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基于全状态反馈控制的农机自动驾驶曲线路径跟踪方法
1
作者 何杰 刘善琪 +4 位作者 满忠贤 岳孟东 王靖霆 汪沛 胡炼 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期145-154,共10页
不规则农田中,沿曲线路径作业可有效提高无人化农机作业适用性。针对当前无人化作业曲边农田作业覆盖率低的问题,本文提出一种基于全状态反馈控制的曲线路径跟踪控制方法。构建一个以横向偏差、航向偏差和航向增量作为状态向量的三阶全... 不规则农田中,沿曲线路径作业可有效提高无人化农机作业适用性。针对当前无人化作业曲边农田作业覆盖率低的问题,本文提出一种基于全状态反馈控制的曲线路径跟踪控制方法。构建一个以横向偏差、航向偏差和航向增量作为状态向量的三阶全状态反馈控制器。将系统线性化并转换为空间矩阵形式,在满足系统稳定性约束的条件下求解增益矩阵,从而获取前轮转角。基于Matlab/Simulink仿真环境对控制器性能进行验证,结果表明,补偿后平均绝对误差相较于补偿前算法降低31%,最大绝对误差降低17.9%。为验证本文所提方法,设计了3组田间试验。变曲率路径试验结果表明,当农机作业速度为0.7 m/s时,横向偏差最大值为0.0705 m,绝对误差为0.0218 m,标准差为0.0234 m,航向偏差最大值为12.25°,绝对误差为1.37°,标准差为1.68°;定曲率路径试验结果表明,横向偏差最大值为0.1034 m,绝对误差为0.0424 m,标准差为0.0477 m,航向偏差最大值为8.9°,绝对误差为1.86°,标准差为2.45°;沿曲边田埂跟踪试验结果表明,横向偏差最大值为0.0597 m,绝对误差为0.0123 m,标准差为0.0158 m,航向偏差最大值为7.01°,绝对误差为1.85°,标准差为2.49°。跟踪精度均能满足作业需求,研究结果为无人农机进行复杂多变的曲边作业提供了理论和技术支撑。 展开更多
关键词 农业机械 自动驾驶 路径跟踪 曲线导航 全状态反馈控制
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基于双观测值融合卡尔曼滤波器的水田农机转向轮角估计方法与试验 被引量：2
2
作者 满忠贤 何杰 +5 位作者 冯达文 李仁浩 邓小兵 涂团鹏 汪沛 胡炼 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期38-47,共10页
针对水田自动驾驶农机遇到侧滑时速度突变导致转角估计不准确的问题,本文提出了一种基于双观测值融合卡尔曼滤波器的水田作业农机转向轮角估计方法,建立了水田作业农机转向轮角估计模型。首先采用改进型两轮农机侧滑模型获得基于运动学... 针对水田自动驾驶农机遇到侧滑时速度突变导致转角估计不准确的问题,本文提出了一种基于双观测值融合卡尔曼滤波器的水田作业农机转向轮角估计方法,建立了水田作业农机转向轮角估计模型。首先采用改进型两轮农机侧滑模型获得基于运动学模型的水田农机前轮转向角度,其次对所采集的GPS速度和惯性导航速度采用加权观测融合的方法对转向模型的水田农机作业速度进行补偿,最后提出了基于双观测值融合卡尔曼滤波器的水田作业农机轮向轮角估计方法,将基于运动学模型的前轮转向角和基于转向电机编码的前轮转向角作为双观测值,从而估计水田农机前轮转角。为验证本文所提方法,以水稻直播机为研究平台,在水田中开展速度校正、前轮转向角估计试验和直线跟踪试验。速度校正试验结果表明,水田硬底层高低不平是前轮转角拟合精度不佳的直接原因,本文所提方法将直播机速度稳定在一定范围内,解决了因水田硬底层起伏变化造成前轮转角拟合精度不佳的问题。前轮转向角估计试验结果表明,农机前轮估计角度相对角度传感器角度变化跟踪误差平均值为0.12°,偏差最大值为1.67°,偏差标准差为0.4°。本文所提方法能够准确地测量农机前轮转向角,最终控制直播机稳定追踪目标角度,满足水田农机前轮转角估计精度要求。直线跟踪试验结果表明,在水田环境下,平均绝对误差为3.14 cm,位置偏差标准差为2.11 cm。本文提出的方法适用于水田无人驾驶,提高了转角估计精度和农机导航作业质量。 展开更多
关键词 水田 农业机械 自动驾驶 卡尔曼滤波器
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基于钢骨架检测的单栋塑料温室农业机械导航参数获取方法
3
作者 叶子渭 於锋 +3 位作者 齐泽中 周俊 季海波 葛迅一 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期485-493,共9页
为满足中小型农业机械在无作物或种植低矮作物的单栋塑料温室自主导航作业需求,提出一种基于钢骨架检测来实现导航参数获取的方法。对室内环境结构进行分析;通过欧氏变换、直通滤波和DBSCAN聚类,从三维激光点云数据中提取出距离最近的... 为满足中小型农业机械在无作物或种植低矮作物的单栋塑料温室自主导航作业需求,提出一种基于钢骨架检测来实现导航参数获取的方法。对室内环境结构进行分析;通过欧氏变换、直通滤波和DBSCAN聚类,从三维激光点云数据中提取出距离最近的侧窗点云集合;为获取稳定的钢骨架点云,提出一种钢骨架检测方法,考虑其空间位置等因素,设置不同阈值滤除卷膜点云并提取出符合条件的钢骨架点云;采用主成分分析法拟合导航基准线并计算出导航参数。试验结果表明,本文方法对钢骨架检测有效率不低于88%;获取的横向距离和偏航角平均绝对误差分别为0.03 m和2.12°。本文方法能满足农业机械在单栋塑料温室中自主导航作业的需求,可为该环境中的自主导航研究提供参考。 展开更多
关键词 单栋塑料温室 农业机械 激光雷达 钢骨架 导航
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再生稻头季低碾压收获作业路径规划技术研究 被引量：2
4
作者 胡炼 张鸿 +6 位作者 何杰 满忠贤 岳孟东 屈高凯 唐启源 黄培奎 罗锡文 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期19-27,共9页
路径规划是决定再生稻头季收获作业效率和质量的关键因素之一。目前,无人农机在作业区域内的全覆盖路径规划技术研究中,较少有考虑收获机在田间收获时对再生稻的碾压问题,为此本文开展减少碾压的再生稻收获路径规划研究。通过分析农田... 路径规划是决定再生稻头季收获作业效率和质量的关键因素之一。目前,无人农机在作业区域内的全覆盖路径规划技术研究中,较少有考虑收获机在田间收获时对再生稻的碾压问题,为此本文开展减少碾压的再生稻收获路径规划研究。通过分析农田信息、待作业区域和卸粮等,将再生稻收获卸粮路径规划问题转化为带有容量约束的车辆路径问题(CVRP)。以收获机最小碾压面积和最短总路径为目标,构建再生稻收获路径数学模型。提出再生稻少碾压路径规划混合算法,采用传统蚁群算法(ACO)和2-opt算法获得最优路径。以再生稻无人驾驶收获机为对象,设计直线路径规划田间试验、地头转向路径以及卸粮路径规划田间试验和全环节田间作业试验,采用自动驾驶系统进行田间试验,考察收获机田间碾压率。结果表明,直线跟踪平均绝对误差为3.51 cm,最大偏差为8.24 cm,直线段作业碾压率为17.55%。地头区域碾压率下降52.2%。本研究设计的路径规划全田碾压率为27.42%,满足再生稻特殊的作业要求。 展开更多
关键词 再生稻 收获机 无人驾驶 路径规划 蚁群算法 2-opt算法
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基于改进YOLO v8n网络的番茄成熟度实时检测算法 被引量：3
5
作者 任晶秋 万恩晗 +2 位作者 单蜜 张光华 卢为党 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期374-382,450,共10页
为应对番茄采摘面临的果农老龄化、劳动力短缺和人工成本上涨等挑战,解决在复杂果园环境下番茄采摘机器人视觉系统成熟度检测精度低和实例分割不准确等问题,本文提出一种基于改进YOLO v8n网络的番茄成熟度实时检测算法。首先,通过在YOLO... 为应对番茄采摘面临的果农老龄化、劳动力短缺和人工成本上涨等挑战,解决在复杂果园环境下番茄采摘机器人视觉系统成熟度检测精度低和实例分割不准确等问题,本文提出一种基于改进YOLO v8n网络的番茄成熟度实时检测算法。首先,通过在YOLO v8n网络中引入通道嵌入位置注意力模块和改进大核卷积块注意力模块,能够在浅层网络保留番茄目标位置信息,建立目标区域之间的长距离依赖关系,从而增加YOLO v8n网络对显著番茄特征的关注。然后,在LaboroTomato数据集上进行了对比实验,改进YOLO v8n相较于原YOLO v8n网络,检测和分割的mAP@50和mAP@50-95分别提高0.4、1.4个百分点和0.3、1.2个百分点。最后,实现了改进YOLO v8n网络在低成本、低算力和低功耗的Jetson Nano平台上的轻量化部署,模型内存占用量由满溢减少到2.4 GB,推理速度加倍。该研究可为番茄采摘机器人在复杂场景下实时、准确检测番茄成熟度提供技术支撑。 展开更多
关键词 番茄成熟度 目标检测 YOLO v8n 注意力模块 轻量化 Jetson Nano
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对称式蔬菜单株自动嫁接机设计与试验 被引量：2
6
作者 王家胜 李洋鹏 +1 位作者 高春风 王东伟 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期141-150,共10页
根据茄科蔬菜贴接法嫁接工艺要求,设计了一种对称式蔬菜单株自动嫁接机,在PLC系统控制下,可以连续自动完成对砧穗木苗株的夹取传送、切削、对接以及对嫁接夹裁切、持夹上夹、夹苗固定等功能。重点设计了构成嫁接机的取送苗机械臂、夹持... 根据茄科蔬菜贴接法嫁接工艺要求,设计了一种对称式蔬菜单株自动嫁接机,在PLC系统控制下,可以连续自动完成对砧穗木苗株的夹取传送、切削、对接以及对嫁接夹裁切、持夹上夹、夹苗固定等功能。重点设计了构成嫁接机的取送苗机械臂、夹持苗机械手、砧穗木切削装置、裁夹上夹装置以及控制系统,确定了各机构关键结构参数以及控制流程。选择辣椒苗为嫁接对象,开展了蔬菜单株自动嫁接机样机性能试验,试验结果表明,各环节执行时间越短,即加快执行速度,嫁接合格率均会下降,影响程度由大到小依次为对接苗时间、上夹时间和取送切苗时间。嫁接苗损伤率的影响则集中在取送切苗环节,该环节执行速度越快,嫁接苗损伤率会有所上升。在各环节执行时间优化基础上,分别对主夹指高度和砧穗木切削装置刀刃倾角进行单因素结构优化试验,获得最优主夹指高度和刀刃倾角分别为13 mm和25°。优化后蔬菜单株自动嫁接机嫁接效率为300株/h,损伤率为2.5%,嫁接合格率为94.8%,达到了设计要求。 展开更多
关键词 嫁接机 茄科蔬菜 机构设计 自动取苗 嫁接夹裁切
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基于Transformer-FNN和无人机高光谱遥感技术的棉花黄萎病危害等级分类研究 被引量：1
7
作者 廖娟 梁业雄 +7 位作者 姜锐 邢赫 何欣颖 王辉 曾浩求 何松炜 唐赛欧 罗锡文 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期240-251,共12页
针对目前使用无人机识别棉花黄萎病危害等级时,光谱数据冗余度高和传统机器学习模型识别精度不足等问题,采用无人机搭载Nano-Hyperspec高光谱成像仪采集棉田高光谱图像,通过探究棉花冠层对不同黄萎病危害等级的光谱响应特征,利用最优植... 针对目前使用无人机识别棉花黄萎病危害等级时,光谱数据冗余度高和传统机器学习模型识别精度不足等问题,采用无人机搭载Nano-Hyperspec高光谱成像仪采集棉田高光谱图像,通过探究棉花冠层对不同黄萎病危害等级的光谱响应特征,利用最优植被指数组合建立一种适用于黄萎病危害等级分类的监测模型,实现棉花黄萎病危害等级的精准分类。首先,利用最小冗余最大相关算法(Minimum redundancy maximum relevance,mRMR)对17种潜在的植被指数和270个光谱波段进行特征重要性排序,将mRMR筛选得到的特征,通过逐步递增分组的方式输入至极限梯度提升模型(eXtreme gradient boosting,XGBoost),确定与黄萎病危害等级相关性最高的植被指数和光谱特征波段。然后,基于Transformer架构和前馈神经网络(Feedforward neural network,FNN)构建Transformer-FNN棉花黄萎病危害等级分类模型,将植被指数与光谱特征波段输入Transformer-FNN模型进行分类识别,对比了植被指数与光谱特征波段对棉花黄萎病危害等级分类识别的准确性。最后,利用后向传播神经网络(Back propagation neural network,BPNN)、Transformer和支持向量机(Support vector machine,SVM)构建棉花黄萎病危害等级分类模型,并对这4种分类模型进行精度验证与对比分析。结果表明:棉花黄萎病等级分类的最优植被指数组合为MSR和TVI,最优特征波段组合为430、439、488、566、697、722、742、764、769、782、822、831、858、873、878、893、909、985 nm。基于Transformer-FNN模型,植被指数对黄萎病危害等级的总体分类精度为95.6%,较光谱特征波段的总体分类精度89.4%提高6.2个百分点。基于植被指数,Transformer-FNN模型对黄萎病危害等级的分类识别率比BPNN模型提高11.2个百分点,比Transformer模型提高17.2个百分点,比SVM模型提高30.8个百分点。研究提出了一种通过植被指数进行棉花黄萎病高精度监测方法,可为大面积棉花黄萎病精确监测提供有效措施。 展开更多
关键词 棉花黄萎病 Transformer-FNN 特征组合 mRMR-XGBoost 高光谱遥感 植被指数
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基于轻量化YOLO v5s-MCA的番茄成熟度检测方法 被引量：3
8
作者 奚小波 丁杰源 +5 位作者 翁小祥 王昱 韩连杰 邹赟涵 唐子昊 张瑞宏 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期383-391,436,共10页
针对自然环境下番茄识别易受复杂背景干扰、相邻果实成熟度相似难以检测等问题,本文提出了一种轻量化YOLO v5s-MCA番茄成熟度识别模型,划分成熟期、转熟期、转色期和未熟期4个成熟度等级。该模型在YOLO v5s基础上使用MobileNetV3网络,... 针对自然环境下番茄识别易受复杂背景干扰、相邻果实成熟度相似难以检测等问题,本文提出了一种轻量化YOLO v5s-MCA番茄成熟度识别模型,划分成熟期、转熟期、转色期和未熟期4个成熟度等级。该模型在YOLO v5s基础上使用MobileNetV3网络,减少了模型参数量;在主干网络和颈部网络引入坐标注意力机制(Coordinate attention,CA),提高了模型对番茄特征表达能力;将颈部网络替换为加权双向特征金字塔网络BiFPN,强化了模型特征融合性能并提高了模型识别准确率;将颈部网络中的标准卷积模块改进为GSConv卷积,减轻了模型复杂度并提高了对目标信息的获取能力。试验结果表明,YOLO v5s-MCA模型参数量仅为2.33×10^(6),计算量仅为4.1×10^(9),模型内存占用量仅为4.83 MB,其精准度和平均精度均值分别达到92.8%和95.1%,相对YOLO v5s基础模型分别提升3.4、4.4个百分点。对比YOLO v3s、YOLO v5s、YOLO v5n、YOLO v7、YOLO v8n及YOLO v10n等6种模型,YOLO v5s-MCA模型轻量化效果与检测性能最优。 展开更多
关键词 番茄 成熟度检测 图像识别 YOLO v5s 轻量化
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大田无人化智慧农场农田边界识别技术研究现状与展望 被引量：1
9
作者 罗锡文 谷秀艳 +5 位作者 胡炼 赵润茂 岳孟东 何杰 黄培奎 汪沛 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期1-18,共18页
智慧农业是现代农业的发展方向,无人化智慧农场是实现智慧农业的重要途径,无人化智慧农场是农业转型升级的重要方向,其精准高效作业质量依赖于农田边界识别技术的精度和可靠性。本文系统梳理了农田边界识别的技术体系与应用场景,重点分... 智慧农业是现代农业的发展方向,无人化智慧农场是实现智慧农业的重要途径,无人化智慧农场是农业转型升级的重要方向,其精准高效作业质量依赖于农田边界识别技术的精度和可靠性。本文系统梳理了农田边界识别的技术体系与应用场景,重点分析了卫星遥感、无人机遥感和地面感知3类数据获取方式和识别算法研究现状。卫星遥感的优势在于其广域周期性的监测能力可支撑大范围农田变化分析,但空间分辨率有限;无人机高分辨率影像与地面传感器深度融合(如LiDAR点云与RGB图像配准)可实现厘米级边界分割,为复杂农田场景提供高精度数据支撑,但视野范围有限。传统图像处理算法(阈值分割、边缘检测等)在规则农田中具有实时性优势,但难以应对异物同谱、静态要素遮挡等场景;基于深度学习的U-Net、DeepLab系列模型通过多尺度特征融合与注意力机制优化可显著提升对不规则边界的识别鲁棒性。这些技术都已应用于农业数字化地图构建和农机路径规划,但仍面临多源数据时空对齐精度不足导致融合效率低,轻量化模型在边缘计算设备上的推理速度难以满足实时作业需求,农田边界变动实时监测难等问题。未来应聚焦多模态时空特征融合、边缘推理导向的模型轻量化技术,以及空-天-地协同支撑下的数字农田地图自主更新技术,为实现农田边界的高精度、高响应和高动态识别提供支撑。 展开更多
关键词 智慧农场 空-天-地 边界识别 种植区域 田埂 机耕道
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基于改进YOLO 11模型的棉田地表残膜识别方法研究 被引量：1
10
作者 孟庆建 翟志强 +3 位作者 张连朴 吕继东 王虎挺 张若宇 《农业机械学报》 北大核心 2025年第5期17-25,48,共10页
为实现残膜回收机在自然环境中快速、准确地识别棉田地表残膜目标,本文提出了一种基于DCA-YOLO 11轻量化模型的棉田地表残膜识别方法。以4JMLE-210型残膜回收机工作后棉田地表残膜为研究对象,在不同时间段采集地表残膜图像900幅,通过透... 为实现残膜回收机在自然环境中快速、准确地识别棉田地表残膜目标,本文提出了一种基于DCA-YOLO 11轻量化模型的棉田地表残膜识别方法。以4JMLE-210型残膜回收机工作后棉田地表残膜为研究对象,在不同时间段采集地表残膜图像900幅,通过透视变换、图像裁剪、数据清洗、数据增强等预处理,最终得到5215幅残膜样本图像,按照4∶1划分为训练集和测试集,实现了对棉田地表残膜的数据集构建。通过在YOLO 11模型主干网络中增加深度可分离卷积(DWConv)模块代替通用卷积(Conv)模块,用于减少计算复杂度和参数量;通过在输出检测端末尾加入CBAM卷积块注意力机制模块来提高模型的感知能力,减少边缘与背景干扰;通过用ADown模块替换主干网络中的Conv模块,实现残膜特征图不同层之间的下采样,减少特征图空间维度,保留关键信息来提高残膜目标检测准确性。试验结果表明,在复杂自然环境下,DCA-YOLO 11模型精确率P为81.9%,召回率R为80.9%,平均精度均值mAP(重叠率0.5)为86.7%,参数量为2.20×10^(6),处理速度为80 f/s。通过对不同模型进行对比试验,DCA-YOLO 11模型检测精确率比YOLO v10、YOLO v9、YOLO v8分别高2.9、2.3、3.8个百分点,召回率比YOLO v10、YOLO v9、YOLO v8分别高2.0、1.0、1.8个百分点,处理速度比YOLO v9、YOLO v8分别提升12.7%、14.2%,略低于YOLO v10。DCA-YOLO 11模型在保证精度的同时,模型最小,参数量最少,证明其轻量化与优越性。模型通过泛化性试验,其在验证数据集上的检测结果,R^(2)为0.72,平均绝对误差和均方根误差分别为4.92个和2.72个,提出的DCA-YOLO 11轻量化模型泛化性较好。该研究可为残膜回收机械在复杂环境下精准、高效捡拾残膜以及残膜回收机回收率车载视觉估测提供理论依据与数据基础。 展开更多
关键词 残膜识别 YOLO 11模型 目标检测 模型轻量化
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基于RGB与深度图像融合的生菜表型特征估算方法 被引量：2
11
作者 陆声链 李沂杨 +3 位作者 李帼 贾小泽 鞠青青 钱婷婷 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期84-91,101,共9页
采用自动化手段对植物生长过程中的表型特征进行精准测量对于育种和栽培等应用具有重要意义。本文围绕工厂化生菜种植中的表型特征无损精准检测需求,通过融合深度相机采集的RGB图像和深度图像,利用改进的DeepLabv3+模型进行图像分割,并... 采用自动化手段对植物生长过程中的表型特征进行精准测量对于育种和栽培等应用具有重要意义。本文围绕工厂化生菜种植中的表型特征无损精准检测需求,通过融合深度相机采集的RGB图像和深度图像,利用改进的DeepLabv3+模型进行图像分割,并通过双模态回归网络对生菜表型特征进行估算。本文改进的分割模型的骨干网络由Xception替换为MobileViTv2,以增强其全局感知能力和性能;在回归网络中,提出了卷积双模态特征融合模块CMMCM,用于估算生菜的表型特征。在包含4个生菜品种的公开数据集上的实验结果表明,本文方法可对鲜质量、干质量、冠幅、叶面积和株高共5种生菜表型特征进行估算,决定系数分别达到0.9222、0.9314、0.8620、0.9359和0.8875。相较于未添加CMMCM和SE模块的RGB和深度图的表型参数估计基准ResNet-10(双模态),本文改进的模型决定系数分别提高2.54%、2.54%、1.48%、2.99%和4.88%,单幅图像检测耗时为44.8 ms,说明该方法对于双模态图像融合的生菜表型特征无损提取具有较高的准确性和实时性。 展开更多
关键词 生菜 表型估算 模态融合 分割模型 RGB图像 深度图像
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基于沟槽结构优化的轴流泵水力性能提升研究 被引量：1
12
作者 牟童 徐辉 +3 位作者 费照丹 冯建刚 丁哲 王东升 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期321-331,355,共12页
轴流泵在小流量工况下运行时,由于进流速度较低且存在壁面回流,会导致水力性能劣化,产生严重的机组振动,威胁泵站的安全稳定运行。沟槽流动控制技术是一种有效改善轴流泵水力性能的方法,其结构参数对水力性能的影响关系目前尚不明确。... 轴流泵在小流量工况下运行时,由于进流速度较低且存在壁面回流,会导致水力性能劣化,产生严重的机组振动,威胁泵站的安全稳定运行。沟槽流动控制技术是一种有效改善轴流泵水力性能的方法,其结构参数对水力性能的影响关系目前尚不明确。运用数值模拟方法,通过改变重要几何参数对沟槽结构进行了改型设计,研究轴流泵沟槽结构参数单因素及多因素变量对轴流泵深度失速工况下的水力性能影响,并运用响应曲面法对沟槽结构参数进行了优化设计。研究结果表明,沟槽尾部距离、沟槽深度和沟槽宽度3个参数中,沟槽尾部距离对轴流泵水力性能和内部流场的影响最明显,轴流泵沟槽关键几何参数最优参数组合为:沟槽深度h为0.022倍叶轮直径;槽宽W为0.088倍叶轮直径;沟槽尾部距离L2为0.106倍叶轮直径。研究结果可为沟槽流动控制技术在轴流泵装置设计和运行提供有效支撑。 展开更多
关键词 轴流泵 水力性能 沟槽流动控制 优化设计
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基于无人机多源遥感数据和机器学习的高通量棉花估产研究 被引量：1
13
作者 冯美臣 苏悦 +3 位作者 林涛 余汛 宋扬 金秀良 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期169-179,共11页
为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步... 为综合利用光谱、冠层结构、纹理特征等信息对棉花进行无人机(Unmanned aerial vehicle,UAV)遥感产量估算并系统地分析光谱、冠层结构、纹理特征等信息对估产的贡献程度,本文在构建基于多源UAV数据棉花估产机器学习模型的基础上,进一步确定了估产的最佳生育时期,并对比了多源传感器数据在棉花产量估算中的效果,最后量化了各类输入特征的贡献度。采集棉花冠层RGB(Red green blue)、多光谱(Multispectral,MS)和激光雷达(Light detection and ranging,LiDAR)3种传感器数据,通过对棉花光谱植被指数与产量进行相关性分析,确定了棉花产量估算最佳生育时期,进而构建了基于偏最小二乘法回归(Partial least squares regression,PLSR)、随机森林回归(Random forest regression,RFR)、极致梯度提升(Extreme gradient boost,XGBoost)3种机器学习模型的棉花产量估算方法,并评估了基于2种最常用的传感器(RGB和MS相机)的性能。最终确定了光谱特征、冠层结构、纹理特征这3类特征信息在产量估算中的贡献度。研究结果表明,盛花期是棉花估产的最佳生育时期;基于盛花期的UAV数据,XGBoost模型取得了最高的产量估算精度(R^(2)为0.70,RMSE为611.31 kg/hm^(2),rRMSE为10.60%),在对比基于RGB和MS图像数据提取的特征时,基于MS图像数据提取的特征建模结果更好,同时将RGB和MS相机2种传感器数据提取的特征作为输入时,模型结果高于单一传感器;使用夏普利加性解释(Shapley additive explanations,SHAP)算法分析了机器学习模型中各个输入特征对于估产的贡献度,发现基于3种传感器的3种特征信息在产量估算方面都具有重要意义,其中,纹理特征与冠层结构在产量估算中展现出了较好的潜力。本研究可为棉花智慧化管理中高通量棉花产量估算提供理论和技术支持。 展开更多
关键词 棉花 估产 无人机遥感 多源数据 XGBoost 夏普利加性解释
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基于UMS-YOLO v7的面向样本不均衡的水下生物多尺度目标检测方法 被引量：1
14
作者 张明华 黄基萍 +2 位作者 宋巍 肖启华 赵丹枫 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期388-396,409,共10页
针对水下目标检测面临着生物尺度变化大以及样本不均衡的问题,本文提出一种水下生物多尺度目标检测方法(Underwater multi-scale-YOLO v7,UMS-YOLO v7)。首先,设计一种由可切换空洞卷积组成的特征提取模块,该模块可在不同大小的感受野... 针对水下目标检测面临着生物尺度变化大以及样本不均衡的问题,本文提出一种水下生物多尺度目标检测方法(Underwater multi-scale-YOLO v7,UMS-YOLO v7)。首先,设计一种由可切换空洞卷积组成的特征提取模块,该模块可在不同大小的感受野上捕获多尺度目标特征,使得提取的特征信息更加全面;其次,使用轻量级的上采样算子融合上下文信息,提高模型对目标的特征学习能力;最后,通过结合Wise-IoU和归一化Wasserstein距离两种相似性度量,提高了不同尺度目标的定位精度,同时降低了多尺度样本分布不均衡对模型的影响。实验结果表明,该模型相较于当前其他模型在检测精度方面表现出明显的提升,在RUOD和DUO数据集上平均精度均值分别达到64.5%和68.9%。与YOLO v7模型相比,UMS-YOLO v7提高了多种尺度目标检测精度,在DUO数据集上,针对大、中、小3种尺度目标平均精度均值分别提升8.3、4.8、12.5个百分点,其中小目标提升效果最为显著。与现有的其他模型相比,改进的模型具有更高的检测精度,更适用于水下生物多尺度目标检测任务,并且针对不同数据分布的样本具有泛化性和鲁棒性。 展开更多
关键词 水下生物 多尺度目标检测 YOLO v7 空洞卷积 上采样算子 相似性度量
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基于水热耦合的冬小麦-夏玉米产量响应与变化预测 被引量：1
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作者 任贺靖 路凯超 +1 位作者 蔡甲冰 侯立柱 《农业机械学报》 北大核心 2025年第2期429-443,484,共16页
全球气候变化对未来粮食产量影响巨大。水分和温度是冬小麦-夏玉米生长过程中最重要的环境因子,显著影响其产量。利用华北平原保定灌溉试验站2006—2015年冬小麦-夏玉米灌溉试验数据对AquaCrop模型进行参数率定与校核,依据Blank型、Stew... 全球气候变化对未来粮食产量影响巨大。水分和温度是冬小麦-夏玉米生长过程中最重要的环境因子,显著影响其产量。利用华北平原保定灌溉试验站2006—2015年冬小麦-夏玉米灌溉试验数据对AquaCrop模型进行参数率定与校核,依据Blank型、Stewart型、Jensen型、Minhas型4种经典的水分生产函数,构建冬小麦-夏玉米生育期内各阶段积温、耗水量和产量之间的水热生产函数;在此基础上,利用第六次国际耦合模式比较计划CMIP6中海-气耦合全球气候MIROC6模式数据来考虑未来气候变化情景,对低强迫排放情景(SSP1-RCP2.6和SSP4-RCP3.4)、中等强迫排放情景(SSP2-RCP4.5)、中等至高强迫排放情景(SSP3-RCP7.0)和高强迫排放情景(SSP5-RCP8.5)等5种未来气候变化情景的逐日降雨量与气温数据进行降尺度分析,并结合构建的水热生产函数对冬小麦-夏玉米产量变化进行分析和预测。结果表明:经多年灌溉试验数据校核后的AquaCrop模型可以较好地模拟该地区冬小麦-夏玉米生长过程,夏玉米产量模拟值与实测值间的决定系数(R^(2))、均方根误差(RMSE)、标准化均方根误差(NRMSE)和一致性系数(d)分别为0.91、0.58 t/hm^(2)、0.06、0.97,冬小麦分别为0.80、0.42 t/hm^(2)、0.10、0.94。通过AquaCrop模型模拟的多年数据构建了4种水热生产函数,其中Jensen型生产函数效果最好;冬小麦在抽穗-灌浆期对水分最敏感,返青-拔节期积温对产量影响效应最明显,而夏玉米在拔节-抽穗期对水分最敏感,本阶段积温对产量的影响效应也最明显。在未来气候变化的5种排放情景下,冬小麦潜在产量呈波动趋势,但均高于当前时期的多年平均潜在产量,在SSP3-RCP7.0情景更适合生长发育;夏玉米潜在产量整体呈上升趋势,在SSP1-RCP2.6情景更适合生长发育。在未来5种气候情景下,仅考虑水热条件补充灌溉对冬小麦潜在产量的贡献率为70%左右;生育期降雨量对夏玉米潜在产量的贡献率为94%左右。研究结果可评估未来气候变化下粮食作物产量变化情况,为保障国家粮食安全战略提供理论依据和技术支撑。 展开更多
关键词 冬小麦-夏玉米 积温 产量 AquaCrop模型 水热耦合 CMIP6
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农业领域多模态融合技术方法与应用研究进展 被引量：8
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作者 李道亮 赵晔 杜壮壮 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期1-15,共15页
多模态融合技术通过结合多源数据,可以克服单一模态的局限性。近年来,传感器以及遥感技术的发展为作物监测提供了更加丰富的数据源,光谱数据、图像数据、雷达数据以及热红外数据被广泛应用于作物监测中。通过利用计算机视觉技术以及数... 多模态融合技术通过结合多源数据,可以克服单一模态的局限性。近年来,传感器以及遥感技术的发展为作物监测提供了更加丰富的数据源,光谱数据、图像数据、雷达数据以及热红外数据被广泛应用于作物监测中。通过利用计算机视觉技术以及数据分析方法,可以从中获取作物的表型参数、理化特征等信息,从而有助于评估作物的生长状况、指导农业生产管理。现有研究多数是基于单一模态数据展开,而单一模态的数据仅有一种类型的输入,缺乏对整体信息的理解,且容易受到单模态噪声的影响;部分研究虽然采用了多模态融合技术,但仍未能充分考虑模态间的复杂交互关系。为了深入分析多模态融合技术在农业领域应用的潜力,本文首先阐述了农业领域中多模态融合的先进技术与方法,重点梳理了多模态融合技术在作物识别、性状分析、产量预测、胁迫分析及病虫害诊断领域中的应用研究成果,分析了多模态融合技术在农业领域中存在的数据利用程度低、有效特征提取难、融合方式单一等问题,并对未来发展提出展望,以期通过多模态融合的方法推动农业精准管理、提高生产效率。 展开更多
关键词 多模态融合 传感器 遥感技术 作物监测 计算机视觉 农业精准管理
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基于区块链的食品供应链跨域追溯监管数据共享方法研究 被引量：1
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作者 孙传恒 孙甄真 +4 位作者 罗娜 邢斌 王少华 高官岳 杨信廷 《农业机械学报》 北大核心 2025年第6期33-46,共14页
食品安全追溯体系的广泛应用,一方面能够降低监管部门信息获取成本,提升监管效率,另一方面也能倒逼企业提高安全意识,主动进行风险控制。然而,由于不同食品监管部门技术和管理的原因,食品供应链中的监管数据分散、各监管域之间缺乏信任... 食品安全追溯体系的广泛应用,一方面能够降低监管部门信息获取成本,提升监管效率,另一方面也能倒逼企业提高安全意识,主动进行风险控制。然而,由于不同食品监管部门技术和管理的原因,食品供应链中的监管数据分散、各监管域之间缺乏信任、数据难共享。针对上述问题,利用区块链技术在身份验证和权限管理方面的去中心化、不可篡改等优势,提出了一种面向食品供应链的跨信任域监管数据共享方法。首先通过引入Schnorr签名算法实现跨域身份认证,其次在基于属性的访问控制(Attribute-based access control,ABAC)基础上加入属性映射机制,实现食品供应链追溯监管数据的动态细粒度访问控制,最后基于Hyperledger Fabric开发食品供应链跨域安全传输原型系统,并进行了性能测试。结果表明,当交易负载数为300条时,跨域监管数据共享方法中的策略写入最小时延为0.56 s,最大吞吐量为113个/s;当交易负载数为600条时,策略决策最小时延为0.01 s,最大吞吐量为414个/s。本研究提出的食品供应链跨域监管数据共享方法性能良好,为实现食品供应链监管数据跨域共享提供新的方法和思路。 展开更多
关键词 食品供应链 跨域 区块链 身份认证 访问控制
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基于视觉触觉双重迁移学习的番茄成熟度检测方法 被引量：1
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作者 张鹏 杜东峰 +2 位作者 李爽 单东日 陈振学 《农业机械学报》 北大核心 2025年第1期74-83,共10页
针对当前自动化采摘过程中仅依赖视觉技术无法准确识别番茄成熟度的问题,提出了一种基于视觉触觉双重迁移学习的番茄成熟度检测方法。该方法首先采用视觉触觉双重迁移学习融合算法作为特征提取融合模块,解决无法有效提取番茄特征信息的... 针对当前自动化采摘过程中仅依赖视觉技术无法准确识别番茄成熟度的问题,提出了一种基于视觉触觉双重迁移学习的番茄成熟度检测方法。该方法首先采用视觉触觉双重迁移学习融合算法作为特征提取融合模块,解决无法有效提取番茄特征信息的问题。其次,将软参数共享-多标签分类方法作为分类模块,通过增加不同分类任务之间的关联性,避免出现过拟合的现象。本文主要针对成熟后为红、黄果等单一颜色的番茄品种,并在新开发的视觉触觉数据集进行实验研究。实验表明,软参数共享-多标签检测模型参数量为1.882×10^(7),成熟度AUC分值达到0.9773,对比不确定性加权损失、自适应硬参数共享、十字绣网络和软参数共享等检测模型,参数量分别下降3.08×10^(6)、6.16×10^(6)、3.08×10^(6)和3.08×10^(6),成熟度AUC分值分别提高0.0175、0.0179、0.0267和0.0089。这表明该方法在一定程度上提高了自动化采摘过程中对番茄成熟度的检测能力,为番茄成熟度检测问题提供了一种有效的解决方法。 展开更多
关键词 番茄成熟度 机器视觉 机器触觉 双重迁移学习 软参数共享-多标签
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外凸扰种仿形型孔气吸式水稻芽种精量排种器设计与试验 被引量：1
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作者 罗海峰 刘光辉 +3 位作者 吴明亮 张和 王成伟 蒋啸虎 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期227-239,共13页
针对水稻芽种播种过程中种群堆积、稻种含水率较高不易被吸附等问题,设计了一种外凸扰种仿形型孔气吸式水稻芽种精量排种器。以南方普遍推广的“Y两优1号”型杂交稻为研究对象,根据其机械物理特性,对外凸扰种仿形型孔结构与几何参数进... 针对水稻芽种播种过程中种群堆积、稻种含水率较高不易被吸附等问题,设计了一种外凸扰种仿形型孔气吸式水稻芽种精量排种器。以南方普遍推广的“Y两优1号”型杂交稻为研究对象,根据其机械物理特性,对外凸扰种仿形型孔结构与几何参数进行了设计;对芽种充种和投种过程进行了动力学和运动学分析,得到了工作转速和工作负压范围;基于CFD-DEM流固耦合理论,将吸附力作为试验指标进行了吸附性能仿真试验,确定吸附力最大的吸孔直径为1.4 mm,同时将水稻芽种平均速度作为评价指标进行了扰种性能仿真试验,当工作转速为10~50 r/min、工作负压为1.2 kPa、吸孔直径为1.4 mm时,具有外凸扰种仿形型孔排种盘扰动能力较强,能有效减少种群堆积现象;以该种吸孔为基础,选取工作转速和工作负压为试验因素,以合格指数X_(1)、重播指数X_(2)和漏播指数X_(3)为评价指标,开展了两因素全因子台架试验。试验结果表明:当工作转速为25 r/min、工作负压为1.24 kPa时,排种器合格指数为92.64%,重播指数为2.57%,漏播指数为4.79%;试制气吸式水稻芽种精量直播机并进行田间播种试验,测得各行合格指数平均值为92.86%,重播指数平均值为2.72%,漏播指数平均值为4.42%,穴距合格率平均值为90.57%,各行排量一致性变异系数为3.12%,总排量稳定性变异系数为1.89%,各项评价指标均满足水稻芽种精量直播种植要求,为水稻芽种播种提供了理论基础。 展开更多
关键词 水稻芽种 气吸式排种器 CFD-DEM 外凸扰种仿形型孔
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基于单视角RGBD图像的柑橘果实三维重建与表型检测方法 被引量：1
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作者 徐胜勇 易同舟 +3 位作者 秦子轶 樊清涛 杨宏磊 李善军 《农业机械学报》 北大核心 2025年第3期80-90,共11页
水果表型的测量和分析是植物育种和遗传学研究的一个重要领域。单视角RGBD图像的表型检测方法通量高、成本低,但受限于传感器分辨率和视角,通常无法获取果实的表面积和体积等数据。本文提出了一种基于PFNET的点云补全网络改进方法,可使... 水果表型的测量和分析是植物育种和遗传学研究的一个重要领域。单视角RGBD图像的表型检测方法通量高、成本低,但受限于传感器分辨率和视角,通常无法获取果实的表面积和体积等数据。本文提出了一种基于PFNET的点云补全网络改进方法,可使用深度相机获取的类球形果实单视角点云进行高精度三维重建并进行表型无损测量。为解决补全网络输入比例不固定的问题,提出了一种自适应几何补全策略将单视角点云补全为近似的半球。在PFNET网络框架上增加了第4尺度,以充分利用KINECT相机获取的稠密点云,有利于复杂形状和细节丰富的结构补全。通过引入四头自注意力模块,能更好地捕捉点云中各点间的相互依赖和空间关系,提升网络特征提取能力。增添了果实点云优化模块,解决原网络生成点云存在局部扩散的问题并提升点云质量,模拟人工测量方式设计了针对性的表型检测方法。实验结果表明,该方法与结构光三维扫描仪获取的柑橘果实点云质量接近,三维重建还原度高。对于横径、纵径、表面积和体积4种表型检测的R^(2)均大于0.96,平均测量精度均超过93.24%。与RGBD图像法相比,单果检测时间增加17.97 s,但横纵径检测精度大幅提高,且能一次测量4项表型参数。与三维扫描仪方法相比,检测精度差值在4个百分点以内,但速度超过48倍,硬件成本只有后者的1/10,且易于实现自动化。本文方法在检测精度、运行速度、硬件成本和自动化程度上具有较好的平衡,是一种低成本、综合性能高的三维重建技术,有广泛应用于类球形果实表型无损测量的潜力。 展开更多
关键词 球形果实 表型检测 点云补全 深度学习 PFNET RGBD图像
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