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双重定位系统的视觉神经网络监测农作物的室内无人机
被引量:
1
1
作者
陈一一
王银信
+5 位作者
刘扬
王世杰
叶祥涛
李腾业
唐子坤
吴霞
《工业控制计算机》
2023年第3期95-97,共3页
为了解决传统室内农作物监测工作中人力物力消耗高、效率低、无法实施动态计标机监测等问题,设计并实现了用室内监测无人机代替检测人员完成各项检测。详述了室内检测无人机的机械结构组成;无人机由视觉神经网络系统、双重定位系统、通...
为了解决传统室内农作物监测工作中人力物力消耗高、效率低、无法实施动态计标机监测等问题,设计并实现了用室内监测无人机代替检测人员完成各项检测。详述了室内检测无人机的机械结构组成;无人机由视觉神经网络系统、双重定位系统、通信系统等系统组成。双重定位系统包括激光雷达定位和双目视觉定位,同时通过视觉神经网络、通信协议模块、四旋翼飞控装置,能够实现室内双重精准定位、监测农作物生长情况、通信传输等功能。实验结果表明,室内无人机飞行误差和激光落脚点误差精度在1 cm之内,监测农作物生长情况的判断正确率高达97.5%。
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关键词
室内农作物检测
无人机
视觉神经网络
双重精准定位
下载PDF
职称材料
题名
双重定位系统的视觉神经网络监测农作物的室内无人机
被引量:
1
1
作者
陈一一
王银信
刘扬
王世杰
叶祥涛
李腾业
唐子坤
吴霞
机构
中国计量大学机电工程学院
出处
《工业控制计算机》
2023年第3期95-97,共3页
基金
国家级大学生创新创业训练计划项目(202210356001)。
文摘
为了解决传统室内农作物监测工作中人力物力消耗高、效率低、无法实施动态计标机监测等问题,设计并实现了用室内监测无人机代替检测人员完成各项检测。详述了室内检测无人机的机械结构组成;无人机由视觉神经网络系统、双重定位系统、通信系统等系统组成。双重定位系统包括激光雷达定位和双目视觉定位,同时通过视觉神经网络、通信协议模块、四旋翼飞控装置,能够实现室内双重精准定位、监测农作物生长情况、通信传输等功能。实验结果表明,室内无人机飞行误差和激光落脚点误差精度在1 cm之内,监测农作物生长情况的判断正确率高达97.5%。
关键词
室内农作物检测
无人机
视觉神经网络
双重精准定位
Keywords
indoor crop detection
unmanned aerial vehicle
visual neural network
double precise positioning
分类号
S251 [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
双重定位系统的视觉神经网络监测农作物的室内无人机
陈一一
王银信
刘扬
王世杰
叶祥涛
李腾业
唐子坤
吴霞
《工业控制计算机》
2023
1
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