浅析气象夜间云的观测

随着气象现代化的飞速发展,很多项要素均已进入自动化观测或进入自动化与人工对比观测.云是重要的气象要素之一,且种类繁多,演变复杂,千变万化,云的变化又与天气紧密相连,对天气形势的变化有着极其奥妙的前瞻性和预见性,而夜间云的观测由于受多方面的条件限制,夜间云的准确观测就变成目测项目中最为困难的一个项目.     

基于三维点云的蔬菜大棚杂草识别方法

为实现蔬菜大棚内自动化除草的目的,针对其中的杂草识别环节,提出了一种基于三维点云的新型蔬菜大棚杂草识别方法。采用RGB-D相机获取青菜田、生菜田的三维点云图像,采用超绿色算法去除其中的土壤等背景,采用体素滤波法在保留点云图像形状特征的同时降低点云数量,然后采用欧式聚类法分割出单株青菜和单棵杂草的点云簇,分别计算得到每个点云簇的最高点的Z坐标值,最后结合深度信息Z坐标值实现蔬菜大棚杂草识别。结果表明:这种基于三维点云的杂草识别方法能够有效的识别出杂草,识别率为86.48%。该方法能够对蔬菜大棚中的杂草进行准确识别,为蔬菜大棚自动化除草提供有效的解决方案。     

基于激光雷达扫描的料仓原料储料量测量方法

为提高仓内原料储料量测量自动化和智能化水平,设计了一种基于二维激光雷达扫描的储料量测量装置与系统。本系统采用RPLIDAR S1型二维激光雷达扫描获取不同储料量物料的原始点云数据,通过坐标变换、重叠点提取、滤波、分割等方法对原始点云进行预处理,采用贪婪投影三角化算法将预处理后的点云进行三维重建,获得仓内原料的三维模型,结合物料三维模型和物料的容重获得仓内原料的储料量,从而实现储料量的自动测量。以玉米为试验对象,测量小型储料塔内玉米储料量并对玉米不同储料量进行扫描测量,验证模型的准确性,结果显示：测量结果的平均绝对误差为8.05 kg,平均相对误差为1.52%。研究结果表明,基于二维激光雷达扫描的储料量测量方法是可行的,具有较好的稳定性和测量精度,能够满足实际生产需求。     

菜用豌豆尖专用品种云豌1号的选育

云豌1号是以食荚90-17(无须蔓生品种)为母本,以食荚大菜豌(矮生品种)为父本进行杂交,经系统选育而成的矮生无须菜用豌豆新品种。植株直立矮生,株高50～60 cm,复叶无须(即卷须退化),营养体发达,叶片肥厚,嫩梢纤维少,幼苗质地柔软,食用品质佳,VC含量34.9 mg · kg~(-1),总黄酮含量3?290 mg · kg~(-1)。一般每667 m~2可产嫩尖850～1?200 kg,适宜云南省海拔1?100～2?400 m的豌豆产区或南方生境相似的秋播豌豆产区种植。     

黄河三角洲地区不同林分云斑白条天牛的空间分布特点

云斑白条天牛对黄河三角洲地区的重要园林绿化树种白蜡树造成严重危害,研究不同林分类型的空间分布,对云斑白条天牛抽样调查和防治具有参考价值。通过调查片林、庭院绿化林、公路行道林、城区行道林和庭院行道林5种不同林分类型白蜡树林地云斑白条天牛的排粪孔、羽化孔和蛀孔的数量,统计分析其空间分布特点。计算聚集度指标、Iwao回归方程和Taylor幂指数方程结果表明,云斑白条天牛危害片林、庭院绿化林、公路行道林、城区行道林和庭院行道林5种林地时的排粪孔、羽化孔和蛀孔均表现为聚集分布,但不同林分类型的聚集度指标参数、Iwao回归方程的α和β值、Taylor幂指数方程lga和b存在一定差异。     

埋地输气管道泄漏爆炸作用下并行邻管的动力响应北大核心

并行敷设的埋地天然气管道其中一条管道气体泄漏到空气中发生爆炸,可能导致相邻目标管道失效。为研究目标管道的动力响应,提出由非线性有限元程序LS-DYNA定义甲烷-空气混合气体的方法,通过数值模拟研究半球形气云爆炸作用下目标管道应力和位移变化情况,并对管道间距、埋深、目标管道壁厚、管径、运行压力及气云半径6类影响因素进行定量分析。结果表明:与TNT当量法和TNO多能法相比,该方法在模拟气云近场爆炸方面具有更高的准确性;在半径为21 m的可燃气云爆炸作用下,目标管道Mises等效应力最大值约548 MPa,管道发生屈服失效;目标管道横截面各点产生径向位移,管道整体出现下沉;并行管道间距、埋深及泄漏气云半径对目标管道Mises峰值应力的影响较为显著。研究结果可为管道在设计和运行阶段的风险防控方案优化提供参考。(图12,表2,参36)     

大数据对农产品交易发展的影响及模式研究

目前农产品交易过程信息化水平比较低,应在传统的电商平台基础上,构建农产品交易大数据,建立农产品交易云服务和云应用,实现供应链上下游的业务和管理协同,以促进现代农业大发展。     

"大智移云"时代下财务共享服务中心若干问题探讨

随着信息技术的高速发展,以大数据、人工智能、移动互联网、云计算为代表的新一轮产业革命推动着大企业财务模式转型与财务共享服务中心的建立。同时,财务共享服务中心在发展的过程中也面临着诸多风险和挑战。通过研究分析财务共享服务中心的功能定位、系统架构、人员管理等三方面因素,为财务共享服务中心提出针对性应对措施,帮助财务共享服务中心持续高效发展。     

基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数三维估测

为快速高效获取叶类植物叶片的外部表型参数、掌握植株生长状况,以绿萝叶片为研究对象,提出一种基于几何模型的叶长、叶宽与叶面积的三维估测方法。利用微软Kinect V2相机,自80cm高度垂直位姿获取绿萝叶片局部点云,并进行直通滤波去噪与包围盒精简等预处理,测量得到点云外形参数,输入预先建立的SAE网络分类预测得到几何模型参数,并基于曲面参数方程建立叶片几何模型。采用粒子群优化算法计算几何模型离散点云和局部点云间的空间距离,进行空间匹配,利用遗传算法求解最优匹配模型的内部模型参数,输出最优匹配模型的叶长、叶宽与叶面积作为估测结果。实验共采集150片绿萝叶片的局部点云数据,将估测结果和真实值进行数学统计与线性回归分析,得出叶长、叶宽与叶面积估测的平均误差分别为0.46cm、0.41cm和3.42cm2,叶长估测R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶宽R2和RMSE分别为0.88和0.52cm,叶面积R2和RMSE分别为0.95和3.60cm2。实验表明,该方法对于绿萝叶片外形参数的估测效果较好,具有较高实用价值。