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1.
2.
为了观测降水数据的准确性,选取了南通市4个台站2018年4月—10月份的DCS1型称重式降水传感器和SL3-1型翻斗雨量传感器观测的降水数据,分析两者观测的日降水量和降水总量等方面的差异。结果显示:在选取的观测样本中,以人工观测的降雨日数为参考,称重传感器的平均一致率为91.2%;以翻斗传感器观测的降雨日为参考,称重传感器的一致率为94.5%。称重传感器观测的累积降水量与翻斗传感器观测的累积降水量相对平均误差为-1.55%,符合中国气象局规定的相对误差不超过±4%的规范要求。在分析日降水量方面,发现称重传感器比翻斗传感器观测量平均偏小0.29 mm;有明显性降水时,两者在日降水量等级判别上基本一致。称重传感器观测的数据小于翻斗传感器观测的数据概率要高,两种传感器观测的差值分布较为一致。称重传感器在捕捉微量降水的能力不比翻斗传感器差,甚至更好。称重传感器观测的日降水量与翻斗传感器观测的日降水量相关系数为0.99826,达到0.01显著相关的水平。 相似文献
3.
甘蔗横向种植机补种系统设计与试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对甘蔗横向种植机在种植过程中出现的漏播问题,设计了一套基于51单片机的甘蔗实时补种系统。通过对充种、储种、供种、护种及投种过程进行运动学和动力学的仿真分析,确定了影响补种效果的主要因素,设计了补种系统的关键部件。该系统采用AT89C52单片机、3套对射型激光传感器分别对漏种、补种箱和储蔗槽中蔗种余量不足的情况进行信号采集,进行漏种计数显示和实现蔗种余量不足时的报警,步进电机作为动力源,驱动辊耙转动完成补种过程。选取行进速度和补种辊槽数为试验因素,以补种成功率和重置率为补种性能指标,进行了二因素五水平的正交旋转组合试验。结果表明,行进速度对补种成功率的影响极显著,补种辊槽数对补种成功率的影响极显著;利用Excel软件进行了二次回归方程分析,得出当行进速度为3 km/h、补种辊槽数为10个时,补种成功率达到93.97%,重置率为1.69%。设计的实时补种系统性能稳定可靠,解决了播种器工作过程中的漏种问题。 相似文献
4.
为解决雨洪管理模型(SWMM)在率定过程中参数复杂、过程繁琐等问题。以西宁市某地块为例建立SWMM模型,利用Morris筛选法进行参数灵敏度分析,并根据灵敏度分析的结果进行人工率定;另外利用BP神经网络对模型进行率定,并结合参数灵敏度对其进行优化。对3种率定方案进行分析,结果表明:水文水力模块参数的相对灵敏度基本一致,其中灵敏度较大的参数为子汇水区面积(Area)、不透水率(Imperv)和不透水区洼地蓄积量(Destore-Imperv),并且不同降雨条件下模型参数的灵敏度存在差异。经过优化后的BP神经网络参数率定方法的模型模拟效果最好,纳什系数最大。结合灵敏度优化BP神经网络的人机联合率定方法一方面能提高BP神经网络率定的准确性,另一方面又能提高传统人工率定的效率。 相似文献
5.
随着信息技术的发展,利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统,是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状,利用STM32F103VBT6 32位微控制器,同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器,开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统,实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等,通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明,研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度,有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量,且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求,采集参数准确可靠,可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。 相似文献
6.
为监测农业环境中有机磷农药的残留,从种养源头管控农产品安全,基于锆离子和1,2,4,5-四(4-羧苯基)苯(H-4-TCPB)合成了蓝色荧光金属-有机框架材料(MOFs)Zr-TCPB,并与红色荧光量子点QDs组装成双荧光QDs@MOFs复合物,基于Zr-TCPB对有机磷农药特异性荧光淬灭效应,构建比例型荧光化学传感器系统,实现了有机磷农药的快速、灵敏、可视化检测。甲基对硫磷与对硫磷的检测限(LOD)分别为1.9μg/L和4.9μg/L,线性检测范围为0.005~2mg/L。研究表明,该荧光分析法能有效用于农业环境水样中甲基对硫磷及对硫磷的现场快速测定,甲基对硫磷回收率为93.23%~116.46%,平均相对标准偏差(RSD)为5.29%,对硫磷回收率为92.52%~107.83%,平均RSD为5.74%。该方法在环境样品农药残留快速监测方面具有巨大的应用价值。 相似文献
7.
随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加,农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题,本研究建立了一个认知无线传感器网络(CRSN)作物表型信息采集模型,并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡(DSEB)的事件驱动分簇路由算法。算法包括:(1)动态频谱感知分簇,采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头,构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子,提升网络各分簇平均频谱利用率;(2)融入边缘计算的事件触发数据路由,根据构建的分簇拓扑结构,将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点,簇内汇聚包括直传和簇内中继,簇间中继包括主网关节点和次网关节点-主网关节点两种情况;(3)基于频谱变化和通信服务质量(QoS)的自适应重新分簇:基于主用户行为变化引起的可用信道改变,或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰,触发CRSN进行自适应重新分簇。此外,本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化(假设sink为中心),即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明,与采用K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇(ERP)路由方案相比,在CRSN节点数为定值的前提下,基于DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进;在主用户节点数为定值时,所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。 相似文献
8.
基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献
9.
针对当前拖拉机检测系统功能集成度低、检测参数不全面、传输距离有限的问题,开发了拖拉机田间作业参数无线检测系统。该系统由传感器、数据采集仪及上位机软件监测平台3部分组成,能够实现PTO转矩及转速、油耗、发动机转速、悬挂提升力、力位调节加载力、加载角度、行驶速度、车轮转速、牵引力等多种参数的采集、无线发送与存储。系统工作时,数据采集仪中的车载检测仪将采集的传感器数据发送至无线数据接收器,无线数据接收器通过串口将数据传输至上位机软件监测平台,实现对各类试验参数的实时监测与数据处理。为验证检测系统的可行性与稳定性,对系统进行了采集通道的计量,结果显示模拟信号通道绝对误差绝对值最大为0.003V,引用误差最大为0.03%,频率信号通道检测绝对误差最大为2Hz,引用误差最大为0.013%,满足对拖拉机作业参数的采集需求。在此基础上,进行了PTO转矩参数及拖拉机无负载行驶速度采集试验。试验结果表明,检测系统可以实现转矩参数的稳定采集及数据的无线传输;在5、8、14km/h 3挡车速匀速行驶下,拖拉机车轮转速与实际行驶速度基本一致,最大相对误差分别为2.0%、1.2%及0.7%。本系统可满足对拖拉机工作性能参数的无线检测需求,数据采集稳定且采集精度较高,为拖拉机多作业参数的无线采集提供有效手段。 相似文献
10.
变量施肥具有提高肥料利用率、保护生态环境、节约农业生产成本等优点,但目前还没有得到广泛的应用,除了难以获得变量施肥的处方图之外,缺乏闭环检测也是原因之一。闭环控制是实现变量施肥的关键之一,与间接测量排肥轴的转速相比,实时检测肥料的质量流量更为准确。本文基于静电感应原理,设计了一种颗粒肥料质量流量传感器。由于颗粒肥料之间、颗粒肥料与空气、颗粒肥料与排肥管之间的摩擦和碰撞,颗粒肥料会携带一定量的电荷,因此本研究设计了环形电极来检测电荷强度,并利用电流放大电路输出感应电流。通过标定质量流量与感应电流的关系,获得了实时的肥料质量流量。搭建试验台对该颗粒肥料质量流量传感器进行检测,试验台主要包括动态信号采集系统、肥料箱、电流放大器和环形电极传感器。以大颗粒尿素(CO(NH2)2)、过磷酸钙(Ca(H2PO4)2·H2O)和氯化钾(KCl)为研究对象,其平均容重分别为0.7、1.2、1.1g/cm3。根据施肥装置的物理参数,通过调整排肥轴转速可获得近似的目标质量流量,目标质量流量的范围是3~15g/s,增量为1g/s。对于每个质量流量,进行了4次重复。每次重复30s,施肥装置与信号采集系统同时启动。利用平均感应电流和平均质量流量建立回归方程,采用插值法得到实时质量流量。随后,对每种肥料进行25次试验,从而检验本文中颗粒肥料质量流量传感器的测量精度,每次试验的目标质量流量由5个随机质量流量组成,每个质量流量下持续排肥6s,用天平称量30s内的实际质量,通过积分质量流量和时间曲线计算检测质量。采用SPSS 22.0软件对试验结果进行统计分析,分析表明,大颗粒尿素、过磷酸钙、氯化钾的检测误差分别为3.9%、5.1%、5.9%,相应的标准差分别为5.21、7.98、11.29。检测质量与实际质量无显著性差异(P>0.1),大颗粒尿素、过磷酸钙和氯化钾检测误差的数学期望值分别为3.74%、4.93%、5.22%。本文的研究结果表明,检测误差随颗粒肥料粒径的减小而增大。 相似文献