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81.
针对联合收获机视觉导航系统中的视觉测障,提出了一种基于单目彩色图像分割测障与立体视觉特征匹配测障相结合的测障方法:利用H、S颜色分量对单目图像实施固定阈值分割并二值化,获得潜在障碍物的位置及区域;采用尺度空间不变(SIFT)算法获取潜在障碍物区域特征;采用近似最近邻分类算法(ANN)进行快速特征匹配,获得潜在障碍物的世界坐标,由此进一步确认障碍物以及障碍物与车辆之间的距离.提出了提高算法效率的措施,分析了图像压缩比与运行时间、SIFT特征数以及匹配数之间的关系.试验表明,在有障碍物的情况下,检测时间不超过200ms. 相似文献
82.
自主导航农业机械避障路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】实现自主导航农业机械作业时静态障碍物避障功能。【方法】在已知工作环境条件下提出2种避障路径规划算法。以农机运动规律为基础,依据障碍物位置和尺寸信息提出单障碍物避障算法。在单障碍物避障算法基础上,依据安全行驶区域大小,参考左右双向避障策略提出双/多障碍物避障算法。【结果】单障碍物位于不同位置、农机行驶速度为0.3 m·s~(-1)时,行驶路径分别比L算法减少35%、26%,行驶路径累计误差减少53%、82%,方差减少64%、66%;行驶速度为0.5 m·s~(-1)时,行驶路径减少38%、22%,行驶路径累计误差减少66%、62%,方差减少41%、71%。多障碍物路况,农机行驶速度为0.3、0.5 m·s~(-1)时,行驶路径累积误差分别为9.99、4.13 m,方差分别为0.022 1、0.027 0 m2。【结论】本文算法在行驶路径、行驶路径累计误差、规划路径跟踪稳定性和路况适应性上均体现出一定优势。 相似文献
83.
以一台比转数为32的低比转数离心泵作为研究模型,提出了一种在叶片工作面加障碍物的方法来抑制空化初生及发展的方法。在不同空化数下,采用修正的SST k-ω湍流模型和Kubota空化模型对模型泵叶片表面在有、无障碍物条件下进行三维非定常数值模拟,结果表明:低比转数离心泵在有障碍物运行时扬程下降在5%以内,效率下降在3%以内,设计点扬程下降3%,效率下降1.2%。障碍物可以有效增大叶片近壁湍动能,改变压力分布,对离心泵内各个阶段空化均有抑制作用。障碍物可以优化流场结构,削弱靠近叶片背面的旋涡强度,对靠近隔舌区域的叶片工作面和背面作用效果明显。有障碍物时离心泵叶轮内空泡体积在空化各个阶段均小于无障碍物时叶轮内空泡体积,在空化发展阶段,障碍物使空泡体积持续衰减。空泡尺度发展到障碍物位置时,障碍物可以较大程度减低压力脉动主频幅值,对流场优化产生最佳效果,在空化发展其他阶段,障碍物会对叶轮内压力脉动造成小幅扰动。 相似文献
84.
为了解鱼在复杂水流环境中的运动行为,提升鱼道过鱼效果,实验通过在水槽中放置障碍物,分析不同来流速度(1,3和5 BL/s)(BL/s即体长每秒)下鲢幼鱼顶流静止和顶流前进时的游泳动力学表现,提取的游泳动力学指标有摆尾频率、摆尾幅度、对地游泳速度、游泳加速度和运动步长。结果发现,半流速度1 BL/s下,与自由来流相比,鲢幼鱼在障碍物后方顶流静止时,摆尾频率降低,摆尾幅度增加;顶流前进时,摆尾频率、对地游泳速度、游泳加速度和运动步长降低,摆尾幅度增加。半流速度3 BL/s下,障碍物有助于节省鱼类运动能量的消耗。在有障碍物的水流中,顶流静止时的摆尾频率随流速的增加而增加;顶流前进时,摆尾频率、摆尾幅度和游泳加速度随流速增大而增大,而运动步长随流速增大而减小。位置偏好研究表明,当流速为3 BL/s时,鲢幼鱼明显集中在距离障碍物后方约5~30 cm处游动,停留时间占比达92.5%,可能采用了卡门步态的运动模式;当流速为1和5 BL/s时,鲢幼鱼没有表现出非常明显的位置偏好;在自由来流中,鲢常贴壁游泳,亦没有明显的位置偏好,表明障碍物和流速的结合可为鱼类提供水流藏匿场,研究结果为鱼道设计提供重要参考依据。 相似文献
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<正>一、错误使用油门1.拿油门当喇叭。我们常看到,有的拖拉机喇叭坏了,不及时修理,行驶中遇有障碍物时,驾驶员用猛轰油门的办法当信号。这种作法害处比较多。猛轰油门,最容易使柱塞弹簧、输油泵弹簧和气门弹簧折断,还会造成发动机的曲轴、连杆瓦、活塞和缸套等零部件加速磨损,甚至造成严重损坏。拖拉机驾驶员应克服这种作法,喇叭坏了应及时修理,不要用油门当信号。2.作业中任意改变油门。拖拉机在运输作业中,不 相似文献
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农业智能装备在实际农田环境中行进或作业的过程中需要感知多变环境下的各种障碍物。为此,基于双目视觉,开展了作物苗期农田障碍物三维信息检测方法研究,提出了一种基于特征的障碍物检测算法。首先,利用边缘检测算法去除天空背景,提取出障碍物潜在区域的上边界线,利用超绿特征颜色变换去除绿色作物苗期农田背景,提取下边界线;然后,通过阈值分割算法提取障碍物目标区域;最后,通过重心特征点立体匹配来获取视差值,结合MatLab标定获取的相机内外参数进行三维重建,计算障碍物的距离、宽度和高度三维信息。田间试验结果表明:该算法可以正确提取出障碍物目标区域,障碍物距离、宽度和高度检测的平均相对误差分别为4.7%、5.79%和1.78%,能够满足农业智能装备田间障碍物检测的需求,具有较好的可靠性。 相似文献
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88.
89.
本文分析了跨越障碍物水准测量的主要误差来源,提出了减少或消除误差的几种方法,并经实地施测证明,该方法均能满足一定的精度要求,且简单实用。 相似文献
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