农业院校电子信息工程专业创新创业教育改革模式

研究立足于沈阳农业大学电子信息工程专业教学改革实践需求,充分利用学校农学、园艺、植保等传统学科资源与优势,加强电子信息技术与传统农业学科需求相结合,提出“培养具有创新创业能力的农业信息技术人才”的本科教学理念与教育改革模式。     

基于双卷积链Fast R-CNN的番茄关键器官识别方法

为提高番茄器官目标识别的准确率,提出一种基于RGB和灰度图像输入的双卷积链Fast R-CNN番茄器官识别网络。该方法通过番茄器官图像数据集训练基于VGGNet基本结构的特征提取网络,并用其参数初始化Fast R-CNN,通过再训练,用以识别植株图像中的番茄花、果、茎器官。首先分析了网络深度和宽度、图像输入类型、激活单元对特征提取及网络分类性能的影响。详细阐述了基于Fast R-CNN的番茄器官识别网络的设计及训练方法,基于试验观察,提出了基于双卷积链的Fast R-CNN,融合自动提取的RGB和灰度图像特征,由全连接层对Selective Search算法生成的候选区域进行分类识别。结果表明:针对番茄器官图像数据集,5个卷积层的网络即可具有较高的特征提取和分类性能,增加或降低卷积层数都会使网络性能下降;与ReLU激活单元相比,PReLU和ELU能够显著提高番茄特征提取网络的性能,而提高效果和具体的网络结构有关;基于Fast R-CNN的识别方法能够对番茄的花、果、茎器官进行识别,且能够识别不同成熟度的果和不同形态的花;单卷积链Fast R-CNN网络对花、果、茎的识别平均精度(AP)最高分别为64.79%、66.76%和42.58%,双卷积链Fast R-CNN识别网络对三种器官的识别AP最高分别为70.33%、63.99%和44.95%,相较于单链网络,双卷积链Fast R-CNN的mAP提高2.56%,说明该方法对提高番茄器官识别性能是有效的。     

基于无人机偏振遥感的水稻冠层氮素含量反演模型

受水稻冠层几何结构的影响,传统的无人机高光谱获取到的反射光谱信息中包含与水稻内部组成物质无关的镜面反射信息,从而影响水稻氮素含量的反演精度,因此在利用无人机获取水稻冠层反射光谱信息时,有必要考虑通过偏振测量技术去除反射光谱中的镜面反射分量,进而实现提升水稻氮素含量反演精度的目的。基于无人机偏振遥感测量得到的水稻分蘖期多角度偏振光谱数据和与之对应的氮素含量数据,采用植被指数方法分析二者之间的相关性,得到了水稻冠层偏振光谱数据与其对应氮素含量相关性最高时对应的角度,选取该观测角度下的偏振光谱数据,利用连续投影法(Successive projections algorithm, SPA)提取特征波段,在此基础上,基于数学变换的方法,提出了构建植被指数的新思路,构建了由2个波段组成的偏振光谱植被指数(Polarisation spectrum vegetation index, PSVI),并利用线性回归方法建立水稻冠层氮素含量的反演模型。结果表明,通过对不同观测天顶角下水稻冠层偏振光谱数据与氮素含量相关性分析,得到最佳观测角度为-15°(后向观测15°);利用连续投影法提取得到该角度下偏振...     

基于CARS-RUN-ELM算法的水稻叶片氮磷含量协同反演方法

同时反演氮、磷元素含量相对于单一元素反演可以更加全面地表达水稻的营养状况,为快速、准确获取水稻叶片氮、磷含量和精准变量施肥提供依据。该研究基于不同氮肥处理的田间小区试验,获取水稻叶片氮、磷含量数据,采用竞争性自适应重加权采样法（Competitive Adapative Reweighted Sampling,CARS）筛选氮素与磷素共同特征波长,以特征波长反射率为输入,以化学方法测得叶片氮、磷元素含量为输出,分别使用反向传播神经网络、极限学习机（Extreme Learning Machine,ELM）、龙格-库塔算法优化极限学习机（RUNge Kutta optimizer-Extreme Learning Machine,RUN-ELM）构建水稻叶片氮、磷含量反演模型并分析。结果表明：采用CARS方法有效去除了高光谱中大量无用、冗余信息,得到5个氮、磷元素共同特征波长,去除具有共线性的特征波长,最后筛选出的特征波长分别是451、488、780、813 nm。使用筛选后的特征波长反射率构建RUN-ELM水稻叶片氮、磷含量反演模型效果最好,氮素训练集的决定系数R2为0.690,均方根误差为0.669 mg/g,磷素训练集的决定系数R2为0.620,均方根误差为0.027 mg/g。通过对比,RUN-ELM在预测能力、模型稳定性上优于反向传播神经网络以及ELM模型。综上研究,基于CARS-RUN-ELM的水稻叶片氮、磷含量反演模型可以快速、准确获取水稻叶片氮、磷含量,可为水稻精准施肥提供参考。     

电气设备CAI课件的设计与开发

电气设备ＣＡＩ课件的设计与开发张秀然孙国凯朴在林刘强许童羽（沈阳农业大学电气工程系沈阳１１０１６１随着计算机应用在我国的逐步普及，计算机辅助教学（ＣＡＩ）已逐渐被人们所接受，并成为当今教育科学及教学手段的重要组成部分。在ＣＡＩ中，称具有一定教学功能的...     

农电企业10kV配电网络GIS系统的研究

针对我国农电企业配电网络地理信息系统在开发与应用中存在的问题，简要分析了组件式GIS软件开发工具相对于传统GIS软件开发工具的优势，结合所完成的抚顺县农电局配电网络地理信息系统开发工作，较详细地介绍了10kV配电网络GIS系统的总体设计方案、空间数据库建立方法以及地图操作、属性查询、专题图制作等典型模块的功能实现。     

配电网故障定位方法研究

针对配电网络故障信息受干扰后影响故障定位的问题,提出基于贝叶斯公式的配电网故障定位方法,建立基于该算法的故障定位模型.该算法能够简洁处理SCADA送到配电控制中心的数据故障信息,屏蔽受干扰信息,快速准确地实现故障定位.     

“基于低空遥感的东北水稻营养诊断与变量追肥管理模型”进展

正沈阳农业大学承担的子课题"基于低空遥感的东北水稻营养诊断与变量追肥管理模型",搭建完成了无人机农田信息遥感平台、试验设计等基础研究工作与硬件平台,并开展了东北粳稻无人机低空遥感试验,提取氮素敏感特征波段,建立了基于高光谱特征的东北粳稻氮素含量反演模型。在东北粳稻分蘖期、拔节期、抽穗期3个关键生育期,以生育期内提取的植被指数作     

基于三维点云的玉米果穗几何建模

果穗是玉米产量的构成器官,为构建高精度玉米果穗几何模型,提出了一种基于三维点云数据的玉米果穗几何建模方法。针对玉米果穗形态结构特征,选取Artec Spider三维扫描仪搭建玉米果穗点云数据快速获取系统并获取果穗点云,然后通过点云配准、重采样和孔洞修补操作得到高质量果穗三维点云,最后基于Voronoi图的网格重建方法重构果穗网格模型。结果表明,所重建的玉米果穗具有较高的真实感,且与基于计算机视觉算法相比精度大幅提高。基于三维点云的玉米果穗几何建模对于玉米果穗的种质资源保存、基于三维数据的果穗考种、玉米器官三维模板资源库构建等工作具有重要的推动作用。     

基于GPS定位的四旋翼飞行器设计

设计基于微控制器STM32F4系列和GPS定位的新型农情监测平台,以微控制器STM32F407为控制核心,用GPS模组、陀螺仪、加速度计等多种传感器测算位置和姿态信息。硬件由飞行控制器、数传模组、动力系统、机架、云台伺服系统组成。软件则采用简洁稳定的四元数加互补滤波姿态解算算法,融入PID控制算法,实现稳定飞行、GPS定位等功能。四旋翼飞行器扩展性高、适应性强,能够适应各种复杂环境,在农情信息采集中具有较高的应用价值。