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作物定位轮作体系长期试验研究——土壤微生物在作物可生育期间的数量变化(Ⅰ)
被引量:
5
1
作者
马春梅
唐远征
季尚宁
《东北农业大学学报》
CAS
CSCD
2004年第2期135-139,共5页
1994~ 2 0 0 2年在东北农业大学校内农学试验田进行了作物定位轮作的长期试验研究 ,分别就不同作物轮作体系的土壤微生物、土壤优质真菌及土壤肥力的演变做了研究和分析 ,现将 1997年大豆、玉米、小麦可生育期间对其土壤微生物环境影...
1994~ 2 0 0 2年在东北农业大学校内农学试验田进行了作物定位轮作的长期试验研究 ,分别就不同作物轮作体系的土壤微生物、土壤优质真菌及土壤肥力的演变做了研究和分析 ,现将 1997年大豆、玉米、小麦可生育期间对其土壤微生物环境影响结果加以总结。结果表明 ,土壤细菌和放线菌数量均前期较低 ,生育盛期和成熟期较高 ,土壤真菌数量以前期最高 ,生育中后期数量有所减少 ;三种作物相比 。
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关键词
作物定位
轮作
土壤微生物
作物
可生育期
数量
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职称材料
基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法
被引量:
4
2
作者
廖娟
汪鹞
+3 位作者
尹俊楠
刘路
张顺
朱德泉
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期847-852,共6页
为了提高农业视觉导航系统对作物定位的精确性,提出了一种基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法。该方法采用ZED双目相机采集作物左右视图,通过视差原理获取作物的3D点云数据,利用点云离散程度和体素化网格方法对初始点云数据的离...
为了提高农业视觉导航系统对作物定位的精确性,提出了一种基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法。该方法采用ZED双目相机采集作物左右视图,通过视差原理获取作物的3D点云数据,利用点云离散程度和体素化网格方法对初始点云数据的离散点和冗余数据进行去除,然后在预处理后的点云图中利用基于点云法线角度差的区域生长分割出每株作物的点云簇,用每个点云簇中所有点的平均坐标值作为该株作物的三维坐标,结合视觉系统坐标系,计算出作物与相机的水平距离以及水平偏角,从而实现作物定位。试验结果表明,该方法测得的作物平均距离误差为1.89%,平均角度误差为2.17%,该算法可以对作物进行准确定位,为基于双目视觉导航的路径规划提供可靠的定位信息。
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关键词
双目视觉
ZED相机
作物定位
3D点云
点云分割
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职称材料
作物株间机械除草技术的研究现状
被引量:
33
3
作者
刘文
徐丽明
+3 位作者
邢洁洁
史丽娜
高振铭
袁全春
《农机化研究》
北大核心
2017年第1期243-250,共8页
作物行间除草技术和装备已趋于成熟,而株间除草技术由于受到作物识别与定位技术的限制,至今仍是一个研究热点。为此,针对株间机械除草,国内外均从纯机械的株间除草机开始研究,后得益于传感器技术和计算机技术的发展,自动控制逐渐得以应...
作物行间除草技术和装备已趋于成熟,而株间除草技术由于受到作物识别与定位技术的限制,至今仍是一个研究热点。为此,针对株间机械除草,国内外均从纯机械的株间除草机开始研究,后得益于传感器技术和计算机技术的发展,自动控制逐渐得以应用。目前,研究最多的是基于机器视觉和GPS导航的株间除草技术,而作物识别与定位依然是研究的关键点和难点。未来将着力研究用于杂草和作物检测的传感器技术,并利用"互联网+"、大数据、云计算等技术,以期实现作物株间除草的在线控制,进而实现全过程自动化。
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关键词
株间
机械除草
作物
识别与
定位
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职称材料
题名
作物定位轮作体系长期试验研究——土壤微生物在作物可生育期间的数量变化(Ⅰ)
被引量:
5
1
作者
马春梅
唐远征
季尚宁
机构
东北农业大学农学院
东北农业大学经贸学院
出处
《东北农业大学学报》
CAS
CSCD
2004年第2期135-139,共5页
基金
国家自然科学基金项目的部分研究内容 ( 3 9770 43 3 )
文摘
1994~ 2 0 0 2年在东北农业大学校内农学试验田进行了作物定位轮作的长期试验研究 ,分别就不同作物轮作体系的土壤微生物、土壤优质真菌及土壤肥力的演变做了研究和分析 ,现将 1997年大豆、玉米、小麦可生育期间对其土壤微生物环境影响结果加以总结。结果表明 ,土壤细菌和放线菌数量均前期较低 ,生育盛期和成熟期较高 ,土壤真菌数量以前期最高 ,生育中后期数量有所减少 ;三种作物相比 。
关键词
作物定位
轮作
土壤微生物
作物
可生育期
数量
Keywords
crop rotation
soil microorganisms
crop growing stage
分类号
S154.3 [农业科学—土壤学]
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职称材料
题名
基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法
被引量:
4
2
作者
廖娟
汪鹞
尹俊楠
刘路
张顺
朱德泉
机构
安徽农业大学工学院
出处
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2019年第4期847-852,共6页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFD0700304)
安徽省自然科学基金项目(1708085QF148)
安徽农业大学青年基金项目(2016ZR008)
文摘
为了提高农业视觉导航系统对作物定位的精确性,提出了一种基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法。该方法采用ZED双目相机采集作物左右视图,通过视差原理获取作物的3D点云数据,利用点云离散程度和体素化网格方法对初始点云数据的离散点和冗余数据进行去除,然后在预处理后的点云图中利用基于点云法线角度差的区域生长分割出每株作物的点云簇,用每个点云簇中所有点的平均坐标值作为该株作物的三维坐标,结合视觉系统坐标系,计算出作物与相机的水平距离以及水平偏角,从而实现作物定位。试验结果表明,该方法测得的作物平均距离误差为1.89%,平均角度误差为2.17%,该算法可以对作物进行准确定位,为基于双目视觉导航的路径规划提供可靠的定位信息。
关键词
双目视觉
ZED相机
作物定位
3D点云
点云分割
Keywords
binocular vision
ZED camera
crop location
3D point cloud
point cloud segmentation
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作物株间机械除草技术的研究现状
被引量:
33
3
作者
刘文
徐丽明
邢洁洁
史丽娜
高振铭
袁全春
机构
中国农业大学工学院
出处
《农机化研究》
北大核心
2017年第1期243-250,共8页
基金
北京市自然科学基金项目(6152012)
文摘
作物行间除草技术和装备已趋于成熟,而株间除草技术由于受到作物识别与定位技术的限制,至今仍是一个研究热点。为此,针对株间机械除草,国内外均从纯机械的株间除草机开始研究,后得益于传感器技术和计算机技术的发展,自动控制逐渐得以应用。目前,研究最多的是基于机器视觉和GPS导航的株间除草技术,而作物识别与定位依然是研究的关键点和难点。未来将着力研究用于杂草和作物检测的传感器技术,并利用"互联网+"、大数据、云计算等技术,以期实现作物株间除草的在线控制,进而实现全过程自动化。
关键词
株间
机械除草
作物
识别与
定位
Keywords
intra-row
mechanical weed control
crop identification and location
分类号
S233.3 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
作物定位轮作体系长期试验研究——土壤微生物在作物可生育期间的数量变化(Ⅰ)
马春梅
唐远征
季尚宁
《东北农业大学学报》
CAS
CSCD
2004
5
下载PDF
职称材料
2
基于双目视觉的作物点云获取与分割定位方法
廖娟
汪鹞
尹俊楠
刘路
张顺
朱德泉
《江苏农业学报》
CSCD
北大核心
2019
4
下载PDF
职称材料
3
作物株间机械除草技术的研究现状
刘文
徐丽明
邢洁洁
史丽娜
高振铭
袁全春
《农机化研究》
北大核心
2017
33
下载PDF
职称材料
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