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1.
2.
畜禽养殖场内温度、湿度及各种气体构成畜禽生长的外围环境,直接影响畜禽日常行为和生长速度及免疫状态。对这些畜禽养殖场内进行检测并监控畜禽健康状态及寻找二者间的联系,对优化养殖环境,发展健康养殖具有重要意义。该研究以STM32单片机为控制核心,在固定点传感器外设置移动式智能监测平台,通过无线定位系统UWB(Ultra Wide Band)和集成传感器对畜禽养殖场内环境进行监测,利用带图传功能摄像头和红外测温装置实时监控畜禽状态。传感器获取信息后将数据以UART、IIC或模拟量输出方式传递给STM32,STM32处理数据后通过物联网WIFI模块上传至阿里云IoT(The Internet of Things)物联网平台,用户登录网页页面即可对数据进行远程访问,并对畜禽状态进行实时监控。实测结果表明,智能检测平台检测数据与猪场内布置的传感器检测结果相近,二者偏差小于10%,在无遮挡情况下布置无线定位系统,定位误差接近10cm级。系统检测数据可信,数据传输正常,可持续长时间稳定运行。机动平台还开发了搬运功能,单次运送能力为200 kg左右。移动式智能监测平台为畜禽养殖场内实现全范围环境监控提供了设备基础。 相似文献
3.
基于目标像素变化的柚果单目测距算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对山地果园光线变化和枝叶遮挡干扰果实距离检测的问题,该研究提出一种利用目标区域像素数量变化预测成像距离的算法。根据单目测距原理和柚果成像特性,以具备尺寸和形状代表性的离树柚果样本为研究对象,在采摘作业距离范围内利用单一相机以固定间隔步距对果实某一侧面连续获取图像数据,用以建立并验证目标区域像素数量变化与成像距离变化之间的多元回归关系。随后将该算法应用于果园中树上柚果样本以检验其适用性,并讨论初始成像距离和步距取值对测距精度的影响。研究结果表明,在125 cm以内,6个树上柚果样本的测距相对误差均低于5%,满足采摘机械手目标定位的精度要求;初始成像距离对该算法测距精度具有显著影响。该研究单目测距算法满足果园环境中柚果目标与相机间距离检测需求,为相关采摘机械手的柚果目标识别提供了一种可行方案。 相似文献
4.
基于轻量级神经网络MobileNetV3-Small的鲈鱼摄食状态分类 总被引:1,自引:1,他引:0
在集约化水产养殖过程中,饲料投喂是控制养殖成本,提高养殖效率的关键。室外环境复杂多变且难以控制,适用于此环境的移动设备计算能力较弱,通过识别鱼类摄食状态实现智能投喂仍存在困难。针对此种现象,该研究选取了轻量级神经网络MobileNetV3-Small对鲈鱼摄食状态进行分类。通过水上摄像机采集水面鲈鱼进食图像,根据鲈鱼进食规律选取每轮投喂后第80~110秒的图片建立数据集,经训练后的MobileNetV3-Small网络模型在测试集的准确率达到99.60%,召回率为99.40%,精准率为99.80%,F1分数为99.60%。通过与ResNet-18, ShuffleNetV2和MobileNetV3-Large深度学习模型相比,MobileNetV3-Small模型的计算量最小为582 M,平均分类速率最大为39.21帧/s。与传统机器学习模型KNN(K-Nearest Neighbors)、SVM(Support Vector Machine)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)和Stacking相比,MobileNetV3-Small模型的综合准确率高出12.74、23.85、3.60和2.78个百分点。为进一步验证该模型有效性,在室外真实养殖环境进行投喂试验。结果显示,与人工投喂相比,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式的饵料系数为1.42,质量增加率为5.56%。在室外真实养殖环境下,MobileNetV3-Small模型对鲈鱼摄食状态有较好的分类效果,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式在一定程度上能够代替养殖人员进行决策,为室外集约化养殖环境下的高效智能投喂提供了参考。 相似文献
5.
随着农业科学技术的飞速发展,精准农业智能化水平成为衡量一个国家农业综合实力的重要指标。在农业现代化建设中,农业机械正朝着智能化、精细化、人性化方向前进,把科技应用到农业生产中,对提高农业装备水平、改善农业生产条件、增强农业综合生产能力、拉动农村消费需求等具有深刻意义。我国作为农业生产大国,农机行业经历了黄金发展期后,正处于传统农业向现代精准农业转变的关键阶段。农业生产模式的生态化、环境友好化实现精准作业的同时,实现资源的有效利用和环境的改善,互联网+技术作为优越的全球信息共享平台将有效推动农业生产信息交流共享、农业经济产品的线上运营,成为未来精准农业生产方向的一大主流。 相似文献
6.
对宽皮柑橘(Citrus reticulata)贮藏期间力学特性变化进行了研究,定期对柑橘进行压缩试验,并测定贮藏期间柑橘果实的质量、硬度、弹性模量、破坏极限力和总变形破坏能。结果表明,随着贮藏时间的延长,柑橘果实的质量损失逐渐增大;硬度呈减小趋势,但贮藏7 d与贮藏10 d差异不显著;弹性模量、破坏极限力和总变形破坏能均先增大后减小,在贮藏7 d时达到最大值,贮藏1 d与贮藏4 d差异均不显著,贮藏10 d与贮藏1 d均有显著差异。各力学指标相关性分析表明,贮藏时间与质量损失呈高度正相关,与果实硬度和弹性模量呈高度负相关,与破坏极限力和总变形破坏能不相关。 相似文献
7.
8.
运用有限元软件ANSYS workbench仿真分析4LL–1.5Y型联合收割机割台,得到割台机架前6阶模态频率和模态振型,结果表明,割台在受振动时易产生变形的部位是割台机架的两侧壁和割台机架进口处的底板。利用三轴加速度传感和Co Co–80动态信号测试分析系统,分别测得割台机架关键部位的加速度信号,对比非田间作业试验发动机空转、整机运转(不行走)分别在怠速(700 r/min)、中速(1 200 r/min)、高速(1 800 r/min)和田间作业不同工况下各方向的加速度,各测点水平方向加速度是其他2方向的2~4倍,表明割台的振动主要以水平方向振动为主,其中倾斜输送器受振动比较严重,加速度最大值高达97.28 m/s2。对比有限元分析与振动试验结果发现,对割台振动影响较大的激励频率(20、22 Hz)几乎都出现在割台机架的模态频率(18.679 Hz)附近。 相似文献
9.
油菜角果数量及关键表型参数的自动化检测方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
为有效替代人工方式考种油菜、观测角果,研究了一种用于测量批量角果的数量和关键表型参数的自动化检测方法。设计了角果散铺和图像采集装置,利用拨动加振动的方式将堆积角果均匀散开并拍摄视频;使用二维码作为标记块,以有效地提取关键帧并拼接为包含全部角果的整幅图像;提出了基于凹点提取与匹配的图像分割方法,分割各种形态下的重叠角果,准确率达到98%以上。在关键表型参数测量中,利用了最大类间方差法以判断角果的正置或侧置姿态,以此估计角果横切面的近似椭圆长短轴,再计算角果的长度、表面积和体积。实验结果表明该方法具有很好的检测精度,对不同品种的油菜适应性较好,长度、表面积和体积的估计误差分别不大于2.9%、4.8%和5.0%。该方法可以有效替代人工方式的油菜考种,为相关农业科研领域提供基础数据。 相似文献
10.
为提高外槽轮式排种器播量调节范围与控制精度,设计了一种外槽轮式播量自动控制系统,该系统通过采集机组行进速度信号,同时控制槽轮转速与槽轮长度,实现播量调节与控制。通过试验,建立了播量与槽轮转速、有效工作长度的数学模型,分析了槽轮转速、有效工作长度对播量变异系数与模型精度的影响。结果表明:模型最大误差小于5%,平均误差为3. 2%,满足精度要求;槽轮有效工作长度在14~30mm范围内、转速为40~60 r/min时,变异系数小于0. 5%。上述参数范围是所设计外槽轮式排种器播量自动控制系统适宜的控制范围。研究为外槽轮排种器的播量自动控制策略提供了理论依据。 相似文献