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针对大棚内除草环境复杂，且杂草种类繁多导致识别困难的特点，设计了一种机械式智能除草机器人。对试验田数据进行采集后，使用Yolov5模型进行150次迭代训练，最终训练出模型平均精度(map50)为82%,为了提高识别准确率，迭代次数增加到300次，最终模型平均精度(map50)为91%,机器人使用了Jetson Orin nano开发板为处理器，Intel D435深度摄像头进行数据采集，图像处理时间为1.2 ms,满足实时处理要求。采用机械式除草，减少了农药使用，该研究可为以后智能除草设备设计提供参考。 相似文献
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双螺旋轴是高速水稻插秧机的关键部分,其回转槽面在强轴向力作用下容易破坏失效,因此对双螺旋轴进行可靠性分析十分重要.针对传统方法获得其可靠度耗资大、时间长的问题,采用自适应Kriging模型结合Monte Carlo模拟的可靠性分析方法(AK-MCS)对双螺旋轴进行可靠性分析,以减少计算成本、提高计算效率.根据双螺旋轴的工况条件,考虑材料密度、工作载荷、工作温度3个参数对其所受挤压应力的影响,进行可靠性分析.分析结果表明：在许用应力值为613.21 MPa的条件下,计算得出双螺旋轴的可靠度为0.998 6.与单一的Monte Carlo模拟法进行对比,本文提出的评估方法在仿真效率上有明显优势,为双螺旋轴可靠性分析提供了一种思路. 相似文献
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