基于虚拟现实的拖拉机双目视觉导航试验

针对农机导航系统的传统田间试验方式受作物生长状态的约束性较强,错过适当的作物生长时期将直接导致开发周期延长、成本增加等问题,该文提出了一种基于虚拟现实技术的拖拉机双目视觉导航试验方法。该方法以拖拉机为作业机械,苗期棉花为目标作物,在虚拟现实环境下建立田间作物行场景的三维几何模型,用于模拟田间试验场景;建立虚拟现实环境下的拖拉机物理引擎,根据实车参数及试验场景信息快速、准确地解算拖拉机的动力学参数,并且根据解算所得的状态参数在虚拟试验场景中实时渲染拖拉机的位姿状态;设计路径跟踪控制器,以经过双目视觉方法识别的田间路径为目标路径,根据拖拉机当前行驶路径与目标路径的相对位置关系解算并控制拖拉机前轮转向角度。以某型拖拉机参数为实车参数,采用大小行距方式布置5行曲线形态的苗期棉花作物行场景开展虚拟导航试验。拖拉机以不大于2 m/s的车速跟踪作物行时,平均位置偏差的绝对值不大于0.072 m、位置偏差的标准差不大于0.141 m;平均航向偏差的绝对值不大于2.622°、航向偏差的标准差不大于4.462°。结果表明:该文设计的拖拉机虚拟试验系统能够在虚拟现实环境下,模拟田间作物行环境开展基于双目视觉的导航试验,可为导航控制系统的测试及改进提供理论依据和试验数据。     

计算机视觉技术在监测鱼类游泳行为中的研究进展

借助计算机视觉技术研究鱼类游泳行为已逐渐成为热点课题,它模拟生物视觉原理,通过处理采集的图片或视频获得动态目标参数信息,以达到对鱼类游泳行为监测分析的目的,本研究旨在介绍国内外该领域的研究进展,并展望其发展趋势。首先介绍鱼体监测目标的种类选择与影像获取方法,然后介绍影像中的背景去除与目标检测,并对影像数据直接和拟合提取目标参数的单个鱼体目标游泳参数提取方法,以及运动预测法和特征匹配法的多鱼体目标监测方法进行详细阐述,对游泳行为监测参数进行分类,并介绍了相关影像处理常用软件,最后总结了计算机视觉监测存在的难点及未来发展趋势。     

基于头颈部轮廓拟合直线斜率特征的奶牛跛行检测方法

针对人工跛行检测不够及时,难以发现突发中、重度跛行及轻度跛行行为的问题,该文提出了一种基于正态分布背景统计模型(normal background statistical model,NBSM)与局部循环中心补偿跟踪模型(local circulation center compensation track,LCCCT)和线性斜率最近邻分类(distilling data of KNN,DSKNN)技术的奶牛跛行检测方法。首先利用NBSM模型对奶牛序列图像中的目标奶牛像素区域进行分割,然后对得到的奶牛像素区域利用LCCCT模型提取目标奶牛身体前部像素区域,用其区域通过DSKNN模型提取目标奶牛的头部、颈部以及与颈连接的背部轮廓线拟合直线斜率数据,基于大样本视频序列帧数据将视频集制成轻度跛行、中重度跛行及正常等3类标签的斜率数据集。为了验证算法的有效性,对随机选取的18段奶牛视频进行了验证,其中正常奶牛、轻度跛行奶牛及中重跛行奶牛视频段各6段,获得头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率数据集。在未清洗的数据集上,分别利用SVM、Naive Bayes以及KNN分类算法进行了奶牛跛行的分类检测试验,试验结果表明,SVM与Naive Bayes跛行分类检测正确率均为82.78%,KNN奶牛跛行检测正确率为81.67%。将未清洗的数据集进行清洗后,3类算法的结果表明,KNN分类算法的跛行检测正确率达93.89%,高于SVM分类算法的91.11%及Naive Bayes分类算法的86.11%。上述结果表明通过头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率特性可以正确检测奶牛跛行,未清洗的数据经数据清洗后,KNN分类算法可以取得更好的检测结果。该研究结果对于奶牛跛行疾病的预防、诊断具有重要意义。     

基于视频分析的多目标奶牛反刍行为监测

奶牛反刍行为与其生产、繁殖和应激行为等存在较强的相关性,现有方法多采用人工观察或可穿戴式装置进行奶牛反刍行为的监测,存在误差大、容易引起奶牛应激反应、成本高等问题。为了实现多目标奶牛反刍行为的实时监测,该研究基于视频分析与目标跟踪技术,在获取奶牛嘴部区域的基础上,分析对比了压缩跟踪算法(compressive tracking,CT)和核相关滤波算法(kernelized correlation filters,KCF)在多目标奶牛反刍监测中的性能。为了验证不同算法对奶牛反刍行为监测的效果,分别用9段视频进行了试验,针对误检问题提出了有效的咀嚼次数判定模型,最后与实际的奶牛反刍数据进行了对比。试验结果表明:对多目标监测,KCF算法平均帧处理速度为7.37帧/s,是CT算法平均帧处理速度0.51帧/s的14.45倍;KCF算法平均误差为13.27像素,是CT算法平均误差38.28像素的34.67%。对双目标监测,KCF算法的平均误检率为7.72%,比CT算法的平均误检率18.56%低10.84个百分点;2种算法的帧处理速度分别为10.11帧/s和0.87帧/s;平均跟踪误差分别为22.19像素和28.51像素,KCF算法的平均跟踪误差仅为CT算法的77.83%。试验结果表明,KCF算法具有较低的误检率及较高的帧处理速度,更适合奶牛反刍行为的监测。在此基础上,验证了2种算法在不同光照、不同姿态和不同程度遮挡等影响因素下的监测效果,结果表明,CT算法会出现不同程度的偏离,甚至丢失目标,而KCF算法仍然具有良好的效果和较好的适应性,表明将KCF算法应用于全天候多目标奶牛反刍行为的分析是可行的、有效的。     

基于预见位姿信息的铰接式车辆LQR-GA路径跟踪控制

针对铰接式车辆的特殊转向结构和行驶特性,为提高其路径跟踪控制精度和反应速度,提出了一种基于预见信息的线性二次型最优控制(Linear quadratic regulator,LQR)策略,并应用遗传算法(Genetic algorithm,GA)对状态量权重矩阵进行优化求解,获得最优LQR状态反馈控制器,实现铰接式车辆精确路径跟踪控制,由位置偏差、行驶方位偏差和曲率偏差来反映控制效果。ADAMS-Matlab/Simulink联合仿真结果:位置偏差为0.03 m,偏差误差为1.3%,行驶方位偏差误差为0.19%,曲率偏差收敛于0.003 m-1。联合仿真和试验验证结果表明,所提出的控制方法可有效提高控制精度,实现铰接式车辆的精确、稳定路径跟踪。     

利用分子跟踪检测和滚动回交创制转基因矮败小麦抗旱新种质

以4个T4代转TaEBP、GhDREB、GmDREB1、GmDREB3等抗旱相关转录因子基因的小麦株系为供体,以‘矮败周麦18’为受体,通过温室加代条件下的有限回交、滚动回交途径,应用分子跟踪检测手段,创制转基因矮败小麦抗旱新种质。BC2F2植株目的基因的PCR检测结果表明,获得了分别聚合不同外源基因于一体的抗旱相关转基因‘矮败周麦18’小麦新种质,其中有TaEBP和GhDREB、GmDREB3和GmDREB1、TaEBP和GmDREB3、GhDREB和GmDREB3分别聚合于同一植株的矮败种质;及TaEBP、GhDREB、GmDREB3三个基因聚合在同一植株的矮败种质。这些转基因新种质为进一步开展抗旱转基因矮败小麦轮回选择育种理论与方法研究提供了重要材料基础。     

视觉追踪辅助技术在森林景观评价中的应用

森林景观评价是对森林健康和森林美丽程度进行判别的主要方式。但目前仅能通过总体评价以及问卷调查等方式获得评价结果,而对"人在森林景观中究竟看什么、如何看"这一基本问题始终缺少科学的量化方法。随着科学技术的发展,视觉追踪技术已经成为解决该问题的有效手段,尤其是近10年来,该技术已逐步出现在欧美学者的森林景观评价研究中,为科学探讨人体注视森林景观的视觉行为规律提供了支持。文中基于当前欧美地区利用视觉追踪技术的评价应用情况,总结常见的视觉追踪技术硬件特点和使用范围,阐述配套软件类型和主要视觉分析参数,探讨视觉追踪技术辅助森林景观评价的应用前景,以期为森林景观资源深入和细化评价与研究提供参考。     

Basin-scale advection and population persistence of Calanus finmarchicus

Advection of Calanus finmarchicus in the eastern North Atlantic was analysed using a particle-tracking model based on the Hamburg Shelf Ocean Model (HAMSOM). Quasi-static seasonal mean flowfields were simulated, archived and interpolated to represent a climatological-mean annual cycle. Particles had a simple prescribed depth profile comprising deep overwintering, spring ascent, a shallow-water phase followed by descent to overwintering depth. Export routes for C. finmarchicus from the model area were identified to the south of Greenland and to the north of the Lofoten Basin. Self-sustaining overwintering areas were identified by observing how closely particles returned to their origins after one calendar year. Several such areas were found, notably in the Norway and Lofoten Basins, and in the Færoe–Shetland Channel. The particle tracking was run for up to 10 years to demonstrate persistence of these cycles. Known features of the winter and summer distributions of C. finmarchicus were reproduced by the model. The success of the HAMSOM in simulating both the shallow and deep circulation of the eastern North Atlantic and Norwegian Sea was critical to the identification of these spatio-temporal cycles of C. finmarchicus.     

光伏车顶对太阳能辅助客车的电增益性仿真

以光伏电池的工作原理与等效电路为研究基础,利用MATLAB软件对光伏电池的工程模型进行建模仿真,计算分析了影响功率变化的因素;研究了最大功率点跟踪,通过仿真模拟分析了最大功率跟踪效果.结果表明,该方法能够确保光伏电池以最大功率输出,提高了光伏系统的发电效率.计算对比了光伏电池的发电量与客车空调耗电量,补电量最高可达耗电...     

Multiple spawning events promote increased larval dispersal of a predatory fish in a western boundary current

Transport of larvae by ocean currents is an important dispersal mechanism for many species. The timing and location of spawning can have a large influence on settlement location. Shifts in the known spawning habitat of fish, whether due to climate or the discovery of new spawning stock, can influence the distribution of juveniles and our understanding of connectivity. The globally distributed species; Pomatomus saltatrix, is one such example where a previously unrecognised summer spawning event and a more southern latitudinal extent was recently reported for the southwest Pacific population. Although restrictions are in place to protect the traditional spawning event, the importance of the newly recognised summer spawning event is uncertain. Here, we investigate larval dispersal of P. saltatrix using particle tracking simulations to identify the contributions of the different spawning events to settlement. By modelling dispersal of larvae released in northern and mid‐latitude regions over the Austral spring and summer, we show that the newly recognised mid‐latitude summer spawning event contributes over 50% of the larvae reaching southern latitudes. This is due to a reduced (1–2 days) pelagic larval duration (associated with temperature), resulting in reduced larval mortality, and the seasonal (summer) strengthening of the East Australian Current (EAC) transporting particles ~50 km further south. These findings demonstrate that in dynamic boundary current systems such as the EAC, the final settlement location of larvae that are transported by ocean currents can vary considerably depending on the timing and location of spawning and that multiple spawning events are important for maximum dispersal.