基于机器视觉的跛行奶牛牛蹄定位方法

针对采用机器视觉技术检测奶牛跛行过程中不易准确、自动定位牛蹄位置的问题,提出一种奶牛牛蹄定位方法。通过对可见光视频中奶牛图像预处理,提取牛蹄二值化图像,研究奶牛行走时空特性,分析牛蹄在图像中的时空变化,提出一种时空差值算法,计算连通域最低点坐标,实现对奶牛牛蹄着地位置准确定位;通过分析奶牛行走时牛蹄的运动顺序,对同侧牛蹄位置数据进行提取分类,用于轨迹提取,检测跛行。进行了牛蹄定位试验和跛行检测试验,结果表明,牛蹄定位准确,阈值为20像素时精度达到73.8%,着地位置平均误差达到11.3像素;奶牛跛行检测准确率为93.3%,跛行分类准确率为77.8%。研究结果能较准确定位奶牛自然行走状况下牛蹄位置,可实现奶牛跛行的自动检测。

机构学中机构重构的理论难点与研究进展——变胞机构演变内涵、分岔机理、设计综合及其应用

生产力发展与工程技术革新要求机构具备可自重组与可重构及“一机多用”的功能,以满足复杂工况需求。可重构机构具有可变活动度和可变构态,可以满足多任务、多工况与多功能的要求,然而,决定其设计方法的演变内涵与分岔机理的研究目前仍不为学者们充分了解。从变胞机构的演变与分岔机理的角度,以旋量理论、李群与李代数及微分流形为主要工具,揭示了机构演变内涵及运动与约束空间的内在关联关系;探究了机构演变中的分岔机理与可控奇异位形,回顾了变胞机构与折纸及折展机构的历史渊源,综述了变胞机构的构型设计、性能综合与新型设计理念及其创新应用。

基于GNSS的农田快速平整系统设计与试验

针对当前全球导航卫星系统(GNSS)农田土地平整过程中,操作复杂,地形测量费时费力的问题,设计了基于GNSS的农田快速平整系统。该系统可实现快速农田基准设计,农田水平平整,农田坡面平整等功能。农田坡度设计算法在前期系统算法基础上进行了优化,提出适用于快速平整系统的坡面平整算法,坡面平整后可以达到灌溉时水流速度快、水量覆盖均匀,减少挖填土方量、提高平整速度的目的。平整试验结果表明,水平面平整后最大高程差从18.9 cm降到8.1 cm,高程标准差从11.2 cm降到5.5 cm,平地误差小于5 cm的测点累积百分比从75.693%上升到90.674%;坡面平整后,农田实际坡度与设计坡度基本一致,平整速度快,平整效果良好。

基于计算机视觉的奶牛生理参数监测与疾病诊断研究进展及挑战

利用先进的信息技术推动智能养殖业发展已经成为奶牛养殖研究领域的重要目标和任务。计算机视觉技术具有非接触、免应激、低成本及高通量等优点,在畜牧生产中应用前景广阔。本文在阐述了计算机视觉技术在智能化养殖业发展中重要性的基础上,首先介绍了基于计算机视觉的奶牛生理参数监测进展,包括体尺、体温、体重的前沿监测设备、技术和模型参数。然后阐述了奶牛跛行及乳腺炎等疾病诊断的前沿技术发展过程和研究现状。目前,相关技术研究和应用推广存在检测准确性不高,受环境因素影响较大,非标准化养殖场结构制约检测系统普及,以及检测系统成本较高等问题和挑战。最后,本文结合中国养殖业发展现状,针对保证检测准确性、减少环境干扰等问题,就如何提高计算机视觉技术在智能化养殖业中的准确性和普适性提出了相关建议,旨在为中国奶牛养殖业的科学管理和现代化生产提供新方法和新思路。

基于热红外视频的奶牛跛行运动特征提取与检测

针对基于可见光视频的奶牛跛行检测系统易受光线、环境变化因素影响的问题,该研究提出了一种基于热红外视频的奶牛跛行运动特征获取与检测的方法。该研究利用深度学习与传统图像处理方法,分别对热红外相机与可见光相机所拍摄的奶牛行走视频进行了奶牛跛行运动特征的提取检测。通过检测结果分析可知,相较于可见光图像,算法对于热红外图像中的奶牛跛行运动特征检测效果更好、准确率更高并且热红外图像可以有效减少光线等外界因素对特征提取的影响,利用深度学习与传统图像处理对运动特征检测的平均精度达到了90.84%与74.26%。研究利用弓背曲率分别针对热红外视频与可见光视频中的行走奶牛进行跛行检测试验,试验结果表明,针对热红外视频中的奶牛跛行检测精度为90.0%,Macro-F1为0.90;针对可见光视频中的奶牛跛行检测精度为83.3%,Macro-F1为0.83。研究表明热红外相机应用于计算机视觉奶牛跛行检测系统可以更好的实现奶牛跛行运动特征获取与跛行检测,有效提高检测准确性与鲁棒性。

基于GNSS的农田平整自动导航路径规划方法

为了提高农田平整作业工作效率,分析了基于全球导航卫星系统(Global navigation satellite system,GNSS)的农田平整自动导航解决方案的可行性,改进了系统硬件设计,提出了一种基于GNSS的农田平整自动导航路径规划方法。该方法将全局路径规划和局部实时路径规划相结合,以铲车空载或满载时间最短为最优评价基准,融合K-均值与密度均值,聚类农田栅格;根据设计的铲车挖高填低方法和局部搜索策略得到平地路径全局规划,在实际作业中根据拉力传感器反映的实时载荷进行局部调整和规划。通过仿真试验和农田路径规划平地对比试验分析表明,最大高度差从22.8 cm降到2.7 cm,平整度从12.6 cm降到1.5 cm,高差分布列从81%上升到97%,平整效果能满足精细灌溉需求。该方法能够较好地实现路径规划,实现拖拉机高效平地作业,其中铲车的满载和空载率较其他方法小,满载和空载率总和在20%左右,增加了有效工作时间,降低了人工劳作强度,提高了平地效率。

基于GNSS农田平整全局路径规划方法与试验

针对全球导航卫星系统(Global navigation satellite system,GNSS)农田平整系统缺少作业指导且效率低等问题,提出了一种基于GNSS农田平整全局路径规划方法。分析农田实际平整条件,创建适用于土地平整的农田地形环境模型,生成农田地势信息图,研究整块农田地势高程分布特征,以平地作业中空载、满载的无效作业状态最少,转向操作与重复行走最少为条件,生成遍历整个农田的土地平整路径,并通过拉力传感器实时监测铲车载荷。仿真试验结果表明,相对于常规平整方法,所提方法空载、满载率显著减小,达到目标平整度时间节省50%以上。该方法可以规划有效路径,减少无效作业时间,平地效率提高30%以上。

基于统一潮流控制器的柔性交流输电系统的控制

本文提出一种具有统一潮流控制器（ＵＰＦＣ）的柔性交流输电系统（ＦＡＣＴＳ）的控制方法。控制系统由静态控制和暂态控制组成，其中静态控制用于系统正常工作状态的潮流调节，动态控制是根据暂态能量最小方法设计的，用于增加系统受扰后的振荡阻尼，以提高系统暂态稳定性，数字仿真的结果表明，这种控制系统和控制方法是可行的，而且有效的。

具有串联电压源的FACTS暂态稳定数字仿真

本文提出一种用动态数字仿真研究柔性交流输电系统（FACTS）稳定性的模型。为了适应FACTS设备对电力系统暂态过程的快速作用，本文采用微分方程与代数方程联立求解法求解。算例系统的计算结果表明．所提出的模型和算法是正确而有效的，为研究FACTS的暂态稳定性和控制作用提供了有效工具。

基于计算机视觉的奶牛跛行识别技术研究进展

奶牛跛行严重降低奶牛福利及潜在产奶量,影响养殖场经济效益。准确高效识别奶牛跛行,有助于奶牛肢蹄病的及早发现与治疗,促进奶业的健康和可持续发展。人工观察法识别奶牛跛行存在识别效率低、成本高、主观性强等问题。计算机视觉技术可以通过无应激、无接触地采集奶牛行走视频数据,准确高效识别奶牛跛行。该研究从可见光相机、深度相机以及热红外相机3种视频采集手段出发,概述了当前奶牛跛行自动识别的主要研究方法、关键技术以及未来发展方向等,对比分析了各研究方法的优势和不足,指出个体差异性、跛行特征的优选以及早期跛行识别等需要重点关注的技术问题。同时,该研究从数据获取、技术研发和试验验证等方面,分析了奶牛跛行识别技术研究领域存在的主要问题及挑战,展望了未来奶牛跛行识别技术的研究重点和发展方向,为奶牛跛行的精准高效识别提供相关理论依据和技术参考。

四足变胞爬行机器人步态规划与运动特性

为解决绝大多数足式机器人的腰部是固定不可变的问题,研究一种腰部可变的四足爬行机器人,并分析腰部和腿部的形态,从数学上给出腰部构态变换的条件。另外,考虑腰部可变设计出扭腰直行步态和扭腰原地旋转步态,并将其与传统步态进行比较,分析不同步态在稳定裕度、活动空间和通过狭窄弯道等方面不同的优势。最后,研究腰部变胞使机器人在足尖活动空间、视觉观察等方面具有的特征,显示所设计的机器人对环境的适应能力。研究结果表明:可基于变胞机构设计爬行机器人腰部使其构态可变,腰部构态可变可以提高四足机器人的灵活性和环境适应能力。

尊巴舞对女大学生体质健康状态的实验研究

根据尊巴舞对促进人体身心健康具备的各种功能,制定出适合于女大学生心理和生理特点的尊巴舞课程,遵照循序渐进的原则,在课余活动时间对女大学生进行为期16周,每周4次的隔天练习。实验结果表明:进行尊巴舞课程的锻炼能有效地改善女大学生的身体形态、提高身体素质、增强身体机能、调节心理健康等。采用尊巴舞课程的教学方式进行课内、外教学更具有科学性、针对性、趣味性和推广性。并对利用尊巴舞课程为女大学生提供健身理论和实践的依据,同时对尊巴舞课程在国内的普及和推广起到促进作用。

《御定韵府拾遗》

《钦定四库全书》《御定韵府拾遗》卷二十一茶。梅尧臣七宝茶诗七物甘香杂丨丨(蕊茶),浮花泛绿乱干霞。事茶。苏辙诗“君不见,闽中茶品天下高,倾身丨丨(事茶)不知劳。蛮茶。范成大诗“扪腹丨丨(蛮茶)快”,注丨丨(蛮茶)出修仁。香茶。陆游试茶诗“北窗高卧鼾如雷,谁遣丨丨(香茶)挽梦回。会茶。释希昼诗。

LOAD FLOW CALCULATION FOR FLEXIBLE AC TRANSMISSION SYSTEMS

In this paper, a synthetic mathematical model of load flow for flexible AC transmission systems (FACTS) with unified power flow controller (UPFC) is presented based on the analysis of basic principle and operation state of UPFC. The model can use the fast P Q decoupled load flow method. Examples of test systems show that the proposed model and method have good convergence. An effective tool is provided by the load flow computer program to analyze the load flow and initial valve calculation of the dynamic state of FACTS.

构建具有贵州地域文化特色的体育赛事品牌设想及策略研究

采用文献资料与对比分析等方法,从贵州地域特色文化入手,分析了构建具有贵州地域文化特色体育赛事品牌的设想及策略。研究认为:贵州体育赛事产业的发展应以构建具有贵州地域文化特色体育赛事品牌为主线,把握"一个定位,两个结合,三个层次,四个视角"的发展战略,把打造具有贵州地域文化特色的体育赛事品牌作为社会经济发展的一种战略性选择。

过渡季节自然室温与全年冷热负荷对比分析研究

通过正交试验设计和DeST建筑能耗模拟软件，研究过渡季节自然室温与全年冷热负荷的关系。得出两者主要影响因素存在不同，过渡季节舒适室温小时数随冷热负荷减小而逐渐增大，两者具有一定的反比关系。因此在建筑方案设计时，考虑节能降低冬夏季冷热负荷所选取的外围护结构等的热工性能，同样可以兼顾增加过渡季节舒适温度小时数，这样也就确保了过渡季节室内温度的舒适性。

星系形成的半解析模型研究进展

基于目前流行的冷暗物质等级成团理论的星系形成的半解析模型取得了很大进展。在引入一系列合理的关于重子物质物理过程的假设,如气体冷却、恒星形成率、超新星能量反馈以后, 结合N体数值模拟,星系形成的半解析模型一方面能较成功地预言许多与观测符合的近邻星系的性质,如光度函数、星系的两点相关函数、Tully-Fisher关系、星系团中椭圆星系的颜色-星等关系等;另一方面还能较成功地预言宇宙的恒星形成历史,以及一部分高红移星系的性质,如Lyman-Break星系的数目随红移的分布。但是最近一些观测表明,半解析模型在高红移预言的大质量星系较少,且红星系数目也较观测少。重点讨论半解析模型成功与不足之处,并指出解决这些问题可能的途径。

银河系卫星星系研究进展

对银河系内卫星星系进行全面的"人口普查"具有重要的意义。目前已经发现了二十几个卫星星系,其光度范围分布很广,最暗的矮星系比球状星体还暗。叙述了卫星星系的光度分布、空间分布和动力学性质。总结了观测和理论研究进展,并讨论了星流和伽玛射线在研究银河系结构和暗物质性质方面的贡献。表明了卫星星系的统计分布能用来很好地限制冷暗物质理论和星系形成的相关物理过程,同时指出当前研究的局限性和可能的发展方向。

基于热红外图像的奶牛乳房炎自动检测方法

为了提高奶牛乳房炎的检测精度,利用热红外图像测量奶牛关键部位温度,提出了一种奶牛眼睛和乳房自动定位算法。首先对奶牛热红外图像的灰度直方图进行分析,然后提取阈值分割后图像中的HSV(Hue,Saturation,Value)颜色特征和骨架特征,并基于HSV自动检测奶牛眼睛位置,计算骨架特征向量,用支持向量机(Support vector machine,SVM)分类技术自动检测奶牛乳房位置。为了验证定位算法的有效性,对随机选取的40头自然行走的奶牛进行试验验证,结果表明,本文提出的定位算法可以有效定位奶牛眼睛、乳房位置,其定位误差在20像素以内的视频帧识别精度为68.67%。根据定位算法所获取的奶牛眼睛和乳房的温度差值进行奶牛乳房炎检测试验,通过温度阈值对奶牛乳房炎发病程度进行评级,并与体细胞计数法(Somatic cell count,SCC)检测结果进行对比,结果表明,等级1检测准确率为33.3%,等级2检测准确率为87.5%。本文研究结果能较准确获取奶牛自然行走状况下眼睛和乳房的位置和温度。

基于改进YOLO v3-tiny的奶牛乳房炎自动检测方法

针对利用热红外技术检测奶牛乳房炎精度低的问题,提出了一种改进YOLO v3-tiny的奶牛乳房炎自动检测方法,构建了自动检测奶牛关键部位模型。改进YOLO v3-tiny算法以YOLO v3-tiny为基础,首先在卷积层与池化层之间加入残差网络,增加网络深度,进行深层次地特征提取、高精度地检测分类;其次在网络的关键位置加入了压缩激励(Squeeze and excitation,SE)注意力模块,强化有效特征,增强特征图的表现能力;最后比较了激活函数ReLU、Leaky ReLU与Swish的性能,发现激活函数Swish优于激活函数ReLU和Leaky ReLU,故将网络模型主干部分卷积层中的激活函数更改为Swish激活函数。改进后的奶牛关键部位检测模型检测结果准确率为94.8%,召回率为97.5%,平均检测精度为97.9%,F1值为96.1%,与传统模型相比,准确率提高了9.9个百分点,召回率提高了1.7个百分点,平均检测精度提高了2.2个百分点,F1值提高了6.2个百分点,性能指标均优于YOLO v3-tiny模型,满足实时检测的要求。使用该目标检测算法进行奶牛乳房炎检测试验,将获得的温差与温度阈值比较,判定奶牛乳房炎的发病情况,并以体细胞计数法进行验证。结果表明,奶牛乳房炎检测精度可达77.3%。证明该方法能够实现奶牛关键部位的精准定位并应用于奶牛乳房炎检测。