农业车辆视觉导航技术研究进展

农业机器人视觉导航技术在国内外被广泛研究.为此,对视觉导航机器人系统的3个主要研究方面:导航参数获取方法、导航控制方法和算法、视觉硬件系统的国内外研究及视觉导航系统研究情况进行了综述,提出了视觉导航技术存在的问题及发展方向.     

机器视觉在农业车辆导航系统中的研究进展

机器视觉是农业自动车辆获得导航信息的一种方式,其基本任务是从图像中识别出作物行,然后提取作物线。目前有两种分析图像的模式：基于2D图像信息的边缘特征分析法,基于1D灰度信息的特征分析法。综述了国内外在这个领域的研究进展,并提出一些符合我国农业现代化发展趋势的机器视觉研究思路。     

机器视觉技术在农业生产中的应用

随着计算机和图像处理技术的发展,机器视觉技术的研究和应用已扩展到农业生产领域,并取得了许多重要研究成果。阐述了机器视觉技术在农业生产各领域(水果的自动分选、种子和粮食品质的检测、农产品异物检测、农田作业机械、植物生长情况监测及动物生产中)的应用,为进一步应用机器视觉技术提供参考。     

机器视觉在种子自动分选系统中的应用

机器视觉技术在农业工程领域应用已经越来越广泛。为此,首先介绍了利用机器视觉技术的种子自动分选系统,并综述了近年来国内外在利用机器视觉技术对农作物种子进行自动检测方面的研究进展,认为种子的动态在线检测应用前景广阔。同时,指出了当今国内外研究中存在的问题和对今后研究的进一步展望。     

农业车辆自动导航系统综述

农业车辆的自动控制系统是车辆导航系统的重要组成部分.为此,主要介绍了国内外农业车辆自动导航系统的发展现状,概述了环境感知、路径规划、车辆模型的建立与控制方法等车辆导航的主要研究内容,并对其关键问题进行了分析总结,旨在对农业车辆自动导航系统实际的研究、开发提供了新的思路与建议.     

机器视觉技术在农业应用中的研究

机器视觉技术是近几年来发展较快的信息处理技术,是人工智能领域的一个重要分支。随着图像处理技术的专业化、计算机硬件成本的降低和速度的提高,机器视觉在农业领域的应用已变得越来越广泛。为此,介绍了机器视觉技术在农作物生长监测、农产品品质鉴定、农业生产自动化等方面的研究和应用情况,并分析了其存在问题和未来发展方向。     

机器视觉在农业生产中的应用研究

机器视觉技术因其非破坏性、精度高、速度快等特点,在现代农业生产中得到广泛应用。基于前人研究成果和文献分析,综述了近年来机器视觉技术在农产品质量分级与检测、农田病虫草害控制、农业自动采摘系统、农作物生长过程检测以及农业机械导航等方面的国内外研究进展,并对机器视觉技术在各领域的研究情况进行分析和总结,提出了机器视觉技术在农业生产应用中存在的问题和未来的研究方向。     

基于机器视觉的高地隙喷雾机自动导航系统设计

针对高地隙喷雾机在玉米中后期喷药植保作业对行难的问题,设计了一种基于机器视觉的高地隙喷雾机自动导航系统,并进行了可行性分析和仿真试验.系统整体由前置的CCD摄像头、车载计算机、STM 32微控制器、蓄电池组、步进电机及控制器,以及传感器模块组成,通过Labview编程软件实现程序的开发及数据的储存工作,车载计算器进行图...     

机器视觉高精度测量技术在农业工程中的应用

基于机器视觉的高精度测量技术在国内外已广泛应用于工业、医学、农业等领域,近年来在农业工程相关研究与应用中也得到了长足进展,应用对象涉及到蔬菜、水果、农作物和相关农业作业装备等。为此,从机器视觉定量检测和精确检测的角度出发,综述近年来机器视觉检测技术在农产品分级、农业机器人动作规划、植物生长参数检测和播种机排种性能试验等方面的应用以及进展,同时也简要讨论了该技术在非农业领域的应用现状和在农业工程领域的发展趋势,为农业现代化新技术的应用提供参考。     

机器视觉技术在精细农业中的研究进展

精细农业以节约投入、增加产出、提高投入物利用率、减少环境污染为目的.快速、准确地采集各种农田信息,有效地监测农业对象是实施精细农业的重要基础.机器视觉技术由于其非破坏性、精度高、成本效率高、信息量大、灵活等特点,在精细农业中得到了广泛的应用.为此,通过对大量参考文献进行分析,发现机器视觉在精细农业中的主要研究方向集中在农业机械自动导航、作物生长信息检测、变量控制等方面.同时,对机器视觉技术在上述领域中的研究情况进行分析和总结,并讨论了未来机器视觉技术在精细农业中应用存在的问题以及发展前景.     

农用GPS导航数据采集系统的设计

根据农业生产的特点,介绍了农业生产中在VC 环境下GPS数据的采集技术.计算机通过串口与GPS接收机进行通信.分析了采集到的GPS数据格式,得到接收机的位置、时间、速度和航向等信息,为农业生产提供定位数据.     

基于MSP430的智能农业机械终端

根据精细农业技术体系的要求,基于MSP430设计开发了一种新型智能农业机械车载终端.该终端集GPS技术、GIS技术和GPRS技术于一体,采用模块化设计,很好地实现了农田信息采集、作物产量监测、农田合理施肥以及农业机械跨区或跨省作业的导航调度.     

农业机械导航中的GPS定位误差分析

GPS定位已在农业机械装备中得到广泛应用,但定位过程会产生一定的误差.导航中GPS定位误差分析,可采用目前应用比较广泛的差分技术及联合卡尔曼滤波算法;在动态定位数据的处理中,利用基于时间序列的处理方式,能显著的降低定位误差.     

基于计算机视觉的棉花生长监测自主导航车辆研究

为了克服农作物生长大面积遥感监测精度较低的缺陷,实现作物生长态势的自动化监测,提出了一种基于计算机视觉的自主导航作物生长监测车辆,从而有效地提高了作物生长监测的精度和自动化程度。该型自动化车辆通过导航标定线在田间对作物的生长状况进行实时跟踪监测,采用CCD数字摄像头对作物的生长状况进行图像采集,使用PC机对图像进行处理,并将图像利用通信技术传输到远程监控端,并根据图像特征数据建立了作物长势的监测和预测模型。为了验证其可行性,对作物的长势进行了实地测试,通过对叶面指数和作物生物量预测模型的测试表明:数据模型的实测值和理论值基本吻合,利用该方法可以建立多种作物的长势监测和预测模型,具有推广价值。     

GPS技术及其在农业工程中的应用

作为精确农业主要支撑技术之一的GPS技术正在农业工程领域中得到逐步广泛应用。综述了GPS的概念、主要组成部分、工作原理和主要特点，及其在精确灌溉、农业机械无人驾驶与导航的应用；利用GPS技术在农业生产过程中还可以做到定位精确、定量精确和定时精确。     

GPS导航技术在农业机械中的应用

文章阐述GPS技术在精准农业中的重要地位和农业机械在精细农业中的重要作用,结合GPS技术在国内农业机械中的应用现状,指出我国GPS技术在农业机械应用中存在的问题,展望其发展趋势,以期为GPS技术在农业机械中的应用研究提供参考.     

农业机械导航中的GPS定位误差分析与建模

为实现高精度的农业机械导航,分析了GPS定位误差及其相关性,运用时间序列分析方法建立GPS静态和动态定位误差的AR模型,给出了导航过程中的定位误差处理方法,并在自制的农田智能移动平台上进行了实验.结果表明,处理后的GPS定位误差信号的相关性明显下降,接近于白噪声,定位误差均值从0.1951m下降为-0.0022m.     

智能车辆自主导航神经网络控制器设计

针对自主设计、制造的智能车辆,提出了设计新的神经网络控制器来实现对车辆导航路径的自主跟踪控制。分析了神经网络导向控制器的设计方法,选择了神经网络导向控制器的输入、输出变量,并建立了神经网络导向控制器的结构。在此基础上,采用人工驾车采集的数据对控制器进行了训练。完成了计算机仿真和实际路径跟踪控制试验,试验结果表明该神经网络控制器能够很好地实现对导航路径的自主跟踪控制。     

农机车载GPS和DR组合导航系统定位方法

为提高农机车载GPS和DR组合导航系统定位的精度,将模糊逻辑和卡尔曼滤波相结合,研究了模糊自适应卡尔曼滤波算法,在线修正系统量测噪声协方差阵.该算法在改装的农机车上进行了试验.试验表明,模糊自适应卡尔曼滤波能抑制异常值对系统定位精度的影响,定位精度较单个GPS高.系统使用模糊自适应卡尔曼滤波后,x方向和y方向平均误差分别为0.13m和0.20m,定位曲线得到了平滑.