果园割草机器人甩刀设计与分析

果园割草机器人的除草性能与草的物理特性以及甩刀的设计参数紧密相关，结合柑橘果园杂草种类情况及其物理特性，基于Y型甩刀式割草机构设计一种果园割草机器人。运用D-H法建立甩刀切割单个茎秆的运动学模型，模型分析表明，在不出现缠草的条件下，甩刀轴转速1 500 r/min时在最优切割位内对单根杂草茎秆的碰撞力为74.25 N。刀片的切割轨迹分析表明，设计的Y型甩刀刀片切向速度与前进速度的比值λ>1时，割草机器人能有效地进行割草作业。割草机器人实地割草试验结果表明，刀片座间距43 mm、刀轴转速1 500 r/min、前进速度1.0 m/s时，重割率最小。     

基于改进YOLO v4的笼养蛋鸭行为实时识别方法

蛋鸭行为模式是判断笼养鸭养殖过程中健康状况及福利状态的重要指标，为了通过机器视觉实现识别蛋鸭多行为模式，提出了一种基于改进YOLO v4 (You only look once)的目标检测算法，不同的行为模式为蛋鸭的养殖管理方案提供依据。本文算法通过更换主干特征提取网络MobileNetV2,利用深度可分离卷积模块，在提升检测精度的同时降低模型参数量，有效提升检测速度。在预测输出部分引入无参数的注意力机制SimAM模块，进一步提升模型检测精度。通过使用本文算法对笼养蛋鸭行为验证集进行了检测，优化后模型平均精度均值达到96.97%,图像处理帧率为49.28 f/s,相比于原始网络模型，平均精度均值及处理速度分别提升5.03%和88.24%。与常用目标检测网络进行效果对比，改进YOLO v4网络相较于Faster R-CNN、YOLO v5、YOLOX的检测平均精度均值分别提升12.07%、30.6%及2.43%。将本文提出的改进YOLO v4网络进行试验研究，试验结果表明本文算法可以准确地对不同时段的笼养蛋鸭行为进行记录，根据蛋鸭表现出的不同行为模式来帮助识别蛋鸭的异常情况，如部分行为发...