一种四旋翼航拍无人机的设计

普通的航拍无人机通常采用机载遥感设备获取信息,然后地面接收设备接收图像信息并进行整合处理,这样的方法可能会出现信息接收与传输不同步的现象,容易导致效率低下。针对这种情况,我们设计了一种新型的航拍无人机。     

基于无人机航拍的森林防火监测与预警技术

传统的森林防火监测与预警系统缺少对火灾图像的滤波去噪过程,影响最终的监测效果。为此,基于无人机航拍技术设计了一种新的森林防火监测与预警技术。通过无人机航拍的方式采集森林图像,对图像实施滤波降噪处理,从形态学的角度提取图像中火灾、烟雾等目标的圆形度特征,通过特征识别结果设计森林火灾识别预警流程。对比试验结果表明,所设计的监测与预警技术的监测效果更佳,用于森林火灾的实时监测和预警具有较好的效果。     

基于深度学习的大棚及地膜农田无人机航拍监测方法

随着精准农业技术的发展,快速获取大棚和地膜农田面积及地理分布的需求越来越大,但沿用面向卫星遥感影像的解译方法处理无人机航拍影像,存在特征选择复杂、识别精度较低、处理时间长等问题。基于此,本文提出一种基于深度学习的大棚及地膜农田无人机航拍监测方法,即采用六旋翼无人机搭载索尼NEX-5k相机进行航拍作业,对采集到的558幅赤峰市王爷府镇地区的无人机航片进行正射校正与拼接,构建全卷积神经网络(Fully convolutional network,FCN),通过多尺度融合的方法实现了FCN的5个变种模型:FCN-32s、FCN-16s、FCN-8s、FCN-4s、FCN-2s,使用带动量的随机梯度下降算法端到端训练模型,自动提取并分类影像特征。FCN模型与ENVI商用遥感软件的基于像素的分类方法、e Cognition软件的面向对象的分类方法对比后表明:FCN-4s模型为识别大棚和地膜农田的最佳模型,对于测试区域的平均整体正确率为97%,而基于像素的分类方法平均整体正确率为74.1%,面向对象的分类方法平均整体正确率为81.78%。FCN-4s模型平均运行时间为16.85 s,是基于像素的分类方法运行时间的0.06%,是面向对象的分类方法运行时间的5.62%。本方法可快速准确获取大棚和地膜农田的地理分布及面积,满足设施农业对无人机航拍监测的需求。     

基于无人机航拍图像的大田玉米冠层结构建模

针对目前采用三维数字化等方法获取大田作物冠层结构信息时需要手动干预、费时费力的问题,利用超微小型无人机分别获取了苗期大田玉米群体的航拍图像、去掉周边植株后成熟期单株及多株的玉米小群体航拍图像.基于伪极点-Crust方法构建了玉米苗期和成熟期的冠层结构模型,并基于大田原位手动测量的株高、叶长、最大叶宽、叶面积等参数对所构...     

农业植保无人机产业是一个完整的生态

正会飞无人机和有效组织无人机作业是两码事。在航拍市场上,可能飞起来拍到了就拍到了,没拍到大不了重拍或者放弃。但在农业植保作业里,施药没有喷洒到位,病虫害发作那是性命攸关的事情;如果重复喷洒,不仅是浪费,更是留下了农药残留和土地污染的隐患。当真决定上马无人机植保作业,要解决怎么计划怎么组织怎么管理怎么核查检验等等一系列     

植保无人机下洗气流对作物冠层作用规律研究

植保无人机作业过程中,旋翼下洗气流不仅会对雾滴沉积效果产生影响,还会对作物冠层产生扰动作用.揭示冠层扰动区域的特点,有助于理解无人机作业特征,可为优化雾滴沉积效果和施药系统提供理论依据.本文通过航拍方法和机器视觉技术研究了无人机下洗气流对作物冠层的影响.结果表明:单旋翼和多旋翼无人机下洗气流所引起的作物冠层扰动区域特征...     

多传感器数据融合的无人机速率估算与定位

为了提高农用无人机速率与位置的估算精度,同时降低无人机制作成本,提出了一种对于农用无人机容易实现的传感器数据融合算法,即通过使用离散型卡尔曼滤波,提高实验对象在三维空间中位置和速率变化的估算精度。由于传统的惯性测量系统存在体积大、造价高等缺点,而廉价的惯性测量传感器又存在较大的飘移,因此结合农用无人机航拍的工作环境采用全球定位系统(GPS)提供位置的测量,由惯性导航系统(INS)给出加速度,并由光流传感器提供速度的测量加以辅助。最终,通过实验验证了该算法的有效性。     

中国植保无人机发展技术路线及行业趋势

使用无人驾驶超低空作业的植保轻型直升飞机（本文简称植保无人机）具有作业效率高、单位面积施药液量小、无需专用起降机场、机动性好等优点。植保无人机可以远距离摇控操作,从根本上避免了作业人员暴露在农药中的危险,改善了操作者的劳动条件。植保无人机在水田、高秆作物间作业和应对爆发性病虫害等方面已经表现出突出的优势,而且可以应对农村劳动力减少的问题,近年来发展迅猛。日本等国在植保无人机及其施药技术的研究方面已比较成熟,而我国在此方面还比较落后。     

基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法

针对无人机在雨雾天气下的农田航拍图像退化问题,考虑无人机自身特性,提出了一种基于DCP和OCE的无人机航拍图像混合去雾算法。首先判断原始图像天空区域的存在,利用Canny边缘检测算法对带天空区域的原始图像进行分割并做高斯羽化处理,再采用膨胀和腐蚀等形态学操作进行二值化区域填充,去除非天空区域中对应亮度低的区域,提取天空区域和非天空区域。非天空区域图像采用基于导向滤波的暗通道先验算法去雾。天空区域图像采用基于代价函数的优化对比度算法去雾。本试验分别从主观视觉性和无参考量化评测两方面对100幅航拍图像去雾结果作出评价,试验结果表明,所提算法在对带雾图像去雾后,出现Halo现象的概率相较于DCP算法降低了95%,其综合评测均值指数提高了26%,去雾效果明显,色彩还原度高,没有明显的过渡区域和偏色现象,处理速度可达33帧/s,平均速度相较于DCP算法提高了32%,能满足实时性要求。     

“新工科“背景下《无人机植保技术》课程教学探索与实践

随着“中国制造2025”的提出，我国加快推进以智能制造为核心的工业4.0战略，无人机市场发展迅速。目前,无人机除了在军事领域中执行侦察、监视、火力打击、通信等多种任务外，在民用领域亦可完成灾害评估、地质勘测、航拍航测、农业植保、警用高速公路巡查、森林防火、海事巡逻等多种任务。无人机植保技术作为行业应用的重要方向之一，人才需求缺口巨大。本文将从“新工科“视域下探析《无人机植保技术》课程的教学探索和实现路径，以培养满足行业发展需求的一流无人机应用技术人才。     

如何成为合格的植保无人机飞手

正随着无人机培训的火暴,越来越多的人将无人机飞手作为自己的职业。植保飞防不同于航拍,对飞手有很高的要求,要求飞手不仅要懂飞控还必须懂植保。在植保飞防作业中,人是起决定作用的。无论飞控如何先进,植保飞手的重要性都不能忽视。不是能够飞的无人机都叫植保无人机,不是所有的飞手都叫植保飞手,植保飞手必须能够完成精准飞防作业的使命。因此,要成为一名合格的植保飞手,必须要有高度的责任心,具备专业的职业素养。     

基于头部姿态控制的农田监测无人机云台设计与实现

针对农田监测无人机对大范围观测视野、便利操控和高质量拍摄图像的需求问题,设计跟随人体头部姿态的监测云台。首先,根据云台对小体积、轻量化和易集成的设计要求,设计云台结构,并利用ANSYS有限元分析软件进行静力学载荷校核和动力学模态分析;其次,采用四元数方法进行头部姿态解算,利用互补滤波算法进行加速度计和陀螺仪的数据融合,利用嵌入式平台设计并制作云台控制系统;最后,对云台系统的姿态解算准确度进行动态测试和静态测试,对云台的减振性能进行对比测试。结果表明：云台在结构强度和减震性能上满足需求;控制算法和系统能够稳定可靠的解算姿态,并控制云台实时跟随,动态姿态角度误差不超过2°,600 s的静态角度漂移不超过5.5°;云台具有较好的减振和抗振性能,平飞测试中振动加速度均方根值比航拍云台的小41.8%,机动测试中振动加速度最大幅值比航拍云台小21%。该装置可以为无人机的农田监测任务提供更好的便利性。     

HY-600型植保无人机系统组装及调试

随着植保无人机在农业生产中的广泛应用,逐步显现出各种问题,其中尤为突出的是专业化程度不高,实际操作不规范等。以HY-600型植保无人机为例,重点讲解植保无人机系统组装及调试理论知识,对提高从业人员相关理论知识有一定参考价值,为现代智能化农业生产提供一定保障。     

农业植保领域中无人机测绘技术分析

我国作为农业大国,保证农作物产量对保护我国粮食安全具有重要意义。无人机测绘技术优势明显,将无人机测绘技术引入农业植保领域,能够有效掌握农作物的长势以及健康状态,但在应用过程中也存在着技术水平低、行业不规范等问题。基于此,笔者阐述了无人机测绘技术在农业植保领域中的应用优势以及存在的问题,提出了优化无人机农业植保技术、构建相关服务机构、完善维修网点等在农业植保领域应用无人机测绘技术的具体措施,并分析了无人机测绘技术在农业植保领域的具体应用。结果表明,无人机测绘技术不仅可以有效监测和判断农作物的健康状态,还可以有效识别农作物的密度和出芽率,为作物的产量提供基础保障。     

无人机技术在农业领域的应用研究

无人机技术可以用于农林植物保护作业,通过地面遥控及GPS技术可以实现农业中的药剂喷洒,作物生长监测等。与传统农业相比,无人机具有精准作业、高效环保、操作简单、自动化及智能化程度高等特点,且无人机体积较小,重量轻,运输方便,对于不同的农业地形及农作物均具有良好的适用性,因此在农业生产中具有广泛的应用。但是,目前无人机在农业生产中存在雾滴漂移规律不明晰、果园病虫害防治效果较差及无人机播种不成垄等问题,限制了无人机在农业生产中的应用。针对以上问题,首先系统阐述了无人机在农业生产中的发展过程及应用现状,分析无人机技术在农业生产中的应用优势,提出未来无人机的主要发展方向与研究重点,研究结果旨在为提升无人机在农业生产应用效率与工作可靠性提供技术参考与借鉴,研究结果对于推动无人机技术的发展、加快我国农业现代化进程具有重要意义。     

农用植保无人机调研

正我国是农业大国,在保证十几亿人温饱的基础上提高农民生活水平,是全面建成小康社会,实现全体人民共同富裕的前提,也是现在需要解决的主要农业问题之一。农用植保无人机为解决这一问题贡献了自己的力量,具有很大的市场潜力,提高了农业的自动化及机械化水平。一、植保无人机的简介植保无人机适用于农药喷洒作业,是一种小型的无人驾驶的飞机,也可以承担喷洒化肥和种子的任务,大大提高了传统人工的作业效率,同时还给     

江苏:代表建言给植保无人机一个合法身份

正现在的植保无人机效果非常好,在江苏发展也很快,但主管部门不明确带来一系列问题,影响植保飞防的发展。"全国人大代表、江苏省农委主任吴沛良在关注"开放型农业""耕地质量"等这些"大"问题之外,还专门带来了一个关于植保无人机的建议。"我们国家常年发生重大病虫害100种以上。根据不完全统计,近十年来因防治能力不足,每年造成粮食损失500亿斤左右。而且现在农村‘空心化’‘老龄化’,病虫害防治问题更加突出。"     

基于深度学习的电力绝缘子异常检测系统

正1电力绝缘子异常检测现状输电线路巡检通过直升机、无人机等空中飞行平台进行巡线获取了大量航拍视频图像,若对这些海量视频图像数据采用工作人员肉眼判读而没有自动图像分析功能系统参与的话,易发生严重的检测误判或漏判情况,难以准确发现绝缘子存在的安全隐患,且极大地增加了检修成本。因此研究利用图像处理技术判断     

浅析农用无人机在精准农业中的应用优势

随着农业产业结构调整,我国农业正从传统农业向精准农业转型升级。无人机以其独特的优势助力精准农业发展,本文在简要概述精准农业及农用无人机的基础上,分析了无人机在精准农业中的应用优势,旨在突出应用优势,实现农用无人机快速超越式发展。     

论植保无人机在现代农业中的应用优势

随着我国农业技术的发展,以科技应用为代表的现代化农业逐步形成,植保无人机便是其中的突出代表。相对于国外而言,我国的植保无人机发展起步较晚,但也是我国农业发展的必然趋势。植保无人机的广泛应用,将对我国的农业现代化发展带来巨大而深刻的改变,推动我国农业向科技化发展道路不断迈进。