新时期我国农业机械化发展目标及促进措施

围绕我国农业机械化发展的新环境和全面建设小康社会对农业机械化的需求，分析我国农业机械化的现状，提出农业机械化发展的阶段目标和区域目标．建立健全农业机械化发展体系，以及促进其发展的主要措施。     

基于激光扫描的田间目标跟踪系统

研究了基于激光扫描的田间目标跟踪系统。提出基于激光测量数据的变阈值物体区分法,并利用其进行目标物体区分;然后针对机动运动目标建立当前统计运动模型,并且利用概率数据关联算法进行数据关联,最终完成对多个田间机动目标的跟踪。通过实验证明变阈值物体区分法和滤波算法能够满足田间目标跟踪要求。     

基于时空信息的交通违法识别方法研究

道路总里程、密度以及车辆保有量逐年上升,如何在有限的人工成本内有效限制车辆道路上的违法行为至关重要,智能交通系统愈发成为处理车辆交通违法的关键手段。针对监控视频流,提出了一种基于时空信息判别车辆违法行为的检测方法。采用YOLOv4检测视频流中的道路目标,使用Deep Sort算法对目标进行时序跟踪,最终通过对目标在感兴趣区域内的行为判别来识别其是否交通违法。实验结果表明,基于车辆在时序以及空间上的违法行为判别的正确率达到94%,证明了方法的有效性。     

目标与管理

明确的目标是成功的开始,没有目标,就没有管理.本文目标管理进行了具体分析.     

基于艺术设计理念的采摘机器人外形机构研究

为进一步实现用于农业果蔬采摘的机器人外形结构优化目标,结合当前三维可视化的艺术设计理念,针对其采摘装置结构参数与布局展开研究.考虑果蔬的物理学特性与作业周边环境光线特征,建立正确的采摘动作空间坐标,设计采摘机器人结构优化流程,从采摘臂杆的偏转角度、臂杆间距与角度阈值3个方面进行参数匹配,并综合协调各采摘关节的运动状态,...     

柔性凸轮曲线的NURBS表达与多目标遗传算法优化

NURBS曲线通过调整节点矢量、控制顶点位置和权因子能够优化曲线形状,因此利用NURBS曲线可以构造柔性的凸轮曲线.为了同时满足凸轮机构的运动学和动力学性能,建立了凸轮曲线的多目标优化模型,并提出一种集成精英保留策略、目标达到法选择策略和快速非支配排序算法的混合遗传算法,求解凸轮曲线的多目标优化模型.优化实例表明,该混合遗传算法可以有效解决多目标优化问题,获得综合特性良好的凸轮曲线.     

基于线性拟合改良视觉伺服的无人机跟踪控制算法

针对传统视觉伺服（IBVS）无人机跟随系统精度低、滞后性、运动不稳定、脱离后难再定位等问题,提出一种通过线性拟合预测目标的改良视觉伺服控制算法,使得整套系统稳定性更好,准确性也更高,运动不再抖动,跟随位置效果更好,快速性得到提高,滞后问题得以改善。对从视觉获得的定位坐标进行线性拟合,根据线性拟合的目标运动轨迹,计算下一步目标速度、加速度,实现预测目标下一时刻位置信息。对自身无人机做预测飞行,消除因采集信号、计算处理导致无人机滞后于目标的飞行,实现精度更高的跟随。     

基于Faster-RCNN深度学习的茶叶嫩芽多维度识别及其性能分析

茶叶嫩芽自动识别分类是实现采茶机器人精采名优茶的关键技术。由于茶叶嫩芽与背景中茶叶差别很小,且茶叶嫩芽形状多样,有一芽一叶和一芽二叶等多种形式,给自动识别带来很大难度。基于Faster-RCNN深度学习神经网络模型多维度进行茶叶嫩芽识别。首先对网络性能进行分析,选取较优的网络模型;在此基础上,研究一幅图像中包含嫩芽的不同数量、形态、拍摄角度、光照条件多维度对识别性能的影响。结果发现,光照条件和拍摄角度对嫩芽识别影响较大。所采用的Faster-RCNN深度学习模型对45°角度拍摄、晴天环境下单株集中一芽两叶的茶叶嫩芽识别效果最佳,同时阴天和90°拍摄时识别效果较差。研究为后续实现机器人现代化智能化的名优茶精采提供了技术支持。     

基于帕莱托的汽车悬架参数多目标优化

为了提高汽车平顺性,减少轮胎对路面的动载,以某1/2载货汽车的弹簧刚度和阻尼系数为设计参数,以最大动挠度为约束条件,以车身垂直加速度、前后轮胎动载荷的均方根值为目标函数,运用多目标遗传算法求得三目标的帕莱托解集,经过后期决策得到不同要求下的最优解。结果表明:优化后的悬架弹簧刚度减少而阻尼系数增大,前悬比后悬变化小,性能有大幅度改善,而且采用先寻优后决策的求解模式,能有效弱化先验知识不足的影响,避免局部最优问题,较传统多目标优化方法更为实用有效。     

基于多目标粒子群算法的柔性作业车间调度优化方法

针对柔性作业车间的多目标调度问题,构建了以制造工期、加工成本及提前/拖期惩罚值为目标函数的柔性作业车间调度模型,提出基于密集距离排序的自适应多目标粒子群算法.采用精英策略保留进化过程中的优势个体,基于个体密集距离降序排列进行外部种群的缩减和全局最优值的更新,并引入小概率的变异机制以增强解的多样性和算法的全局寻优能力.最...     

基于深度图像和神经网络的拖拉机识别与定位方法

针对多机协同导航作业中本机前方的拖拉机识别精度低、相对定位困难,难以保障自主作业安全的问题,提出了一种基于深度图像和神经网络的拖拉机识别与定位方法。该方法通过建立YOLO-ZED神经网络识别模型,识别并提取拖拉机特征;运用双目定位原理计算拖拉机相对本机的空间位置坐标。对拖拉机进行定点识别与定位试验,分别沿着拖拉机纵向、宽度方向和S形曲线方向测量拖拉机的识别与定位结果。试验结果表明：本文方法能够在3~10m景深范围内快速、准确地识别并定位拖拉机的空间位置,平均识别定位速度为19f/s;在相机景深方向和宽度方向定位拖拉机的最大绝对误差分别为0.720m和0.090m,最大相对误差分别为7.48%和8.00%,标准差均小于0.030m,能够满足多机协同导航作业对拖拉机目标识别的精度和速度要求。     

试述目标责任制在农机科研单位的作用

为了充分调动农机科研部门科技人员的积极性，笔者对目标责任制在科研活动与管理中的主要形式与积极作用了初步的探讨，随着科技体制改革的深化，目标责任制在各个方面都取得了显著的成绩。我省在农机科研管理方面也进行了一系列的改革，其中实行目标责任制已成为一项重要因素。     

从黑龙江省农业机械化发展的奋斗目标谈起

从黑龙江省农业机械化发展的奋斗目标谈起周贵喜周茂全（黑龙江省绥芬河市农机局）黑龙江省省委七届四次会议提出：“２０００年田间作业基本实现机械化，２０１０年全面实现机械化”的奋斗目标，体现了农业机械化在“农业大省变农业强省”中的重要位置，为农业机械化的发...     

湘乡农机化“十五”发展展望与思考

湘乡市农机化事业经过９个五年计划的实施,特别是改革开放以来,有了长足发展。而“十五”的到来,势必会给农机化事业带来新的挑战和机遇。为此,笔者通过调查研究,为湘乡市“十五”发展目标的制订和实施作一些战略性的思考。农机化在前进中有喜有忧至１９９８年末,湘乡市已拥有农机总动力２９万千瓦,比１９９５年增长２１．８％,年均增长７．３％,但比“八五”期间的平均增长率减少１０．０４％。虽然“九五”尚有２年未实施完,但趋势已明朗,这就是“九五”期间的增长速度在大幅度下降。究其原因,近年农机化在市场经济和政策的牵…     

封江口水库水管体制改革刍议

针对封江口水库存在体制不顺、机制不活、经济来源不畅、工程运行和维修不足及管理落后,效益衰减等问题,提出了水库的改革原则和改革目标.     

基于改进Faster R-CNN和Deep Sort的棉铃跟踪计数

棉铃作为棉花重要的产量与品质器官,单株铃数、铃长、铃宽等相关表型性状一直是棉花育种的重要研究内容。为解决由于叶片遮挡导致传统静态图像检测方法无法获取全部棉铃数量的问题,提出了一种以改进Faster R-CNN、Deep Sort和撞线匹配机制为主要算法框架的棉铃跟踪计数方法,以实现在动态视频输入情况下对盆栽棉花棉铃的数量统计。采用基于特征金字塔的Faster R-CNN目标检测网络,融合导向锚框、Soft NMS等网络优化方法,实现对视频中棉铃目标更精确的定位;使用Deep Sort跟踪器通过卡尔曼滤波和深度特征匹配实现前后帧同一目标的相互关联,并为目标进行ID匹配;针对跟踪过程ID跳变问题设计了掩模撞线机制以实现动态旋转视频棉铃数量统计。试验结果表明：改进Faster R-CNN目标检测结果最优,平均测量精度mAP₇₅和F1值分别为0.97和0.96,较改进前分别提高0.02和0.01;改进Faster R-CNN和Deep Sort跟踪结果最优,多目标跟踪精度为0.91,较Tracktor和Sort算法分别提高0.02和0.15;单株铃数计数结果决定系数、均方...     

我国农机化“九五”发展概况及“十五”发展目标任务

在跨入２１世纪召开的第一次全国农业工作会议农机专业会上，农业部张宝文副部长作了重要讲话，他总结了“九五”期间农机化发展情况，分析了农机化发展面临的新形势，明确了“十五”农机化发展目标，提出了今后一个时期的工作任务，摘登如下。 一、“九五”期间农机化发展速度快，运行质量高 一是农机装备总量持续增长、装备结构明显改善。“九五”末全国农机原值达２７６４亿元、农机总动力达５．０５亿ｋＷ，年均递增分别为１５．８％和７．１１％；大中型拖拉机与机具的配套比由１９９５年的１：１．４８提高到１：１，７９，小型拖拉机…