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为探究无人机航空喷施时花生冠层雾滴沉积分布规律,设计无人机不同喷雾作业参数对花生冠层的雾滴沉积分布影响的试验。该试验以DJ T20型多旋翼电动无人机进行作业,以清水代替农药喷施采集雾滴沉积数据,以图像处理软件Depositscan来分析采集来的水敏纸数据。结果表明：各组试验的雾滴沉积分布趋势均相似,在靶区内雾滴沉积大致呈正态分布,受环境风场的影响,大量雾滴在中心航线左侧沉积,受无人机起飞时速度和高度的影响,各区域内第一条采样带R1的雾滴沉积效果较好;从雾滴沉积量、沉积密度均匀性分析可知,当飞行速度为2.5 m/s、喷雾流量为1.6 L/min,飞行高度为3.5 m时,喷雾效果最佳,为最佳作业组合;飞行高度、飞行速度对靶区内雾滴沉积量、雾滴沉积均匀性影响均显著。该研究对提高无人机喷施效率具有十分重要的指导意义。 相似文献
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农业人工智能技术:现代农业科技的翅膀 总被引：3，自引：0，他引：3
加快推进人工智能等现代信息技术在农业中的应用,是现代农业发展的迫切需求,也有利于推进国家乡村振兴战略、数字乡村建设和智慧农业的发展。为深入剖析人工智能技术驱动智慧农业发展的潜力与方向,本文综述了农业人工智能的几个关键技术以及人工智能在种植业、禽畜牧业和农产品溯源与分级等应用研究领域的现状;分析了国内外农业人工智能技术的差距以及我国农业人工智能技术面临的国际态势和挑战;提出了我国发展农业人工智能的对策与建议。 相似文献
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农用无人飞机法规与标准制定现状分析 总被引：1，自引：0，他引：1
近年来,我国农用无人飞机产业快速发展,应用领域不断扩展,但相关配套的法规和标准却相对滞后。本文系统梳理了国际上主要标准制定、标准实施的组织和机构,标准制定目标与主要依据;阐述了日本农用无人飞机管理机构、管理方法与标准使用;我国无人飞机管理、相关政策法规与标准体系建设情况;我国农用无人飞机现有政策法规,行业、地方以及团体标准制定情况。提出为引领行业健康发展,在我国《无人驾驶航空器系统标准体系建设指南》框架下,在农业农村部主导建设下,各级管理机构和标准化组织应从产品（质量）标准、子部件与性能试验等技术标准、操作规范与人员培训等管理标准方面继续开展标准化工作;标准制定不局限于植保无人飞机,还应制定播种、施肥、遥感、辅助授粉等应用标准;应建立涵盖生产、流通、应用、培训、登记认证等环节标准支撑管理需求。通过标准的科学制定与实施,进一步规范行业发展,驱动自主创新,提升农用无人飞机产业在国内外市场竞争力。 相似文献
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快速高效地识别水稻病害的种类并及时采取有效的防治措施对避免水稻减产具有重要意义，为解决人工识别水稻病害效率低、识别精度不高、深度学习样本不平衡导致识别准确率不高等问题，融合Focal Loss与4种典型卷积神经网络结构对7种水稻病害进行分类识别。利用TensorFlow的Keras深度学习框架搭建卷积神经网络的图像识别分类系统，使用Focal Loss损失函数解决数据集不平衡导致识别准确率低的问题，采用ResNet50、ResNet101、MobileNetV2、VGG16作为特征提取骨干，对7种水稻病害进行识别。通过imgaug库增强数据，将13 543张水稻病害图像按照9∶1的比例划分为训练集和验证集并参与训练模型，将1 404张水稻病害图像作为测试集来验证模型的准确性。结果表明，所搭建的数据集中ResNet50、ResNet101、MobileNetV2、VGG16的识别准确率分别为98.06%、94.26%、92.47%、97.83%。可见，在融合Focal Loss损失函数的情况下，ResNet50作为特征提取骨干训练出的模型在水稻病害图像分类中拥有最高的准确率，该成果可在实... 相似文献
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针对果园道路无明显边界且道路边缘存在阴影、土壤和沙石干扰等问题，提出一种基于特征融合的果园非结构化道路识别方法。通过相机标定获取畸变参数对采集到的图像进行畸变矫正，并提出一种基于滤波与梯度统计相结合的动态感兴趣区域(ROI)提取方法对HSV颜色空间S分量进行ROI选取，采用最大值法将颜色特征与S分量多方向纹理特征掩膜相融合并进行二值化与降噪处理。根据道路边缘突变特征寻找特征点，并提出一种基于距离与位置双重约束的两级伪特征点剔除方法。为更好贴合非结构化道路不规则边缘，引入分段三次样条插值法拟合道路边缘，以此实现道路识别。试验结果表明，在晴天、阴天、顺光、逆光、冬季晴天和雨雪天气6种工况条件下，S分量、纹理图像和融合图像的平均纵向偏差均值分别为2.43、39.71、1.36像素，平均偏差率均值分别为0.99%、18.02%和0.54%,相较于S分量与纹理图像而言，使用本文方法构建的融合图像其平均纵向偏差与平均偏差率均得到有效减少。最小二乘法、随机采样一致性法(RANSAC)与分段三次样条插值法拟合边缘的平均偏差均值分别为2.64、3.16、0.66像素，平均偏差率均值分别为1.02%、1.... 相似文献
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自然环境下果实的准确分割与快速识别是采摘机器人作业面临的难题之一。针对自然环境中的成熟苹果，该研究提出一种基于Otsu与分水岭相结合的两级分割算法与区域标记梯度Hough圆变换的苹果识别方法。首先，使用亮度自适应校正算法对表面亮度分布不均的苹果图像进行校正，增强图像的细节信息。结合果实颜色特征，提取YCbCr颜色空间的Cr分量图像作为预处理样本。然后，采用改进后的Otsu算法进行初次分割，得到苹果目标的二值图像，该算法通过引入形态学开-闭重建滤波去除大量背景噪声，通过缩减灰度级遍历范围提高分割速率。采用基于距离变换的分水岭算法进行二次分割，分离粘连果实区域，提取目标苹果的外部轮廓。最后，在轮廓外设置最小外接矩形标记有效区域，在标记区域内进行梯度Hough圆变换实现苹果目标的自动识别。对自然环境中采集的200幅苹果图像进行测试，并与传统梯度Hough圆变换方法进行对比，本文方法在顺、逆光下的识别准确率为90.75和89.79%，比传统方法提高了15.03和16.41%，平均识别时间为0.665和0.693 s，比传统方法缩短了0.664和0.643 s。所提的两级分割算法不仅可以从复杂环境中准确分割果实目标区域，而且可以从粘连果实区域中提取单个果实边界。利用区域标记的梯度Hough圆变换方法能够快速准确地对果实进行识别。研究结果能满足苹果采摘机器人对不同光照下目标识别速度和精度的要求，可为苹果等类球形果实的快速识别提供参考。 相似文献
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喷施化学农药是病虫害防治最主要的手段，对保证作物的产量起着至关重要的作用。传统的施药机械工作效率低，且使用同一施药量进行连续喷施作业易造成农药浪费、环境污染。随着农业智能化发展，机器人被广泛应用到农业植保作业中，智能施药机器人以减少劳动力投入、提高农药利用率、减少农药施用量以及减少环境污染为目的，实现了更加高效、精准的病虫害防治。智能施药机器人是集复杂农业机械、智能感知、智能决策、智能控制等技术为一体的现代农业施药装备，可自主、高效、安全、可靠地完成施药作业任务。为明确智能施药机器人及关键技术的国内外研究现状，本文总结了适用于不同作业场景的施药机器人的应用进展，从智能施药机器人的移动平台设计、喷雾装置设计、导航技术、智能识别技术4个方面进行分析，结合施药机器人作业环境的复杂多变性，分析智能施药机器人关键技术的现存问题，阐述智能施药机器人未来的发展趋势是精准变量施药、自主导航以及无人化作业，以期为智能施药机器人在未来的研究提供参考。 相似文献
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颗粒肥撒施过程本质上是颗粒从撒施装置释放，经空中扩散最终沉积在地面的过程，能够在地面形成多样化的颗粒沉积分布状态。颗粒的沉积分布模式能够反映颗粒在地面的沉积分布状态，广泛应用在撒施机具的校准、性能测试与优化、作业质量评估与颗粒沉积分布预测中，在促进精准施肥作业中发挥积极作用。颗粒沉积分布模式的影响因素复杂，撒施作业平台及其作业参数、颗粒物理特性、作业环境甚至测试与收集方法均会对颗粒的沉积分布数据产生影响。在颗粒肥沉积分布模式的测试方法、数据获取、模式应用和影响因素分析方面已取得的研究进展为撒施机具作业性能优化、田间肥料空间分布特性评估和精准施肥决策提供了重要基础。该研究通过综述现有颗粒沉积分布研究进展，分析了颗粒沉积分布模式的实测方法和预测方法的优劣，指出了现有研究中获得的颗粒沉积分布模式的局限性和关键问题，总结了影响颗粒扩散与沉积过程的各种因素及其对颗粒沉积分布效果的影响，通过梳理现有的颗粒沉积分布模式应用研究，指出了开展不同田间条件下颗粒撒施特性以及颗粒沉积分布模式形成机理的深入研究的重要意义，以期为精准施肥处方决策模型积累基础数据，为实现智能化施肥管理提供科学指导与参考依据，以进一步推动颗粒沉积分布模式在田间精准施肥应用的发展。 相似文献
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随着精准农业的理念在我国不断推广，植保无人机作为我国农业航空产业的重要组成之一，近年来的迅猛发展和应用引起了人们的广泛关注，植保无人机具有操作容易、农药利用率高、安全可靠等特点，极大提高了防控病虫害的能力，降低了地形对喷洒作业的限制。为全面、深入地了解我国植保无人机及其施药关键技术的发展现状及未来趋势，对我国植保无人机的发展和应用状况进行了概述，主要从航空变量施药技术、航空静电施药技术、航线规划技术、自主避障技术及施药效果检测技术5个方面对植保无人机施药关键技术的研究现状进行了阐述和分析，并针对航空变量施药决策系统、多机协同作业技术、航空施药作业专家系统及植保无人机配套施药技术4个方面指出了植保无人机施药关键技术的未来发展趋势，以期为国内科研机构和企业的科学研究提供参考，加快我国植保无人机技术的发展进程，促进和推动我国植保无人机产业的快速发展。 相似文献
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目的 开发一种低成本、高响应的维生素C电化学传感器，用于实现果蔬中维生素C含量的快速检测。方法 通过在铅笔芯电极上修饰金纳米颗粒和多壁碳纳米管，构建具有维生素C强催化响应的MWCNTs/Au/PGE电极。通过扫描电镜、X射线光电子能谱、拉曼光谱和循环伏安法表征电极，采用差分脉冲伏安法确定电极的pH适用范围和最优pH条件。采用时间电流法建立标准曲线和方程，以实现快速检测。最后通过加标回收率法检测番茄中维生素C含量。结果 基于MWCNTs/Au/PGE电极的维生素C电化学传感器可在pH 4~8范围内准确地测定维生素C含量，在pH 5时性能最优。快速检测时检测维生素C的质量分数范围为1~500 μg/g，灵敏度达0.244 μA·(μg/g)?1·cm?2。该传感器对葡萄糖、苹果酸和柠檬酸的干扰率均小于1.77%，同一传感器多次测定的相对标准偏差为2.7%。成功检出番茄样品中的维生素C质量分数为69.42 μg/g，加标回收率为109%~113%，相对标准偏差小于2.26%。结论 MWCNTs/Au/PGE电极制备工艺简单，成本低，灵敏度高，测量范围宽，有较强的稳定性和抗干扰性，为实现快速检测果蔬中维生素C提供了新思路。 相似文献