检索结果-内蒙古大学图书馆

农机化研究 2025年第4期47卷 77-82,91页

作者：武志坤张伟亓立强岳耀华于春涛张平黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心黑龙江大庆163319

为实现大豆杂草数量和面积的及时精确估算,提出了一种基于改进YOLO v5的大豆田杂草识别方法。以自然场景下的大豆田间杂草为研究对象,利用无人机获取图像数据并进行数据增强;通过引入自适应特征融合机制构建检测模型,结合实测数据建立... 详细信息

为实现大豆杂草数量和面积的及时精确估算,提出了一种基于改进YOLO v5的大豆田杂草识别方法。以自然场景下的大豆田间杂草为研究对象,利用无人机获取图像数据并进行数据增强;通过引入自适应特征融合机制构建检测模型,结合实测数据建立实测数量面积与估算数量面积线性回归模型,得出农田杂草分布图。对比不同方法对杂草目标提取的结果表明:改进后YOLO v5-ASFF模型优于YOLO v5l、YOLO v5s和YOLO v5x,其F1值为0.903,识别速度为0.268 s/张;实测与估算杂草数量面积线性回归模型相关系数R^(2)=0.9730,拟合度较高。模型误差较低,能够快速、准确地识别大豆杂草数量面积,可为农田范围草情判断提供支撑。

关键词：大豆杂草识别无人机 YOLO 深度学习杂草分布

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春大豆合理播期确定动态知识模型构建

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农机化研究 2025年第1期47卷 1-6页

作者：关丛鑫张伟亓立强石文强李金阳黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心黑龙江大庆163319 农业农村部大豆机械化生产重点实验室黑龙江大庆163319

为提高春大豆播种期确定的时效性和准确性,利用农田信息采集系统获取土壤墒情及环境信息,并根据大豆播种进程与适宜环境、土壤墒情同步原理,采用隶属函数方法,将播种农艺要求与播种影响因素间的关系函数化,建立春大豆合理播期确定知识模... 详细信息

为提高春大豆播种期确定的时效性和准确性,利用农田信息采集系统获取土壤墒情及环境信息,并根据大豆播种进程与适宜环境、土壤墒情同步原理,采用隶属函数方法,将播种农艺要求与播种影响因素间的关系函数化,建立春大豆合理播期确定知识模型;并利用2个不同生态点的气象与土壤温湿度等参数,结合模型决策日期与2年中各地实际播期及出苗情况,对春大豆合理播期确定模型进行了实例验证。结果表明:2021年北15、2022年北14两块试验地播期确定模型输出结果与农田实际播期分别为4月23日、4月24日与5月7日、5月10日,月度误差分别为3.33%和9.68%,模型结果准确率分别为96.67%和90.32%。模型设计结果与当前高产春大豆实际农作制度体现较好的一致性和适用性,可以为农业生产者应用信息化手段确定春大豆播种期提供技术参考。

关键词：春大豆播期知识模型农田信息决策

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融合注意力机制的YOLOv8白菜实时检测方法

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农机使用与维修 2025年第1期 1-4,9页

作者：石航胡军吴淼张辉刘昶希李宇飞黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心黑龙江大庆163319

为了应对白菜易发于菜心部位的病害,准确识别白菜菜心位置对于实现精准施药具有关键意义。针对此问题,研究提出了一种引入注意力机制的改进型YOLOv8算法,旨在提高模型对白菜心区域的识别能力并实现实时检测。选取了三种主流注意力机制... 详细信息

为了应对白菜易发于菜心部位的病害,准确识别白菜菜心位置对于实现精准施药具有关键意义。针对此问题,研究提出了一种引入注意力机制的改进型YOLOv8算法,旨在提高模型对白菜心区域的识别能力并实现实时检测。选取了三种主流注意力机制进行对比试验,结果显示:CBAM在模型性能提升上最为显著,改进后的模型平均精度均值(mAP50)达到87.6%,精确率和召回率分别为86.3%和90.0%,处理速度保持在26帧/s,检测试验证实模型能在复杂背景下准确识别目标。该研究成果有望显著降低农药使用量,减轻环境负担,提升农业生产的效率和可持续性。

关键词： YOLOv8 白菜菜心实时检测注意力机制

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基于视觉识别对靶喷雾机器人设计与试验

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农机使用与维修 2025年第1期 10-14页

作者：樊雪南胡军刘昶希石航黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心黑龙江大庆163319 北大荒通用航空有限公司黑龙江哈尔滨150028

针对传统大面积无差别喷洒农药会对环境造成污染、易产生农药残留危害健康的问题,设计了一种基于视觉识别对靶喷雾机器人,解决大豆田常规施药除草造成的农药浪费问题。通过树莓派、CMOS相机搭配舵机实现采集处理图像,并将其搭载至橡胶... 详细信息

针对传统大面积无差别喷洒农药会对环境造成污染、易产生农药残留危害健康的问题,设计了一种基于视觉识别对靶喷雾机器人,解决大豆田常规施药除草造成的农药浪费问题。通过树莓派、CMOS相机搭配舵机实现采集处理图像,并将其搭载至橡胶轮式移动平台实现对靶喷雾机器人的设计。对靶喷雾机器人采用侧向施药方式,利用VP110-015喷嘴搭配12 V水泵实现精准喷施,经验证,视觉摄像头在距离目标1.1 m处采集320×240图片(.jpg格式)符合处理需求,延时导通继电器阻值为10000Ω可满足精准喷施要求,除草机器人单次喷雾量为0.002 L,单次喷雾覆盖三维空间0.004 m^(3)。当前进速度为0.10 m/s时,识别率达到90%以上,使用视觉识别系统精准判断施药对象,对靶喷施稗草可以减少73.34%的药液施用量。研究结果对减少农药使用量,提高对靶率,实现农业可持续发展具有重要意义。

关键词：对靶喷雾机器人视觉识别对靶喷雾树莓派

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自走式大豆表型采集平台底盘设计及试验

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农机化研究 2025年第4期47卷 174-179页

作者：刘宇张伟张博付晓明亓立强石文强吴宇通黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心黑龙江大庆163319

针对现有作物表型采集平台通用性差,无法应用于北方寒地垄作密植大豆,为提高采集大豆表型效率,设计一种可实现垄间稳定行走、精准定位的自走式大豆表型信息采集平台底盘。根据垄作大豆种植模式与其形态特征进行结构设计,采用西门子SMART... 详细信息

针对现有作物表型采集平台通用性差,无法应用于北方寒地垄作密植大豆,为提高采集大豆表型效率,设计一种可实现垄间稳定行走、精准定位的自走式大豆表型信息采集平台底盘。根据垄作大豆种植模式与其形态特征进行结构设计,采用西门子SMART 200PLC控制行走系统与表型信息采集系统。试制样机测试采集平台作业性能,结果表明:设置平台在运输路面和垄间行驶速度为0.5 m/s时,运输路面上平均偏移率是0.047%,垄间平均偏移率是0.072%;在运输路面和垄间的定位平均标准偏差分别为12.7和3.05,平均相对标准偏差分别为10.7%和7.2%,研究可实现垄间稳定行走与精准定位作业,为垄作大豆表型信息检测提供了技术支持。

关键词：大豆表型采集自走式底盘差速转向

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锥形风场式防飘移装置雾滴沉积特性研究

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农业机械学报 2020年第12期51卷 142-149,174页

作者：胡军刘昶希初鑫李宇飞孙舒仪张伟黑龙江八一农垦大学工程学院大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心大庆163319

喷雾机械在进行植保作业时雾滴飘移和沉降是影响作业效果的重要因素。为减少雾滴飘移和非靶标区域内的无效沉降,设计了一种锥形风场式防飘移装置,以锥风风速、侧风风速、喷雾压力为因素,通过三因素三水平室内雾滴飘移沉积试验,明晰锥形... 详细信息

喷雾机械在进行植保作业时雾滴飘移和沉降是影响作业效果的重要因素。为减少雾滴飘移和非靶标区域内的无效沉降,设计了一种锥形风场式防飘移装置,以锥风风速、侧风风速、喷雾压力为因素,通过三因素三水平室内雾滴飘移沉积试验,明晰锥形风场对雾滴沉积效果的影响规律。结果表明:3种因素对雾滴的沉积特性都有较为显著的影响,其影响由大到小依次为:锥风风速、侧风风速、喷雾压力。当侧风风速为2 m/s时,有锥风作用的雾滴体积中径较无锥风平均降低了11.7%,雾滴覆盖率、沉积密度、沉积量分别提高了21.9%、26.7%、22.6%。响应曲面模型优化结果显示,当侧风风速2 m/s、喷雾压力为0.34 MPa、锥风风速为16.53 m/s时,雾滴沉积量最优值为3.14μL/cm^2。当侧风风速大于2 m/s时,应该降低喷雾压力、增大锥风风速,从而保证较优的雾滴沉积量。试验验证结果与模型预测基本吻合。

关键词：植保喷雾机防飘移装置锥形风场雾滴沉积响应曲面

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锥形风场式防飘喷雾装置内流道优化与防飘特性

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农业工程学报 2021年第22期37卷 11-20页

作者：刘昶希胡军李宇飞赵胜雪张伟李庆达黑龙江八一农垦大学工程学院大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心大庆163319

锥形风场式防飘喷雾装置是利用辅助气流进行防飘作业的一种创新结构形式。为分析其防飘机理,改善防飘喷雾作业效果,对现有装置进行优化设计与防飘特性研究。基于质子动力学基本定律,构建了单个雾滴在运动空气介质中的受力模型,明晰了锥... 详细信息

锥形风场式防飘喷雾装置是利用辅助气流进行防飘作业的一种创新结构形式。为分析其防飘机理,改善防飘喷雾作业效果,对现有装置进行优化设计与防飘特性研究。基于质子动力学基本定律,构建了单个雾滴在运动空气介质中的受力模型,明晰了锥形风场的防飘机理。运用流体力学理论分析内流道气流损失,并利用CFD数值仿真技术结合风场测试对防飘喷雾装置进行优化设计。结果表明:当内流道弯管的曲率半径设计为4 cm时,优化后装置出口处仿真试验风速较优化前提高23.5%,测试试验风速较优化前提高28%,风机有效利用率提高21.2个百分点,优化方案合理。风洞条件下装置防飘特性试验结果表明:侧风风速、喷头高度、锥风风速与总雾滴飘移量占比具有相关性,通过多因素正交试验建立的竖直和水平方向的数学模型显著性较高(P<0.05,R^(2)分别为0.934、0.945),表明锥形风场可以抵御绕流涡旋的产生,具有减少雾滴在纵向高度上随风飘失的特性。该研究可为综合分析雾滴飘移沉积规律提供一定参考。

关键词：风洞试验优化数值仿真锥形风场防飘特性雾滴飘移

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基于语义分割的无人机图像西瓜果实提取研究

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中国农机化学报 2024年第3期45卷 182-188页

作者：邱金凯许秀英康烨臧浩马锴郭志鹏黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心黑龙江大庆163319

无人机图像中的西瓜果实精准分割是进行西瓜计数和产量预估的前提。针对无人机西瓜图像因存在田间背景复杂、光照不均匀、特征不显著等情况容易导致误分割和细节边缘分割不精确的问题,提出一种改进U-Net网络的西瓜果实分割模型。首先采... 详细信息

无人机图像中的西瓜果实精准分割是进行西瓜计数和产量预估的前提。针对无人机西瓜图像因存在田间背景复杂、光照不均匀、特征不显著等情况容易导致误分割和细节边缘分割不精确的问题,提出一种改进U-Net网络的西瓜果实分割模型。首先采集西瓜成熟前期的无人机可见光图像,构建西瓜果实语义分割数据集;其次在下采样阶段引入高效通道注意力机制,增强果实区域的特征权重,并在跳跃连接部分增加双注意力机制,基于局部特征建立丰富的上下文依赖关系,提高对目标区域的特征提取能力;最后使用特征图和类别激活映射图对模型预测过程进行可视化解释。结果表明,该模型的准确率、精确率、召回率、F1-Score值和交并比分别为99.03%、92.67%、90.55%、91.21%和84.71%,单幅图像分割时间为0.145 s。该模型能够有效捕获成熟前期的无人机西瓜图像中的果实特征,准确识别自然环境中复杂背景的果实区域,具有良好的分割效果和泛化能力。为利用无人机遥感技术统计大田西瓜数量和成熟前期产量预估提供理论依据和技术支持。

关键词：西瓜果实深度学习无人机图像语义分割注意力机制

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基于无人机遥感技术的大豆苗数估算研究

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中国农机化学报 2022年第4期43卷 83-89页

作者：李金阳张伟康烨许秀英亓立强石文强黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心黑龙江大庆163319

为提高大豆苗数估算的时效性和精确性,提出基于无人机遥感技术的大豆苗数估算方法。利用无人机获取大豆苗期图像,选取不同植被指数、直方图均衡化和Otsu阈值算法提取大豆目标;采用异常值剔除及形态学算法去除杂草噪声,通过连通区域分析... 详细信息

为提高大豆苗数估算的时效性和精确性,提出基于无人机遥感技术的大豆苗数估算方法。利用无人机获取大豆苗期图像,选取不同植被指数、直方图均衡化和Otsu阈值算法提取大豆目标;采用异常值剔除及形态学算法去除杂草噪声,通过连通区域分析方法估算大豆苗数。结合田间实测数据,建立实测苗数与估算苗数线性回归模型。通过对比不同方法对大豆目标提取结果表明,Otsu阈值算法结合过绿指数对大豆图像分割效果较好。实测苗数与估算苗数线性回归模型拟合度较高,相关系数R^(2)为0.9094,出苗统计平均误差为0.43%。该方法误差较低,能够快速准确识别大豆苗数,可为农业生产者应用智能化手段获取大豆苗情信息提供理论参考。

关键词：大豆无人机图像处理苗期图像分割

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融合远端深度学习识别模型的白菜株心精准对靶喷雾系统

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智慧农业(中英文) 2024年第6期6卷 85-95页

作者：张辉胡军石航刘昶希吴淼黑龙江八一农垦大学工程学院黑龙江大庆163319 黑龙江省保护性耕作工程技术研究中心黑龙江大庆163319

[目的/意义]针对白菜株心及其内叶叶缘对靶喷施钙素等药剂时,喷雾前进速度的提升导致单位时间内覆盖的有效喷施面积和农药喷雾量的变化这一问题,设计了一套基于深度学习的对靶喷雾控制系统。[方法]首先,阐述了对靶喷雾控制系统的结构及... 详细信息

[目的/意义]针对白菜株心及其内叶叶缘对靶喷施钙素等药剂时,喷雾前进速度的提升导致单位时间内覆盖的有效喷施面积和农药喷雾量的变化这一问题,设计了一套基于深度学习的对靶喷雾控制系统。[方法]首先,阐述了对靶喷雾控制系统的结构及工作原理。其次,对通用YOLOv8模型进行了改进,提出了一种融合远端识别、喷雾机前进速度和喷雾响应频率的YOLOv8-Ghost-Backbone轻量化模型。通过Jetson Xavier NX控制器,搭载轻量化YOLOv8-Ghost-Backbone模型,设计了稳压执行单元和对靶控制单元,并通过间歇喷雾试验对系统性能进行测试。试验期间,逐步提高喷雾平台前进速度,根据电磁阀响应频率得到对应喷嘴的喷雾量。[结果/结论]记录了对靶喷雾系统3个主要部分的响应时间:图像处理平均耗时为29.50 ms,决策信号传递耗时为6.40 ms,喷雾过程耗时为88.83 ms,综合分析表明,对靶喷雾的总响应时间相较于电信号滞后约124.73 ms。通过补偿电磁阀响应滞后时间与获取试验,得出电磁喷雾响应补偿后的实际喷雾与需求的差异值,确定速度为7.2 km/h的条件下,对应的实际与需求差值为0.01 L/min,其差值最小,符合对靶喷雾的作业要求。[结论]本研究可为对靶施药机器人在喷雾系统中的应用和参数选择提供参考。

关键词：对靶施药深度学习系统频率响应时间喷嘴喷雾量

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