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基于Mask R-CNN的单株柑橘树冠识别与分割 被引量:14
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作者 王辉 韩娜娜 +3 位作者 吕程序 毛文华 李沐桐 李林 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第5期169-174,共6页
针对在复杂果园背景中难以识别分割单株果树树冠的问题,研究了基于Mask R-CNN神经网络模型实现单株柑橘树冠识别与分割的方法。通过相机获取柑橘园图像数据,利用Mask R-CNN神经网络实现单株柑橘树冠的识别与分割,根据测试集的预测结果... 针对在复杂果园背景中难以识别分割单株果树树冠的问题,研究了基于Mask R-CNN神经网络模型实现单株柑橘树冠识别与分割的方法。通过相机获取柑橘园图像数据,利用Mask R-CNN神经网络实现单株柑橘树冠的识别与分割,根据测试集的预测结果评估模型的性能和可适应性,并分析模型的影响因素。结果表明:参与建模的果园单株树冠识别分割准确率为97%,识别时间为0.26 s,基本上可满足果园精准作业过程中的树冠识别要求;未参与建模果园的单株树冠识别分割准确率为89%,说明模型对不同品种、不同环境的果园具有一定的适应性;与SegNet模型相比,本文模型准确率、精确率和召回率均约高5个百分点,说明在非目标树冠较多的复杂果园图像中具有较好的识别分割效果。本研究可为对靶喷药、病虫害防护、长势识别与预估等果园精准作业提供重要依据。 展开更多
关键词 柑橘树冠 Mask R-CNN 图像识别 图像分割
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基于能量谱和吸光度谱的马铃薯黑心病判别模型优化 被引量:1
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作者 韩亚芬 赵庆亮 +3 位作者 吕程序 杨炳南 曹有福 苑严伟 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第9期376-382,共7页
马铃薯储藏过程中,在高温、缺氧等环境下,极易产生黑心病等内部缺陷,严重影响马铃薯加工品的品质和原料加工利用率。黑心病薯无法从外观分辨,传统检测方法需要将马铃薯切开后判断,仅适用于抽样检测。基于自主研发的马铃薯内部品质光谱... 马铃薯储藏过程中,在高温、缺氧等环境下,极易产生黑心病等内部缺陷,严重影响马铃薯加工品的品质和原料加工利用率。黑心病薯无法从外观分辨,传统检测方法需要将马铃薯切开后判断,仅适用于抽样检测。基于自主研发的马铃薯内部品质光谱检测装置进行光谱数据采集,分别采集234条健康马铃薯和236条黑心病马铃薯能量谱和吸光度谱数据用于判别模型建立,采用随机法按3∶1将样本集划分为校正集和验证集,以灵敏度、特异性指数、分类正确率作为模型评价指标。基于吸光度谱,经标准化(Auto)预处理后,在波段500~950 nm范围内建立马铃薯黑心病偏最小二乘线性判别模型(PLS-LDA),并通过竞争性自适应重加权法与连续投影法(CARS-SPA)进行联合变量筛选,最终采用9个变量,对黑心病判别的灵敏度、特异性指数、总分类正确率分别达98.87%、98.30%和98.44%。基于能量谱,采用双波长相关系数法,分别计算任意波长对组合的能量差值和比值,与黑心病进行相关分析,最终采用2个变量能量比值T_(699)/T_(435)建立线性判别模型(LDA),对黑心病判别的灵敏度、特异性指数、总分类正确率分别达97.71%、96.15%和97.67%。因此,基于吸光度谱的CARS-SPA-PLS-LDA模型和基于能量谱的(T_(699)/T_(435))-LDA模型均可有效识别马铃薯黑心病,与吸光度谱模型相比,能量谱模型仅采用2个变量,模型更简单稳定,并且解决了白背景与暗电流2个参比限制的难题,适用性更广泛。 展开更多
关键词 马铃薯 黑心病 可见-近红外光谱 能量谱
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Optimized design and performance evaluation of an electric cup-chain potato metering device 被引量:5
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作者 Niu Kang Fang Xianfa +2 位作者 liu Yangchun lü chengxu Yuan Yanwei 《International Journal of Agricultural and Biological Engineering》 SCIE EI CAS 2017年第2期36-43,共8页
The cup-chain metering device is commonly used in potato planters despite its problems of missing-seeding,double-seeding and ground wheel sliding.A mechanical-electrical design was developed for planters to resolve th... The cup-chain metering device is commonly used in potato planters despite its problems of missing-seeding,double-seeding and ground wheel sliding.A mechanical-electrical design was developed for planters to resolve these problems.A regression experiment was conducted with three factors(chain speed,chain tightening distance and cup tilting)and two indicators(missing-seeding rate and double-seeding rate).Based on the results of regression experiment,a numerical regression model was built and a multi-objective optimization method was used to get an optimal solution.Subsequently,the optimized device was tested in the field.The device design presents a tilting seed cup with a guard plate and an electric control system.The laboratory test showed that the missing-seeding rate increased with the chain speed.It initially decreases and then increases with the chain tightening distance and cup tilting angle.The double-seeding rate declines with chain speed.It increases initially and declines afterward with the chain tightening distance.The optimization resulted in a missing-seeding rate of 4.39%and a double-seeding rate of 8.78%under the parameters of 0.32 m/s seeding speed,0.94×10-3 m tightening distance,and 12.5°cup tilting angle.The field test demonstrated that electric control instead of ground wheel-driven chain enables fast seeding and precise intra-row seeding distance. 展开更多
关键词 potato planter cup-chain metering device multi-objective optimization regression method
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