基于UAV高分影像的陕北人工林结构参数提取

定期的森林结构参数提取是监测评价造林质量的重要方式,对林业规划有着重要的指导意义.基于大疆四旋翼无人机搭载RGB高清相机获取了陕北人工杨树林的高分影像,通过多尺度分割和面向对象提取、点云分类、以及Leica Cyclone中的点云数据图模块处理,实现了陕北黄土高原地区人工杨树林森林结构参数(冠幅、树高)、冠层高度的提取...     

基于YOLOv5s改进模型的小白菜虫害识别方法

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,但真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制,将其放在CBS（卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU）的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度（mean Average Precision, mAP）达到91.40%,提高了12.9个百分点;每秒传输帧数（Frame Per Second, FPS）为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53个百分点;参数量仅为14.4 MB,降低了25.78个百分点。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度分别高出20.1、24.6、14、13.4和13.3个百分点,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。     

设施园艺电驱移动平台轮毂电机设计及其磁-热耦合性能

针对设施园艺作业场景下电驱移动平台的低速大扭矩牵引作业需求,该研究设计了一种减速内转子轴向磁通轮毂电机,建立电机的电磁有限元模型并分析其电磁和损耗特性。考虑到绕组电阻率受温度变化影响,构建基于热网络法的轮毂电机磁-热耦合改进模型。与台架试验结果相比,基于改进模型获得的转矩预测值较传统模型的精度提高了5.33%,验证了模型的正确性。利用改进模型分析了温度和相电流对电机转矩特性的影响,仿真结果表明,输出转矩随电机温度增加而降低;在0～20 A,电机平均输出转矩与相电流呈线性关系。试验结果表明,轮毂电机功率随转速增加而增大,峰值功率可达4.59 kW,而转矩基本保持恒定;在转速450～900 r/min、转矩300～600 N·m时,电机效率高达93.2%。研究结果可为轴向磁通电机初步设计与多场耦合影响下电机性能分析提供思路。     

延河流域实际蒸散发时空特征及影响因素分析

研究气候和植被恢复综合影响下流域实际蒸散发(Ea)的变化规律,可为水资源管理和规划提供科学参考.基于延河流域气象数据、径流资料和植被覆盖数据(NDVI),采用率定后的平流-干旱模型计算Ea,通过Mann-Ken-dall检验法和反距离加权法分析Ea时空分布特征,并利用Pearson相关分析对Ea成因进行探究.结果表明:...     

进水流速对圆形循环水养殖池流场特性影响的数值模拟

通过对工厂化循环水养殖进水流速的智能调控,可降低饵料残留,避免水质恶化。为此,本研究采用数值模拟方法探究了进水流速对工厂化循环水养殖池流场特性的影响,并基于该研究设计出一套确定进水流速调控的实验方法。首先,通过对比Standard k-ε、RNG k-ε和Realizable k-ε 3种湍流模型及多种壁面函数的仿真效果,确定RNG k-ε模型和标准壁面函数作为仿真配置。同时,针对多相流模型,对欧拉多相流模型和DPM离散相模型进行对比,为提高计算准确性选用DPM离散相模型,并基于上述模型进行网格无关性验证、制定网格划分方案。其次,以大菱鲆(Scophthalmus maximus)养殖为例,模拟不同进水流速下养殖池流场、排污和水温调节的效果。最后,针对仿真结果提出进水流速调控方案。结果显示,日常采用1.0 m/s的进水流速,可有效提高适宜流速区面积并控制水处理成本;投饵前,采用0.2 m/s的进水流速可以解决循环水养殖中存在的饵料浪费问题;进食结束后,采用1.2 m/s的进水流速可快速排出残饵避免水质恶化;水温异常时,采用15 ℃的水、以1.2 m/s的进水流速注水230 s,可使20 ℃的水下降到正常水平,精准化控制水温。采用本研究提出的方法,可针对不同养殖生物和养殖环境设计进水流速智能调控策略,可用于解决循环水养殖过程中饵料浪费、水质变差和水温异常等问题。     

基于树莓派平台的道路雾气和积雪检测系统设计

在大雾天或冬季路面积雪的环境,会影响车辆驾驶的安全性,甚至发生安全事故。使用树莓派平台,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的图像检测算法,用于实时检测雾气和道路表面积雪。使用树莓派开发板和一个摄像头实时获取雾气和路面积雪的信息,通过Mobile Net深度学习算法检测道路情况。实验表明,其对雾气和路面积雪的检测准确率为97%以上。并且证实Mobile Net的深度学习算法的在树莓派上的工作速度优于Res Net50等算法。     

山地公园游客景观偏好与主动式健康行为的相关性分析——以福州飞凤山奥体公园为例

近几年,山地公园凭借独特的地形地貌和丰富的自然资源,成为众多健身爱好者的独宠之地.本研究以福州飞凤山奥体公园作为研究对象,结合数理统计和地理信息系统(geo-information system,GIS)技术,在形成的景点区域偏好强度图和公园景点人流量核密度图的基础上,从景观空间和景观元素两个方面分析游客景观偏好与主动...     

基于自适应预测步长的车辆主动转向跟踪控制

为提高智能车辆主动转向跟踪控制的跟踪精度、稳定性和实时性等问题,提出一种基于自适应预测步长的模型预测路径跟踪控制器,引入自适应预测步长功能函数,根据车速和参考路径的曲率动态调整预测步长。MATLAB和CarSim联合仿真结果表明:该控制器可降低横向跟踪偏差,在高速低附着和高速高附着工况下均保持车辆稳定性,相比于单一根据道路曲率动态调整预测预测步长的控制器,降低了60%的计算时间,提高了实时性。     

台风“山竹”期间粤北降水水汽来源解析

我国华南地区台风降水显著,但在厄尔尼诺状态下生成的台风降水水汽来源和作用机理认识仍不够清晰。以台风“山竹”为研究对象,基于实测降水数据,结合水汽输送通量和HYSPLIT后向水汽轨迹模拟,研究台风期间粤北水汽来源情况和作用机理。结合降水变化特征、水汽输送通量和模拟水汽轨迹,综合分析确定台风“山竹”期间粤北降水的主要水汽来源是西南方向带来的太平洋水汽。