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玉米中耕除草复合导航系统设计与试验 总被引：3，自引：0，他引：3
为了实现玉米中耕除草过程中的自动导航作业,提高自动除草的效率和准确性,设计了一种玉米中耕除草复合导航系统。系统由基于GNSS的农机自动导航部分和基于机器视觉的农具自动导航部分组成,可通过GNSS位置信息进行农机自动导航,同时根据摄像头获取的玉米作物行信息控制农具铲刀进行行间除草。对农机的转向控制部分和前轮转角检测部分进行了机械改装,以PLC和步进电机驱动器为基础设计了农机转向控制电路和农具液压控制电路;以横向偏差和横向偏差变化率作为模糊控制的输入变量设计了自适应模糊控制方法;采用摄像头获取玉米作物行,通过扫描滤波方法进行作物行检测。农机独立导航除草试验和农机具复合导航试验结果表明：在车速为0.6 m/s时,农机自动导航最大横向偏差为10.04 cm,平均偏差为4.62 cm;农机具复合导航时的最大偏差为6.35 cm,平均偏差为2.73 cm;农机具复合导航系统能较好地满足玉米中耕除草的要求。 相似文献
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用生物灵作为饲料添加剂在网箱饲养尼罗罗非鱼、移德鲤、罗氏沼虾。试验结果表明：尼罗罗非鱼增产41．07%，移德鲤增产53．43％，罗氏沼虾增产55．42%。生物灵对3个水产养殖品种的促生长效果十分显著。 相似文献
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自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别 总被引：12，自引：0，他引：12
针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-Cr-Cb特征因子对图像进行灰度化处理,以降低光照变化对图像分割的影响;然后,采用改进K-means聚类方法进行图像分割,将绿色作物信息从土壤背景中分离出来,并通过形态学滤波方法滤除二值图像中存在的杂草干扰信息;最后,根据图像中作物行的特点建立作物行直线方程约束模型,利用粒子群算法对作物行直线进行寻优求解,进而得到导航线。实验结果表明,不同光照条件下对2Cg-Cr-Cb灰度图像进行图像分割,可以清晰完整地将作物从土壤背景中分离出来,分割图像受光照变化影响较小并且不会引入背景噪声;基于粒子群算法的导航线检测方法可以快速准确地提取出导航路径,对于不同农田作物和作物不同生长阶段具有较高的适应性,相比于常规导航线识别算法具有实时性高、鲁棒性好等优点。 相似文献
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激光控制平地系统激光接收器设计与试 总被引：2，自引：0，他引：2
激光接收器是激光控制平地系统的关键部分.为了更有效地检测激光信号,扩大接收范围,增加接收距离,提高稳定性和抗干扰性,设计了一种基于集成IC的新型激光接收器.其原理是以红色有机玻璃作为透光窗口,并采用干涉型滤光片来滤除背景光;以硅光电池作为光电探测器,将激光信号转换为电信号;然后采用集成运算放大器设计低噪声前置放大器和主放大器对微弱电信号进行放大;最后,脉冲整形和展宽电路实现脉冲信号到TTL数字信号的转换,以方便后续电路的处理.田间试验结果表明,激光接收器在150m范围内可实现360°全方位稳定工作,垂直工作范围为28.4cm左右,将其用于平地作业时农田的平整误差小于2cm. 相似文献
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基于语义分割的非结构化田间道路场景识别 总被引：2，自引：2，他引：0
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
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基于改进遗传算法的农机具视觉导航线检测 总被引：6，自引：0，他引：6
针对机器视觉导航系统现有导航线提取算法检测速度慢、抗干扰性差等不足,提出一种基于改进遗传算法(IGA)的导航线检测方法。图像中作物行走向近似为一条直线,从图像顶边和底边分别随机选一个点进行染色体编码,通过遗传进化选择适应度最高的个体作为作物行直线编码,进而得到导航线。改进遗传算法采用概率保留法和最优保存策略相结合的方法作为选择算子,提高了算法的搜索效率和精度;通过自适应调整交叉概率和变异概率,提高了算法的收敛速度和全局搜索能力。动态导航跟踪试验表明,改进的遗传算法与标准霍夫变换、标准遗传算法(GA)在导航线提取性能上相比,具有抗干扰性强、检测速度快等优点。当导航速度为0.6m/s时,横向偏差最大值不超过76 mm,平均值小于33.1 mm,较好地满足了导航作业要求。 相似文献
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基于改进粒子群优化模糊控制的农业车辆导航系统 总被引：9，自引：0，他引：9
以采用机器视觉导航的农业车辆为研究对象,提出了一种基于改进粒子群优化自适应模糊控制的农机导航控制方法。建立了车辆2自由度转向模型和视觉预瞄模型,对车辆横向控制进行状态描述。对粒子群算法进行了改进,提高了粒子群算法的收敛速度,降低了算法计算时间。构建了自适应模糊控制器,在模糊控制器中引入加权因子,以横向偏差和航向偏差时间误差绝对值积分(ITAE)之和作为系统目标函数,通过粒子群算法计算得到最优加权因子,进而调整控制规则实现导航车辆的自适应控制。仿真和导航试验结果表明,提出的控制方法可以迅速消除横向误差,具有超调量小、响应速度快等特点,既保留了模糊控制算法的优点,又提高了系统控制品质。在相同参数条件下,与常规模糊控制相比,改进模糊控制算法导航精度显著提高。当车速为0.8/s时,直线路径跟踪最大横向偏差不超过4.2 cm,曲线路径跟踪最大横向偏差不超过5.9 cm,能够较好地满足农业车辆导航作业要求。 相似文献
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基于边缘检测与扫描滤波的农机导航基准线提取方法 总被引：2，自引：0，他引：2
为了实时、准确地提取作物行基准线,提出了一种将边缘检测和扫描滤波(Boundary detection and scan filter, BDSF)相结合的基准线提取方法。首先对RGB颜色空间采用G-R颜色特征因子进行图像灰度化,再采用最大类间方差法（OSTU）对灰度图像进行分割,得到二值化图像,获取较好的作物信息。然后分别对图像的底端和顶端部分进行垂直投影,获取作物行的位置,形成一个包含作物行直线的条形框;在这个条形框内,再用等面积的小条形框对图像进行扫描并统计有效点的个数。最后根据扫描的结果来提取导航线。试验结果表明,对比Hough算法和最小二乘法(Least square method, LSM),BDSF算法处理一幅分辨率为640像素×480像素的图像,平均耗时为67ms,与LSM算法耗时相当,精度接近Hough算法;并且在杂草和株数稀缺情况下具有良好的适应性,能够快速准确地提取作物行基准线。 相似文献
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针对现有农田土地平整中地形测量精度低、作业效率不高等问题,提出农田地形快速测量方法。该方法基于RTK-GNSS定位技术动态获取农田边界和内部离散点三维数据,利用三角形线性插值法建立数字高程模型并生成地形图,采用校正后的航迹法计算农田面积,并利用最小二乘法拟合农田坡面方程计算农田坡度和平整度等地势信息。在此基础上开发设计集成采集终端和数据处理软件,并与美国FieldLevelⅡ系统进行农田地形测量对比试验。试验结果表明,本系统具有较高定位精度、稳定性和作业效率;与FieldLevelⅡ系统测量数据相比,本系统综合相对平均误差率为8.19%,能够满足农田土地精细平整地形快速测量的要求。 相似文献
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基于扫描滤波的农机具视觉导航基准线快速检测方法 总被引：8，自引：8，他引：0
针对基于机器视觉的自动导航系统现有导航线提取算法易受外界环境干扰和处理速度较慢等问题,该文提出一种基于图像扫描滤波的导航线提取方法。首先获取不同农作物的彩色图像,使用2G-R-B算法对彩色图片进行灰度化处理,得到作物行和土壤背景对比性良好的图片。使用Otsu方法对图像进行分割,得到二值化的图像后,再采用腐蚀-中值滤波-膨胀的滤波方法对图像进行去噪处理。然后使用该文提出的扫描滤波导航线提取算法,将图像分成左右两部分,使用等面积三角形对两部分分别进行扫描后,再对扫描的结果进行滤波,从而提取作物行,得到导航线。试验结果表明,采用该方法处理一幅640×320像素的图像只需要76ms,可满足农机具实时导航的要求;与传统导航线提取算法相比,该算法计算速度快,适应能力强。 相似文献