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1.
基于超高频RFID双天线双标签对照的果园单轨运输机定位   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对果园单轨运输机在轨位置精准感知的应用需求,该文基于超高频射频识别技术(radio frequency identification,RFID)接收信号强度数据进行了运输机定位试验研究。该研究通过分析RFID通信特征,设计了RFID双天线双标签对照的运输机定位方法,构建了能量传输定位模型和路径损耗定位模型;通过阅读器单天线试验,得到当前RFID设备的安装参数,确定了阅读器天线与轨道标签之间的最优垂直距离为20 cm,双标签之间的最优水平在轨距离为45 cm;通过双天线试验及数据分析,得到适用于试验环境的最优定位模型系数。试验结果表明,该研究提出的定位模型能够有效降低噪声干扰,减少定位误差。RFID设备在最优定位参数条件下,使用路径损耗定位模型得到的最小定位误差均值为1.0070 cm。该研究验证了基于超高频RFID对果园单轨运输机定位的可行性,提升了运输机运行安全性和可靠性。  相似文献   
2.
针对传统蝙蝠算法全局搜索能力不足的问题,提出一种改进蝙蝠算法(IBA-FCS),通过设计脉冲变频策略、自适应局部搜索策略和变异机制,有效提升了算法的全局搜索能力。基于经典测试函数的寻优结果表明,与粒子群算法、传统蝙蝠算法和其他改进蝙蝠算法相比,IBA-FCS算法具有更好的寻优性能。针对农业无人机的航迹规划问题,结合山地果园飞行环境的三维地形数据,构建了农业无人机安全航迹规划模型,设计了多因素约束的飞行成本函数;同时,将航迹规划模型的求解空间由笛卡尔坐标系变换到圆柱坐标系,进一步提升IBA-FCS算法的寻优效率,从而获取更好的航迹规划方案。仿真实验结果表明,在具有不同数量障碍物的多个飞行任务中,IBA-FCS算法较传统蝙蝠算法的飞行成本函数适应度平均下降20.3355%,并且基于圆柱坐标系的IBA-FCS算法求解的飞行成本函数适应度较基于笛卡尔坐标系的规划结果平均下降4.6127%。实地场景实验结果表明,基于IBA-FCS算法的规划方案能够收敛于最优航迹,进一步验证了山地果园静态障碍环境下应用改进蝙蝠算法和圆柱坐标系进行农业无人机安全航迹规划的可行性和有效性。  相似文献   
3.
【目的】利用近红外漫透射光谱快速无损鉴别家蚕Bombyx mori种茧茧壳内蚕蛹的雌雄,以提高育种效率、降低人工成本。【方法】以芙9、9芙、湘7和7湘4个蚕品种为研究对象,采集比较了样本在可见和近红外区间的漫透射光谱,建立比较了各品种偏最小二乘判别分析(PLSDA)、后向传播神经网络(BPNN)以及支持向量机分类(SVM)判别模型,通过分类器特性(ROC)曲线研究了各模型的鲁棒性,采用差值法和遗传算法提取了特征波长。【结果】芙9、9芙、湘7和7湘品种利用450~900 nm光谱建模的雌雄鉴别准确率分别为95.20%、95.65%、88.80%和87.50%,利用900~1 700 nm光谱建模的准确率分别为100%、96.00%、92.22%和94.21%;采用PLSDA、BPNN和SVM模型都能够对蚕蛹雌雄做出较好的无损鉴别,3种模型真雌性率分别为95.96%、95.83%和100%,真雄性率分别为98.98%、96.04%和82.18%,准确率分别为97.46%、95.94%和90.86%,进一步通过ROC曲线分析,PLSDA模型效果最优,BPNN模型次之;手动提取20个波段建立PLSDA模型,鉴别真雌性率为93.75%,真雄性率为95.45%,准确率为94.57%。【结论】近红外波段900~1 700 nm的漫透射光谱比可见–近红外波段450~950 nm含有更丰富的蚕蛹雌雄分类信息;3种鉴别模型中,PLSDA模型效果最优;提取特征波段后,准确率能达到生产需要。  相似文献   
4.
基于深度相机的山地果园运输车避障系统设计   总被引:1,自引:0,他引:1  
为避免山地果园单轨运输车在运行过程中碰撞到作业果农、牲畜、大型石块等障碍物,提高果园作业的安全性和稳定性,采用深度相机基于渡越时间法设计一套山地果园单轨运输车避障系统。该系统运行时由深度相机获取运输车通行通道障碍物信息,经过运行Linux系统的树莓派车载电脑进行数据处理,做出决策后下发标志位信号至运输车控制中枢Stm32微控制器,控制电机改变运动状态。试验结果表明:该系统对于障碍物识别率为100%,对于符合修剪要求的干扰型侧枝,其误触率在8%以下,避障最小制动距离为101 cm,系统最大延时0.475 s。  相似文献   
5.
以管网投资费用最低为目标,建立了改进的自压树状灌溉管网规划模型,通过定义管网用水节点的上层水节点来保证管道连通性;同时,提出了改进的双频蝙蝠算法,通过使用双脉冲频率策略均衡算法多样性与收敛性。基于12个100维度测试函数的寻优结果表明,与遗传算法、粒子群算法及蝙蝠算法相比,双频蝙蝠算法能够有效提高全局搜索能力;应用双频蝙蝠算法分别对10节点和34节点的管网进行规划设计,管网投资费用均值较蝙蝠算法可分别减少23.60%和31.03%。  相似文献   
6.
基于改进YOLOv3-LITE轻量级神经网络的柑橘识别方法   总被引:16,自引:13,他引:3  
柑橘识别是实现柑橘园果实自动采摘、果树精细化管理以及实现果园产量预测的关键技术环节。为实现自然环境下柑橘果实的快速精准识别,该文提出一种基于改进YOLOv3-LITE轻量级神经网络的柑橘识别方法。在采摘机器人领域,果实识别回归框的准确率直接决定了机器手的采摘成功率,该方法通过引入GIo U边框回归损失函数来提高果实识别回归框准确率;为便于迁移到移动终端,提出一种YOLOv3-LITE轻量级网络模型,使用MobileNet-v2作为模型的骨干网络;使用混合训练与迁移学习结合的预训练方式来提高模型的泛化能力。通过与Faster-RCNN以及SSD模型对比在不同遮挡程度的测试样本下模型的识别效果,用F1值与AP值评估各模型的差异,试验结果表明:该文提出的模型识别效果提升显著,对于果实轻度遮挡的数据集,该文提出的柑橘识别模型的F1值和AP值分别为95.27%和92.75%,Average IoU为88.65%;在全部测试集上,F1值和AP值分别为93.69%和91.13%,AverageIoU为87.32%,在GPU上对柑橘目标检测速度可达246帧/s,对单张416×416的图片推断速度为16.9 ms,在CPU上检测速度可达22帧/s,推断速度为80.9 ms,模型占用内存为28 MB。因此,该文提出的柑橘识别方法具有模型占用内存低、识别准确率高及识别速度快等优点,可为柑橘采摘机器人以及柑橘产业产量预测提出新的解决方案,为柑橘产业智能化提供新的思路。  相似文献   
7.
针对当前柑橘果实目标检测模型多数需在服务器上运行,难以直接在果园部署且识别实时性较差等问题,设计了基于边缘计算设备的便携式柑橘果实识别系统。该系统由优化的目标检测模型和嵌入式智能平台组成;通过扩展YOLOv4–Tiny目标检测算法,将所有批量归一化层合并到卷积层,加快模型前向推理速度;采用多尺度结构并使用K–means聚类方法获得柑橘数据集的先验框大小,使网络模型对柑橘果实识别具有更强的鲁棒性;使用GIOU距离度量损失函数,使网络模型更加关注柑橘图像中重叠遮挡的区域。将改进算法部署到嵌入式平台Jetson nano,试验结果表明,识别系统对柑橘果实的识别平均准确率达93.01%,单幅图片的推断时间约为150 ms,对视频的识别速率为16帧/s。  相似文献   
8.
果园单轨运输机在轨状态感知系统研制   总被引:2,自引:2,他引:0  
针对山地果园单轨运输机作业环境受限、定位精度较低等问题,该研究基于高频RFID(RadioFrequency Identification)混合测速定位方法,设计了一套果园单轨运输机在轨状态精准感知系统。感知系统以STM32F103RCT6芯片为主控单元,利用双RFID阅读器读取基准定位标签组的时间差,使用混合测速定位方法,实时计算运输机的作业状态信息;设计了移动端监测软件,通过LoRa通信模块远程获取运输机实时作业状态信息。试验结果表明,运输机在平地路况中运行稳定,感知系统计算的全程平均行驶速度为0.49 m/s,依据秒表记录计算的全程平均行驶速度为0.48 m/s,二者速度相差2%;基准定位标签组间距为3.42m时,运输机全程平均定位误差为6.18±0.60cm;基准定位标签组间距为6.84 m时,运输机全程平均定位误差为6.46±1.14 cm。该研究验证了基于高频RFID精准感知单轨运输机在轨状态的可行性,提升了运输机作业安全性和智能性,可为实现果园生产精准作业提供可靠数据支持。  相似文献   
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