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为解决我国城市绿化植被修剪维护需求日益增多的问题,本研究设计了一种可应用于城市、园林等场所的绿化植被自动修剪巡航机器人。该机器人采用了SLAM技术和卷积神经网络(CNN)技术作为主要技术基础,使用Gmapping SLAM技术构建栅格地图,以实现在一定范围内的自动导航功能,并将卷积神经网络(CNN)算法与YOLOv3-spp算法相结合,进行视觉学习,使机器人能够进行深度学习和图像分析。仿真结果表明,该机器人可实现自主导航、视觉判别和精细化修剪等功能,能够准确辨别出需要修剪的植被,并进行精细修剪,提高了修剪效果和效率,在城市、园林等场所具有广阔的应用前景,为城市绿化管理提供了一种创新的解决方案。 相似文献
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利用1958—2007年NCEP/NCAR再分析资料,采用统计学方法,从对温度场与风场的考查角度入手,分别以1958—2007年冬季气候态、1983—2007年与1958—1982年的年代际气候态差异、1958—2007年前后25年的北极涛动(AO)与温度场和风场的相关的角度,结合AO冬季的10年滑动均方差和线性趋势研究1958—2007年冬季AO与全球温度场和风场对流层低层、中层、高层年代际气候态变化,年代际的相关系数的变化特征。结果表明,以不同角度来看,各层冬季温度场和风场在50年间年代际的变化趋势与AO的变化趋势的配合能对50年间冬季温度场和风场与AO的年代际的相关产生影响,相关性存在年代际差异,相关性增强,这为进一步研究近几十年来冬季气候变化提供了更加客观的依据。 相似文献
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