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针对芦苇收割存在芦苇和杂草相互缠绕的实际问题,设计一种空间连杆和平面连杆机构联动的芦苇收割装置,并建立各机构对应的数学模型。提出芦苇收割中当曲柄轴转一圈,水平刀具切割实现往复行程10 cm、竖直刀具行程实现25 cm的需求;根据给定需求求解建立的机构数学模型,确定连杆机构各部尺寸。依据机构和部件尺寸参数,建立杆件、机架和双动刀具等实体模型并进行装配,并进行竖刀与横刀的往复式切割运动轨迹分析。分析结果验证装置设计满足设定的芦苇收割所需行程要求。该设计实现了在一个动力源的情况下,采用平面连杆和空间连杆联动,进行芦苇横向和杂草纵向切割,其理念可用在水中杂草清理机械设计实践中。 相似文献
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小麦是重要的粮食作物之一,针对人工田间麦穗计数及产量预测效率低的问题,基于深度学习提出了一种高分辨率的小密集麦穗实时检测方法。对麦穗图像数据集进行图像分割、标注、增强预处理,基于Tensorflow搭建YOLOv4网络模型,调整改进后对其进行迁移学习;与YOLOv3、YOLOv4-tiny、Faster R-CNN训练模型进行对比,对改进模型的实用性与局限性进行分析;重点分析影响麦穗检测模型性能的关键因素。通过图像分割的方式,证明了通过改变图像分辨率确定麦穗所占图像最优像素比,可以提高前景与背景差异,对小密集麦穗有显著效果。通过对改进模型的测试,表明该模型检测精度高,鲁棒性强。不同分辨率、不同品种、不同时期的麦穗图像均类平均精度(mAP)为93.7%,单张图片的检测速度为52帧·s-1,满足了麦穗的高精度实时检测。该研究结果为田间麦穗计数以及产量预测提供技术支持。 相似文献
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为实现非接触、高精度个体识别,本文提出了一种基于牛只脸部RGB-D信息融合的个体身份识别方法。以108头28~30月龄荷斯坦奶牛作为研究对象,利用Intel RealSense D455深度相机采集2334幅牛脸彩色/深度图像作为原始数据集。首先,采用冗余图像剔除方法和自适应阈值背景分离算法进行图像预处理,经增强共得到8344幅牛脸图像作为数据集;然后,分别选取Inception ResNet v1、Inception ResNet v2和SqueezeNet共3种特征提取网络进行奶牛脸部特征提取研究,通过对比分析,确定FaceNet模型的最优主干特征提取网络;最后,将提取的牛脸图像特征L2正则化,并映射至同一特征空间,训练分类器实现奶牛个体分类。测试结果表明,采用Inception ResNet v2作为FaceNet模型的主干网络特征提取效果最优,在经过背景分离数据预处理的数据集上测试牛脸识别准确率为98.6%,验证率为81.9%,误识率为0.10%。与Inception ResNet v1、SqueezeNet网络相比,准确率分别提高1、2.9个百分点;与未进行背景分离的数据集相比,准确率提高2.3个百分点。 相似文献
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基于手机短消息的温室环境远程监测系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
设计的温室环境远程监测系统选用8位单片机STC89C516RD+和GSM短信模块MC35i.系统采用模块化思想设计,主要由主控机模块、数据采集模块和控制执行模块3部分组成,主机与各数据采集和控制模块之间采用RS-485总线连接,构成远程分布式温室环境参数监控系统.根据不同的使用要求,可对数据采集模块和控制模块进行裁剪,满足多种温室环境参数检测需要,具有很强的通用性.系统采用GSM短消息的方式实现环境参数和现场的远程监控,提高了温室环境控制的自动化水平,具有扩展性好、实用性强、便于操作等特点. 相似文献
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依据温室控制要求,介绍了模糊控制技术在温室控制系统中的应用,给出了模糊控制器的实现过程。实践表明,该控制器具有良好的控制效果。 相似文献
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植物病害对食品安全具有灾难性的影响,它可以直接导致农作物的质量和产量显著下降,因此对植物病害的早期鉴定非常重要。传统的农作物病害诊断需要非常高的专业知识,不仅费时费力,还效率低下。针对这些问题,利用深度学习的方法,以马铃薯叶片为研究样本,基于TensorFlow开发Faster R-CNN网络模型。采用本地增强的方式对带有早疫病、晚疫病和健康的马铃薯叶片进行图像扩充,应用COCO初始权重进行迁移学习,探究了数据类别对模型检测结果的影响。结果表明,随着训练数据类别的增多模型性能会有略微的降低。同时还训练YOLOv3,YOLOv4网络与该模型进行对比,测试结果表明,所提出的Fater R-CNN模型优于其他网络模型。经检测该模型最佳精度达到99.5%,该研究为马铃薯病害检测提供了技术支持。 相似文献