检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2021年第S01期52卷 58-65页

作者：陈斌张漫徐弘祯李寒尹彦鑫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 国家农业智能装备工程技术研究中心北京100097

为实现自动导航农机的避障,解决搭载在农机顶部的全景相机获取其周围360°的图像信息并精确实时快速检测出障碍物的问题,提出了一种改进YOLO v3-tiny目标检测模型,实现了田间行人和其他农机的检测与识别。为了提高全景图像中小目标... 详细信息

为实现自动导航农机的避障,解决搭载在农机顶部的全景相机获取其周围360°的图像信息并精确实时快速检测出障碍物的问题,提出了一种改进YOLO v3-tiny目标检测模型,实现了田间行人和其他农机的检测与识别。为了提高全景图像中小目标的检测效果,以检测速度快、轻量级的网络模型YOLO v3-tiny为基础框架,通过融合浅层特征与第二YOLO预测层之前的拼接层作为第三预测层,增加小目标的检测效果;为了进一步增加网络模型对目标特征的提取能力,借鉴残差网络的思想,在YOLO v3-tiny主干网络上引入残差模块,增加网络深度和学习能力,从而能够较好地提高网络的检测能力。为了验证模型的性能,建立了农田环境下1100幅行人与农机两类障碍物图像原始数据集,经数据扩增后得到2200幅图像数据集,按8∶1∶1将数据集划分为训练集、验证集和测试集,在Pytorch 1.8深度学习框架下进行模型训练,模型训练完后用220幅测试集图像对不同模型进行测试。试验结果表明,基于改进YOLO v3-tiny的农田障碍物检测模型,平均准确率和召回率分别为95.5%和93.7%,相比于原网络模型,分别提高了5.6、5.2个百分点;单幅全景图像检测耗时为6.3 ms,视频流检测平均帧率为84.2 f/s,模型内存为64 MB。改进后的模型,在保证检测精度较高的同时,能够满足农机在运动状态下实时障碍物检测需求。

关键词：农田障碍物检测全景相机 YOLO v3-tiny 残差网络

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基于冠层光谱特征和株高的马铃薯植株氮含量估算

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农业机械学报 2022年第6期53卷 202-208,294页

作者：樊意广冯海宽刘杨边明博孟炀杨贵军北京市农林科学院信息技术研究中心农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 南京农业大学国家信息农业工程技术中心南京210095 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

为及时准确地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息,监测作物生长状况,实现农田氮素施肥的科学管理,以马铃薯为研究对象,首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像,并实测了各生育期的PNC、株高(H)和地面控制... 详细信息

为及时准确地掌握作物的植株氮含量(PNC)信息,监测作物生长状况,实现农田氮素施肥的科学管理,以马铃薯为研究对象,首先获取了现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期的数码影像,并实测了各生育期的PNC、株高(H)和地面控制点(GCP)的三维坐标。其次利用各生育期的无人机数码影像与GCP结合生成试验区域的数字正射影像(DOM)和数字表面模型(DSM),并从中提取冠层光谱特征和株高(H_(dsm))。然后将各生育期提取的H_(dsm)和数码影像变量与地面实测的PNC进行相关性分析,从中筛选出相关性较好的影像变量和H_(dsm)作为马铃薯PNC估算模型的输入参数。最后分别基于影像变量和影像变量结合H_(dsm)利用多元线性回归(MLR)、误差反向传播(BP)神经网络和Lasso回归3种方法构建马铃薯PNC估算模型。结果表明:基于DSM提取的H_(dsm)与实测H具有较高的拟合度(R^(2)为0.860,RMSE为2.663 cm,NRMSE为10.234%);各生育期加入H_(dsm),均能提高马铃薯PNC的估算精度和稳定性;各生育期利用MLR方法构建的PNC估算模型优于BP神经网络和Lasso回归。该研究可为马铃薯PNC状况的高效、无损监测提供技术支撑。

关键词：马铃薯植株氮含量株高无人机数码影像冠层光谱特征

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基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别方法研究

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光谱学与光谱分析 2021年第1期41卷 216-222页

作者：马晓丹刘梦关海鸥温冯睿刘刚黑龙江八一农垦大学信息与电气工程学院黑龙江大庆163319 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

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层... 详细信息

为解决农作物冠层热红外图像边缘灰度级分布不均且噪声较大,而传统图像分割方法难以实现其目标区域有效识别的难题,以苗期红小豆冠层热红外图像为研究对象,将模糊神经网络和仿射变换有机结合,提出了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别模型。首先利用五层线性归一化模糊神经网络的自适应特性,选取高斯隶属度函数,自动计算冠层可见光图像识别的推理规则,有效地分割了可见光图像中的冠层区域。通过分析3种分割指标和熵,定量评价可见光图像冠层分割质量。网络迭代38次时,误差精度为0.000952,该算法平均有效识别率为96.13%,获取可见光冠层图像的像元信息熵值范围为2.4544~5.1987,与标准算法所得冠层图像的像元信息熵仅相差0.2459。然后以取得可见光图像的冠层有效区域为参考图像,采用仿射变换算法,调整优选平移、旋转、缩放等图像变换因子,配准原始热红外图像,提出了基于仿射变换的冠层热红外图像识别方法。对于初始温度范围值在16.35~19.92℃的农作物热红外图像,计算选取旋转幅度为1.0和缩放因子为0.9时,作为异源图像的最优配准参数,获取目标图像的最大温差为3.17℃,相对于原图像的平均温度值由18.711℃下降至17.790℃,进而实现了基于热红外图像处理技术的农作物冠层识别。最后以熵的互信息作为监督指标,对农作物冠层热红外图像识别方法进行评价。提出的冠层热红外图像识别方法,所获取的目标图像与初始热红外图像的平均互信息为4.3687,标准目标图像和初始热红外图像的平均互信息为3.9818,二者仅相差0.4869。同时,两种冠层热红外图像的平均温度差值为0.25℃,高效消除了原始热红外图像的背景噪声。结果表明本研究方法的有效性和实用性,能够为应用热红外图像反映农作物生理生态信息特征指标参数提供技术借鉴。

关键词：热红外成像图像处理神经网络仿射变换冠层识别

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基于阈值分析的曲线拟合和边缘检测生猪侧视点云补全

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农业机械学报 2021年第S01期52卷 81-88页

作者：李孟飞康熙王彦超陈珏张馨月刘刚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 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

针对基于深度相机的生猪体尺检测中,生猪胸围、腹围因栏杆遮挡而无法准确测量的问题,本文提出一种基于阈值分析的三次B样条曲线拟合和边缘检测相结合的方法,实现对侧视点云缺失区域的补全。对DK深度相机采集到的模型猪左侧原始点云数据... 详细信息

针对基于深度相机的生猪体尺检测中,生猪胸围、腹围因栏杆遮挡而无法准确测量的问题,本文提出一种基于阈值分析的三次B样条曲线拟合和边缘检测相结合的方法,实现对侧视点云缺失区域的补全。对DK深度相机采集到的模型猪左侧原始点云数据进行预处理,采用直通滤波、体素网格下采样、统计滤波及欧氏聚类等方法提取生猪的侧视点云。对侧视点云进行切片、阈值分析、投影,拟合得到曲线拟合之后的补全点云。对侧视点云进行边缘检测得到边缘点云,对边缘点云的缺失区域进行拟合补全,得到完整的边缘点云,将曲线拟合之后的补全点云与边缘点云进行对比分析,剔除超出边缘的补全点云得到最终补全点云。最后,分别对未补全点云、补全点云进行体尺测点的自动化提取和人工提取,比较点云补全前后体尺测点的提取误差。试验结果表明,通过本文方法对腹部缺失点云进行补全后,腹围测点的提取误差由1.54 cm降至0.64 cm,对胸部缺失点云补全后,胸围测点的提取误差由3.41 cm降至0.89 cm。

关键词：生猪体尺检测点云补全三次B样条阈值分析边缘检测

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复合纳米材料修饰丝网印刷电极检测土壤中铅和镉

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农业工程学报 2021年第13期37卷 180-189页

作者：刘宁赵国王旭明刘刚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 南京农业大学人工智能学院南京210031

为了快速、准确、低成本检测土壤中痕量Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ),该研究应用电化学还原和滴涂方法制备了一种铋膜/Nafion/还原氧化石墨烯/离子液体复合纳米材料修饰的丝网印刷电极(Bi/Nafion/rGO/IL/SPE)。通过扫描电子显微镜、循环伏安法和能量... 详细信息

为了快速、准确、低成本检测土壤中痕量Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ),该研究应用电化学还原和滴涂方法制备了一种铋膜/Nafion/还原氧化石墨烯/离子液体复合纳米材料修饰的丝网印刷电极(Bi/Nafion/rGO/IL/SPE)。通过扫描电子显微镜、循环伏安法和能量色散谱手段表征了修饰电极的电化学分析性能,结果显示修饰材料增大了电极的比表面积、增强了电极的电子传输能力并提高了电极对目标重金属的沉积量。利用标准溶液优化了试验参数,最优参数下的修饰电极检测性能为:在1~80μg/L范围内,Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的峰值电流与其浓度的校正模型决定系数分别为0.993和0.985,Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的理论检测限分别为0.124和0.232μg/L(S/N=3)。应用实际土壤样品验证了Bi/Nafion/rGO/IL/SPE的实用性,结果显示:Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的平均加标回收率分别为98.71%和98.93%,表明该修饰电极可以用于土壤中痕量Pb(Ⅱ)和Cd(Ⅱ)的检测。

关键词：重金属土壤离子液体氧化石墨烯铋膜 Nafion 丝网印刷电极

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土壤铅和镉溶出伏安法检测中影响因素及其削弱方法研究进展

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农业工程学报 2021年第18期37卷 232-243页

作者：刘宁赵国刘刚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 南京农业大学人工智能学院南京210031

溶出伏安法具有分析速度快、成本低、灵敏度高等优点,被广泛应用于检测土壤重金属含量,但在检测土壤重金属时,溶出伏安检测精度会受到多方面因素的影响。该文在介绍溶出伏安法工作原理的基础上,从伏安参数、试验条件和土壤物质成分三方... 详细信息

溶出伏安法具有分析速度快、成本低、灵敏度高等优点,被广泛应用于检测土壤重金属含量,但在检测土壤重金属时,溶出伏安检测精度会受到多方面因素的影响。该文在介绍溶出伏安法工作原理的基础上,从伏安参数、试验条件和土壤物质成分三方面阐述溶出伏安法检测土壤Pb^(2+)和Cd^(2+)为的影响因素,解析各因素的影响机理,归纳影响削弱方法的研究进展。研究结论为:方波脉冲阳极溶出伏安法最常用于检测土壤Pb^(2+)和Cd^(2+),伏安参数包括脉冲幅值、电压增量和脉冲频率,试验条件包括沉积时间、沉积电压和支持电解质种类及其pH值,土壤成分主要干扰因素包括非目标重金属和有机质。针对伏安参数和试验条件的影响,可以设计优化试验进行有效削弱。针对非目标重金属和有机质的干扰影响,目前研究还没有提出有效的削弱方法。最后,展望了溶出伏安法检测土壤重金属的未来发展方向。

关键词：农业环境重金属溶出伏安试验条件土壤成分干扰研究电化学

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基于数字示波器的车载式土壤电导率检测系统研究

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农业机械学报 2020年第S02期51卷 395-401页

作者：杨玮韩雨李民赞孟超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

在电流电压四端法原理基础上,采用信号发生器替代恒流源作为激励源来提供振幅更大、稳定性更高的正弦信号,以数字示波器替代电压源进行反馈信号检测从而解决电压有效值转换和AD转换频率较慢的问题,改进设计开发了一款基于数字示波器的... 详细信息

在电流电压四端法原理基础上,采用信号发生器替代恒流源作为激励源来提供振幅更大、稳定性更高的正弦信号,以数字示波器替代电压源进行反馈信号检测从而解决电压有效值转换和AD转换频率较慢的问题,改进设计开发了一款基于数字示波器的土壤电导率检测系统。农田现场车载式测量实验分为稳定性检测和定点测量两部分。稳定性实验测试下该检测系统能够稳定读取相关数据。农田定点测量实验结合土壤样本采集和实验室实验,得出每个定点测量点土壤电导率测量值和土壤电导率实验室真值(R2=0.7531)。根据实验中拖拉机牵引犁盘抖动导致电极与待测土壤之间形成的两种测量接触面的情况,分析并消除了实验中拖拉机抖动现象对数据结果的影响后,土壤电导率实测数据与实验数据之间的决定系数R2提高到0.8552~0.9066,表明设备能够在排除测量方式等外界因素影响下,测量精度达到较高水平。实验数据对比结果显示,基于数字示波器的车载式土壤电导率仪能够在农田现场进行稳定测量,并且具有较好的性能和准确度。

关键词：土壤电导率电流电压四端法信号发生器数字示波器

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基于热红外视频的奶牛跛行运动特征提取与检测

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农业工程学报 2021年第23期37卷 169-178页

作者：康熙李树东张旭东刘刚中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 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

针对基于可见光视频的奶牛跛行检测系统易受光线、环境变化因素影响的问题,该研究提出了一种基于热红外视频的奶牛跛行运动特征获取与检测的方法。该研究利用深度学习与传统图像处理方法,分别对热红外相机与可见光相机所拍摄的奶牛行走... 详细信息

针对基于可见光视频的奶牛跛行检测系统易受光线、环境变化因素影响的问题,该研究提出了一种基于热红外视频的奶牛跛行运动特征获取与检测的方法。该研究利用深度学习与传统图像处理方法,分别对热红外相机与可见光相机所拍摄的奶牛行走视频进行了奶牛跛行运动特征的提取检测。通过检测结果分析可知,相较于可见光图像,算法对于热红外图像中的奶牛跛行运动特征检测效果更好、准确率更高并且热红外图像可以有效减少光线等外界因素对特征提取的影响,利用深度学习与传统图像处理对运动特征检测的平均精度达到了90.84%与74.26%。研究利用弓背曲率分别针对热红外视频与可见光视频中的行走奶牛进行跛行检测试验,试验结果表明,针对热红外视频中的奶牛跛行检测精度为90.0%,Macro-F1为0.90;针对可见光视频中的奶牛跛行检测精度为83.3%,Macro-F1为0.83。研究表明热红外相机应用于计算机视觉奶牛跛行检测系统可以更好的实现奶牛跛行运动特征获取与跛行检测,有效提高检测准确性与鲁棒性。

关键词：计算机视觉图像处理热红外视频奶牛跛行深度学习

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农业机械导航技术研究进展

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农业机械学报 2020年第4期51卷 1-18页

作者：张漫季宇寒李世超曹如月徐弘祯张振乾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

农业机械自动导航技术是实施精细农业的基础,可有效减轻农机操作人员的劳动强度,提高作业精度与作业效率。经典的农机自动导航关键技术包括定位测姿、路径规划和运动控制,针对这3项关键技术,分别阐述了基于全球导航卫星系统、惯性导航... 详细信息

农业机械自动导航技术是实施精细农业的基础,可有效减轻农机操作人员的劳动强度,提高作业精度与作业效率。经典的农机自动导航关键技术包括定位测姿、路径规划和运动控制,针对这3项关键技术,分别阐述了基于全球导航卫星系统、惯性导航系统、机器视觉导航系统及多传感器信息融合的农机定位测姿方法,总结归纳了农机自动导航系统中的全局路径与局部路径规划算法,以及农机的运动学模型、导航决策控制方法、转向制动控制系统。随着信息技术的发展,农机智能导航技术受到越来越多的关注,保证作业安全与提高作业效率成为农机智能导航不同于传统自动导航的关键技术。以激光雷达和RGB相机为例综述了农机自主避障技术,并从协同导航模式、通信技术、协同控制、远程监控平台等角度阐明了多农机协同作业的关键技术。最后,结合无人农场和智慧农业对农机智能导航技术未来的发展方向进行了展望。

关键词：农机导航定位测姿路径规划运动控制自主避障多机协同

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基于图像处理和GBRT模型的表土层土壤容重预测

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农业机械学报 2020年第9期51卷 193-200页

作者：杨玮兰红李民赞孟超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

针对传统的表土层土壤容重测量方法费时、耗力的问题,利用易获得的土壤物理参数实现农田大范围表土层土壤容重的快速、准确预测。通过分析表土层土壤容重与土壤表面粗糙度、土壤阻力的关系,构建了以土壤表面粗糙度和土壤阻力为输入的GBR... 详细信息

针对传统的表土层土壤容重测量方法费时、耗力的问题,利用易获得的土壤物理参数实现农田大范围表土层土壤容重的快速、准确预测。通过分析表土层土壤容重与土壤表面粗糙度、土壤阻力的关系,构建了以土壤表面粗糙度和土壤阻力为输入的GBRT模型,土壤表面粗糙度利用图像处理技术获得,土壤阻力使用实验室车载式阻力测量系统获得。使用同态滤波技术对土壤表面图像进行预处理,提取图像灰度直方图的熵、平均值、方差、偏度和峰度表征图像的纹理特征参数,提取图像灰度共生矩阵的能量、熵、对比度和逆方差表征图像的区域特征参数。利用灰度关联分析,从9个表征土壤表面粗糙度的特征参数和土壤阻力中选取与表土层土壤容重关联度大于0.65的变量作为模型输入,将得到的GBRT模型预测结果与环刀法得到的结果进行相关性分析,R2达到0.8782,平均绝对误差达到0.021 g/cm^3。同时在相同的输入参数和运算环境下,与BPNN和SVR模型的预测精度和运算速度进行了对比,验证得到GBRT模型具有更高的预测精度和更短的运算时间。本文研究结果为科学指导农田表土层土壤容重的获取提供了思路。

关键词：土壤容重图像处理梯度提升决策回归树模型预测土壤表面粗糙度土壤阻力

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