池塘养殖船自动导航系统设计与试验

针对池塘养殖中投喂作业需要全塘均匀覆盖的应用场景,存在人工投饲强度大、饲料利用率低的问题,设计一种能够适应不同多边形池塘的养殖船自动导航控制系统。控制系统采用低成本北斗定位模块和高精度电子罗盘进行组合导航,获取池塘养殖船的位置和航向信息作为导航控制器的输入,通过构建基于PD算法的导航控制器,实现航行过程中的路径跟踪。设计一种多边形回纹线导航路径规划算法,能够快速实现多边形池塘的导航路径规划。开展池塘导航试验,试验结果表明：采用所设计的自动导航系统,养殖船能够按照规划的路径航行,在水面行驶速度为0.4~0.5 m/s时,稳定跟踪后最大误差小于2.62 m,平均跟踪误差小于1.30 m,导航精度满足池塘养殖自动投饲要求。     

深度学习在农作物病害图像识别中的研究进展

农作物病害识别关乎作物的产量与质量,是智慧农业发展过程中必不可少的重要环节。随着深度学习技术在图像处理领域的飞速发展,利用深度学习从图像中识别出农作物患病类型的方法已逐渐成为主流。主要对基于深度学习的农作物病害识别方法进行综述,简要地介绍深度学习和卷积神经网络,收集一些常用的病害图像公开数据集。根据训练样本采集环境的不同,从实验室和野外两个方面概述近年来基于深度学习病害识别方法的进展,指出每种方法的优势与不足,总结出该研究领域存在数据量不足、任务难度大、深度学习模型网络结构复杂3个主要问题,并在此基础上进行展望,提出建立大规模、多种类、多类型病害数据库和设计高性能的深度学习模型是未来的重要发展方向。     

果园运输装备与数字果园的研究进展及展望

通过文献调研等方式,对国内外学者有关果园运输装备和数字果园的研究成果和产品实际应用情况进行了总结。综述了国内外果园机械化运输装备的研发应用现状和中国数字果园的研究现状,分析了目前存在的主要问题,对果园运输装备和数字果园的发展趋势进行了展望。