数据融合技术在果树仿形喷雾中的应用

为了对果树进行仿形喷雾,必须对果树的形态结构参数进行准确检测。该文通过图像处理技术检测果树的形态结构参数,并以果树树叶稀密程度为例,研究在图像处理时成像距离对树叶稀密程度检测的影响。为了消除上述影响,根据数据融合系统模型,采用BP人工神经网络对树叶稀密程度与成像距离进行数据融合处理。试验结果表明,数据融合值与理论值之间的相对误差最小值为0.19%,最大值为5.31%,数据融合值可以用于果树仿形喷雾系统的喷雾控制。

果树施药仿形喷雾的神经网络统一模型

在果树施药仿形喷雾研究中,为建立反映果树施药仿形喷雾过程参量与分布质量系数之间映射关系的神经网络模型,必须通过不断的尝试,获得合适的网络结构、权值和阈值。然而,由于果树仿形喷雾的影响因素多且重复性差,势必增加计算的复杂度和成本。为此,构建了一种基于面向对象的神经网络统一模型。研究结果表明,该模型具有良好的扩展性和复用性。在系统设计时,运用了不同的设计模式,提高了研究的效率,且代码具有可复用性和重构性。