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果树冠层参数实时检测系统 总被引:3,自引:1,他引:2
为了降低农药喷施环境污染和提高水果品质,实现果园果树仿形精确喷雾,建立了一套果树冠层参数的实时检测系统.该系统主要由作物识别系统、车辆姿态系统、主控单元和数据记录单元组成,采用CAN总线进行数据通信.对5棵临近的绿篱树进行了初步的靶标距离检测试验,试验重复3次.采用4个超声波传感器分时检测,拖拉机前进速度为0.3m/s,系统采样速率为5次/s.试验表明,系统能可靠地按一定的采样速率,实时检测和记录系统载体车辆位置、姿态(地面平整度)和果树靶标的距离等数据,为精确仿形喷雾提供了一个较好的喷雾控制平台. 相似文献
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基于超声波的果树冠层三维重构与体积测量 总被引:3,自引:8,他引:3
为了克服地面不平整和拖拉机非线性行驶对果树冠层参数测量的影响,该文在超声波传感器阵列测量果树冠层体积技术的基础上,使用RTK-DGPS空间定位技术和姿态航向参考系统,通过空间坐标的平移和旋转转换,直接获得以大地坐标表示的果树冠层的三维点阵云图数据,通过PC机后台处理重构果树冠层三维轮廓和计算果树冠层体积,并详细介绍了系统的结构与工作原理。以果园荔枝树为试验对象,采用该系统对15棵不同高度和体积的果树进行了3次重复试验,另对56棵树的测量结果与人工测量结果进行了对比分析,试验结果表明该方法具有较好的重复性( 相似文献
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丘陵山地果树冠层体积激光测量方法与试验 总被引:3,自引:0,他引:3
树冠体积是农药变量喷施、肥料精准施用和果产预估等果园精细管理的重要因素。为了克服丘陵山地果园地面不平整和果树种植不规整等因素对果树冠层体积激光测量方法的影响,搭建了果树冠层体积激光测量平台,基于AHRS和DGPS实现定位定姿,通过空间坐标转换直接求取果树冠层激光扫描点在大地坐标系下的三维数据;并采用切片技术提取冠层点云的面、线信息,以累加方式计算果树冠层体积。测得的大地坐标系下的丘陵山地荔枝树冠层激光点云能较真实地反映果树冠层的形状特征;以3棵人工修剪的圆柱形绿篱树为靶标,冠层体积激光测量与人工测量相对误差约为5%。试验结果表明,依据果树冠层点云测量冠层体积具有较高的准确性和可靠性。 相似文献
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基于LVDS传输线延时检测技术的土壤含水率传感器 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现土壤含水率的快速准确监测,设计了一种基于LVDS差分传输线延时检测技术的土壤含水率传感器。该传感器将高频振荡信号分路为两通道LVDS差分信号,一个通道用于测试土壤含水率,另一个通道用于提供参考信号。由于土壤中水分的变化改变土壤介电常数,从而导致测试通道LVDS差分总线上信号传输延时的变化,则传感器检测该通道信号的传输延时就可以确定土壤含水率。为了获得LVDS总线设计线宽和线间距的最优值,以LVDS总线阻抗值均方误差最小化为目标,构建了线宽和线间距的最优化计算模型,并通过遗传算法求解出了最优线宽为0.178 9 mm和最优线间距为0.223 8 mm。试验表明,根据该参数设计的传感器在50 MHz频率时,对体积含水率8.31%以上的砖红壤土和黄壤土的预测模型为线性模型,决定系数R2为0.964 2,绝对预测误差在2.45%以内。 相似文献
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为了提高玉米播种机的自动化水平和播种精度,通常可以采用远程系统对播种质量进行监测,包括漏播、重播及作业效率等;相同的原理,投料机投料过程中也需要对其投料的质量进行监测,包括投料的准确性和投料效率等。为此,依据播种机远程系统的原理,设计了智能投料机的远程系统,具有数据采集与传输、数据监测、分析、统计和管理及报警处理等综合功能,实现了智能投料机实时监控、用户管理、报警、数据统计与分析。为了验证远程系统的可行性,对投料机的投料效率和质量进行了监测,结果表明:远程系统可以成功地对投料质量和效率进行监测,并具有较高的监测精度,为投料机的高精度作业和降低环境污染提供了保障。 相似文献
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针对现阶段果园无线节水灌溉系统成本高、传感器节点寿命有限、不能长期可靠工作等问题,介绍了一种基于无线传感器网络节点的果园自动灌溉系统设计方案。该系统由主节点、传感器节点、水泵节点3种节点组成,通过选取合适功率的太阳能电池板和太阳能电池充电芯片对锂电池进行充电,有效延长了传感器节点寿命,实现系统连续稳定工作。在空旷地带,系统的有效通信距离208 m,节点额定电压5 V,工作时电流125 m A,待机时电流1.6 m A,太阳能平均充电电流为20 m A。传感器节点在不充电的情况下,以每天唤醒24次,每次工作20 s的频率,可连续工作约60 d。在连接太阳能电池板的情况下,可保证充电电量大于耗电电量。在桃园的试验表明:传感器节点在采集土壤湿度信息时耗电量最大,连接太阳能电池板,电池电压在额定电压附近小范围内波动,随机改变灌区内被测土壤湿度,系统可以按照设定的土壤湿度上限、下限,自主控制水泵和电池阀工作状态,实现自动按需灌溉。 相似文献
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【目的】改善茶叶嫩芽识别困难的问题,提高模型的识别准确率。茶叶嫩芽的识别是实现茶叶自动化采摘的核心技术之一,而茶叶嫩芽生长的姿态以及采集图像时的拍摄角度等条件都会对茶叶嫩芽的识别带来困难,造成识别准确率低的问题。【方法】提出一种改进的YOLOX茶叶嫩芽检测算法SS-YOLOX,该方法能准确地对一芽一叶、一芽二叶等茶叶嫩芽进行识别、分类。该方法通过添加注意力模块(Squeeze and excitation,SE)提高模型的特征提取能力,改善小目标漏检问题、引入Soft NMS算法改善检测框重叠度较高时的打分机制,提高模型对不同场景下嫩芽的识别能力。【结果】消融试验表明,引入Soft-NMS算法、SE模块均能提高YOLOX模型模型的检测精度,以引入SE模块提升较为明显。通过不同嫩芽图像对比验证算法的可行性和准确性,SS-YOLOX模型的均值平均精度mAP比原YOLOX模型提高2.2%,达到86.3%,表明经过改进后,模型的识别能力得到提升。在目标嫩芽数量较多的情况下,SS-YOLOX模型能有效地降低漏检率和错检率。【结论】SS-YOLOX模型能准确识别茶叶嫩芽,且识别效果更好,可为茶叶智... 相似文献
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以遥感影像解译和植被生态调查为基础,研究了深圳市区域绿道植被景观空间格局和植被类型特征.结果表明,深圳市区域绿道沿线植被景观格局空间分异明显,表现出从中西部以人工林为主过渡到东部以自然林为主的空间变化特征.中西部宝安区和大运支线等地段绿道周边植被人为干扰较大,植被斑块景观破碎化程度较高.东部三洲田等地段自然植被斑块完整性较好,植被类型丰富多样,其中部分地段保存有较好的原生植被.最后针对深圳市区域绿道植被类型特征和空间分布提出规划设计和生态保护对策. 相似文献
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