畜禽声音监测技术研究进展

发声是动物沟通的重要方式之一,可以反映动物在各种状态下所表现出的行为信息。对畜禽声音信号进行采集与分析能够准确地反映出畜禽个体的状态与行为特点,是实现畜禽行为信息监测与研究的一种重要方法。目前畜禽声音监测技术主要着重于对采集畜禽声音信号的预处理、特征提取以及分类识别等方面。文章分析归纳了畜禽声音监测技术的主要流程,分析了不同畜禽在患病、进食、情绪变化的状态下的声音监测,并对畜禽声音监测的发展进行总结与展望。     

面向室内养殖场的机器人自主导航技术研究进展

介绍了视觉导航、激光导航、卫星导航和路标导航等机器人导航技术,分析了不同类型的机器人导航技术在特定应用场景下的导航精度、实时性、适应性。根据这些导航技术的特点,结合在梅州市金绿现代农业发展有限公司室内养殖场开展的导航技术试验结果,指出了在室内养殖场内应用单一导航技术存在的问题,并展望多种导航方法信息融合的导航技术在室内养殖场的应用前景,期望为突破机器人饲喂、运输、采摘关键技术,解决制约农业智能化、无人化发展难题提供思路。     

面向采摘机器人的水果精准识别算法研究进展

随着水果产业链自动化的进步,水果采摘机器人也在不断地发展,对目标水果实现精准识别是水果采摘机器人最重要的组成部分之一.本文将对水果目标识别的各类算法应用状况进行对比,同时阐述各类算法在水果采摘机器人上的应用现状.其中,现有的水果目标识别方法主要有3部分,分别是传统图像处理技术、各种机器学习算法和使用各类卷积神经网络的深...     

面向采摘机器人的视觉伺服控制技术研究进展

在新型农业生产模式下,采摘机器人成为智能农业装备的重要组成部分。在非结构环境下,视觉伺服控制以获得作业环境信息量大、鲁棒性强等优势成为采摘机器人的关键技术。结合3种经典视觉伺服控制方法的研究进展和原理,对比总结了各种控制方法的优缺点和研究重点,并就其中一些关键问题分析了解决方法,同时提出对采摘机器人适应性强的视觉伺服控制技术,并对技术发展趋势进行了展望。      

蓝莓种植环境自适应光照调控系统设计

针对蓝莓种植环境光照调节耗力和效率低的问题,研制了蓝莓种植环境的自适应光照系统。该系统包括下位机和上位机两部分,下位机以STM32单片机为核心,通过BH1750光照传感器检测光照强度,其检测范围能达到1～65 535 Lx,根据外界环境的光自适应地改变输出,并以PID算法调整输出PWM信号,从而驱动大功率LED照明器实现补光;上位机是运行在Labview平台中开发的监测软件,可实时显示光照强度值并进行相关数据统计和曲线描绘。试验证明,系统能满足长时间低功耗运行的要求,并对蓝莓的生长起到促进作用,可为其他作物的动态补光提供技术参考。      

农业智能巡检小车的设计

设计一种应用于农场、果园或温室大棚巡检农作物生长状况和环境温湿度的智能小车。其运动控制系统以STM32为控制器,通过红外传感器和舵机控制小车跟踪设定黑色路线进行巡检;由GPS定位模块SIM808获取检测点的经纬度位置,选用DHT11传感器采集环境的温、湿度值,使用OV2710摄像头拍摄农作物的图像信息,然后由树莓派将温湿度数据和经纬度位置信息以JSON格式,农作物图像信息以JPG格式通过WIFI方式发送至yeelink云平台,最后登录yeelink云平台即可远程查看小车巡检中采集的各项数据。实验结果表明,智能小车样机较好地实现预期的各项巡检功能,实现农作物的远程监控。     

专本结合促进机电专业技能型人才培养初探

本文从分析高职院校与普通本科人才培养的差异性入手,分析了大专至本科教育无缝衔接的现实意义、有效途径和实现方法,并结合机电类专业技能型高级工程人才培养的实际需求,提出以专本协同为核心的高职到本科立交桥式人才培养模式,以期促进机电类专业高级技能型人才培养质量的进一步提高。     

基于多尺度串联空洞卷积的轻量化UNet香蕉图像分割

针对香蕉果串识别系统中传统的UNet网络存在实时性差、参数量多、下采样后丢失空间信息等问题,该研究提出基于UNet模型的轻量化分割网络,构造一个轻量级的主干特征提取模块,在降低模型参数量和计算量的同时增强网络提取特征的能力,使用膨胀率为[2,1,2]锯齿波形的多尺度串联空洞卷积组合在增大感受野的同时保持对细节的敏感度。该研究算法在自建香蕉果串数据集上的试验结果表明,网络参数量为0.45 M时,香蕉果串识别分割速度可达41.0帧/s,平均像素分类准确率为97.32%、交并比为92.57%。相比于其他模型具有准确率高、参数量小等优点,能够较好地实现精度和速度的均衡。该算法对自然种植环境下的香蕉果串具有良好的识别效果,可为智能化香蕉采摘等应用提供视觉识别技术支持。     

RGB与多光谱图片对香蕉缺氮叶片的识别效果对比研究

高效无损地监测评估香蕉植株的生长状况,对香蕉种植产业具有重要意义.在光照强烈的晴天与阴天两种光照环境下,采集香蕉植株缺氮蕉叶的RGB和多光谱图片,使用多种目标检测算法对比两种照片的识别效果,并分析两种图片在不同光照下的成像差异.试验结果表明,不同模型下,多光谱图片检测的识别率比RGB图片高7％～14％,在阴天和顺光环境...     

香蕉园机器人导航的激光与超声波组合测距方法研究

在长有小灌木等干扰物和机耕道崎岖不平的复杂香蕉园环境中,机器人定位导航方法有时效果不佳、甚至失效,准确测量机器人与香蕉树的最短距离是实现定位与导航的前提和关键,为此提出一种基于拟合滤波的激光和超声波香蕉树测距方法。首先,在各采样时刻由激光和超声波传感器分别测得机器人到香蕉树的距离数据,并相互校验,生成待测香蕉树的一组距离数据;选择二次多项式以最小二乘法对该组距离数据进行拟合,基于拟合的二次多项式和设定阈值对该组距离数据进行滤波,去除其中偏差较大的距离;最后,对滤波后的距离数据中3个最小值求平均值,以此作为机器人到待测香蕉树的最短距离。实验表明,该测距方法在理想环境下对香蕉树的最大测距误差率为1.0%,在有小灌木等干扰物或者道路崎岖不平的环境以及室外自然场景下最大测距误差率为2.0%,相应的最大测距误差为1.0 cm,且测距稳定性良好。