基于双次Otsu算法的野外荔枝多类色彩目标快速识别

针对目前野外环境下多类目标识别速度偏慢,导致机器人视觉定位精度低和工作效率不高的难题,以野外环境下成熟荔枝的多类色彩目标识别为例,提出了一种双次Otsu分割算法对多类色彩目标进行识别。首先为了提高算法的效率,改进了传统的Otsu算式;然后对目标色彩图像的背景、果梗、果实分别用改进的Otsu算法进行粗分割和细分割。最后通过与K-均值聚类(K-means)算法、模糊C均值聚类(FCM)算法、Otsu和K-means结合算法、Otsu和FCM结合算法这4种算法进行对比,双次Otsu算法从分割质量及其正确分割率、运行时间、稳定性3方面都优于其他4种算法。实验结果表明,双次Otsu算法对色彩目标的成熟荔枝识别的时间少于0.2 s。     

基于混合高斯模型的移动奶牛目标实时检测

针对奶牛养殖场背景复杂和环境多变导致现有的目标检测算法无法满足鲁棒性和实时性需求的问题,基于递归背景建模思想,在混合高斯模型中引入惩罚因子,提出了一种动态背景建模方法,采用局部更新策略,以降低模型复杂度和解决前景消融问题;提出基于色度偏差和亮度偏差的二分类算法,避免目标物阴影区域的影响。对不同天气及环境变化剧烈情况下获取的奶牛视频样本进行实验。结果表明,与混合高斯模型相比,平均模型复杂度降低了50.85%,前景误检率和背景误检率分别降低了19.50和13.37个百分点,单帧运行时间降低了29.25%,检测准确率更高、实时性更好,且解决了前景消融问题,能满足在复杂背景和环境条件下实时提取奶牛目标的要求。     

3WGZ-500型喷雾机对靶喷雾系统设计与试验

为了提高果园喷雾的农药利用率,减少因农药地面流失而造成的环境污染,针对果园传统连续喷雾作业时存在过量喷洒和树间无效喷雾的特点,基于3WGZ-500型风送自走式喷雾机设计了自动对靶喷雾系统。该系统采用超声波传感器测距方式探测果树(传感器量程为0.35~2 m,发射角为60°,喷药机两侧分别以15°均布5个)。根据传感器信号,控制与相应位置喷头对应的上、中、下3组管路电磁阀的开合,实现自动对靶喷雾。以5 a树龄的苹果园为试验对象,在喷雾压力0.5 MPa时,开展不同作业速度(1.3、1.7、4.5、7.2 km/h)下果树冠层的有、无对靶喷雾试验,并与传统喷雾机喷药对照,结果表明:作业速度对3WGZ-500型喷雾机有、无对靶喷雾时的农药利用率影响不大,自动对靶喷雾系统开启时的农药利用率为35.8%,比关闭时的27.6%提高了29.7%,较传统喷雾机18.7%的农药利用率提高了91.4%,可大幅减少农药用量;3WGZ-500型喷雾机在不同作业速度的农药地面流失率十分接近,有对靶时地面流失率平均13.3%,相对无对靶时的18.86%降低了42%,说明对靶喷雾系统有效降低了对生态环境的污染。     

基于改进人工势场的苹果采摘机器人机械手避障方法

针对非结构化环境下的采摘机器人机械手实时避障问题,提出一种改进人工势场法的避障路径规划方法。根据自行研制的5自由度苹果采摘机器人机械手具体结构和障碍物特征,进行机械手运动学分析和障碍物建模;在保留传统人工势场法易于实现、结构简单等优点的基础上,针对其存在的局部极小点、陷进区等问题,结合果树生长环境中障碍物的特点,通过引入虚拟目标点使搜索过程跳出局部最优的极小点,从而实现机械手避开障碍物到达目标的灵活避障;将该方法应用于机械手末端位置、障碍物位置和目标位置已知条件下的采摘机器人机械手实时避障任务中,仿真和实验研究结果表明此方法简单,实时性好,能够有效地避开障碍物,成功到达目标位置,适合自然生长状态下苹果的自动采摘。     

果园自动对靶静电喷雾机设计与试验研究

为适应果园病虫害防治的需要，研制了一种轻便、高效、省药、能减少对环境的污染、与国产小中型拖拉机配套的果园自动对靶静电喷雾机。通过多次结构改进和各种试验，采用基于红外传感探测技术，探测靶标的有无，将传统的连续喷雾改变为自动对靶控制喷雾，与风送式果园喷雾机连续喷雾相比，可以节省药液50%～75%以上，同时还解决了风送式低量与静电喷雾等关键技术问题。     

黄河生态系统特征及生态保护目标识别

根据黄河流域生态和环境状况,对黄河流域进行了生态分区,并阐述了各生态区的特征。在黄河河道湿地研究和黄河水体内顶级物种(鱼类)的调查分析基础上,确定了黄河不同类型生态保护区的生态保护目标:从流域角度而言,黄河上游的主要生态保护目标是植被和水源涵养林;中游应以水土保持为主,主要是恢复和保护植被;下游以保护湿地类型和维持湿地面积为重点,保护生物多样性和重要鸟类资源。黄河水生态系统中的主要保护物种应是珍贵经济鱼类北方铜鱼、河口洄游鱼类刀鱼、鲤鱼等,主要保护的生态区包括库区湿地、河口湿地、河道湿地以及景观娱乐水域等。     

刚柔耦合串联机械臂末端位置误差分析与补偿

机械臂连杆柔性、关节柔性等非线性变形的综合影响,导致其末端位置发生偏离而产生误差。本文以IRB1410型串联机械臂为研究对象,采用理论分析、仿真分析与实验验证相结合的方式,对机械臂末端位置误差进行分析与补偿研究。首先,建立机械臂刚柔耦合理论误差模型,并运用Newmarkβ法进行数值仿真分析;联合ANSYS和ADAMS进行刚柔耦合机械臂末端位置运动误差仿真;为了实现快速补偿,提出基于BP神经网络的伪目标点法对位置误差进行补偿,补偿后其位置误差均方根减小了68.3%,说明该方法具有较好的补偿效果;最后,自主设计并搭建了测量实验平台,采用所提算法进行了误差补偿实验,对比补偿前后距离误差,补偿后误差均方根减小了77.01%,验证了伪目标点法对柔性误差补偿的有效性。     

森林保险制度体系重塑与运行机制优化

森林保险市场存在有效需求不足、创新供给乏力、地方政府参与积极性低的供需双冷局面,财政补贴政策低效运行。其根本原因是缺乏独立的适应其特殊性的森林保险制度体系作为保障,致使现有运行机制不协同,产品体系不科学,补贴机制不合理,导致市场发展缓慢。为此,通过林业风险与林业生产的属性特征分析,确定我国森林保险属性定位应是有政府支持的商业性森林保险,在此基础上围绕运行模式、产品体系、财政补贴体系建立相应的运行机制,从而构建一套独立综合的森林保险制度体系与运行机制,以改善供需双冷市场僵局,保障财政补贴政策有效发挥,推动森林保险健康持续发展。     

柑橘轮斑病的适生区预测及风险分析

【目的】 柑橘轮斑病（citrus target spot）作为一种新发柑橘病害,造成发病果园严重的经济损失。本研究针对该病害进行适生区预测及风险分析,以便对该病采取及时、有效的管控措施,最终达到降低其流行风险等级,防止病害传播扩展的目的。【方法】 基于环境变量数据和柑橘轮斑病发生分布数据,运用MaxEnt生态位模型模拟预测柑橘轮斑病菌（Pseudofabraea citricarpa）在中国的潜在适生区分布。并通过ROC（receiver operating characteristic）曲线下面积（area under the curve,AUC）评估预测模型的精度,运用正规化训练增益刀切法（regularized training gain）获取气候因子与分布概率间的关系。同时采用有害生物风险分析理论,以有害生物风险分析的规定程序为依据探索柑橘轮斑病病害的风险分析体系和评价值的计算方法,对评价指标进行定性分析,进而量化评价值。在建立综合评价模型的基础上,计算柑橘轮斑病风险性危害值,最后对病害的风险性危害值进行评价。【结果】 柑橘轮斑病菌MaxEnt模型预测结果的平均AUC值为0.998,表明预测结果精度高。柑橘轮斑病菌的潜在适生区面积约占全国面积12.19%,高适生区、中适生区、低适生区各占全国面积约2.85%、3.99%、5.35%。高、中适生区主要集中于长江中上游柑橘优势区及其周边。其中,高适生区主要集中在四川、重庆、陕西南部,以及贵州、湖北等少量地区。中、低适生区是高适生区的外围扩展。通过MaxEnt模型正规化训练增益刀切法获取的环境变量重要性分析结果表明,最冷季度平均温度（Bio11）、最干季度平均温度（Bio9）、最冷月最低温（Bio6）是影响柑橘轮斑病菌分布的3个关键环境因子,这意味着低温、干冷季节柑橘轮斑病发生可能性大。风险分析最终创建出5个准则层、13个指标层的多指标综合评价体系,并对各指标层定量与定性分析,柑橘轮斑病在我国的风险性危害值（R值）为2.08,处于高度风险等级,对长江中上游及湖北西部-湖南西部两大柑橘产区的潜在危害最大。【结论】 柑橘轮斑病风险性较高,需要尽快建立监测体系,针对病害采取有效控制措施,阻止病害在长江中上游柑橘优势区及相邻柑橘产区传播。