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1.
基于机器学习的棉花叶面积指数监测 总被引:2,自引:1,他引:1
为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400~780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。 相似文献
2.
为了提高数控机床热误差模型的精度与泛化性,提出了基于注意力机制的长短时记忆卷积神经网络(Long short term memory convolutional neural network based on attention mechanism, AM-CNN-LSTM)热误差模型。利用卷积神经网络提取高维数据空间状态特征的能力和长短时记忆网络提取长时间序列状态特征的能力,构建具有2个支路的热误差模型,分别提取特征后输入到注意力机制中进行特征重要性重构,建立原始数据与热误差的特征映射,最后通过全连接层进行热误差预测。采用G460L型数控机床进行实验数据采集,将不同季节采集到的温度数据和热误差作为模型输入,采用循环学习率与正则化优化方法对模型进行训练。与LSTM、ConvLSTM和CNN-LSTM热误差模型对比,结果表明,AM-CNN-LSTM模型对特征还原能力最强,残差波动范围最小,其残差范围较最大值下降62.09%,模型预测精度在2.4μm以内。 相似文献
3.
为了研究轴伸贯流泵在不同流量工况下的压力脉动特性,应用计算流体动力学软件对泵内流场进行数值计算,揭示不同流量工况下泵内压力脉动的变化规律,并利用真机进行压力脉动测试以验证数值计算方法的可靠性.结果表明:机组各监测面的压力脉动都具有一定的周期性,转轮处波峰和波谷与转轮叶片数相关,压力脉动主频为叶频;前导叶进口截面压力脉动主频为转频;在小流量工况下,流动较为紊乱,压力脉动抖动明显;转轮出口截面由于受动静干涉影响,流动紊乱,尤其在小流量工况下,压力脉动峰值最高为设计工况的12倍;在导叶进口以及导叶出口处监测点的压力脉动频域中出现了撞击和回流诱导的低频信号,低频段频谱复杂,出现明显的抖动. 相似文献
4.
缺株玉米行中心线提取算法研究 总被引:1,自引:1,他引:0
无人驾驶农机自主进行行驶路径检测和识别系统需要具备环境感知能力。作物行的中心线识别是环境感知的一个重要方面,已有的作物行中心线识别算法在缺株作物行中心线提取中存在检测精度低的问题。该研究提出了一种能够在缺株情况下提取玉米作物行中心线的算法。首先采用限定HSV颜色空间中颜色分量范围的方法将作物与背景分割,通过形态学处理对图像进行去噪并填补作物行空洞;然后分别在图像底部和中部的横向位置设置条状感兴趣区(Region of Interest,ROI),提取ROI内的作物行轮廓重心作为定位点。在图像顶端间隔固定步长设置上端点,利用定位点和上端点组成的扫描线扫描图像,通过作物行区域最多的扫描线即为对应目标作物行的最优线;将获取的最优线与作物行区域进行融合填充作物行中的缺株部位;最后设置动态ROI,作物行区域内面积最大轮廓拟合的直线即为目标作物行中心线。试验结果表明,对于不同缺株情况下的玉米图像,该算法的平均准确率达到84.2%,每帧图像的平均检测时间为0.092 s。该研究算法可提高缺株情况下的作物行中心线识别率,具有鲁棒性强、准确度高的特点,可为无人驾驶农机在作物行缺株的农田环境下进行作业提供理论依据。 相似文献
5.
机器视觉技术在现代农业生产中的研究进展 总被引:2,自引:1,他引:1
机器视觉技术已经广泛应用于农业生产的各个环节,详细阐述机器视觉的概念、组成部分、工作原理以及发展历程,总结国内外的研究成果,介绍机器视觉技术在作物病虫草害识别与监测、作物生长信息监测与产量估计、果蔬识别定位与采摘、种子产前检测与果蔬分级以及农业机器人视觉导航等领域的研究进展与应用情况,提出农业场景视觉系统在稳定性、可靠性、准确性以及嵌入式视觉系统硬件计算能力与核心算法等方面还有待提高与突破,国内高水平学者集中的研究机构匮乏,行业创新能力不足,本土企业竞争力较弱等劣势;认为3D视觉技术、多传感器融合的视觉系统以及与5G深度融合的视觉系统将会成为未来农业生产领域的主要研究方向。此外,机器视觉技术的应用势必会带动产业升级、推动农业智能化发展,为无人农场建设提供有力的技术保障。 相似文献
6.
基于介电特征的苹果霉心病检测方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对苹果霉心病无法有效根据外表进行识别,且传统检测方法具有设备复杂、成本高昂等问题,本研究通过采集苹果介电参数构建苹果霉心病检测模型,从而实现简单快速的苹果霉心病无损检测。基于LCR测量仪采集220个苹果的108项介电指标(9个频率下的12项介电指标)作为原始参数,使用数据标准化、主成分分析算法等对数据进行预处理,并利用BP神经网络、支持向量机、随机森林算法构建霉心病果检测模型。试验结果表明,基于随机森林算法构建的霉心病果检测模型性能最佳,在150个苹果构建的训练集和70个苹果构建的测试集中分类准确率分别达到96.66%和95.71%;基于采用BP神经网络构建的霉心病果检测模型效果次之,分类准确率分别可达到94.66%和94.29%;基于使用支持向量机构建的模型检测效果相对较差,分类准确率分别为93.33%和91.43%。试验结果表明,使用随机森林构建的模型可以更有效地识别霉心病果和好果。本研究可为苹果病虫害及苹果品质无损检测等提供参考。 相似文献
7.
8.
为明确不同种植密度对机采辣椒品种性状、产量的影响,以适宜机采的辣椒‘辣研102’为研究对象,设置4个种植密度(P0:38 480株/hm2、P1:51 307株/hm2、P2:76 961株/hm2、P3:102 615株/hm2),分别于贵阳、遵义两地开展田间小区试验。结果表明,随着种植密度的增加,辣椒株高呈增加趋势,茎粗呈下降趋势。辣椒根部、地上部生物量均在高密植条件下(P3)时达到最小。辣椒的发病率与病情指数均随种植密度的增加而显著提高,高密植处理条件下(P3)达到最大,发病率分别为41.67%(贵阳)、43.33%(遵义),病情指数分别为31.05%(贵阳)、29.86%(遵义)。过高的种植密度导致单株辣椒光合作用大幅下降:P1、P2、P3处理条件下光合速率分别较P0处理显著降低13.94%、24.73%、29.66%(遵义);P1、P2、P3处理条件下辣椒叶片蒸腾速率较P0降低10.02%、19.81%、42.12%(贵阳)。辣椒总产量随种植密度增加而显著提高,而商品果产量随种植密度的增加呈先增加后降低的趋势。商品果产量在P1条件下获得最大值,相对于P0、P2、P3贵阳辣椒商品果产量显著提高了16.43%、32.81%、41.67%,遵义提高了20.25%、26.67%、61.02%。综合辣椒生长与商品果产量,贵州机采辣椒‘辣研102’最佳种植密度为51307株/hm2。 相似文献
9.
定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机设计与试验 总被引:1,自引:1,他引:0
针对香蕉秸秆粉碎机具缠绕造成秸秆粉碎率不达标等问题,该研究设计了一种定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。在粉碎过程中,粉碎定刀与高速运转中的Y型甩刀对香蕉秸秆形成三点支撑,进而实现秸秆粉碎与避免秸秆缠绕。其中,Y型甩刀由2个L型刀片组合的Y型粉碎刀与甩刀构成。确定了各关键部件的结构参数、动定刀排列组合方式及香蕉秸秆粉碎过程受力分析,明确了影响粉碎效果的主要因素为机具前进速度、粉碎刀辊转速以及Y型甩刀折弯角。以前进速度、刀辊转速和甩刀折弯角为试验因素,以香蕉秸秆粉碎合格率和抛撒不均匀度为评价指标,进行三水平三因素正交田间试验,确定优化参数组合为前进速度1.85 m/s,刀辊转速1 500 r/min,Y型甩刀片折弯角140°,此时香蕉秸秆粉碎合格率为95.1%,抛撒不均匀度为14.6%,满足香蕉秸秆粉碎作业性能要求。与已有秸秆粉碎机进行性能对比试验,结果表明,该研究研制的定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机秸秆粉碎合格率提高了1.7个百分点,防缠性能更优。该机具的研制对解决蕉区秸秆粉碎还田关键技术问题具有重要意义和应用价值。 相似文献
10.
提出一种基于机器视觉的莲子去芯位置定位的方法,并搭建试验平台进行去芯验证。采集4个产地、不同尺寸的莲子,用2个相互垂直的摄像头采集凹槽内莲子图像,对图像进行裁剪和灰度处理后,通过莲子头部和尾部的灰度特征差异识别莲子朝向;对沿长轴尾部向上的莲子图像进行二值化处理,经腐蚀运算以消除边缘杂质,缩放以增大特征点的曲率,利用角点检测确定莲子去芯位置坐标后进行坐标换算,计算机械手移动距离,实现莲子去芯作业。试验表明:莲子理想去芯位置为莲子尾部凸点,莲子朝向判别成功率约97%,尾部凸点识别准确率约97%,整体识别成功率约94%,去芯成功率约93%,单颗莲子图像处理平均时间约78 ms,平均去芯时间约0.5 s。若以尾部凸点识别成功数为基数计算,则莲子去芯成功率可达98.9%。 相似文献