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1.
探地雷达树木根系定位与直径估算 总被引:1,自引:1,他引:0
针对树木根系的探地雷达(Ground Penetrating Radar,GPR)检测图像复杂、解译困难、自动化程度低且精度不高等问题,该研究提出了一种基于YOLOv3的树根自动识别和参数估计的方法。通过不同的根预埋试验分析了根直径、掩埋深度和朝向对根系识别和预测的影响,对比评估了在复杂现场环境下该方法与商业软件常用的阈值分割方法的识别效果。结果表明算法可实现根系自动提取和双曲线顶点定位,对根双曲线的识别准确率和召回率分别达到了96.62%和86.94%,根系参数预测的总平均相对误差在10.57%以内。该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性,可实时地对树木根系进行检测并进行根系参数预测,对树木根系无损检测具有重要意义。 相似文献
2.
采用缸压传感器、数据采集卡、光电编码器和Lab VIEW软件,搭建在线缸压采集和实时燃烧分析系统平台,研究HCCI和RCCI燃烧模式的循环波动特性。针对单循环缸压测量过程中的通道效应干扰,基于频谱分析,采用FFT、线性插值法和IFFT等方法相结合的滤波方式,实现共振峰的在线自适应识别与实时滤波,较好地减少了单循环缸压的干扰误差,使单循环的实时燃烧分析成为可能。随后,基于实时滤波后的缸压曲线,计算得到内燃机的最大压力升高率、燃烧放热率、爆发压力等重要燃烧参数。利用程序算法中同步性良好的生产者/消费者运算模式提高数据的共享能力,实现了数据实时运算与数据快速储存的并行处理,提高了燃烧计算的实时性;针对发动机不同工作阶段采用了不同精度层次的计算方法,减少了进排气、压缩和膨胀阶段的计算耗时,在计算量较大的燃烧放热率计算部分,通过适当简化计算公式和公式节点运算模块来提高燃烧系统的实时性。最后,分析了燃烧分析系统的实时性,并进行了燃烧分析系统的实验验证。 相似文献
3.
针对动态室内环境的变化及时变的接收信号强度(Received signal strength,RSS)对定位精度的影响,提出了一类基于核自适应滤波算法的农业无线传感器网络室内定位方法。核自适应滤波算法具体包括量化核最小均方(Quantized kernel least mean square,QKLMS)算法及固定预算(Fixed-budget,FB)核递推最小二乘(Kernel recursive least-squares,KRLS)算法。QKLMS算法基于一种简单在线矢量量化方法替代稀疏化,抑制核自适应滤波中径向基函数结构的增长。FB-KRLS算法是一种固定内存预算的在线学习方法,与以往的"滑窗"技术不同,每次时间更新时并不"修剪"最旧的数据,而是旨在"修剪"最无用的数据,从而抑制核矩阵的不断增长。通过构建RSS指纹信息与物理位置之间的非线性映射关系,核自适应滤波算法实现WSN的室内定位,将所提出的算法应用于仿真与物理环境下的不同实例中,在同等条件下,还与其他核学习算法、极限学习机(Extreme learning machine,ELM)等定位算法进行比较。仿真实验中2种算法在3种情形下的平均定位误差分别为0.746、0.443 m,物理实验中2种算法在2种情形下的平均定位误差分别为0.547、0.282 m。实验结果表明,所提出的核自适应滤波算法均能提高定位精度,其在线学习能力使得所提出的定位算法能自适应环境动态的变化。 相似文献
4.
针对MEMS陀螺仪输出信号中含有的随机漂移噪声造成海参捕捞装置惯性导航精度明显下降的问题,采用时间序列分析法和Kalman滤波算法,对MEMS陀螺仪随机漂移噪声的削减问题进行研究。以MEMS惯性测量单元的实测数据和三维电子罗盘测量的姿态角为样本,对本研究的低成本陀螺仪的降噪效果进行测试,试验结果表明:1)经过降噪处理后的陀螺仪随机漂移信号的方差比陀螺仪原始采样信号的方差降低1个数量级,显著改善了陀螺仪随机漂移数据的精密度;2)以高精度三维电子罗盘实测的姿态角作为参考基准,将降噪后的陀螺仪随机漂移数据导入捷联惯导姿态更新算法程序,在300s时间内,解算出的俯仰角、横滚角和航向角的均方根误差RMSE全部小于1°;与降噪前相比,相应的俯仰角、横滚角、航向角的RMSE分别降低了170.5、97.6和42.5倍,明显提高了惯性导航精度。 相似文献
5.
猪肉价格波动会影响整个生猪产业的运行,研究猪肉价格波动可以发现市场对猪肉的消费需求情况,并为政府部门在相关方面的管理提供依据。基于2013年至2019年第1季度的猪肉月度价格数据,利用X-12季节调整法、H-P滤波模型、EXCEL2010以及EVIEWS 8.0软件,通过分析其不规则波动因素、季节因素以及趋势性、周期性因素对2019年第2季度的月度价格波动规律进行探究[1-2]。研究结果表明,河北省猪肉价格波不仅会受到国内和省内生猪养殖的共同影响,而且疫情、政策等外部因素也会对猪肉价格变动产生较大影响。 相似文献
6.
针对目前施肥开沟机缺少作业信息检测装置及其远程监测的需要,基于惯性传感器技术、数据处理技术及网络通讯技术,开发施肥开沟机作业信息远程监测系统。所检测施肥开沟机作业信息包括开沟深度、油耗、作业时间、作业轨迹和作业距离,其中,油耗采用超声波油位传感器检测,作业时间通过设定界限值判断是否为作业段来检测,作业距离和作业轨迹则依赖于GPS定位。由于开沟深度和农作物产量相关,作业信息检测方法重点围绕开沟深度进行研究。采用2个惯性传感器分别检测开沟机和车身的俯仰角,相减得到的倾角差值结合开沟机相关尺寸计算可得开沟深度。基于卡尔曼滤波算法对倾角差值进行滤波以减小机具振动等产生的检测误差。在MATLAB中建立倾角差滤波模型进行仿真,仿真发现:Q/R比值不变,Q、R值变化时,滤波效果基本相同;Q/R比值不同时,随Q/R减小,滤波后倾角差的方差越小,但滞后效果越明显。倾角差滤波试验分为2部分:1)滤波验证试验以模型车为载体,利用不同Q、R参数进行试验,结果与仿真结论一致;2)土槽试验中固定Q、R参数,倾角差经滤波,其方差由4.07减小为0.47,表明滤波有效。田间试验对作业信息进行检测,结果表明:1)开沟深度检测误差在5%以内,结果精确;2)其他作业信息检测准确,检测方法可靠,远程监测系统具有实用价值。 相似文献
7.
基于微波反射法的谷物含水率在线检测装置研制 总被引:1,自引:1,他引:0
针对稻麦联合收割机在收获作业时难以对小麦、水稻等谷物的含水率进行准确在线测量的问题,该文基于微波反射法研究了谷物含水率在线检测方法,建立了稻麦含水率检测模型,研发了一种稻麦联合收割机谷物含水率在线检测装置。该装置采用微波测量模块对稻麦含水率进行非接触式测量,设计了电压转换电路将微波参数转换成电压信号,采用滑动平均滤波算法进行信号滤波,最后通过标定试验所建立的含水率检测模型进行稻麦含水率计算,计算结果经CAN总线通讯在显示器上实时显示。基于上述理论研究、技术开发和结构设计对所研制的谷物含水率在线检测装置分别进行了室内静态试验和田间收割试验研究,试验结果表明:检测装置的对稻麦含水率的测量范围为14%~34%,在室内静态试验和田间收割试验中的性能标准差分别为0.458 3%和1.078 0%,相对误差分别在2.5%和5%左右,具有良好的准确性与实用性。 相似文献
8.
使用X12季节调整法和HP滤波法研究2009年5月至2019年5月大佛龙井价格指数的变化情况。研究发现,2009—2019年,大佛龙井价格指数整体呈缓慢增长态势;趋势分量增速减缓,前60个月的月平均增长率为后60个月的3.5倍;周期分量波幅缩小,前6周期为强幅型,第7和第8周期为中幅型。研究结果表明,大佛龙井的市场前景良好,建议通过引进现代化生产模式、改良品种、提升品牌价值、健全产业链和营销旅游业等措施,稳定大佛龙井的产量和市场价格。 相似文献
9.
为实现蔬菜大棚内自动化除草的目的,针对其中的杂草识别环节,提出了一种基于三维点云的新型蔬菜大棚杂草识别方法。采用RGB-D相机获取青菜田、生菜田的三维点云图像,采用超绿色算法去除其中的土壤等背景,采用体素滤波法在保留点云图像形状特征的同时降低点云数量,然后采用欧式聚类法分割出单株青菜和单棵杂草的点云簇,分别计算得到每个点云簇的最高点的Z坐标值,最后结合深度信息Z坐标值实现蔬菜大棚杂草识别。结果表明:这种基于三维点云的杂草识别方法能够有效的识别出杂草,识别率为86.48%。该方法能够对蔬菜大棚中的杂草进行准确识别,为蔬菜大棚自动化除草提供有效的解决方案。 相似文献
10.
准确提取单木树冠边界是获取森林数量参数的重要基础,是高分辨率遥感图像林业应用的技术难题。基于DOM航空影像数据源,采用面向对象的方法对研究区内的2个树种的林分进行了单木树冠边界提取研究。首先利用桉树和杉木的空间分布矢量数据对DOM航空影像进行掩膜处理,在掩膜区域内进行多层次多尺度图像分割得到初步树冠分割结果,并剔除非树冠信息;再以树冠信息种子对象为基础,使用区域增长算法对树冠信息种子对象增长得到单木树冠范围;最后使用形态学滤波的方法优化单木树冠边界,完成林区内桉树和杉木两类树种的单木树冠边界提取。结果表明,由于不同树种的树冠存在尺度和形态差异,进行单木树冠分割时需要设置不同的参数才能到达较好的分割效果。本研究中桉树和杉木的单木树冠提取总体精度分别为86.75%与89.21%,可满足林业部门获取森林单木树冠的精度需求。 相似文献