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| 1 | 基于优化Transformer网络的绿色目标果实高效检测模型显示文摘果园环境中,检测目标果实易受复杂背景、果实姿态和颜色等因素影响,为提高绿色目标果实检测的精度与效率,满足果园智能测产和自动化采摘要求,本研究针对不同光照环境和果实姿态,提出一种适于样本数量不足的绿色目标果实高效检测模型。该模型采用优化Transformer结构,首先借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)网络提取图像特征;然后输入编码-解码器生成一组目标果实预测框,最后通过前馈神经网络(Feed-forward Network,FFN)结构预测检测结果。在训练过程中,引入重采样法扩充样本数量,解决样本数量不足问题;引入迁移学习,加速网络收敛。分别制作苹果、柿子数据集用于模型训练。试验结果表明,经迁移学习后该模型训练效率大幅提高;与流行的目标检测模型相比,优化后的模型在检测绿色柿子与绿色苹果时,精度分别为93.27%和91.35%。该方法可为其他果蔬绿色目标检测提供理论借鉴。 | 贾伟宽 孟虎 马晓慧 赵艳娜 Ji Ze 郑元杰 | 2021 | 农业工程学报2021，37，14： | 13 |
| 2 | 基于Kinect相机的油麦菜自动化三维点云重建显示文摘为了解决传统三维点云重建过程中人工调参费时、费力,且精度得不到保障等问题,提出了一种三维点云自动化配准算法,并应用于油麦菜三维重建。使用Kinect相机采集油麦菜不同视角下的点云数据,通过配准实验分析配准参数的变化规律,继而建立了配准评价体系,实现了两片点云的自动化配准,并通过最小化匹配误差积累将多幅点云变换到同一基准坐标系下,实现了油麦菜三维重建。对随机选取的12株油麦菜进行自动化三维重建,结果表明,在两片点云重叠率不低于30%的前提下,本文算法可获得最优参数组合,自动全局配准平均距离误差为0.65 cm,平均耗时为44.05 s,具有较高的配准精确度和稳定性。本文算法能有效减少配准误差积累、构建较高精度的完整结构,可为其他作物三维重建提供参考。 | 郑立华 王露寒 王敏娟 冀荣华 | 2021 | 农业机械学报2021，52，7： | 9 |
| 3 | 基于快速点特征直方图的树木点云配准显示文摘随着农林业智能化与信息化发展,树木三维重建技术成为国内外研究的热点。为获取具有颜色信息的树木三维点云,需配准不同视角下的彩色点云数据,为果树三维重建提供基础数据。为此采用仿真树模拟果树,提出一种基于快速点特征直方图(FPFH)的树木点云配准方法,通过添加标定物增加具有稳定FPFH特征的点云个数,从而提高点对配准精度。首先,采用第二代Kinect相机获取树木多个视角的RGB图像和深度图像,通过数据融合、背景去除、滤波等预处理步骤,得到待配准的树木彩色点云数据。然后,使用采样一致性初始配准算法(SAC-IA)根据FPFH特征寻找不同视角下的匹配点对,求取近似变换矩阵。最后,采用最近点迭代算法(ICP)优化初始配准结果。此外,探讨Kinect采集距离、高度、视角差对配准精度的影响,确定最佳的数据采集方式:相机到树木中心的距离为2 m,相机高度为10 cm,每次扫描间隔45°。试验结果表明:设置标定物可以获取鉴别力更强的FPFH特征,提高配准精度,最终配准误差小于1.9 cm。 | 林榆森 李秋洁 陈婷 | 2022 | 中国农机化学报2022，43，2： | 4 |
| 4 | 基于旋转曲面轮廓特征的农田地表点云配准研究显示文摘作业场景重建可为智能农机自主作业提供全局信息与局部细节,针对因农田表面缺乏高区分度的点、线、面高层结构造成的特征描述性差、点云配准精度不足的问题,提出一种基于旋转曲面轮廓特征的农田地表点云配准方法。首先,采用32线激光雷达获取农田真实地表点云数据并完成去噪、降采样等预处理;然后,采用加权线性协方差矩阵的奇异值分解确定关键点唯一局部参考坐标系,并统计关键点与旋转曲面截面交点距离信息,生成地表点云的局部特征;最后,采用基于单特征初选与局部特征精匹配原则的多级特征匹配策略进行局部特征匹配,计算旋转矩阵与平移矩阵完成点云配准。试验结果表明,旋转曲面轮廓特征与其他特征相比,平均精度增加7.5个百分点,平均召回率增加24.09个百分点;多级特征匹配策略相对于最近邻搜索策略,平均精度增加12.68个百分点,平均召回率增加18.38个百分点;本文的点云配准方法的平均平移误差为23.59dr,平均旋转误差为3.72°,配准成功率为87.5%。因此,本文提出的基于旋转曲面轮廓特征的农田地表点云配准方法适用于真实农业地表无序点云的自动配准。 | 董乃希 迟瑞娟 杜岳峰 温昌凯 张真 | 2020 | 农业机械学报2020，51，S01： | 1 |
| 5 | 新疆农业中三维点云技术应用显示文摘随着科技的不断发展,新型技术在农业领域中的应用已经成为一个新的研究焦点。特别是在新疆这样的辽阔地区,高科技如三维点云技术的引入,为农业发展提供了前所未有的可能性。本文主要研究新疆农业中三维点云技术的应用现状、面临的挑战以及潜在机遇。概述了三维点云技术的基本原理、数据收集和处理方法,并探讨了其在新疆农业中的应用,如作物生长监测与分析,资源与环境评估,农业机械导航和精准作业等。分析了新疆地区在采用三维点云技术过程中所遇到的技术和实际应用挑战,包括数据收集和处理速度,数据精度与稳定性,投资成本,技术推广与培训,以及与现有农业管理系统的整合等问题。探讨了新疆地区在农业应用中三维点云技术的发展机遇,如政策支持,行业需求与市场潜力,以及创新和国际合作。总结来说,三维点云技术在新疆农业中具有巨大发展潜力,应积极利用政策和技术优势,推动新疆农业现代化进程。 | 雷泽宇 魏宇婷 严俊潇 | 2023 | 农业与技术2023，43，23： | 0 |
| 6 | 基于三维点云的运输车粮箱动态均匀装载方法研究显示文摘为了解决联合收获机运输车协同作业时,运输车粮箱装载不均匀,导致粮箱装载利用率低的问题,提出了一种基于三维点云的动态均匀装载方法。该方法利用相机获取运输车粮箱内装载物的三维点云作为状态反馈信息,建立装载均匀性评估方式,以最均匀装载状态为目标,通过实时调整卸料装载点位置,使粮箱保持在均匀的装载状态。针对装载物相互遮挡对相机形成视觉盲区的问题,通过建立装载物的堆体模型和相机的遮挡模型,以最小期望误差为目标对盲区内装载物高度进行估计,并据此进行点云填充,从而得到能完整反映粮箱装载状态的三维点云。在搭建平台进行的实验中,对粮箱装载过程中可能出现的轻载、中载和重载3种装载状态进行测量,并对盲区点云位置进行估计,其盲区估计的平均误差低于5 cm。仿真结果表明,动态均匀装载方法能在有限装载周期内,将粮箱从任意的初始装载状态装载为均匀状态。单次装载量的平均高度增量为2 cm、粮箱的初始装载状态为空载时,装载物的最大高度方差为1 cm^(2)。单因素仿真结果表明,稳定状态下的装载物高度方差与单次装载量正相关。 | 王枭雄 王卓 白晓平 葛志康 赵泳嘉 | 2022 | 农业机械学报2022，53，6： | 0 |
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