氮、钾用量对机采加工番茄果实成熟、产量及品质的影响     

张占琴  颉建辉  李艳  王建江  杨相昆 《西北农业学报》2022,30(6):766-776

为探索适合新疆地区膜下滴灌机械采收加工番茄的施肥规律,研究不同氮肥(N)、钾肥(K)及交互作用(N×K)对机械采收加工番茄果实成熟、产量及品质的影响,设置氮肥和钾肥二因素随机区组试验,设计9个处理,3次重复。结果表明不同N、K用量及其互作对加工番茄果实物质积累量、单果质量、果实红熟率、产量、可溶性固形物含量、番茄红素含量影响显著,对果实叶绿素含量、β-胡萝卜素含量、L值影响不显著。N₂K₂、N₂K₃、N₃K₂条件下加工番茄产量≥16.12×10⁴kg·hm^-2、成熟度≥93.29%、果实固形物含量≥5.22%、番茄红素含量≥21.38mg·hg^-1,可满足机械采收对加工番茄的要求。通过经济效益分析推荐施肥量为N 152.1 kg·hm^-2,K₂O 118.2kg·hm^-2。  相似文献   

结合Sentinel-2影像和特征优选模型提取大豆种植区     

张东彦  杨玉莹  黄林生  杨琦  梁栋  佘宝  洪琪  姜飞 《农业工程学报》2021,37(9):110-119

准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%～91.91%,Kappa系数在0.72～0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。  相似文献   

最小二乘法与SVM组合的林果行间自主导航方法     

刘星星  张超  张浩  杨圣慧  江世界  郑永军  苏道毕力格  万畅 《农业工程学报》2021,37(9):157-164

为了提高作业装备在果园与树林行间的自主导航性能,该研究提出一种基于最小二乘法与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)融合的树行识别与导航方法。研究采用履带式小型喷雾机为作业平台,通过低成本的单线激光雷达获取果园或树林环境点云数据,融合姿态传感器进行数据校正,利用最小二乘法拟合识别树行,结合SVM算法,预测果园行间中心线,作为作业平台的参考导航线。在桃园、柑橘园、松树林3种不同的行间环境对导航算法进行了测试验证,并以松树林导航为例进行分析。试验结果表明:该导航算法最大横向偏差为107.7 mm,横向偏差绝对平均值不超过17.8 mm,结合作业平台的行驶轨迹,说明该导航算法能够保证作业平台沿树行行间中心线自主导航行驶,能够满足作业装备在果园与树林行间自主导航作业的需求。  相似文献   

利用Kalman滤波和Hungarian算法的多目标奶牛嘴部跟踪及反刍监测     

毛燕茹  牛童  王鹏  宋怀波  何东健 《农业工程学报》2021,37(19):192-201

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   

不确定场景下无人农机多机动态路径规划方法   总被引：1，自引：1，他引：1  

梁亚杰  杨丽丽  徐媛媛  陈智博  冯雅蓉  吴才聪 《农业工程学报》2021,37(21):1-8

在现代化农业中,越来越多的龙头企业或农村合作社提供一系列的农业作业专业化服务,引入多台农机进行规模化作业,不仅提高效率,而且可以实现抢种抢收,减少自然灾害的风险。目前,多台农机并行作业仍以预先计划的固定农机和静态的固定路线为主,但在实际耕种、收割等作业中,常会出现农机突发故障、农机临时增加、农机工作效率不一致等不确定场景,这些不确定性给多台农机集群控制带来巨大挑战。因此,研究不确定场景下多机动态路径规划方法具有十分重要的理论意义和实用价值。该研究以总作业时长为综合优化目标,综合各种不确定场景,针对轮式自动驾驶拖拉机,提出了改进的迭代贪婪（Improved Iterated Greedy, IIG）方法进行多机动态路径规划,解决以往传统方法在不确定情况发生后路径规划结果低效甚至失效的问题。试验表明,该方法在不确定场景下可及时、高效的动态调整路径规划方案,能够为不同数量、不同性能的农机迭代找到当前最优路径。与传统的并排作业方法相比,IIG优化的矩形农田作业路径总作业时间平均下降约35%,且随着农机性能差异越大,节省时间越多;与迭代贪婪（Iterated Greedy, IG）方法相比,IIG在一般播种作业中总掉头时间平均减少约17%。该方法在不确定场景下路径优化效果较好,且具有很好的鲁棒性及环境适应性,可为农田无人作业多机路径规划提供参考。  相似文献   

基于双目视觉的香蕉园巡检机器人导航路径提取方法     

张振乾  李世超  李晨阳  曹如月  张漫  李寒  李修华 《农业工程学报》2021,37(21):9-15

为实现移动机器人香蕉园巡检自动导航,研究提出了一种基于双目视觉的香蕉园巡检路径提取方法。首先由机器人搭载的双目相机获取机器人前方点云,进行预处理后对点云感兴趣区域进行二维投影并将投影结果网格化,得到网格地图;然后采用改进的K-means算法将道路两侧香蕉树分离,其中初始聚类中心通过对网格地图进行垂直、水平投影以及一、二阶高斯拟合确定;最后基于最小包围矩形提取导航路径,将道路两侧网格以最小矩形框包围,提取两包围框中间线作为期望导航路径。测试结果表明,改进的K-means算法聚类成功率为93%,较传统方法提高了12%;导航路径提取平均横向偏差为14.27 cm,平均航向偏差为4.83°,研究方法可为香蕉园巡检机器人自动导航提供支持。  相似文献   

基于语义分割的非结构化田间道路场景识别     

孟庆宽  杨晓霞  张漫  关海鸥 《农业工程学报》2021,37(22):152-160

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。  相似文献   

采用改进YoloV4模型检测复杂环境下马铃薯   总被引：1，自引：6，他引：1  

张兆国  张振东  李加念  王海翼  李彦彬  李东昊 《农业工程学报》2021,37(22):170-178

为解决马铃薯联合收获机在作业过程中分级清选的问题,并在收获作业过程中实时监测评估收获状态,该研究提出一种在光照亮度变化大、土壤与薯块遮挡、机器振动以及尘土干扰等情况下对马玲薯进行识别检测并快速准确获取马铃薯数量以及损伤情况的机器学习模型。在卷积神经残差网络中引入轻量级注意力机制,改进YoloV4检测网络,并将YoloV4结构中的CSP-Darknet53网络替换为MobilenetV3网络,完成特征提取。试验结果表明,基于卷积神经网络的深度学习方法相比于传统Open-CV识别提高了马铃薯识别精度,相比于其他传统机器学习模型,MobilenetV3-YoloV4识别速度更快,马铃薯识别的全类平均准确率达到91.4%,在嵌入式设备上的传输速度为23.01帧/s,模型鲁棒性强,能够在各种环境下完成对正常马铃薯和机械损伤马铃薯的目标检测,可为马铃薯联合收获机智能清选以及智能收获提供技术支撑。  相似文献   

注意力与多尺度特征融合的水培芥蓝花蕾检测   总被引：1，自引：3，他引：1  

夏红梅  赵楷东  江林桓  刘园杰  甄文斌 《农业工程学报》2021,37(23):161-168

准确辨识水培芥蓝花蕾特征是区分其成熟度,实现及时采收的关键。该研究针对自然环境下不同品种与成熟度的水培芥蓝花蕾外形与尺度差异大、花蕾颜色与茎叶相近等问题,提出一种注意力与多尺度特征融合的Faster R-CNN水培芥蓝花蕾分类检测模型。采用InceptionV3的前37层作为基础特征提取网络,在其ReductionA、InceptionA和InceptionB模块后分别嵌入SENet模块,将基础特征提取网络的第2组至第4组卷积特征图通过FPN特征金字塔网络层分别进行叠加后作为特征图输出,依据花蕾目标框尺寸统计结果在各FPN特征图上设计不同锚点尺寸。对绿宝芥蓝、香港白花芥蓝及两个品种的混合数据集测试的平均精度均值mAP最高为96.5%,最低为95.9%,表明模型能实现不同品种水培芥蓝高准确率检测。消融试验结果表明,基础特征提取网络引入SENet或FPN模块对不同成熟度花蕾的检测准确率均有提升作用,同时融合SENet模块和FPN模块对未成熟花蕾检测的平均准确率AP为92.3%,对成熟花蕾检测的AP为98.2%,对过成熟花蕾检测的AP为97.9%,不同成熟度花蕾检测的mAP为96.1%,表明模型设计合理,能充分发挥各模块的优势。相比VGG16、ResNet50、ResNet101和InceptionV3网络,模型对不同成熟度花蕾检测的mAP分别提高了10.8%、8.3%、 6.9%和12.7%,检测性能具有较大提升。在召回率为80%时,模型对不同成熟度水培芥蓝花蕾检测的准确率均能保持在90%以上,具有较高的鲁棒性。该研究结果可为确定水培芥蓝采收期提供依据。  相似文献   

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法     

李霞  苏筠皓  岳振超  王思超  周海波 《农业工程学报》2022,38(5):167-174

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。  相似文献