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81.
农业车辆视觉实际导航环境识别与分   总被引:5,自引:5,他引:0  
分析了对路径识别影响较大的变光照环境、杂草环境和阴影环境对农业车辆导航路径的影响,提出一种实际环境中的农业车辆视觉导航研究方法,即先采用神经网络算法对农田环境进行自动分类,然后再相应的选择不同的路径识别方法进行处理.环境识别与分类试验结果证明,该方法能够提高农业车辆视觉导航系统的实用性和可靠性,导航环境的分类准确率为95%,单幅图像平均耗时23 ms.  相似文献   
82.
分析了温室环境控制系统中执行机构、传感器、控制柜、控制软件的主要故障;根据故障可能对系统造成的损失将故障分为4个级别,并提出了相应的处理策略,编制了完整的智能故障诊断软件.试验结果表明,故障诊断识别正确,系统运行可靠.  相似文献   
83.
基于冠层温度的温室葡萄CWSI模型试验研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
探讨并建立了适合于镇江丘陵地区温室葡萄水分状况监测的作物水分胁迫指数(CWSI)模型.通过田间实验和观测,得到了适合温室葡萄的CWSI经验模型中的经验关系.初步的检验和分析表明,这一模型是合理的,可以用于温室内葡萄基于冠层温度信息的水分状况监测.  相似文献   
84.
为解决农用运输车前悬架存在振动过大等问题,基于ADAMS软件对农用汽车前悬架进行模拟仿真试验,以指导农用运输车前悬架的优化设计,使其具备更好的动力学性能。优化结果:上横臂长度、上横臂在汽车横向平面的倾角为332.6mm、12.5°,下横臂长度、下横臂在汽车横向平面的倾角为516.5mm、6.5°,车轮接地点的侧向滑移量由初始的19.783mm下降为3.2911mm。  相似文献   
85.
介绍了东港地区水田旅生稻的发生及危害状况,阐述了旅生稻现有种类及生育特点。同时,分析了旅生稻发生危害的原因,并提出了综合防治技术措施。  相似文献   
86.
黄淮流域部分小麦种质材料抗旱和品质特性的评价及筛选   总被引:2,自引:0,他引:2  
为了筛选出兼顾小麦抗旱性和优良品质的小麦种质,于2012-2014年通过杨凌和永寿两个点的田间试验,对黄淮流域116份小麦种质材料的抗旱性和品质进行了鉴定。结果共筛选出抗旱小麦种质材料10份,旱地强筋小麦种质材料24份,其中,强筋抗旱小麦种质材料仅4份,即98-10-30、PB1070、新9408和XNCW3。此外,本研究还发现,有效穗数、穗粒数和单株产量在两年试验中均与抗旱系数、抗旱指数和抗旱系数的加权隶属函数呈极显著相关关系,说明有效穗数、穗粒数和单株产量可以初步作为小麦抗旱鉴定和旱地品种选育的初选指标。  相似文献   
87.
测定了腺毛千斤拔、宽叶千斤拔、海南千斤拔、球穗千斤拔、大叶千斤拔Ⅰ、大叶千斤拔Ⅱ的粗蛋白质(CP)、酸性洗涤纤维(ADF)、中性洗涤纤维(NDF)、粗脂肪(EE)、粗灰分(Ash)含量,以探讨其养分含量随生育期的变化动态。结果表明,各种养分含量随生育期的推移而变化,其变化趋势因千斤拔种类而异,但峰值多出现在开花期和结荚期。6种叶片的CP平均含量为18.55%,ADF为38.66%,NDF为47.10%,EE为3.75%,Ash为5.35%。总体来看,千斤拔叶片具有较高的营养价值,其营养价值的高低和生长发育有关。  相似文献   
88.
在河蟹青虾混养池塘构建封闭式循环水养殖系统,并对其净化效果和养殖效益进行了初步研究。结果表明:该系统对水体TN、TP、NH4+-N和CODMn的平均净化效率分别为27.33%、56.14%、43.91%和39.59%。经湿地净化后的水质能够达到GB3838-2002地表水Ⅲ类排放标准,平均纯收益达53769元/hm2。  相似文献   
89.
农村户用沼气池是国家战略性惠农措施,中国政府为促进农村沼气工程建设投入了大量财力物力。近年来,因劳动力转移、农业产业结构调整等多种原因造成大量沼气池闲置弃用,极大地浪费了国家和人民的财产。如何提高农村户用沼气池利用率,改善农村生产生活环境是当前乡村振兴面临的一大难题。该研究从"沼改厕"的现实背景、发展现状和技术模式入手,通过"推广模式、推广方法、效益分析和管护机制"四个层面对四川省"沼改厕"典型地区进行案例分析,并深入讨论了"沼改厕"模式的推广应注意的问题,为农村"厕所革命"提供互补的改厕方式,也为"沼改厕"推广模式提供理论支撑。  相似文献   
90.
针对奶牛养殖场复杂环境下多目标奶牛嘴部自动跟踪及反刍监测的困难,该研究提出了一种基于嘴部区域跟踪的多目标奶牛反刍行为智能监测方法。在YOLOv4模型识别奶牛嘴部上下颚区域的基础上,以Kalman滤波和Hungarian算法跟踪上颚区域,并对同一奶牛目标的上颚和下颚区域进行关联匹配获取嘴部咀嚼曲线,以此获取反刍相关信息,从而实现多目标奶牛个体的嘴部跟踪和反刍行为监测;为解决奶牛快速摆头运动和棚舍栏杆遮挡引发奶牛标号变化的问题,提出未匹配跟踪框保持及扩大的方法。采集并选择实际养殖场环境下的反刍奶牛视频66段,对其中58段视频采取分帧操作得到图像,制作YOLOv4模型数据集,以其余8段视频验证跟踪方法和反刍行为判定方法的有效性。试验结果表明,YOLOv4模型对奶牛嘴部上颚、下颚区域的识别准确率分别为93.92%和92.46%;改进的跟踪算法可实现复杂环境下多目标奶牛嘴部区域的稳定跟踪,且有效解决了栏杆遮挡、快速摆头运动造成的奶牛标号变化现象,上下颚匹配率平均为99.89%,跟踪速度平均为31.85帧/s;由反刍行为判定方法获取的咀嚼次数正确率的平均值为96.93%,反刍时长误差的平均值为1.48 s。该研究可为实际养殖中多目标奶牛反刍行为的智能监测和分析提供参考,也可供其他群体动物运动部位的跟踪和行为监测借鉴。  相似文献   
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