基于移动通信网络的农业移动机器人遥操作研究

以农业移动机器人为研究对象,首先介绍了基于移动通信网络的遥操作技术,并基于ARM嵌入式技术,设计了农业移动机器人硬件方案,并从硬件和软件两方面设计实现了该系统.实验结果表明:该系统能够出色地完成任务,满足了预期的效果,具有一定的稳定性和可靠性.     

橡胶油管式车辆行驶称重技术的研究

提出了一种橡胶油管的车辆行驶称重技术,并研制了一种便携式车辆行驶称重系统。针对多种因素会对行驶称重系统的输出值产生影响,提出一种与BP神经网络相结合的计算模型,进行数据处理,同时结合信息融合技术建立了车型识别模型及专家系统。经一系列试验证明,该行驶称重系统可实现不同路面的超载检查的要求,为车辆超载检测及交通数据统计提供了一种经济有效的手段。     

果树施药仿形喷雾神经网络模型及其应用

在试验的基础上,建立了反映果树施药仿形喷雾过程参量与分布质量系数之间映射关系的BP神经网络模型,在建模中运用了正交试验设计、交叉评价网络训练法、样本标准化处理和主元分析等技术,对网络结构及其参数进行了优选。结果显示,网络模型输出同试验结果相关系数R达到0.99,表明具有广泛的适应性。同时,该网络可以实现各种定量分析计算,例如：预测在特定过程参量下的分布质量系数,或者根据指定的效果目标,确定合适的喷雾参量等。     

一种基于小波变换的图像过渡区提取及分割方法

具有复杂背景的树木图像的分割对于精确对靶施药及智能化植保机械的设计具有重要意义。为实现树木图像的精确分割,针对该类图像的特点,该文提出了一种基于小波变换的过渡区提取树木图像分割方法。通过对比小波变换系数、小波变换系数聚类以及小波包系数,最终选取了同时能够分解出更多高频、低频信息的小波包变换系数提取特征,根据小波包变换系数定义了小波能量比参数,将小波能量比参数值归一化为图像灰度值,采用自适应阈值和神经网络两种方法提取了过渡区,实现了具有复杂背景树木图像的分割。试验表明,该方法分割精度高,对于分割复杂背景的树木图像具有特别意义。     

Intensive temporal and spatial sampling of polychaete biodiversity reveals significant implications for impact assessment and marine park design

相似文献   

基于深度学习的人造板表面缺陷检测研究

缺陷识别是人造板检测的重要环节,目前大多采用人工检测方法。将一种轻量级的深层神经网络MobileNet与SSD算法结合,使用Inception网络附加到多个特征映射上,构建SSD-MobileNet算法模型用于人造板的缺陷检测,以提高区分不同缺陷的能力。从人造板工厂生产现场获取主要包括粗刨花、水印、砂痕、杂物、胶斑5种缺陷类型的表面缺陷图,制成一个包含3216张人造板表面缺陷图像的数据集。利用该数据集对SSD-MoblieNet模型进行训练、测试,并与其他特征提取网络(ResNet18、VoVNet39、ESPNetV2)的检测精度和检测速度的影响结果进行对比,发现其检测速度最快达到75帧/s,相对其他特征提取网络的平均精度均值提升2.26%~3.52%。该研究为实现人造板表面实时在线检测提供良好的技术支撑。     

温室控制器网络路由协议仿真

对于嵌入式温室控制器而言,采用无线组网方式构成温室监控系统要比使用现场总线方式组网具有灵活性,并且易于降低系统成本,更易于推广应用。在无线传感器网络路由协议中,传感器节点的能量支持和通信带宽对系统的稳定性与可靠性有很大影响。为此,针对嵌入式温室控制器特点,分析了传感器网络路由协议的工作原理和传播机制,并在OPNET平台上建立了仿真模型。仿真结果表明,定向扩散是一种较为理想的路由协议。     

基于NRF24E1无线奶牛体温数据采集系统设计

奶牛体温是衡量奶牛健康状况的重要参数,定时采集奶牛体温对于判断奶牛的健康状况有着重要意义。人们对于数据传输大多采用有线方式,但牛舍环境不便于铺设线缆进行数据传输。为此,本系统利用收发芯片NRF24E1进行设计,实现了奶牛体温数据采集系统与上位机进行无线通信,满足了对奶牛体温数据实时监测的要求,提高了对奶牛体温数据采集的自动性和高效性。通过芯片的选型以及芯片外围电路的改进优化了硬件电路,并且设计了有效的通信协议,防止传输的数据信号产生畸变并具有自动剔除错误信号的能力。该系统对多头奶牛的体温进行了测量,试验表明,本系统具有较高的实用性和可靠性,成本低功耗低,具有良好的应用前景。     

基于环路和改进遗传算法的树状灌溉管网优化

以投资最小为目标函数,建立了树状灌溉管网优化数学模型,用外部惩罚函数法将问题转化为无约束优化问题,并采用改进遗传算法进行求解。根据树状管网优化的特点,遗传算法采用二进制编码和整数编码相结合的双重编码,以同时对管网布置形式和管径进行优化。在遗传算法产生初始解及交叉、变异操作时,采用基于环路的方法,减少了不可行解的产生,提高了算法的计算效率,算例说明该优化方法有效、实用。     

基于模糊神经网络的农村电力短期负荷预测

为提高负荷预测精度,提出了一种新的模糊神经网络短期负荷预测模型。该模型将模糊系统和神经网络的优点融合在一起,并利用小生境遗传算法优化模糊神经网络参数,提升网络运算性能。某农村地区电力短期负荷预测的计算结果表明,该方法具有较好的预测效果。