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题名基于立体视觉下联合收获机边缘检测技术的研究
被引量：1
- 1
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作者
王循明
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机构
浙江机电职业技术学院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2024年第1期196-201,共6页
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基金
浙江省科技厅公益技术应用研究项目(LGG21E060002)
浙江省科技厅领雁项目(2022C01195)。
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文摘
智能联合收割机是目前作物收获的发展热点与研究重点技术之一,而确定田间地块边缘、未收割作物边缘、联合收获机直线行驶和在作物地头转向是实现全田间自动收获的基础。为此,设计了一种基于立体视觉下多种作物收获边缘快速检测方法,保持作物收获边缘在检测目标区域内,并提出了一种基于HSV(色调、饱和度和值)空间扫描的动态感兴趣区域提取算法,利用Ostu算法获得作物未收获面积,实现未收获作物边缘和作物末端边缘的同时检测,并根据作物收获末端边缘自动转向到下一个收割路径。田间验证试验表明:水稻检测准确率高于98%,玉米的检测准确率高于94%,平均处理速度为49frame/ms。研究结果表明:提出的基于立体视觉下联合收获机边缘检测及精准转向系统具有较高的工作精度和效率,可为提高作物收获性能提供技术参考与借鉴。
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关键词
立体视觉
联合收获机
检测系统
自动控制
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Keywords
stereo vision
combine harvester
detection system
automatic control
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分类号
S225.3
[农业科学—农业机械化工程]
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名交通强国背景下高职轨道交通机电专业人才培养研究
被引量：44
- 2
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作者
边浩毅
曹昕鸷
王慧君
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机构
浙江机电职业技术学院智慧交通学院
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出处
《教育与职业》
北大核心
2021年第12期103-107,共5页
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基金
2019年浙江省高等教育“十三五”第二批教学改革研究项目“基于现代学徒制的城轨机电专业精品化人才培养模式的创新与实践”(项目编号:jg20190766,项目主持人:曹昕鸷)
浙江省科技厅2021年软科学重点项目“优化城市轨道交通枢纽站客流诱导对策研究”(项目编号:2021C25005,项目主持人:边浩毅)
浙江省交通运输厅2021年科技计划项目“城市轨道交通客流分级评价与策略优化研究”(项目编号:2021032,项目主持人:边浩毅)的阶段性研究成果。
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文摘
轨道交通系统从业人员需求数量十分庞大,聚焦产教融合,制定高技能高素质的行业人才培养策略显得尤为重要。文章从交通强国背景下对轨道交通机电人才的需求出发,提出“三对接、两合作、五岗位”轨道交通人才培养模式,并从高起点定位人才培养质量目标、高质量推进课程体系优化设置、高标准建设产教融合实训基地建设、高水平锻造一岗多能师资队伍及高品质谋划双元教材编写工作等方面构建了该模式的具体实施路径。
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关键词
交通强国
轨道交通机电
人才培养
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分类号
G717
[文化科学—职业技术教育学]
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题名玉米收割机智能控制系统的设计与试验研究
被引量：10
- 3
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作者
陈宁
张海松
姚小莉
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机构
浙江机电职业技术学院智慧交通学院
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出处
《农机化研究》
北大核心
2023年第5期103-107,共5页
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基金
浙江省科技厅公益技术研究项目(LGG22F020031,GG21E060006)。
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文摘
我国玉米种植面积广,玉米联合收割机是玉米全程机械化生产的重要部分,收割时虽机械化程度较高,但智能化程度低、人力投入大。针对以上问题,对传统收获机的基本结构进行了智能化控制系统设置,并对玉米收割装置、传感器进行了设计和选择,结合PLC控制原理和传感器输出信号处理,对电动装置和收割机行走液压系统的液压元件进行控制,提高了玉米收割机智能化程度。以玉米收割机作业为基本条件,对智能控制系统进行可行性测试,结果表明:各工作部件响应速度较快,超调量和稳态误差较小,所建立的控制策略,无论在何种负荷条件下,都能对玉米收获机的各项工作参数进行优化。试验获得了1.676%和1.386%的玉米采摘损失率,满足了玉米收获的要求。研究结果可为玉米联合收割机的研究与进一步发展提供理论基础。
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关键词
玉米
收割系统
智能控制
试验研究
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Keywords
corn
harvesting system
intelligent control
experimental research
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分类号
S225.51
[农业科学—农业机械化工程]
S220.39
[农业科学—农业机械化工程]
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题名基于卷积神经网络的车道线逆透视变换算法
被引量：5
- 4
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作者
蒋凯伟
刘彪
刘国豪
乔俊超
王智
边浩毅
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机构
北京交通大学电气工程学院
北京交通大学理学院
浙江机电职业技术学院智慧交通学院
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第2期106-113,共8页
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基金
北京市自然科学基金(L201021)
浙江省科技厅软科学项目(2021C25005)
浙江省交通运输厅科技计划项目(2021032)。
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文摘
逆透视变换是车道线检测的关键环节.当车辆俯仰角变化时,传统固定参数的逆透视变换方法无法动态调整,导致逆透视变换效果不佳.针对这一问题,提出基于卷积神经网络的自适应逆透视变换算法.该方法利用卷积神经网络处理图像,得到求解逆透视变换所需的参数,从而实现逆透视变换矩阵的动态更新.根据道路结构的先验信息设计了自适应加权条形池化分支,用于补充下采样过程中丢失的结构信息,基于ResNet网络的残差结构搭建了轻量的卷积神经网络——TNET,并设计了对应的损失函数.与ResNet18相比,T-NET具有整体参数量小、计算成本低等特点.最后,通过实车采集的真实道路图像对算法进行了验证,结果表明:在车辆颠簸情况下,该方法可以有效抑制俯仰角变化对逆透视的不利影响,实现良好的逆透视变换效果.
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关键词
深度学习
逆透视变换
卷积神经网络
条形池化
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Keywords
deep learning
inverse perspective mapping
convolutional neural network
strip pooling
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U461.99
[机械工程—车辆工程]
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题名基于特征关联的车道线检测算法
被引量：3
- 5
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作者
王朝京
刘彪
刘国豪
边浩毅
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机构
北京交通大学电气工程学院
中国能源建设集团山西省电力勘测设计院有限公司
浙江机电职业技术学院智慧交通学院
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出处
《北京交通大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第5期34-39,共6页
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基金
国家自然科学基金(L201021)
浙江省科技厅软科学项目(2021C25005)
浙江省交通运输厅科技计划项目(2021032)。
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文摘
针对车道线检测任务中车道线细长且易被遮挡的特点,提出基于编码器解码器结构的实例分割网络——交叉卷积网络(Cross Convolution Net,C-Net),实现车道线的检测识别.首先,提出一种基于交叉卷积的特征关联机制,通过对下采样后的特征图进行连续两次的交叉卷积操作,建立单个特征点与全局特征之间的联系,增大特征图的感受野,以提高网络的推理能力.其次,采用5个双通道上采样模块对交叉卷积后的特征图进行上采样,得到车道线实例分割结果.最后,在Tusimple数据集上对网络进行训练与对比实验.研究结果表明:C-Net的准确率能够达到96.52%,且误检、漏检率较低,具有良好的车道线检测能力.
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关键词
深度学习
卷积神经网络
车道线检测
交叉卷积
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Keywords
deep learning
convolutional neural network
lane detection
cross convolution
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
U461.99
[机械工程—车辆工程]
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题名一种混合式水下焊缝图像除噪方法研究
被引量：3
- 6
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作者
叶建雄
周文振
张志伟
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机构
浙江机电职业技术学院智慧交通学院
中航工业洪都航空工业集团
南昌工程学院机电学院
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出处
《热加工工艺》
北大核心
2022年第17期121-124,共4页
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基金
国家自然科学基金项目(51665016)
江西省教育厅科技项目(GJJ180937)。
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文摘
水下焊接图像中存在多种不同的噪声,对图像进行降噪处理是水下焊接自动化的重要内容。水中悬浮杂质引起的噪声是其中重要的一种,为此设计了一种混合式的处理算法。首先利用形态学的闭运算进行噪声的识别,然后利用中值滤波对识别出的噪声点进行处理,并实时更新对应的像素。将所设计的算法与其他降噪算法进行了对比性试验。结果表明,本算法不但可以有效降低噪声,而且可以有效地保护图像的边缘信息,处理后的图像比别的方法具有更高的能量梯度值和结构清晰度值,有利于后续的焊缝中心识别和提取。
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关键词
水下焊接
图像降噪
闭操作
中值滤波
混合滤波算法
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Keywords
underwater welding
image denoising
close operation
median filtering
hybrid filtering algorithm
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分类号
TG409
[金属学及工艺—焊接]
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