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热带水果采摘机器人研究进展综述
1
作者
陈天赐
张世昂
+2 位作者
付根平
陈家政
朱立学
《农业机械学报》
北大核心
2025年第5期184-201,共18页
热带水果是许多热带、亚热带国家的重要出口产品,是区域经济发展的重要支撑。随着农业智能装备的不断发展,结合人工智能等新兴技术,自动化、智能化热带水果采摘机器人逐渐成为农业采摘领域研究热点。回顾了采摘机器人在热带水果产业发...
热带水果是许多热带、亚热带国家的重要出口产品,是区域经济发展的重要支撑。随着农业智能装备的不断发展,结合人工智能等新兴技术,自动化、智能化热带水果采摘机器人逐渐成为农业采摘领域研究热点。回顾了采摘机器人在热带水果产业发展中应用和研究进展,梳理了国内外热带水果采摘现状,基于常见热带水果生长环境的复杂性与作物生长的特殊性,分析了不同热带水果采摘机械技术特点,讨论了热带水果采摘机器人各子系统的关键技术,并对当前的关键技术难点进行了分析。最后,展望了人工智能等高新技术赋能农业装备机遇,提出了未来热带水果采摘机器人逐步向智能化、无人化采摘的发展趋势。
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关键词
热带水果
作物特性
采摘机器人
综述
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职称材料
基于改进YOLOv5s的云机器人视觉导航方法
2
作者
陈家政
付根平
+3 位作者
黄伟锋
胡宏男
张世昂
朱立学
《智能化农业装备学报(中英文)》
2025年第3期98-110,共13页
为解决肉鸽养殖机器人自主导航精度、实时性、算力等要求,本研究将机器人本体算力需求转移至云服务器,提出一种基于改进YOLOv5s的云机器人视觉导航方法。首先,在YOLOv5s基础上采用Ghost-Shuffle Conv(GSConv)代替主干网络与颈部网络的...
为解决肉鸽养殖机器人自主导航精度、实时性、算力等要求,本研究将机器人本体算力需求转移至云服务器,提出一种基于改进YOLOv5s的云机器人视觉导航方法。首先,在YOLOv5s基础上采用Ghost-Shuffle Conv(GSConv)代替主干网络与颈部网络的传统卷积层,并精简了主干网络冗余的网络层。其次,在Spatial Pyramid Pooling-Fast(SPPF)模块中引入高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA),并在颈部网络中采用Ghost Bottleneck与ECA融合来替换C3模块,以减少参数量与计算量,实现网络轻量化,并提升对小目标的检测能力。模型训练结果显示,改进后的模型相较于原YOLOv5s模型,总参数量减少了75.57%,模型大小仅为3.7 MB,准确率P、精度均值mAP和召回率R分别提高了2.60、2.59和2.62个百分点,检测速度为51帧/s,即减少了7.2 ms。将此模型部署到云服务器上,通过压缩图像分辨率与减少模型参数,有效提高了图像传输速度,降低了云机器人自身的算力需求。在肉鸽养殖场不同光照和不同速度条件下进行的视觉导航试验结果表明,改进模型的导航算法最大横向偏差平均值为5.281 cm,绝对横向偏差平均值不超过1.474 cm,最大航向偏差平均值为5.455°,绝对航向偏差平均值不超过1.897°。可见,本研究所提出的改进模型用于肉鸽养殖机器人视觉导航,具有准确率高、速度快的特点,能为养殖场智能化生产提供技术参考。
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关键词
肉鸽养殖
改进YOLOv5s
视觉导航
云机器人
室内导航
云计算
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职称材料
基于旋转框定位的改进YOLOv7的香蕉目标检测与定位方法
3
作者
伍荣达
张世昂
+5 位作者
付根平
陈天赐
赖颖杰
罗文轩
郭晓耿
朱立学
《农业工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第22期115-123,共9页
针对目标检测算法无法较好适配倾斜目标,且算法参数量大难以部署到嵌入式设备等问题,提出了一种带旋转定位框的改进YOLOv7的香蕉目标检测和定位方法,引入GSConv模块降低计算复杂度和参数数量提高检测精度。香蕉目标以旋转框定位,使用五...
针对目标检测算法无法较好适配倾斜目标,且算法参数量大难以部署到嵌入式设备等问题,提出了一种带旋转定位框的改进YOLOv7的香蕉目标检测和定位方法,引入GSConv模块降低计算复杂度和参数数量提高检测精度。香蕉目标以旋转框定位,使用五参数表示法定义旋转框,采用Kullback-Leibler divergence损失函数将旋转框映射到一个二维高斯分布,计算两个概率分布之间的差异,并将差异性作为损失进行优化,能更准确地衡量预测框与真实框之间的差异。此外,还采用Criminisi算法修复由深度相机局部空洞引起的定位错误。试验结果表明,改进后的旋转检测模型在香蕉目标检测速度和准确性上均有提升,平均精度达到96.15%,相比YOLOv7模型提高了17.04个百分点,检测帧率提高约40帧/s。此外,改进模型通过旋转边界框能更准确地预测香蕉果柄位置,定位误差均值降低到7.02 mm,平均相对误差降低到0.65%,相比YOLOv7模型分别减少了24.3 mm和1.96%。因此,该方法为复杂果园环境下快速、准确地识别和定位香蕉串及其果柄提供了有效解决方案。
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关键词
香蕉
采摘
YOLOv7
三维定位
旋转框
深度图像修复
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职称材料
乡村振兴背景下农户产业组织模式的选择
被引量:
11
4
作者
蔡晓琳
方凯
张倩秋
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第15期161-165,共5页
交易成本和政策激励是影响农户产业组织模式选择的两个重要方面,为探讨两者的作用层次,文章基于我国四个柑橘主要产地826份果农的调查数据,通过Logistic回归分析农户选择产业组织模式的影响因素,并运用ISM模型判定各影响因素的内在关联...
交易成本和政策激励是影响农户产业组织模式选择的两个重要方面,为探讨两者的作用层次,文章基于我国四个柑橘主要产地826份果农的调查数据,通过Logistic回归分析农户选择产业组织模式的影响因素,并运用ISM模型判定各影响因素的内在关联关系和层次结构。结果发现:(1)交易成本和政策激励因素对柑橘果农产业组织模式的选择均有显著影响。对小规模柑橘果农而言,信息搜索成本、产地初加工补贴和技术支持显著影响他们的产业组织模式选择;而显著影响较大规模柑橘果农选择产业组织模式的因素包括:谈判成本、监督成本、产地初加工补贴和技术支持。(2)无论柑橘果农规模大小,政策激励因素相对于交易成本因素而言,对柑橘果农选择产业组织模式的作用更为直接。
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关键词
产业组织模式
交易成本
政策激励
LOGISTIC回归
ISM模型
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职称材料
基于音频的肉鸽雌雄智能鉴别模型研究
5
作者
黄伟锋
陈品岚
+4 位作者
卫洁茹
张世昂
付晶
梁雅妍
朱立学
《农业机械学报》
2025年第7期596-607,共12页
肉鸽雌雄鉴别是种鸽养殖、配对过程的关键工作。为实现肉鸽雌雄智能化检测,本研究提出了一种基于肉鸽鸣叫声的雌雄鉴别方法,并设计了基于EGLKA模块的肉鸽鸣叫声端点检测模型EGVANVAD和雌雄鉴别模型EGVAN。该方法将肉鸽一维音频信号转换...
肉鸽雌雄鉴别是种鸽养殖、配对过程的关键工作。为实现肉鸽雌雄智能化检测,本研究提出了一种基于肉鸽鸣叫声的雌雄鉴别方法,并设计了基于EGLKA模块的肉鸽鸣叫声端点检测模型EGVANVAD和雌雄鉴别模型EGVAN。该方法将肉鸽一维音频信号转换为二维的梅尔语谱图作为EGVANVAD模型的输入数据,检测肉鸽鸣叫声的音频区域,进而使用噪声门限和巴特沃斯低通滤波器过滤环境中的稳态和非稳态噪声,再将降噪后音频的梅尔语谱图作为EGVAN模型的输入数据,采用EGVAN、LSTM、GRU、TDNN、VAN模型对不同鸽龄(包括1~3月、3~6月和大于6月)的肉鸽鸣叫声进行识别。结果显示,EGVANVAD模型的准确率、召回率分别为93.4%、94.3%,每检测4 s时长的音频耗时10 ms,较其他端点检测模型综合性能最优。EGVAN模型对肉鸽雌性和雄性鸣叫声的综合识别准确率最高,分别为90.7%、90.3%,每检测3 s时长的音频耗时14.1 ms。经系统测试,对3~6月鸽龄的雌雄鉴别成功率可达99.5%,对各个鸽龄段平均鉴别成功率为89.0%。研究表明,EGVAN对雌雄肉鸽鸣叫声具有优异的识别性能。本研究为利用音频技术实现其他单态鸟类性别的智能化精准识别提供了技术参考。
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关键词
肉鸽
音频技术
深度学习
雌雄鉴别
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职称材料
题名
热带水果采摘机器人研究进展综述
1
作者
陈天赐
张世昂
付根平
陈家政
朱立学
机构
仲恺
农业
工程
学院
机电
工程
学院
华南
农业
大学
工程
学院
仲恺
农业
工程
学院
创新
创业
教育
学院
仲恺
农业
工程
学院
自动化
学院
出处
《农业机械学报》
北大核心
2025年第5期184-201,共18页
基金
“十四五”广东省农业科技创新十大主攻方向“揭榜挂帅”项目(2022SDZG03-5)
广东省重点领域科技研发计划项目(2019B020223003)。
文摘
热带水果是许多热带、亚热带国家的重要出口产品,是区域经济发展的重要支撑。随着农业智能装备的不断发展,结合人工智能等新兴技术,自动化、智能化热带水果采摘机器人逐渐成为农业采摘领域研究热点。回顾了采摘机器人在热带水果产业发展中应用和研究进展,梳理了国内外热带水果采摘现状,基于常见热带水果生长环境的复杂性与作物生长的特殊性,分析了不同热带水果采摘机械技术特点,讨论了热带水果采摘机器人各子系统的关键技术,并对当前的关键技术难点进行了分析。最后,展望了人工智能等高新技术赋能农业装备机遇,提出了未来热带水果采摘机器人逐步向智能化、无人化采摘的发展趋势。
关键词
热带水果
作物特性
采摘机器人
综述
Keywords
tropical fruits
crop characteristics
harvesting robot
review
分类号
S225 [农业科学—农业机械化工程]
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
基于改进YOLOv5s的云机器人视觉导航方法
2
作者
陈家政
付根平
黄伟锋
胡宏男
张世昂
朱立学
机构
仲恺
农业
工程
学院
机电
工程
学院
仲恺
农业
工程
学院
自动化
学院
仲恺
农业
工程
学院
创新
创业
教育
学院
出处
《智能化农业装备学报(中英文)》
2025年第3期98-110,共13页
基金
广州市科技计划项目(2023B03J0862)
岭南现代农业科学与技术广东省实验室科研项目(NZ2021038)
国家自然科学基金(32472015)。
文摘
为解决肉鸽养殖机器人自主导航精度、实时性、算力等要求,本研究将机器人本体算力需求转移至云服务器,提出一种基于改进YOLOv5s的云机器人视觉导航方法。首先,在YOLOv5s基础上采用Ghost-Shuffle Conv(GSConv)代替主干网络与颈部网络的传统卷积层,并精简了主干网络冗余的网络层。其次,在Spatial Pyramid Pooling-Fast(SPPF)模块中引入高效通道注意力机制(efficient channel attention,ECA),并在颈部网络中采用Ghost Bottleneck与ECA融合来替换C3模块,以减少参数量与计算量,实现网络轻量化,并提升对小目标的检测能力。模型训练结果显示,改进后的模型相较于原YOLOv5s模型,总参数量减少了75.57%,模型大小仅为3.7 MB,准确率P、精度均值mAP和召回率R分别提高了2.60、2.59和2.62个百分点,检测速度为51帧/s,即减少了7.2 ms。将此模型部署到云服务器上,通过压缩图像分辨率与减少模型参数,有效提高了图像传输速度,降低了云机器人自身的算力需求。在肉鸽养殖场不同光照和不同速度条件下进行的视觉导航试验结果表明,改进模型的导航算法最大横向偏差平均值为5.281 cm,绝对横向偏差平均值不超过1.474 cm,最大航向偏差平均值为5.455°,绝对航向偏差平均值不超过1.897°。可见,本研究所提出的改进模型用于肉鸽养殖机器人视觉导航,具有准确率高、速度快的特点,能为养殖场智能化生产提供技术参考。
关键词
肉鸽养殖
改进YOLOv5s
视觉导航
云机器人
室内导航
云计算
Keywords
meat pigeon breeding
improved YOLOv5s
visual navigation
cloud robot
indoor navigation
cloud computing
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于旋转框定位的改进YOLOv7的香蕉目标检测与定位方法
3
作者
伍荣达
张世昂
付根平
陈天赐
赖颖杰
罗文轩
郭晓耿
朱立学
机构
广东电网有限责任公司江门供电局
仲恺
农业
工程
学院
机电
工程
学院
华南
农业
大学
工程
学院
仲恺
农业
工程
学院
自动化
学院
仲恺农业工程学院创新创业学院
出处
《农业工程学报》
CSCD
北大核心
2024年第22期115-123,共9页
基金
“十四五”农业“揭榜挂帅”课题-岭南特色水果智能采收技术(2022SDZG03-5)
广东省重点领域科技研发计划项目(2019B020223003)。
文摘
针对目标检测算法无法较好适配倾斜目标,且算法参数量大难以部署到嵌入式设备等问题,提出了一种带旋转定位框的改进YOLOv7的香蕉目标检测和定位方法,引入GSConv模块降低计算复杂度和参数数量提高检测精度。香蕉目标以旋转框定位,使用五参数表示法定义旋转框,采用Kullback-Leibler divergence损失函数将旋转框映射到一个二维高斯分布,计算两个概率分布之间的差异,并将差异性作为损失进行优化,能更准确地衡量预测框与真实框之间的差异。此外,还采用Criminisi算法修复由深度相机局部空洞引起的定位错误。试验结果表明,改进后的旋转检测模型在香蕉目标检测速度和准确性上均有提升,平均精度达到96.15%,相比YOLOv7模型提高了17.04个百分点,检测帧率提高约40帧/s。此外,改进模型通过旋转边界框能更准确地预测香蕉果柄位置,定位误差均值降低到7.02 mm,平均相对误差降低到0.65%,相比YOLOv7模型分别减少了24.3 mm和1.96%。因此,该方法为复杂果园环境下快速、准确地识别和定位香蕉串及其果柄提供了有效解决方案。
关键词
香蕉
采摘
YOLOv7
三维定位
旋转框
深度图像修复
Keywords
bananas
picking
YOLOv7
three-dimensional localization
rotational bounding box
depth image restoration
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
乡村振兴背景下农户产业组织模式的选择
被引量:
11
4
作者
蔡晓琳
方凯
张倩秋
机构
仲恺
农业
工程
学院
创新
创业
教育
学院
仲恺
农业
工程
学院
经贸
学院
仲恺
农业
工程
学院
人文与社会科学
学院
出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021年第15期161-165,共5页
基金
广东省省级科技计划项目(2019A101002067)
广东省普通高校青年创新人才类项目(2019WQNCX041)
广州市人文社会科学重点研究基地项目(穗社规办[2020]13号)。
文摘
交易成本和政策激励是影响农户产业组织模式选择的两个重要方面,为探讨两者的作用层次,文章基于我国四个柑橘主要产地826份果农的调查数据,通过Logistic回归分析农户选择产业组织模式的影响因素,并运用ISM模型判定各影响因素的内在关联关系和层次结构。结果发现:(1)交易成本和政策激励因素对柑橘果农产业组织模式的选择均有显著影响。对小规模柑橘果农而言,信息搜索成本、产地初加工补贴和技术支持显著影响他们的产业组织模式选择;而显著影响较大规模柑橘果农选择产业组织模式的因素包括:谈判成本、监督成本、产地初加工补贴和技术支持。(2)无论柑橘果农规模大小,政策激励因素相对于交易成本因素而言,对柑橘果农选择产业组织模式的作用更为直接。
关键词
产业组织模式
交易成本
政策激励
LOGISTIC回归
ISM模型
分类号
F321.4 [经济管理—产业经济]
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职称材料
题名
基于音频的肉鸽雌雄智能鉴别模型研究
5
作者
黄伟锋
陈品岚
卫洁茹
张世昂
付晶
梁雅妍
朱立学
机构
仲恺
农业
工程
学院
自动化
学院
出处
《农业机械学报》
2025年第7期596-607,共12页
基金
广州市科技计划项目(2023B03J0862)。
文摘
肉鸽雌雄鉴别是种鸽养殖、配对过程的关键工作。为实现肉鸽雌雄智能化检测,本研究提出了一种基于肉鸽鸣叫声的雌雄鉴别方法,并设计了基于EGLKA模块的肉鸽鸣叫声端点检测模型EGVANVAD和雌雄鉴别模型EGVAN。该方法将肉鸽一维音频信号转换为二维的梅尔语谱图作为EGVANVAD模型的输入数据,检测肉鸽鸣叫声的音频区域,进而使用噪声门限和巴特沃斯低通滤波器过滤环境中的稳态和非稳态噪声,再将降噪后音频的梅尔语谱图作为EGVAN模型的输入数据,采用EGVAN、LSTM、GRU、TDNN、VAN模型对不同鸽龄(包括1~3月、3~6月和大于6月)的肉鸽鸣叫声进行识别。结果显示,EGVANVAD模型的准确率、召回率分别为93.4%、94.3%,每检测4 s时长的音频耗时10 ms,较其他端点检测模型综合性能最优。EGVAN模型对肉鸽雌性和雄性鸣叫声的综合识别准确率最高,分别为90.7%、90.3%,每检测3 s时长的音频耗时14.1 ms。经系统测试,对3~6月鸽龄的雌雄鉴别成功率可达99.5%,对各个鸽龄段平均鉴别成功率为89.0%。研究表明,EGVAN对雌雄肉鸽鸣叫声具有优异的识别性能。本研究为利用音频技术实现其他单态鸟类性别的智能化精准识别提供了技术参考。
关键词
肉鸽
音频技术
深度学习
雌雄鉴别
Keywords
pigeons
audio technology
deep learning
male-female identification
分类号
S836.4 [农业科学]
TP391.4 [农业科学—畜牧学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
热带水果采摘机器人研究进展综述
陈天赐
张世昂
付根平
陈家政
朱立学
《农业机械学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于改进YOLOv5s的云机器人视觉导航方法
陈家政
付根平
黄伟锋
胡宏男
张世昂
朱立学
《智能化农业装备学报(中英文)》
2025
0
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职称材料
3
基于旋转框定位的改进YOLOv7的香蕉目标检测与定位方法
伍荣达
张世昂
付根平
陈天赐
赖颖杰
罗文轩
郭晓耿
朱立学
《农业工程学报》
CSCD
北大核心
2024
0
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职称材料
4
乡村振兴背景下农户产业组织模式的选择
蔡晓琳
方凯
张倩秋
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2021
11
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职称材料
5
基于音频的肉鸽雌雄智能鉴别模型研究
黄伟锋
陈品岚
卫洁茹
张世昂
付晶
梁雅妍
朱立学
《农业机械学报》
2025
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职称材料
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