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1.
针对南方丘陵山地林果茶园复杂的地形地貌特点,在集中式电机驱动运输车基础上,开发了以轮毂电机驱动的山地林果茶园运输车;该运输车以36 V铅酸蓄电池为能源,采用双后轮独立驱动方式并具备电子差速转向系统。运输车最大爬坡度、续驶里程试验、差速及制动性能等关键指标性能试验结果显示:运输车满载最大爬坡度为15°,最小转弯半径为2 395 mm,空载和满载状态下以常用车速 20 km/h 行驶时平均里程分别可达 66.97和46.33 km;满载时运输车分别以初速度25、20、15、10 km/h行驶时的紧急制动距离分别为5.83、4.11、2.68、1.57 m,试验值与理论值的最大相对误差为8.2%;运输车还具备良好的差速转向性能。  相似文献
2.
针对果、茶园规模不断扩张并逐渐向智能农业机械化发展的趋势以及常用道路语义分割数据集缺少果、茶园道路场景等问题,将语义分割技术应用到部分果、茶园道路中,以实现对果、茶园道路的像素级分割。以道路、人和车为分类对象,建立果、茶园道路场景图像数据集(包括6 032张图像),将数据集按照9∶1比例随机划分为训练集(5 429张图像)和测试集(603张图像)。以PSPNet (pyramid scene parsing network,金字塔场景解析网络)分割模型为基础进行优化,构建MS-PSPNet语义分割模型;训练结果显示,MS-PSPNet模型的MIoU (mean intersection over union,平均交并比)为83.41%,FPS(frames per second,每秒传输帧数)为22.31。将MS-PSPNet模型应用在果、茶园不同道路条件和光照强度下进行现场试验,并进行准确度评估,结果显示,MS-PSPNet模型类别MPA(mean pixel accuracy,像素准确率均超过92%,MIoU在除非硬化道路条件情况均超过91%,表明MS-PSPNet模型在果、茶园道...  相似文献
3.
以果园典型路面不平度的采集为研究对象,建立基于激光雷达点云处理的路面不平度采集方法,搭建了基于三维激光雷达的路面不平度采集系统平台,结合点云处理技术完成路面高程信息的提取;采用AR(auto regressive,自回归)模型依据比例分析法对路面功率谱密度进行计算,确定不平度等级,并通过加速度振动记录仪进行系统验证,利用系统开展典型果园路面不平度数据信息采集试验。试验结果显示,果园路面不平度结果为水泥路面主要集中在B级,B级占比82.33%;砂石路面主要集中在C级,C级占比84.00%;泥土路面主要集中在D、E等级,D级路面占比48.67%,E级占比31.00%,表明基于三维激光雷达采集系统与数据处理方法在果园路面不平度采集和评价上是可行的。最终不平度评价结果显示,三维激光雷达果园路面不平度采集系统应用可靠,评价结果准确,适合于山地林、果、茶园路面不平度的采集。  相似文献
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