基于机器视觉边缘检测的园林喷药机器人导航线提取

导航路径的精确拟合是园林机器人自动化导航的关键,针对现有园林喷洒机器人仍是人工操作为主的现象,提出一种基于视觉边缘检测的导航路径拟合算法,用于指导园林喷药机器人的自动化导航。首先利用“化曲为直”的思想,截取拍摄图像的最后200像素行作为感兴趣区域;其次提出一种针对园林道路的灰度化因子,对图像进行灰度化处理;然后对图像进行行扫描,根据噪声和道路在几何学上的差异,设定宽度阈值T,快速检测出道路边缘;根据检测出的边缘点,计算道路边缘点的均值拟合出边界线;最后,根据道路顶点坐标,计算出梯形道路的中轴线方程提取出导航线,为园林机器人导航提供参数。试验结果表明该算法处理一幅图像平均耗时53 ms,误差在0.6°内,可见本文所提算法可以满足实时性要求,且算法鲁棒性好、准确性高,为园林喷药机器人的自动化导航提供理论依据。     

基于卷积神经网络的害虫分类

农作物病虫害是一种严重的自然灾害,需要对其进行及时预测和监控,以保证农作物产量。由于害虫种类繁多以及作物在生长初期的形态相似,农业工作者难以准确识别各类作物昆虫,给病虫害的防治工作带来巨大挑战。针对这一问题,提出一种基于多尺度特征融合的网络模型(FFNet)对作物害虫进行精准识别与分类。首先,采用空洞卷积设计多尺度特征提取模块(MFEM),获取害虫图像的多尺度特征图;然后,使用深层特征提取模块(DFEM)提取图像的深层特征信息;最后,将分别由多尺度特征提取模块(MFEM)和深层特征提取模块(DFEM)提取到的特征图进行融合,从而实现以端到端的方式对作物害虫进行精准分类与识别。试验表明：所提出的方法在12类害虫的数据集上获得优异的分类性能,分类准确率(ACC)达到98.2%,损失函数Loss为0.031,模型训练时间为197 min。     

丰花月季在景区的栽植和养护管理

针对景区中的丰花月季栽植和管理相关内容,做了简单的论述。景区中栽植丰花月季,能够丰富景观色彩,增添美感。若想保证丰花月季作用的发挥,要从栽植和与养护管理实际出发,采取有力的保障措施,保证丰花月季健康生长,增强景区的绿化效果。现结合具体实践,总结丰花月季栽植和管理方法,共享给行业人员。     

基于RecurDyn小型绿篱修剪机履带底盘越障性能分析与仿真

目前以卡车、拖拉机为承载车的绿篱修剪机因为体积庞大、轮式承载车通过性差而无法在狭窄、凹凸不平等复杂路面作业,因此,需要一种小型的绿篱修剪机,并以履带底盘作为其承载机构。本文以在狭窄、凹凸不平等复杂地形作业的小型绿篱修剪机履带底盘为研究对象,对履带底盘在斜坡上的横向、纵向稳定性以及翻越垂直壁和跨越壕沟过程中的越障性能进行分析,得出小型绿篱修剪机履带底盘越障性能与其结构参数的内在联系。利用多体动力仿真软件RecurDyn对履带底盘进行三维建模,并对分析结果进行仿真验证。验证表明,所建立的小型绿篱修剪机履带底盘模型,在黏土路面以低速挡(1.08 km/h)行驶时,最大纵向上坡角度为32°,翻越垂直壁最大高度为145 mm,跨越壕沟最大宽度为275 mm;履带底盘质心向前、向下移动不但能提高其在不同工况下的越障能力,而且越障过程更稳定;降低车速,有利于提高其越障稳定性。