锁定后继续驱动浮动板向下移动与固定板分离完成摘果。【结果】分析了驱动单元和果梗锁定机构的几何参数,驱动单元的手柄转动5. 5°即可使摘果器完成87°的果梗锁定和50 mm的双板分离动作,果梗锁定机构在锁定果梗时处于反向死点位置,保证了锁定的可靠性。应用Adams软件仿真了采摘器的果梗锁定和双板分离动作,验证了采摘器欠驱动结构的设计可行性,并对输出曲线在锁定果梗过程中的振动情况进行了解释;对采摘过程中的驱动力进行了仿真。采摘器样机实验顺利完成了锁定果梗—枝果分离的顺序采摘动作。【结论】枝果分离的采摘方法和欠驱动双板分离式采摘器在实际应用中具有可操作性,可用于发展人工辅助采摘机具。

关键词：果梗锁定死点枝果分离欠驱动

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枸杞果柄结合力影响因素分析及模型预测

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园艺学报 2024年第11期51卷 2645-2656页

作者：陈运刘全程姜鑫娜魏雨青王凡闫磊赵健曹兴达邢红北京林业大学工学院国家林业局林业装备与自动化重点实验室国家林业和草原局林业装备与自动化重点实验室北京100089 中国林业科学院北京100091

分析枸杞果柄结合力及其相关物理特性参数之间的内在联系与影响规律,发掘重要果实参数,建立果柄结合力预测模型,以期为提高枸杞机械采摘的效率和精确度提供依据。以青海省主栽枸杞品种‘宁杞1号’和‘宁杞7号’成熟期果实为研究对象,通... 详细信息

分析枸杞果柄结合力及其相关物理特性参数之间的内在联系与影响规律,发掘重要果实参数,建立果柄结合力预测模型,以期为提高枸杞机械采摘的效率和精确度提供依据。以青海省主栽枸杞品种‘宁杞1号’和‘宁杞7号’成熟期果实为研究对象,通过图像处理方法获得不同成熟度枸杞果实的RGB颜色模型分量,分析了不同品种、成熟度、采摘期温度、湿度及果实在枝条上的位置等对果柄结合力的影响,以及果柄参数、果实参数等与果柄结合力的相关性,构建果柄结合力预测模型。结果显示,可通过RGB颜色模型区分成熟度,但不同成熟度果柄结合力重叠部分较多,不能实现精确采摘。双因素方差分析结果显示品种和成熟度均对结合力有显著影响;果柄参数、果实参数和果实硬度与果柄结合力显著相关;正交试验表明果实在枝条上的位置、采摘时的温度和湿度对结合力没有显著影响。对偏最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)和反向传播神经网络(BPNN)等建模方法的参数进行优化,建立果柄结合力的预测模型,其中BPNN表现出了优秀的预测性能(R_(p)^(2)=0.888,RMSEP=0.440,RPD=2.756),能够实现对果柄结合力的有效预测。

关键词：枸杞机械采收果柄结合力形态学影响因素预测模型

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基于HSV空间和拟合椭圆的光核桃种核表型自动量化系统构建

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农业工程学报 2021年第20期37卷 202-210页

作者：韩巧玲崔树强徐钐钐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 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

针对现有青藏高原光核桃种核表型主要采用手工测量和目视法获得,操作繁琐,且提取参数种类有限的问题,该研究构建了一种基于HSV(Hue,Saturation,Value)空间和拟合椭圆的光核桃种核表型自动量化系统。该系统包括图像自动分割和多重参数提... 详细信息

针对现有青藏高原光核桃种核表型主要采用手工测量和目视法获得,操作繁琐,且提取参数种类有限的问题,该研究构建了一种基于HSV(Hue,Saturation,Value)空间和拟合椭圆的光核桃种核表型自动量化系统。该系统包括图像自动分割和多重参数提取2个部分,首先,采用HSV阈值法实现光核桃种核图像的精准分割;其次,用拟合椭圆法进行光核桃种核的核尖提取;最后,对光核桃种核形态、颜色、纹理3类表型进行定量描述。结果表明,该系统对光核桃种核的自动分割准确率达到99.7%,且能够实现多种表型的自动、准确量化,为光核桃表型参数研究提供数据基础和技术支持。

关键词：图像识别图像分割光核桃表型参数拟合椭圆核尖

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基于改进EfficientDet的油橄榄果实成熟度检测

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农业工程学报 2022年第13期38卷 158-166页

作者：陈锋军张新伟朱学岩李志强林剑辉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

自然环境下自动准确地检测油橄榄果实的成熟度是实现油橄榄果实自动化采摘的基础。该研究根据成熟期油橄榄果实表型特征的变化以及参考国际油橄榄理事会和中国林业行业标准的建议制定了油橄榄果实成熟度标准,并针对油橄榄果实相邻成熟... 详细信息

自然环境下自动准确地检测油橄榄果实的成熟度是实现油橄榄果实自动化采摘的基础。该研究根据成熟期油橄榄果实表型特征的变化以及参考国际油橄榄理事会和中国林业行业标准的建议制定了油橄榄果实成熟度标准,并针对油橄榄果实相邻成熟度特征差异不明显以及果实之间相互遮挡问题,提出一种改进EfficientDet的油橄榄果实成熟度检测方法。首先改进特征提取网络,在特征提取网络中引入卷积注意力模块(Convolution Block Attention Module,CBAM)细化不同成熟度之间的特征映射;其次改进特征融合网络,在加权双向特征金字塔网络(BidirectionalFeaturePyramid Network,Bi-FPN)中增加跨级的数据流加强果实的相对位置信息,最后通过623幅油橄榄测试图像对改进的EfficientDet模型进行测试。改进EfficientDet模型在测试集下的精确率P、召回率R和平均精度均值m AP分别为92.89%、93.59%和94.60%,平均检测时间为0.337s,模型大小为32.4M。对比SSD、EfficientDet、YOLOv3、YOLOv5s和FasterR-CNN模型,平均精度均值m AP分别提升7.85、4.77、3.73、1.15和1.04个百分点。改进EfficientDet模型能够为油橄榄果实的自动化采摘提供有效探索。

关键词：油橄榄果实成熟度检测 EfficientDet 注意力机制深度学习

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移动机器人RGB-D视觉SLAM算法

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农业机械学报 2018年第10期49卷 38-45页

作者：陈劭郭宇翔高天啸宫清源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

针对移动机器人视觉同步定位以及地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)研究中存在精确度较低、实时性较差等问题,提出了一种用于移动机器人的RGB-D视觉SLAM算法。首先利用定向二进制简单描述符(Oriented fast and rota... 详细信息

针对移动机器人视觉同步定位以及地图构建(Simultaneous localization and mapping,SLAM)研究中存在精确度较低、实时性较差等问题,提出了一种用于移动机器人的RGB-D视觉SLAM算法。首先利用定向二进制简单描述符(Oriented fast and rotated brief,ORB)算法提取RGB图像的特征点,通过基于快速近似最邻近(Fast library for approximate nearest neighbors,FLANN)的双向邻近(K-nearest neighbor,KNN)特征匹配方法得到匹配点对集合,利用改进后的随机抽样一致性(Re-estimate random sample consensus,RE-RANSAC)算法剔除误匹配点,估计得到相邻图像间的6D运动变换模型,然后利用广义迭代最近点(Generalized iterative closest point,GICP)算法得到优化后的运动变换模型,进而求解得到相机位姿。为提高定位精度,引入随机闭环检测环节,减少了机器人定位过程中的累积误差,并采用全局图优化(General graph optimization,G2O)方法对相机位姿图进行优化,得到全局最优相机位姿和相机运动轨迹;最终通过点云拼接生成全局彩色稠密点云地图。针对所测试的FR1数据集,本文算法的最小定位误差为0.011 m,平均定位误差为0.024 5 m,每帧数据平均处理时间为0.032 s,满足移动机器人快速定位建图的需求。

关键词：移动机器人 RGB-D 视觉同步定位与地图构建广义迭代最近点图优化

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基于全卷积神经网络的林区航拍图像虫害区域识别方法

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农业机械学报 2019年第3期50卷 179-185页

作者：刘文定田洪宝谢将剑赵恩庭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

针对航拍林区虫害图像的虫害区域不规则和传统识别方法泛化能力差的问题,提出一种基于全卷积神经网络(Fully convolution networks,FCN)的虫害区域识别方法。采用八旋翼无人机航拍虫害林区、获取林区虫害图像,并对虫害区域进行像素级标... 详细信息

针对航拍林区虫害图像的虫害区域不规则和传统识别方法泛化能力差的问题,提出一种基于全卷积神经网络(Fully convolution networks,FCN)的虫害区域识别方法。采用八旋翼无人机航拍虫害林区、获取林区虫害图像,并对虫害区域进行像素级标注,用于模型训练;将VGG16模型的全连接层替换为卷积层,并通过上采样实现端到端的学习;使用预训练的卷积层参数,提升模型收敛速度;采用跳跃结构融合多种特征信息,有效提升识别精度,并通过该方法构造了5种全卷积神经网络。试验表明,针对林区航拍虫害图像,FCN-2s在5种全卷积神经网络中区域识别精度最高,其像素准确率为97. 86%,平均交并比为79. 49%,单幅分割时间为4. 31 s。该方法与K-means、脉冲耦合神经网络、复合梯度分水岭算法相比,像素准确率分别高出44. 93、20. 73、6. 04个百分点,平均交并比分别高出50. 19、35. 67、18. 86个百分点,单幅分割时间分别缩短47. 54、19. 70、11. 39 s,可以实现林区航拍图像的虫害区域快速准确识别,为林业虫害监测和防治提供参考。

关键词：林业虫害监测航拍图像识别全卷积神经网络语义分割迁移学习

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基于改进ORB_SLAM2的机器人视觉导航方法

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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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