简介：[目的/意义]大规模肉羊畜舍人工消毒存在费时费力、覆盖不全和消毒不彻底的问题,为保持畜舍卫生和肉羊健康,本研究提出一种羊场自动导航喷药机器人.[方法]从硬件、语义分割模型和控制算法3个方面设计了自动导航喷药机器人.硬件部分包括履带底盘、摄像头和折叠式喷药装置.语义分割模型部分通过引入压缩通道网络注意力(Squeeze-and-Excitation Network,SENet)和基于场景改进的十字交叉注意力(Criss-Cross Attention,CCA)模块,提出一种双注意力ENet语义分割模型(Double Attention ENet,DAENet).在控制算法方面,针对机器人在面对岔路时无法控制行进方向的问题,利用模拟真实道路的方法,在羊舍外的道路上绘出车道线,提出了道路中心点识别和车道线中心点识别两种算法来计算机器人行进过程中的导航点.为了实现上述两种算法,使用了两台摄像头并设计了摄像头切换算.

简介：摘要 : 准确获取西兰花花球面积和新鲜度是确定其长势的关键步骤，本研究通过对深度残差网络 ResNet进行改进得到一种新型的西兰花花球分割模型，并通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度，实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取。主要技术流程包括：（ 1）基于地面自动影像获取平台拍摄西兰花花球正射影像并建立原始数据集；（ 2）对训练图像进行预处理并输入模型进行分割；（ 3）基于颜色信息用粒子群结构 PSO和大津法 Otsu对分割结果进一步进行阈值分割，获取其新鲜度指标。试验结果表明：本研究建立的分割模型精度优于传统深度学习模型和基于颜色空间变换和阈值分割模型， 4个评价指标结构相似性指数 (SSIM)、平均精度 (Precision)、平均召回率 (Recall)、 F-度量 (F-measure)结果分别为 0.911、 0.897、 0.908和 0.907，相比于传统方法提升了 10%-15%，且对土壤反射率波动、冠层阴影、辐射强度变化等干扰具有一定的鲁棒性。同时，在分割结果的基础上采用 PSO-Otsu法可以实现花球新鲜度快速分析，其精度超过了 0.8。本研究结果实现了西兰花田间多表型参数的高通量获取，可以为作物田间长势监测研究提供重要参考。