基于轻量化深度学习模型的豆角苗-杂草检测方法

除草是保证农业丰产的重要环节,杂草识别是自动化除草的关键。为了满足在中小型除草机器人上的使用,将轻量级深度学习模型Mobile Net-SSD应用于杂草识别。选取豆角苗和杂草作为实验对象,将实验目标细分为大目标和普通目标,针对大目标改动了Mobile Net-SSD模型的特征层。对比原模型、改动模型和标准SSD模型,以Mobile Net作为主干网络时识别速度提升了2倍。改动模型比原模型在普通目标检测上精度降低了3.15%,对大目标检测精度提高了3.23%。实验表明：Mobile Net-SSD模型与改动模型都具有体积小、识别率高、检测速度快等优点,在检测普通目标与大目标时各有优劣。     

基于Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法

针对当前除草机器人杂草识别定位不准确、实时性差等问题,提出一种基于Faster R-CNN的草坪杂草识别算法。该方法首先使用快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)算法训练初始化模型,然后通过在网络池化层后添加生成对抗网络(GAN)噪声层来提高网络的鲁棒性。试验结果表明,该种方法在正常拍摄的测试集图片中识别率达到97.05%,在加噪图片测试集的识别率达到95.15%,识别结果均优于传统的机器学习方法。同时,本方法具有识别速度快的特点,可用于实时检测,在园林杂草清理等方面具有应用价值。     

基于Cycle-GAN+Faster R-CNN的除草机器人杂草识别算法研究

为解决人工除草耗时长、农药除草污染大的问题,需要更准、更快的杂草识别定位算法帮助除草机器人根除农田杂草。课题小组提出了一种基于Faster R-CNN的农田杂草反向识别改进算法,新算法利用循环一致性生成对抗网络(Cycle-GAN)的图像生成能力以解决训练样本稀缺的问题,同时将Cycle-GAN与快速区域卷积神经网络(Faster R-CNN)混合使用,从而提高杂草识别能力。试验结果表明,该方法在正常拍摄的测试集图片中识别率可以达到95.06%,识别结果优于传统Faster R-CNN的87.59%。该算法具有识别速度快、实时性好的优点,在果园、园林除草等方面具有应用价值。     

杂草自动识别除草机器人设计——基于嵌入式Web和ZigBee网关

为了提高除草机器人自主导航能力和杂草识别率,将嵌入式Web和ZigBee技术引入到了机器人的控制系统中,设计了一种新型杂草自动识别除草机器人。除草器人利用摄像头采集导航图像,利用作物颜色特征在RGB颜色空间对图像进行分割,使用OTSU方法检测作物的中心线,以农作物行中心线为基准线进行自动行走,实现了机器人的自主导航功能。机器人利用杂草识别摄像头识别杂草,使用ARM9处理器对图像进行处理,利用ZigBee发送控制指令,最后由执行末端刀盘去除杂草。为了验证机器人杂草识别和导航性能的可靠性,对机器人的性能进行了测试,结果表明:图像计算和实际机器人测试的位姿结果非常接近,杂草的识别率在99.8%以上,算法的性能可靠,杂草识别精度高,除草机器人的实时性较好。     

基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。     

基于颜色特征与多层同质性分割算法的麦田杂草识别

针对杂草与小麦叶子交叠的情况,提出了一种利用改进的多层同质性分割算法,并综合颜色与形态特征的杂草识别方法。在颜色空间YIQ,选取I作为特征量并用改进的最大类间方差法分离植物与背景;在颜色空间HSI,选取I的同质性量和S作为特征量进行多层同质性分割分离小麦与杂草;最后结合形态学特征开闭运算滤波及二值逻辑与运算获得杂草图像;通过模拟化学除草系统,从理论上评价整个系统的除草效率。试验结果表明,杂草正确识别率达92.6%,单幅图像除草剂的减少率在35%~50%,小麦田的除草剂减少率超过78.7%。     

基于改进YOLOv3网络模型的茶草位置检测算法

精准高效的茶草识别是智能茶园植保机械进行除草工作的关键。针对目前茶园除草智能化程度较低等问题,提出改进YOLOv3网络模型的茶草检测算法。首先,分季节和时间段,在多个茶叶品种的种植园中以自适应的距离和角度采集茶草混合图像并建立试验数据集。接着,使用K均值聚类算法重新设计先验锚框尺度。然后,以YOLOv3网络模型为基础,选取17×17的网格划分图像区域;采用残差网络（ResNet）作为主干网;加入过程提取层,增强草株检测性能。最后在原损失函数中引入广义交并比损失。通过消融试验和不同目标检测算法对比试验验证此改进算法对茶树与杂草的检测效果。试验结果表明,改进 YOLOv3网络模型对杂草的检测精确率和召回率分别为85.34%和91.38%,对茶树的检测精确率和召回率最高达到82.56%和90.12%;与原YOLOv3网络模型相比,检测精确率提高8.05%,并且每秒传输帧数达到52.83 Hz,是Faster R-CNN网络模型的16倍。这些数据说明所提算法在茶园复杂环境下,不仅对于茶树和杂草具有更好的识别效果,而且满足实时检测的要求,可以为智能茶园植保机械提供技术支持。     

新型田间智能除草机器人设计

为提高田间除草机械化水平,提高除草作业效率,设计一种能够自动识别除草的智能田间除草机器人。该机器人采用轮式驱动,以STM32F103C8T6微控芯片为控制核心,基于LabVEW软件平台开发了视觉识别系统,可根据不同的地形特征设计行走路线,对杂草进行精准定位,实现机器人移动与除草功能,并能通过智能手机进行控制。采用垄间作业模式对不同农作物进行除草试验,结果表明：机器人的平均杂草识别率为95%,平均杂草清除率为83%,较之于以往研究提升了8%。能够应用于不同田间除草作业。     

3SCJ-2型水田行间除草机设计与试验

为减少除草剂对稻米品质的影响和解决人工除草劳动强度大的问题,设计了一种水田行间除草机。除草机采用主、被动除草轮旋转将杂草埋压和挑出。建立关键部件结构模型,通过对水稻秧苗和杂草根系特点进行分析,得出主动除草轮半径、宽度、转速、耙齿等结构参数的计算公式,得出被动除草轮和限深板结构参数的设计依据;建立主动除草轮、被动除草轮、机架和限深板的力学模型,推导出主动除草轮的驱动力矩。根据结构模型、力学模型的分析结果和农艺技术指标要求,确定了主动除草轮半径为0.15 m,被动除草轮半径为0.1 m,主动除草轮转速为0.6 r/s,耙齿数量为6,耙齿长度为0.12 m,驱动力矩为27 N·m。对设计的水田行间除草机进行田间试验和性能检测,结果表明,除草率为78%,达到农艺技术指标的要求。     

Labview下实现棉田株间杂草实时识别与定位

从实时性和多特征的综合角度出发,基于虚拟仪器技术的软硬件平台,提出了一种颜色和形态特征相结合的棉田杂草实时识别与定位的方法.在HIS 颜色模型中,以色度H为特征量,用Otsu算法自动取阈值法将植物与背景分离;利用植株的形态特征,结合形态学腐蚀、膨胀方法及骨架长度与面积比得到的识别方法,将棉苗和杂草分离.同时,通过对图像的特征分析和坐标变换,完成准确定位,得到中心坐标等物理参数,从而为后续株间除草机器人控制系统的研究提供重要依据.系统采用Labview和NI-Vision软件平台搭建,多幅杂草图像研究结果表明:该系统杂草的正确识别率平均为85.32% ,处理1幅1024*768的图像平均只需196ms ,识别速度能满足实时除草要求.     

基于YOLO v5的农田杂草识别轻量化方法研究

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR)增强算法对部分图像数据进行预处理,提高边缘细节模糊的图像清晰度,降低图像中的阴影干扰。使用轻量级网络PP-LCNet重置了识别模型中的特征提取网络,减少模型参数量。采用Ghost卷积模块轻量化特征融合网络,进一步降低计算量。为了弥补轻量化造成的模型性能损耗,在特征融合网络末端添加基于标准化的注意力模块(Normalization-based attention module,NAM),增强模型对杂草和玉米幼苗的特征提取能力。此外,通过优化主干网络注意力机制的激活函数来提高模型的非线性拟合能力。在自建数据集上进行实验,实验结果显示,与当前主流目标检测算法YOLO v5s以及成熟的轻量化目标检测算法MobileNet v3-YOLO v5s、ShuffleNet v2-YOLO v5s比较,轻量化后杂草识别模型内存占用量为6.23MB,分别缩小54.5%、12%和18%;平均精度均值(Mean average precision,mAP)为97.8%,分别提高1.3、5.1、4.4个百分点。单幅图像检测时间为118.1ms,达到了轻量化要求。在保持较高模型识别精度的同时大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行农田杂草识别提供技术支持。     

基于玉米根系保护的株间除草机器人系统设计与试验

针对株间机械除草时末端执行器存在损伤玉米根系风险的问题,提出了一种基于玉米根系保护的除草铲土上避苗除草模式,并设计了一套智能株间除草机器人系统。该机器人系统由机器人移动平台、除草装置、视觉检测系统和控制系统组成。其中视觉检测系统采用YOLO V4网络模型来检测玉米苗和杂草;除草装置是基于除草铲空间立体运动轨迹设计,使得除草铲可以完成土上和土下2种避苗除草作业模式。田间试验表明,在机器人移动平台前进速度为1.2 km/h时,玉米苗和杂草的检测率分别为96.04%和92.57%,且2种除草模式的除草率均高于81%。除草铲土上避苗除草模式的平均伤根率为3.35%,相较于除草铲土下避苗除草模式降低了36.40个百分点。结果证明该除草机器人系统运行稳定,且除草铲土上避苗除草模式具有较优的玉米根系保护性能。     

抛推组合式草土分离前胡除草机设计与试验

针对丘陵山区前胡种植使用除草机时存在草土不分离导致杂草复生、碎石飞射伤人的问题,设计了一款抛推组合式草土分离除草机。对称螺旋结构的除草轮将土推向两侧,避免碎石飞射伤人。刀齿将杂草抛向后方实现草土分离,防止杂草复生。螺旋结构除草轮采用中轴对称左右旋向相反布置,使得碎石沿轴向两边飞离,有效防止碎石飞射伤到后方机手。通过理论分析确定除草轮的齿形、齿数,分别进行除草轮在杂草-土壤、碎石-土壤模型中的运动分析。使用EDEM和ANSYS耦合仿真,验证其工作性能和物理性能。通过田间试验,验证除草轮能够实现草土分离,得出机具的最佳工作参数为：除草轮转速13 r/s、前进速度400 mm/s、除草深度35 mm,平均除净率为86.7%。     

融合强化注意力机制的农田杂草识别方法

针对农作物与杂草交叉生长,导致杂草等目标难以识别的问题,提出一种融合强化注意力机制的农田杂草识别方法。首先,利用主干网络进行特征提取,并在此基础上提出一种强化注意力模块,从水平和垂直等两个维度细粒度进行位置特征编码,通过计算原始主干网络提取的特征与位置编码之间的偏移量,强化目标物体的定位与识别;然后,在单层注意力机制的基础上,引入上下文关系链条,进一步强化模型的泛化性能,最后,结合迁移学习的训练方式缓解小样本数据集极易造成过拟合的问题。通过测试单一目标物体和交叉生长的多目标物体在晴天、雨天和阴天等多场景环境下的识别性能,结果表明,本文方法分别可以实现单一目标物体和交叉生长的多目标物体92.84%和90.01%的平均识别准确率。     

凸轮摇杆式摆动型玉米株间除草装置设计与试验

为满足我国北方玉米苗间机械除草作业需求,设计了一种凸轮摇杆式摆动型玉米株间除草装置,阐述了除草装置的总体结构与工作原理,对其关键部件凸轮摇杆机构和除草刀进行参数化设计,通过对除草装置避苗过程的运动和受力分析,得到影响其作业效果的主要因素及各因素的取值范围。以前进速度、弹簧刚度和除草刀转速为试验因素,以除草率、伤苗率为试验指标,在室内土槽中进行L9(34)正交试验,以考察试验因素对除草装置工作性能的影响。结果表明,各因素对指标影响的主次顺序为弹簧刚度、前进速度、除草刀转速;最优水平组合为弹簧刚度60 N/mm、前进速度0.6 m/s、除草刀转速130 r/min。以最优水平组合进行验证试验,结果为除草率89.8%,伤苗率2.1%,证明其具有较优的作业性能。     

基于Faster R-CNN的新疆棉花幼苗与杂草识别方法

针对新疆棉田杂草的伴生特点带来的特征过拟合、精确率低等问题,以新疆棉花幼苗与杂草为研究对象,分析杂草识别率低的影响因素,建立了基于Faster R-CNN的网络识别模型.采集不同角度、不同自然环境和不同密集程度混合生长的棉花幼苗与杂草图像5370张.为确保样本质量以及多样性,利用颜色迁移和数据增强来提高图像的颜色特征与...     

基于DeepLabV3+的稻田苗期杂草语义分割方法研究

稻田杂草位置获取是靶向喷施除草剂和机械智能除草的基础,为实现自然光照环境和水田复杂背景下稻田苗期杂草的信息获取。以稻田恶性杂草野慈姑为研究对象,提出一种基于全卷积神经网络的稻田苗期杂草语义分割方法,利用DeepLabV3+对秧苗和杂草进行语义分割进而获取的杂草位置信息。首先人工田间采集稻田苗期杂草野慈姑的RGB图像,通过图像标注工具LabelMe人工标注图像中秧苗、杂草和背景的各个像素点,70%数据集用于DeepLabV3+网络模型参数的训练,30%数据集用于测试DeepLabV3+性能。然后与FCN和U-Net两种语义分割方法进行比较,所提出的DeepLabV3+语义分割方法准确率、均正比、频权交并比和F值等性能指标都最优,试验得出：DeepLabV3+模型像素准确率最高达到92.2%,高于U-Net和FCN方法的准确率92.1%和84.7%。所提出的方法能对稻田苗期杂草、秧苗和背景像素进行准确分割,满足智能除草和除草剂靶向喷施的实际应用需求。     

基于优化Faster R-CNN的棉花苗期杂草识别与定位

为解决棉花苗期杂草种类多、分布状态复杂,且与棉花幼苗伴生的杂草识别率低、鲁棒性差等问题,以自然条件下新疆棉田棉花幼苗期的7种常见杂草为研究对象,提出了一种基于优化Faster R-CNN和数据增强的杂草识别与定位方法.采集不同生长背景和天气条件下的杂草图像4694幅,对目标进行标注后,再对其进行数据增强;针对Faste...