【摘 要】
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甘蔗作为我国热带及亚热带地区重要的糖料作物和经济作物,产糖量占食糖总量的90%以上,而广西是我国最主要的甘蔗种植基地。在甘蔗中耕培土过程中,由于宽窄行双行种植的方式和植株分蘖生长的原因,中耕培土机难以兼顾左右两侧蔗垄中的植株,导致这两垄植株的培土不到位,土壤分布在植株周围形成两边高中间低的问题,即“火山口”现象。这种现象造成甘蔗易倒伏且不易机收,严重影响甘蔗的生产和增收。本文结合多功能甘蔗中耕培土
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甘蔗作为我国热带及亚热带地区重要的糖料作物和经济作物,产糖量占食糖总量的90%以上,而广西是我国最主要的甘蔗种植基地。在甘蔗中耕培土过程中,由于宽窄行双行种植的方式和植株分蘖生长的原因,中耕培土机难以兼顾左右两侧蔗垄中的植株,导致这两垄植株的培土不到位,土壤分布在植株周围形成两边高中间低的问题,即“火山口”现象。这种现象造成甘蔗易倒伏且不易机收,严重影响甘蔗的生产和增收。本文结合多功能甘蔗中耕培土机械的研发,基于机器学习和单目测距技术对甘蔗中耕培土遇到的问题进行特征识别及测距研究。针对上述问题,本文工作内容主要包括以下三个方面:1.针对甘蔗幼苗根部和土壤接触的局部区域,利用YOLOv4目标检测算法构建特征识别定位系统。为了提高识别定位系统的检测精确度,结合空间金字塔池化模块,构建多尺度通道注意力机制以获取目标更丰富的特征信息,同时使用深度可分离卷积替换传统卷积并简化损失函数,压缩网络模型以便嵌入式的开发应用。实验表明本文改进后的模型准确率为83.47%,召回率为84.83%,每幅图片平均识别时间为0.21s,整体性能优于其它网络。结合实际需求,调整预测网络的置信度阈值为0.7,本文模型的识别准确率提高至95.50%,每幅图片平均识别时间为0.20s,每幅图片的平均识别株数为18,满足需要的数据量,实现了对中耕期甘蔗幼苗的实时动态识别。2.构建基于支持向量机的蔗垄坐标分类系统。运用支持向量机对识别获取的左右两侧蔗垄中甘蔗植株的坐标数据进行分类处理,同时利用麻雀搜索算法优化支持向量机中的误差惩罚参数,构建最优分类系统。实验表明当误差惩罚参数为11至13时,具有最高精确度,此时训练集分类准确率为95.6%,测试集分类准确度为92.6%,平均分类时间为2ms,表明能够快速准确地对蔗垄中植株的坐标数据进行分类。为了判断左右两侧蔗垄的分布趋势,对每组坐标数据进行计算处理,获得左右两侧蔗垄的倾斜量,其中倾斜量的范围为0.7-1.4。3.构建基于参照物的蔗垄培土区的动态测距系统。运用识别定位系统获取处于同一蔗垄中甘蔗幼苗的坐标数据,将参照物底端与土壤接触的位置设置为基准点,利用像素坐标系中物体的像素坐标与世界坐标系中物体的三维坐标的相关性,计算处于同一蔗垄中不同甘蔗幼苗较参照物的相对高度和距离,从而判断培土区所需要的供土量和供土距离。实验表明本文的测距系统优于传统单目测距方法,相对高度的绝对误差平均值约为2.2cm,相对距离的绝对误差平均值约为1.94cm,能够满足实际测距需求。
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