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为了实现对Y-shaped果树的精准喷施,本文融合了彩色及深度视觉图像,提出了1种基于蚁群避障算法的果园最优行驶路径的规划方法。首先,对彩色图像进行图像分割处理,划分道路及果树树墙障碍区域,得出喷施设备的可行驶区域,提出了喷施行驶范围检测算法;然后,通过对深度图像和彩色图像融合的处理,将Y-shaped果树树冠边缘轮廓精准拟合形成栅格地图,并与蚁群避障算法相结合,提出了最优行驶路径规划算法。最后,对拟合曲线和Y-shaped果树树冠边缘轮廓进行检验,验证算法的拟合程度。实验结果证明,本文提出的路径规划算法可以准确地检测出果树区域,并实现对行驶路径的精准规划。 相似文献
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基于BMV特征的西瓜成熟度无损检测方法 总被引:2,自引:1,他引:1
针对西瓜成熟度无损测定的难度较大这一问题,提出了一种基于音频响应频带幅值向量(BMV)特征的西瓜成熟度无损检测方法。搭建了一套简单的音频采集平台,检验了BMV音频特征与西瓜成熟度的相关性,并与4种已用于西瓜无损检测的音频特征进行了比较;测定了不同打击力度对音频响应和BMV的影响;使用PNN算法对2个品种西瓜的BMV样本进行了成熟度检测。试验结果表明:经过音频特征间的比较,BMV与西瓜成熟度相关性最高,并且打击力度对特征的影响较小,整套算法对2个品种的成熟度检测准确度较高。 相似文献
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针对农村药品安全及价格监管难等问题,借鉴多省市地区农村药品改革方案中的优点和经验,提出了一套更加完善的、基于多信息平台的农村药品安全及流通保障体系,并对其进行了可行性分析和研究。体系的核心是建立药品流通及信息反馈管理系统,系统融合农村药品供应子系统、药品监督管理子系统、电话短信查询及信息反馈子系统,结合多Agent技术对各个子系统的数据进行整合,达到在多平台下对信息的复用和管理。 相似文献
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高等农业院校提高辽宁农业科技创新能力的路径与模式研究 总被引:1,自引:0,他引:1
高等农业院校作为辽宁农业科技创新体系的重要组成部分,是农业科技成果的"孵化基地"、农业科技推广的"辐射源基地"、农业科技人才的"输出基地"、农业科技信息的"服务基地"。为加大高等农业院校服务辽宁农业科技创新能力的力度,对其实施的路径与模式进行选择:构建创新人才培养体系、构筑农业科技创新平台、建立"学校+企业+农户"的科技创新示范基地、实施"一心双翼"的农业科技推广新模式、实施以项目为纽带的科技特派行动和创建"一院三区"的新型现代农业科技园区等,同时提出保障措施。 相似文献
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针对农村药品安全及价格监管难等问题,借鉴多省市地区农村药品改革方案中的优点和经验,提出了一套更加完善的、基于多信息平台的农村药品安全及流通保障体系,并对其进行了可行性分析和研究。体系的核心是建立药品流通及信息反馈管理系统,系统融合农村药品供应子系统、药品监督管理子系统、电话短信查询及信息反馈子系统,结合多Agent技术对各个子系统的数据进行整合,达到在多平台下对信息的复用和管理。 相似文献
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为了探究海南海绵共附生放线菌资源的多样性及潜在的药用价值,采用 4 种分离培养基分离海南文昌海域海绵的共附生放线菌,利用 16S rRNA序列分析对分离的放线菌进行鉴定,采用滤纸片扩散法对分离放线菌的发酵产物进行抗菌活性分析。结果表明,从4种海绵中共获得50株放线菌,所分离菌株归属于5 个亚目、6个科和 7 个属,包括链霉菌属、小单孢菌属、红球菌属、糖多孢菌、栖白蚁菌属、分枝杆菌属和Krasilnikoviella属,其中Krasilnikoviella为首次从海绵中分离得到,4株海洋放线菌为潜在的新物种。抗菌活性测试显示48%的分离菌株呈现抗细菌活性,24%的分离菌株呈现抗植物丝状病原真菌活性。本研究结果初步揭示了海南文昌海域海绵共附生放线菌的可培养物种多样性及其发酵产物的抑菌活性。 相似文献
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为了解决果园因农药过量使用导致的环境污染与农药浪费问题,提出了一种基于改进YOLACT的果树叶墙区域(Leaf wall area, LWA)实时检测方法,用于计算深度-彩色双目相机采集视频中的叶墙区域距离及密度,为果园农药智慧喷施作业中农药喷洒剂量与喷洒距离的实时调整提供依据。首先,使用ConvNeXt主干网络改进了YOLACT模型,并引入NAM通道注意力机制对模型进行了优化;其次,提出了基于深度学习的果树叶墙密度检测方法;最后,通过阈值法排除深度图像中的干扰信息,简化了果树叶墙平均距离计算方法的处理流程。实验结果表明,改进YOLACT模型分割的APall为91.6%,相较于原始模型上升3.0个百分点,与YOLACT++、Mask R-CNN和QueryInst模型相比分别高2.9、1.2、4.1个百分点;叶墙密度估计算法在叶墙顶部、中部和底部的均方根误差(Root mean square error, RMSE)分别为1.49%、0.82%、2.20%;叶墙区域实时检测方法的处理速度可达29.96 f/s。 相似文献
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为解决果园视觉导航机器人行间自主行进和调头问题,提出了基于Mask R-CNN的导航线提取方法和基于随机采样一致性(Random sample consensus, RANSAC)算法的树行线提取方法。首先,基于Mask R-CNN模型对道路与树干进行识别,提取道路分割掩码和树干边界框坐标;其次,在生成行间导航线的基础上,采用改进RANSAC算法提取前排树行线;然后,计算树干边界框坐标点到前排行线的距离,筛选后排树干坐标点,采用最小二乘法拟合生成后排树行线;最后,通过分析前后排树行信息判断调头方向,结合本文提出的行末端距离计算与调头路径规划方法,规划车辆的调头路线。实验结果表明:在不同光照、杂草、天气环境下的6种果园场景中,模型的平均分割精度和边界框检测精度都为97.0%,导航目标点提取的平均偏差不超过5.3%,树行线检测准确率不低于87%,调头后车辆距道路中心的平均偏差为7.8 cm,可为果园环境下的视觉自主导航提供有效参考。 相似文献