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 : 太阳能杀虫灯物联网( SIL-IoTs)是一种基于农业场景与物联网技术的新型物理农业虫害防治工具,通过无线传输太阳能杀虫灯组件状态数据,用户可后台实时查看太阳能杀虫灯运行状态,具有杀虫计数、虫害区域定位、辅助农情监测等功能。但随着 SIL-IoTs快速发展与广泛应用,故障诊断难和维护难等矛盾日益突出。基于此,本研究首先阐述了 SIL-IoTs的结构和研究现状,分析了故障诊断的重要性,指出了故障诊断是保障其可靠性的主要手段。接着介绍了目前太阳能杀虫灯节点自身存在的故障及其在无线传感网络( WSNs)中的体现,并进一步对 WSNs中的故障进行分类,包括基于行为、基于时间、基于组件以及基于影响区域的故障四类。随后讨论了统计方法、概率方法、层次路由方法、机器学习方法、拓扑控制方法和移动基站方法等目前主要使用的 WSNs故障诊断方法。此外,还探讨了 SIL-IoTs故障诊断策略,将故障诊断从行为上分为主动型诊断与被动型诊断策略,从监测类型上分为连续诊断、定期诊断、直接诊断与间接诊断策略,从设备上分为集中式、分布式与混合式策略。在以上故障诊断方法与策略的基础上,介绍了后台数据异常、部分节点通信异常、整个网络通信异常和未诊断出异常但实际存在异常四种故障现象下适用的 WSNs故障诊断调试工具,如 Sympathy、 Clairvoyant、 SNIF和 Dustminer。最后,强调了 SIL-IoTs的特性对故障诊断带来的潜在挑战,包括部署环境复杂、节点任务冲突、连续性区域节点无法传输数据和多种故障诊断失效等情形,并针对这些潜在挑战指出了合理的研究方向。由于 SIL-IoTs为农业物联网中典型应用,因此本研究可扩展至其它农业物联网中,并为这些农业物联网的故障诊断提供参考。
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。
简介:摘要 : 含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数,精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前,利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数,针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的 RGB图像和多光谱图像,通过提取植被指数和纹理特征,分析水稻的动态生长变化,并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明:( 1)从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长,并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势;( 2)与 RGB图像相比,多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力,其中归一化光谱指数 NDSI771,611实现了更好的预测精度( R2=0.68, RMSEP=0.039, rRMSE =5.24%);( 3)融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果( R2=0.86, RMSEP=0.026, rRMSE=3.51%),预测误差 RMSEP分别减小了 16.13%和 18.75%。上述结果表明,基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的,可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。
简介:[目的/意义]区块链本质上是一个共享数据库,存储的数据是不可篡改、公开和透明的,应用在农产品供应链上可以提高产品透明度,吸引更多的消费者,但也会存在消费者隐私担忧问题.消费者的隐私担忧程度影响着农产品零售商对于是否售卖区块链溯源农产品的决策.通过研究区块链溯源对农产品零售商竞争策略、定价和最优决策的影响,零售商可以根据自己的市场情况制定市场竞争策略,提高自己的竞争力,优化农产品供应链.[方法]基于纳什均衡及Stackelberg博弈理论,建立初始农产品零售商与新进零售商的价格博弈模型,研究分析农产品零售商之间的竞争决策,利用区块链智能合约技术将博弈过程以及对应情况写入智能合约,保障合作博弈有效进行,将博弈结果上链来规范博弈双方的合作行为.[结果和讨论]消费者隐私担忧问题会影响农产品的价格和利润.此外,通过对两家农产品零售商均衡策略..
简介:[目的/意义]准确高效地获取马匹体尺信息是马产业现代化进程中的关键环节.传统的人工测量方法耗时长、工作量大,且会对马匹造成一定应激反应.因此,实现准确且高效的体尺参数自动测量对于制定蒙古马早期育种计划至关重要.[方法]选择Azure Kinect深度相机获取蒙古马双侧RGB-D数据,以YOLOv8n-pose为基础,通过在C2f模块中引入可变形卷积(Deformable Convolution v2,DCNv2),同时添加洗牌注意力机制(Shuffle Atten-tion,SA)模块和优化损失函数(SCYLLA-IoU Loss,SIoU)的方法,利用余弦退火法动态调整学习率,提出一种名为DSS-YOLO(DCNv2-SA-SIoU-YOLO)的模型用于蒙古马体尺关键点的检测.其次,将RGB图中的二维关键点坐标与深度图中对应深度值相结合,得到关键点三维坐标,并实现蒙古马点云信息的转换.利用直通滤波、随机抽样一致性(Random Sample Consensu...