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题名基于Mask R-CNN的玉米苗与株芯检测方法
被引量：4
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作者
张伟荣
温浩军
谯超凡
汪光岩
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机构
石河子大学机械电气工程学院
农业农村部西北农业装备重点实验室
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出处
《新疆农业科学》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第10期1918-1928,共11页
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基金
国家重点研发计划“研发自走式高秆作物施药技术及智能化装备”(2016YFD0200705)
国家棉花产业技术体系项目(CARS15-25)。
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文摘
【目的】研究基于改进Mask R-CNN的玉米苗冠层分割算法,满足精准作业中对靶施肥的识别要求,提高化肥的使用效率,减少环境污染。【方法】采集田间玉米苗图片并增强数据,生成田间数据集;使用ResNeXt50/101-FPN作为特征提取网络对分割算法进行训练,并与原始ResNet50/101-FPN的训练精度结果作对比;采用不同光照强度及有伴生杂草的玉米苗图片对比验证冠层识别算法效果。【结果】在不同光照强度下,无伴生杂草的目标平均识别精度高于95.5%,分割精度达98.1%;在有伴生杂草与玉米苗有交叉重合情况下,目标平均识别精度高于94.7%,分割精度达97.9%。检测一帧图像的平均时间为0.11 s。【结论】Mask R-CNN的玉米苗及株芯检测算法有更高的准确率和分割精度,更能适应不同光照强度及有伴生杂草的苗草交叉重合情况的目标检测。
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关键词
玉米苗
精准施肥
残差网络
苗期
目标识别
图像分割
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Keywords
maize seedling
precise fertilization
Residual Network
seedling stage
target recognition
image segmentation
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分类号
S513
[农业科学—作物学]
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题名基于遗传算法优化的四旋翼控制系统研究
被引量：6
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作者
丁一
谯超凡
王世勇
刘满
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机构
北京建筑大学机电与车辆工程学院
中国兵器装备集团自动化研究所有限公司无人机事业部
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出处
《兵工自动化》
2023年第6期85-88,共4页
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文摘
为提高多自由度、非线性的四旋翼无人机模型控制系统的系统响应与控制效果,提出一种基于遗传算法优化的模糊PID控制策略。将整个控制系统分解为外环位置控制器和内环姿态控制器2部分,对四旋翼无人机系统进行建模仿真。由仿真分析结果得知,当滚转角度分别为35°、45°和65°时,通过遗传算法优化的模糊PID控制相对于模糊PID控制的角度误差分别降低2.58°、3.09°和3.78°;X轴误差分别降低了0.759、0.658和0.593 m;Y轴误差分别降低了0.157、0.228和0.195m;Z轴误差分别降低了0.169、0.237和0.514m。结果表明:该策略保证了整机的稳定性,使整机的控制系统能达到更好的控制效果,保证了四旋翼无人机具有更好的性能。
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关键词
四旋翼无人机
遗传算法
模糊PID
姿态控制
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Keywords
quadrotor UAV
genetic algorithm
fuzzy PID
attitude control
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分类号
V279
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
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