基于RGB-D相机的油菜分枝三维重构与角果识别定位

为实现高效低成本的油菜植株三维建模和表型参数在线测量,提出一种基于RGB-D相机的油菜分枝三维重建和角果识别定位方法。使用Kinect传感器拍摄角果期油菜分枝在4个视角下的彩色图像和深度图像,进而获取油菜植株的三维点云并滤波。对配准的点云进行旋转变换,计算点云的曲面法矢量和曲率,并由曲率相近的点构成配对点对,再使用基于KD-tree搜索的最近点迭代(ICP)算法实现点云的初配准。将初配准误差作为参考值,调整ICP算法的对应点距离阈值,使用初配准的操作流程对初配准得到的新点云进行再次配准,完成精配准。结合该三维重建方法和针对性的彩色图像处理方法,得到去除主茎的单分枝油菜角果的完整点云,再进行欧氏聚类实现单个角果的空间定位。实验结果表明,提出的三维重建方法具有较强的实时性和鲁棒性,单个角果的三维形态清晰可见,点云平均距离误差小于0. 48 mm,角果总体识别正确率不小于96. 76%。     

采摘机器人移动果实目标跟踪研究——基于云存储和无线传感器网络

提高采摘机器人对运动目标的定位能力是提高机器人采摘精度的重要途径,但对于运动果实目标的跟踪和识别需要实时处理大量的图像数据。为有效处理并利用无线传感器实时采集待采摘果实图像,提出了一种基于Hadoop云平台的图像并行处理方案。为了验证方案的可行性,设计了具有运动图像采集和无线传感网络传输功能的采摘机器人,并搭建了基于云存储并行计算的图像抓取平台,利用无线传感器采集的果实图像资源作为原始数据集,对运动待采摘目标进行了图像识别。实验结果表明:采用该方案可以成功地获取运动果实的位置信息,且采摘机器人成功采摘率较高,对于高精度采摘机器人的设计研究具有重要的意义。     

基于云计算的水稻区域试验信息采集系统设计

区域试验为农作物品种审定提供了依据,是作物育种研究与实践应用之间的桥梁。近年来,参试的作物品种数量增加,但试验费用没有相应增长,试验质量无法得到保证。水稻是我国最重要的粮食作物,其面临的问题更为明显。在发展智能农业的背景下,物联网、大数据和云计算等新型技术在农业中得到了应用,并取得良好的成效。为此,基于云计算技术,建立了一个水稻区域试验的信息采集系统,利用云计算对传感器收集的信息进行分析,为区域试验的农艺操作和结果评判提供依据。试验结果表明:云计算采集的水稻数据与人工调查结果都没有明显的差异,可以代替人工采集水稻信息,降低了人力成本,提高了试验质量。     

山东西部连续强对流天气的多尺度资料对比分析

在常规观测资料基础上,结合NCEP再分析资料、风廓线雷达、多普勒雷达和卫星云图资料,对2016年6月13-14日山东省西部连续两次强对流天气进行分析.分析表明:(1)13日夜间对流强度较14日下午剧烈.两次强对流天气都是在高空冷涡的环流背景下产生的.高空为西北气流,低层存在暖湿平流输送,13日强对流天气由低层切变线和地面辐合线触发,14日由700 hpa弱冷空气触发.(2)强对流发生前都有一定的水汽输送和辐合,下暖湿上干冷,低层辐合,中高层辐散.0℃层高度在4000m左右,-20℃层高度在7000m附近.(3)强对流发生时雷达回波强度大于45dBZ,在1.5°仰角上雷达回波最高达60 dBZ以上,中层强回波区悬垂于低层弱回波区之上.垂直累积液态水含量(VIL)高达20 kg/m2,强回波区不断有中气旋生成.13日夜间有弓形回波,垂直累积液态水含量(VIL)高于14日.风廓线资料中强的垂直风切变和风向波动对强对流天气的发生时间有指示意义.(4)冰雹、大风等强对流天气发生在狭长的冷云区前部、对流云团前部和西南部的TBB梯度区上.     

基于三维激光点云的树木胸径自动提取方法

胸径是评价林木生长状况的重要参数之一。针对接触式人工测量自动化程度低和基于点云的现有算法提取树木胸径精度不高的问题,提出一种基于点云数据的自动准确获取树木胸径的新方法。该方法以树木点云数据为基础,运用蚁群算法和B样条曲线拟合技术,实现树木胸径的自动准确提取。对实验区树木测量计算,结果表明,利用该方法提取树木胸径的均方根误差为±0.19 cm,平均绝对误差为0.15 cm,相对于基于点云的传统算法提取精度分别提高了50%和60.7%。该方法基于高精度点云数据,实现了树木胸径的无损自动提取,在精准林业领域具有推广价值。     

圆盘破茬刀切割玉米根茬运动特性测绘装置设计与试验

免耕播种机是保护性耕作的关键机具之一,其播种质量的好坏在很大程度上影响着保护性耕作的效果。为了优化免耕播种机的关键部件破茬刀,研制了一种圆盘破茬刀切割玉米根茬运动特性测绘装置,该装置能够实现实时地测绘出圆盘破茬刀待测点的运动轨迹。通过对三种圆盘破茬刀的运动轨迹的测绘与试验,得出光面圆盘破茬刀上待测点的运动轨迹为光滑的摆线,半圆型缺口盘和阿基米德螺线盘上待测点的运动轨迹为由不同长度的圆弧组成的云曲线。在此基础上对三种圆盘破茬刀冲击情况、入土滑切角和滑切速度变化进行了分析比较,建立了阿基米德螺线型圆盘破茬刀切割根茬运动的运动学模型。描绘出阿基米德螺线型圆盘破茬刀刃口上点的运动轨迹是由不同长度的圆弧组成的云曲线,建立了阿基米德螺线型圆盘破茬刀刃口上点的运动方程。发现阿基米德螺线型圆盘破茬刀刃口上点的轨迹具备了光面圆盘破茬刀的摆线规律,也具备了半圆型缺口圆盘破茬刀的冲击性,并且滑切角较大,滑切性能更好。通过圆盘破茬刀切割玉米根茬运动特性测绘装置的两因素三水平正交试验分析,得出阿基米德螺线型圆盘破茬刀、机具配重为100 kg时破茬效果达90%以上,破茬率较高。     

基于点云数据的火龙果三维交互系统的设计与开发

为虚拟植物形态结构模型的构建及建立植物形态结构与生长机理的关系提供关键技术和基础框架。基于点云数据和3DS MAX 2012器官精确三维形态建模方法,构建不同生育期火龙果地上部三维形态模型,最终实现火龙果三维交互系统的设计与开发。该系统对于构建其他作物器官的三维模型具有指导意义。     

基于云计算的食品有毒有害物质检验检测大数据的风险分析算法及其应用

基于云计算,结合食品安全检验检测的完备性与最小性原理,将影响食品安全的多维因素降维成平均含量(AVE)、限量标准(STA)、超限率(OUT)、超限程度(OUD)和最大值(MAX)5个因素,并建立食品有毒有害物质检验检测大数据的风险分析算法。利用云计算技术实现对地理上分布广泛、动态、复杂性高的海量数据进行存储,并运用云计算的MapReduce计算框架进行智能的并行数据处理及计算,最后得到风险分析结果。通过对在基于Web端的实验室管理系统采集的1 000 000条检验检测数据结果进行风险分析,得出食品安全指数IFS远小于1,表明消费者人群的食品安全状态良好。     

2016年8月23-24日青海省河南县强降水天气诊断分析

利用常规观测资料、Micaps、卫星云图、多普勒雷达资料等,从环流背景、物理量、卫星云图、雷达回波等方面,对2016年8月23—24日青海省河南县出现的一次短时强降水天气进行分析,探讨造成此次强降水的主要成因。结果表明,在588 dagpm线副高控制范围内高湿高温状态下,冷暖空气的汇合以及切变辐合造成了此次对流不稳定;在具备充分水汽供应的条件下,垂直方向上低空辐合、高空辐散的配置为此次降水提供了动力条件。对流旺盛、雷达强回波带过境的地方会造成强降水。     

基于虚拟化技术的吉林市气象云平台设计

针对吉林市气象局业务发展中遇到的IT运维难题,结合业务发展和实际工作情况,通过与传统服务器的运维、存储和管理等方式的对比,分析虚拟化技术的各项功能和特点的优势,从而提出了吉林市气象云平台的整体设计方案,此方案显著提高了业务服务器的可用性,加强了IT运维的可管理性,增加了未来业务发展的可拓展性,极大降低了气象信息业务运行成本。