玉米定向精播种粒品质动态检测方法研究—基于计算机姿态识别

首先介绍了基于视觉的目标对象检测算法,然后介绍了计算机姿态识别与传感器检测技术,并确定了玉米定向精播种粒品质动态检测方法,进行了实际的测试试验.测试结果表明:基于计算机姿态识别的玉米定向精播种粒品质动态检测准确率在95％以上,精准度较高,符合设计需求,能够实现对玉米定向的精准播种,对玉米种粒的无人化播种具有重要的现实意...     

基于深度学习和图像处理的水果收获机器人抓取系统

首先,介绍了水果收获机器人抓取系统的总体架构;然后,利用深度学习对水果目标识别进行了研究,实现了一套基于卷积神经网络的目标检测算法;接着,利用图像处理技术实现了对目标物体定位的功能,可以引导水果收获机器人完成对目标水果的采摘.实验结果表明:水果收获机器人抓取系统对水果坐标的计算误差较小,且具备较强的水果识别和定位能力.     

林区护路林建设与生态功能相结合的探索

对林区护路林建设提出了以景观和生态效益相结合的几点建议。     

基于模糊模式识别的农田排水再利用适宜性评价

以受盐渍化威胁的干旱半干旱地区为研究对象,基于构建的农田排水再利用适宜性评价指标体系,采用模糊模式识别方法建立了农田排水再利用适宜性评价模型;综合分析相关文献和已有标准,制定出评价指标体系各项指标的分级标准值范围和标准值,采用层次分析法确定各评价指标的权重.以宁夏银北灌区5个典型排水再利用区域为例的评价结果表明,除前进农场外,其他区域评价等级均在2级“适宜”排水再利用范围内.其中灌溉中、后期利用排水灌溉的适宜性级别特征值低于前期,即排水再利用的适宜程度好于前期,该时期正是作物需水量较大和灌溉用水紧张期,处于作物盐分非敏感期,适宜地再利用一定量的农田排水是可行的.     

树干直径自动识别与测量技术研究

在森林资源调查中为实现树干直径快速、精确测量,使用电子元件进行了树干影像自动识别与测量。通过摄像头和CMOS传感器获得图像,经灰度转换后,使用窗口大小为5行5列的高斯滤波器,利用Canny边缘检测算法提取边缘,包括平滑、非极大值剔除、双阈值的边缘连接等,在提取的边缘图像基础上,设计了树木直径自动提取算法。以4列的窗口为模板,自上而下,对经过Canny算法后的图像进行竖直线段的提取。在提取所有竖线后,将最大宽度的2条竖线当作树干轮廓线,通过焦距、物距、像距与像素宽度之间的关系计算出树干直径。最后选择了不同树种共计16棵树木进行了验证,实验结果表明树干直径识别的精度为96.9%,绝大部分测量数据符合森林资源调查要求。     

车辆—路面计算机仿真系统中的沥青路面应力应变分析

以半刚性基层沥青路面为对象，研究了路面的应力应变模型和计算方法，通过分析沥青路面层的变形过程，建立了半刚性基层沥青混凝土路面的Vanderpoel粘弹性分析模型。将有限元数值计算方法和粘弹动力学理论有机地结合起来，用于半刚性基层沥青混凝土路面的应力应变分析，通过与传统路面力学的弹性层状体系理论、弹性有限元理论、弹性半空间理论等计算方法的比较，并通过大量足尺路面加载试验，验证了采用该模型和计算方法的有效性。     

钢管混凝土拱桥的施工监控技术

钢管混凝土是由混凝土填入薄壁钢管而形成的一种组合材料。在桥梁结构上,钢管混凝土主要应用于拱桥。目前,大跨度钢管混凝土拱桥主要采用缆索吊装-斜拉扣定施工新技术,拱桥的线形通过实测每节钢管拱的标高及拱轴线位置,并借助扣索实施动态调整来保证。为此,介绍了钢管混凝土拱桥施工过程的监控技术,从而指导施工,以确保拱桥建成后满足设计要求。     

基于深度信念网络的猪咳嗽声识别

为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。     

车辆转弯制动防抱死系统仿真

充分考虑车辆转弯制动时车轮法向载荷以及回正力矩的影响,建立了汽车弯道行驶的8自由度整车模型。用该模型对车辆转弯制动时的车速与轮速的变化、车轮滑移率的变化进行了计算机仿真。仿真结果与试验结果较为吻合,表明该模型是正确的。     

基于图像消冗与CenterNet的稻飞虱识别分类方法

为了实现对不同稻飞虱的快速准确识别,同时防止同一姿态下的同一只昆虫被重复计数,提出一种将图像消冗与CenterNet网络相结合的识别分类方法。首先利用自主设计的田间昆虫采集装置,自动获取昆虫图像并制作数据集。其次,将CenterNet算法与图像消冗算法相结合,选用深层特征融合网络(Deep layer aggregation, DLA)作为主干网络来提取昆虫的特征,并进行识别分类。将本文方法与经典机器学习和深度学习模型进行对比,实验结果表明,对于田间昆虫采集装置获取到的相似度较高的活体图像,本文方法不仅能够快速处理昆虫图像,而且能够成功解决昆虫重复检测的问题,平均精度均值为88.1%,检测速率为42.9f/s,无论是精度还是处理速度本文方法都具有较明显优势。该研究有效地完成了对3种主要稻飞虱的识别分类,对不同时间段采集到的昆虫表现出良好的泛化能力,可用于后期水稻害虫暴发的智能预警和测报。