- ISBN:9787122444769
- 装帧:平装
- 册数:暂无
- 重量:暂无
- 开本:其他
- 页数:202
- 出版时间:2024-03-01
- 条形码:9787122444769 ; 978-7-122-44476-9
本书特色
本书的主要内容涵盖了农田除草机器人的识别方法和装备创制技术。介绍了基于人工智能技术的农田杂草多元识别方法,证明了智能算法可赋能机器人更准确地识别定位杂草,辨识叶龄、鲜重等生物信息,从而提高杂草的防控质量和效率。此外,本书还详细介绍了多种农田除草机器人系统的装备创制技术,包括机器人的框架结构设计、控制系统搭建、动力系统配置、传感器布置和应用软件开发等。本书可供农业机械从业者,智能装备、智慧农业、农业机器人研究人员以及相关专业高校师生阅读参考,助力提升杂草防除装备的智能水平,为农田杂草防控技术进步添砖加瓦。
内容简介
本书的主要内容涵盖了农田除草机器人的识别方法和装备创制技术。介绍了基于人工智能技术的农田杂草多元识别方法,证明了智能算法可赋能机器人更准确地识别定位杂草,辨识叶龄、鲜重等生物信息,从而提高杂草的防控质量和效率。此外,本书还详细介绍了多种农田除草机器人系统的装备创制技术,包括机器人的框架结构设计、控制系统搭建、动力系统配置、传感器布置和应用软件开发等。 本书可供农业机械从业者,智能装备、智慧农业、农业机器人研究人员以及相关专业高校师生阅读参考,助力提升杂草防除装备的智能水平,为农田杂草防控技术进步添砖加瓦。
目录
**节农田苗草图像数据采集1
一、全周期采集数据2
二、多角度采集数据3
第二节农田苗草图像数据集制作5
一、苗草图像预处理5
二、苗草图像数据鸿沟6
第三节MobileNetV3-SSD模型改进与可视化7
一、MobileNetV3-SSD模型改进8
二、MobileNetV3-SSD模型3D可视化9
第四节MobileNetV3-SSD模型训练与评估10
一、MobileNetV3-SSD模型训练10
二、MobileNetV3-SSD模型评估10
第五节数据采集系统构成12
一、硬件设备和软件12
二、车体平台设计13
三、计算机组系统15
四、智能控制系统15
五、双翼式视觉系统15
第六节基于改进MobileNetV3-SSD模型的田间试验18
一、苗草识别网络的3D可视化18
二、识别网络模型的对比分析19
三、全周期条件下的识别模型检测22
四、多角度条件下的识别模型检测27
第七节小结32 第二章基于YOLOv3模型的立式智能株间除草机器人35
**节基于YOLOv3模型进行苗草识别35
一、苗草图像数据集制作36
二、苗草图像数据预处理38
三、苗草图像数据标记39
四、苗草模型建立40
五、除草区域建立42
六、除草策略制定43
第二节智能株间除草机器人系统设计44
一、除草机器人系统设计44
二、农田移动平台设计47
三、智能除草单元设计49
第三节末端执行器与执行机构的优化设计50
一、农田作业参数测定50
二、末端执行器设计与优化53
三、执行机构的设计与优化60
第四节机器人智能控制系统搭建62
一、硬件系统组成62
二、控制策略制定63
三、控制算法优化63
第五节智能除草机器人系统试验70
一、台架试验70
二、田间试验72
第六节小结77 第三章基于YOLOv4模型的卧式智能株间除草机器人79
**节基于YOLOv4模型进行苗草识别79
一、苗草图像数据集制作79
二、苗草图像数据集预处理与标记81
三、苗草识别模型建立83
第二节除草机器人系统架构87
一、机器人整体结构组成87
二、机器人作业模式建立88
第三节除草机器人机械系统设计与优化90
一、田间作业环境测定90
二、框架结构搭建92
三、仿形机构设计与优化93
四、传动系统设计与优化94
五、末端执行器研制101
第四节除草控制策略制定与系统搭建102
一、株间草苗信息获取103
二、除草控制策略制定104
三、除草控制系统搭建106
第五节除草机器人性能试验与分析109
一、台架试验与分析109
二、田间试验与分析112
第六节小结129 第四章基于BlendMask语义分割模型的对靶施药除草机器人131
**节除草剂投放剂量试验131
一、温室试验132
二、田间试验134
三、试验结果与分析134
第二节农田杂草图像数据集制作137
一、杂草植株图像数据集采集与制作138
二、苗草种群图像数据集采集与制作141
第三节基于 BlendMask模型的农田杂草图像分割143
一、语义分割模型简介144
二、杂草分割模型训练与评估145
第四节农间苗草图像语义分割试验与分析145
一、实例分割模型对比试验分析145
二、超参数对分割性能的影响分析与优化148
三、叶龄与拍摄位姿对分割性能的影响分析150
第五节对靶施药除草机器人系统简介156
一、除草机器人整体结构156
二、变量靶喷单元设计157
三、智能控制系统搭建158
第六节对靶施药机器人农田试验160
第七节小结162 第五章基于双流密集特征融合网络的变量对靶施药除草机器人163
**节RGB-D数据与杂草地上鲜重标签动态采集方法163
一、采集区域与研究对象163
二、采集机器人平台与设备164
三、采集方法与流程164
第二节双流密集特征融合网络杂草鲜重检测模型搭建167
一、双流密集特征融合网络模型技术路线167
二、KNN技术填补缺失值168
三、构建YOLOv4杂草目标检测模型169
四、双流密集特征融合网络模型构建169
第三节双流密集特征融合网络杂草鲜重检测模型试验与结果分析175
一、网络模型评价指标175
二、技术路线结果与分析175
三、YOLOv4与其他目标检测算法结果对比176
四、嵌入Dense-NiN模块回归网络结果比较176
五、不同数据增强方法影响179
六、双流密集特征融合网络受生长时期和杂草种类影响结果分析180
七、杂草鲜重与IOU值关系182
八、杂草相互遮挡影响结果分析183
第四节对靶施药除草机器人单元创制184
一、机器人移动平台搭建184
二、除草单元整体结构设计184
三、机械系统硬件选型与布控185
四、施药控制策略制定与系统搭建188
第五节对靶施药除草机器人田间试验与分析191
一、除草剂与杂草鲜重量化关系试验设计与分析191
二、变量对靶施药机器人农田除草试验与分析193
第六节小结196 参考文献198
作者简介
权龙哲,安徽农业大学教授、博导,安徽省领军人才(特聘教授),一直从事农田智能管理装备的相关研究,现任中国农业工程青委会副主任委员、中国农机青委会副主任委员、中国农业机械标准化委员会委员等;主持国家自然科学基金等20余项课题,发表论文100余篇,其中SCI/EI检索50余篇,授权国家发明专利42件,开发智能农业装备/系统20余套,指导学生获得“挑战杯”国赛特等奖、“创青春”国赛金奖等150余项“双创”竞赛奖励;曾获教育部“霍英东”青年教师奖一等奖、中国农业工程学会青年科技奖、全国万名创新创业优秀导师、全省优秀教师等30余项奖励。
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