基于智能农机装备的应用与推广策略分析

随着全球农业面临着生产效率提升和可持续发展的双重挑战,智能农机装备在提高农业生产效率、节约资源、减少环境污染等方面发挥着重要作用。智能农机装备的应用已成为提高农业生产力的关键途径。本文深入分析了智能农机装备在现代农业中的应用现状,包括自动驾驶农机、无人机植保、智能灌溉系统等,并探讨了其在不同农业生产环境中的适用性和效益。在此基础上,本文提出了一系列推广智能农机装备的策略,涉及技术研发、政策扶持、农民培训和服务体系建设等多个方面。通过对这些策略的分析,旨在为智能农机装备的推广提供理论依据和实践指导,以促进其在农业生产中的广泛应用,进而提升整个农业行业的技术水平和国际竞争力。     

智能农机装备技术的发展与创新

智能农机装备技术是实现农业现代化和智能化的重要条件,具有广阔的应用前景和巨大的发展潜力。研究团队以智能农机装备技术发展与创新为主题,介绍了智能农机装备技术的定义和发展历程及现状,分析了智能传感器技术、自主导航技术、人工智能技术等在农业生产中的应用,提出充分发挥政府引导作用、加强技术研究和开发、制定相关标准和规范、推动产业链协同创新、加大技术普及和推广力度、推进国际交流和合作等策略,以推动智能农机装备技术的创新和进步。本研究旨在为相关领域的科研工作者、决策者、从业者等提供参考和借鉴,推动智能农机装备技术的创新和发展,提高农业生产效率和质量,降低生产成本,促进农业现代化和智能化发展。     

农机自动化技术实现农机装备智能操作的应用研究

改革开放以来,我国农村经济迎来了快速的发展,同时农业机械也取得了极大的进步。现代化程度极高的农业机械技术,一方面可以提高农业生产的效率,另一方面能够不断推进农机自动化的发展,使现代农业自动化水平和网络技术的应用水平得到更大的提升,对农机装备的智能化进展也有十分重要的推动作用。文章针对农业自动化技术在农业生产中的应用进行深入的研究,对于我国农机装备的智能化有着重要的指导意义,同时能够从整体上把握我国农业机械发展的基本情况。     

自主创新驱动智能农机装备产业发展的分析与研究

创新驱动就是让创新成为引领产业发展的第一动力.以黑龙江省为例,展开自主创新能力驱动智能农机装备产业高质量发展的分析与研究.通过对自主创新能力重要性的阐述和智能农机装备产业瓶颈问题的分析,提出进一步促进该产业发展的相关对策,进而推动黑龙江省智能农机装备产业高质量发展,做好维护国家粮食安全的压舱石.     

现代农机智能装备与技术研究通过验收

由农业装备产业技术创新战略联盟组织、国机集团所属中国农业机械化科学研究院牵头实施的"十一五"国家863计划重点项目"现代农机智能装备与技术研究"日前通过验收。     

基于通道可视化的输电线路智能管控技术研究与应用

输电线路安全稳定运行是供电安全的重要保障,为减少因外力破坏或本体缺陷导致的输电线路事故,国网北京市电力公司研究构建了基于通道视频采集与隐患智能识别的输电线路智能安防系统,并针对采集终端、模型算法以及管控模式等方面持续开展优化提升,逐步提高采集效率、算法识别性能和管控方式,实现了对输电线路全流程线上智能安全管控,有效提高输电线路巡检效率和质量。     

“基于计算机视觉的水果品质智能化实时检测分级技术与装备”获国家技术发明奖二等奖

由教育部推荐的“基于计算机视觉的水果品质智能化实时检测分级技术与装备”项目获得2008年国家技术发明奖二等奖。浙江大学应义斌教授等完成的此项目是拥有完全自主知识产权的我国第一套水果品质智能化实时检测分级装备，彻底突破了国外产品的市场垄断。     

基于智能感知技术的山旱地农机作业数据采集与分析研究

为了实现对农机作业的实时监控和优化,为农户提供决策支持。笔者以山旱地农机作业数据采集与分析为研究对象,在对智能感知技术在山旱地农机作业中的应用进行阐述的基础上,提出了一种基于智能感知技术的数据采集和分析方法。首先,通过安装传感器和摄像头等设备,实现对农机作业过程中的环境数据和作业数据的实时采集,将采集到的数据通过无线传输技术实时传输到数据中心,进行数据预处理、分析和挖掘;其次,在数据传输和存储方面,考虑了数据传输的安全性和稳定性,设计了合理的数据存储结构,实现了对数据的高效存储和管理;再次,在数据预处理方面,针对采集到的数据存在噪声和异常值的问题,进行了数据清洗、数据去重、数据填补、数据平滑等预处理步骤,以保证后续分析的准确性和可靠性;最后,在数据分析和挖掘方面,采用聚类分析、分类分析、关联规则挖掘等方法,对数据进行深度分析和挖掘,提取出其中的关键信息。实地测试和验证结果表明,通过机器学习和数据挖掘技术,可以实现对农机作业过程中的关键环节进行分析和优化,提高农机作业的效率和质量,验证了本研究提出的数据采集和分析方法的可行性和有效性。     

基于深度学习融合模块化物联感知的输电线路智能管控系统研究与应用

为保障输电线路安全稳定运行,减少因外力破坏或本体故障造成的线路事故,提出一套基于深度学习融合模块化物联感知的输电线路智能管控系统。该系统采用深度学习算法并结合配套传感器感知模块,实现输电通道外力隐患识别和输电杆塔本体故障检测,同时能够追踪定位看护人员,实现故障发现、故障处理、外力隐患看护等全过程管控。     

基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计研究

随着我国工业发展脚步的不断加快,机器人在工业智能化中发挥的作用日益突出,将其应用到机械零件分拣工作中,可以利用机器人的智能化特点,代替传统模式下的人工操作.基于此,本文主要从机器视觉技术出发,探讨基于机器视觉的工业机器人智能分拣系统设计,以此来为日后工业生产效率及质量的提升提供参考.     

农作物表型技术及其智能装备研究进展与展望

农作物产量相关表型性状参数的快速获取对作物育种以及产量相关研究至关重要,也是作物育种全程智能化的研究重点和难点.此外,作物基因组技术的快速发展让人类快速解析数量性状成为了可能,但作物表型数据的不足严重限制了这一可能.通过开发农作物表型测量技术和智能装备可加以解决.将作物产量相关表型性状参数获取技术及其智能装备用于作物的...     

种子微创取样关键技术与装备研究进展

种子微创取样装备是面向生物育种技术中的种子切片取样环节,基于机电控制、机器视觉等技术,实现种子基因样本的全流程、自动化操作的智能化工具,其推广和应用可有效提升种质资源培育的效率和质量,助力种业振兴。本文首先介绍了种子切片检测的历史背景和装备研究现状,随后将种子微创取样关键技术系统地划分为种子分离、位姿调整、夹持输送、取样和样品收集与清洁技术,并对其研究现状和发展动态进行了阐述和剖析。在此基础上,结合种子切片装备发展要求和应用场景,归纳了种子切片取样装备面临的切割理论不足、多尺度通用性差、系统集成度有待提高等问题,提出了未来发展方向为: 加强种子切片装备基础理论研究;多尺度通用化种子切片平台开发;发展全生产环节智慧取样检测系统。     

粮食干燥绿色低碳技术现状与展望

粮食干燥是保障国家粮食安全的重要生产环节,但干燥低碳减排技术处于落后状态。论文从粮食机械化干燥技术现状出发,分别从干燥系统供热方式、干燥工艺设计和干燥控制技术分析了粮食干燥高能耗、高损失的主要原因,重点比较了机械化干燥工艺与节能改进方法;梳理了干燥理论与智能调控研发历程,讨论了粮食干燥智能化技术特征和进展,分析了粮食干燥智能化存在信息感知困难、算法精度差、控制策略单一等问题;提出了粮食干燥理论研究范式创新、干燥装备设计与工艺优化、干燥智能控制方法体系构建等产业未来的发展建议,从而指导粮食干燥节能减排新技术创新,为产业高质量发展提供借鉴。     

基于机器视觉和工艺参数的针芽形绿茶外形品质评价

外形是针芽形绿茶的关键感官评价指标,通常依据色泽、条形、嫩度和匀整度等表象特征进行人工评审,难以做到精准、客观和量化评价。本文以自动化生产线机制的针芽形绿茶为研究对象,基于茶叶品质、形成工艺和视觉形态等内外因素,构建了外形品质的智能感官评价方法。首先,在线采集在制品的17个机制工艺参数和成品茶的图像,进行图像特征提取,选取9个颜色特征和6个纹理特征。进而,通过与专家感官评分进行关联分析,明确了与感官品质显著相关的特征变量。为获取高效的评价模型,采用偏最小二乘法(PLS)、极限学习机(ELM)和强预测器集成算法(ELM-Ada Boost)3种多元校正方法,分别建立了基于工艺或图像特征的针芽形绿茶外形感官的量化评价模型。建模结果表明,基于图像特征建立的ELM-Ada Boost模型(Rp=0.892,RPD大于2),其预测性能优于其他模型,且具有更小的RMSEP(0.874)、Bias(-0.148)、SEP(0.226)和CV(0.018)值。同时,非线性模型的预测性能均高于PLS线性模型,能更好地表征工艺参数、图像信息与感官评分之间的解析关系,且建模速度更快(0.014~0.281 s)。而Ada Boost法作为一种混合迭代算法,能进一步提升ELM模型的精度和泛化能力。结果表明,基于机器视觉和工艺评价针芽形绿茶外形品质是可行的,为拓展茶叶感官品质评价方法和专家工艺决策支持系统研制,提供理论依据和数据支撑。     

大数据环境下深度学习行人再识别技术研究与应用

行人再识别(Re-ID)是网络匹配行人图像任务.它与属性识别在学习行人描述上有共同目标,而区别是粒度.通过基于属性标签和ID标签的互补性,多数Re-ID方法仅考虑行人身份标签,而包含详细本地描述的属性有利于Re-ID模型学习更多判别式特征表示.因此提出属性的人识别(APR)网络.APR网络是通过学习Re-ID嵌入并同时...     

基于生态学技术的农牧混合管理应用研究

为进一步促进我国农牧业的发展,提高农牧种养的综合效率,针对农牧混合管理应用展开了研究。在单一农作物种植的基础上,基于生态学的规律与特性,建立相应的生态学模型,融入物联网、无线通信等智能管控技术,形成功能完整、布局合理、实用科学的农牧混合管理系统。展开该理念下的应用试验,结果表明:以生态学技术为平台理念,较单一培养模式而言,农牧混合管理系统下的综合培养效率可提高至90%以上,作物生长良好率和畜牧产率均提升5%以上,系统运行平稳高效,可为促进生态农业的循环发展提供一定的思路。