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基于复合模糊PID的植保无人机变量喷雾系统设计

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农机化研究 2024年第2期46卷 9-15页

作者：罗明达邓继忠霍静朗张建瓴叶家杭雷落成张子超华南农业大学工程学院广州510642 国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心广州510642

为提升现有植保无人机喷雾流量随飞行速度变化自适应调整的精准性,降低施药偏差,设计了一种基于复合模糊PID控制算法的植保无人机变量喷雾系统,可根据无人机飞行速度,以基于复合模糊PID控制算法的PWM调制实时调整喷雾流量。通过测试平... 详细信息

为提升现有植保无人机喷雾流量随飞行速度变化自适应调整的精准性,降低施药偏差,设计了一种基于复合模糊PID控制算法的植保无人机变量喷雾系统,可根据无人机飞行速度,以基于复合模糊PID控制算法的PWM调制实时调整喷雾流量。通过测试平台分别对比了此控制算法与PID、模糊PID的响应情况,并进行了无人机喷雾流量随飞行速度变化的响应测试。结果表明:基于复合模糊PID控制的系统响应较PID超调量降低63.64%,较模糊PID调节时间缩减23.08%,复合模糊PID与模糊PID的稳态误差控制在3.125%内,小于PID的4.688%;基于PID、模糊PID、复合模糊PID的喷雾系统喷雾流量平均偏差分别为2.67%、3.85%、1.90%;基于复合模糊PID算法的喷雾系统跟随飞速变化自适应调整喷雾流量的最大偏差为6.29%,满足植保无人机施药作业要求,可为农业航空精准变量喷雾系统设计提供参考。

关键词：无人机变量喷雾控制算法复合模糊PID

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农药液滴在水稻叶面的动态润湿铺展行为

中国农业科学 2024年第13期57卷 2583-2598页

作者：张建桃黄路生刘广彬兰玉彬文晟华南农业大学数学与信息学院农业农村部华南热带智慧农业技术重点实验室国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心华南农业大学工程学院

【目的】探究表面张力、液滴粒径和叶片倾角对农药液滴在水稻叶片近轴面、远轴面动态润湿铺展行为的影响，为通过调控农药液滴在水稻叶面的动态润湿铺展行为实现水稻施药的“减施增效”提供依据。【方法】通过调节Silwet-408的浓度配制... 详细信息

【目的】探究表面张力、液滴粒径和叶片倾角对农药液滴在水稻叶片近轴面、远轴面动态润湿铺展行为的影响，为通过调控农药液滴在水稻叶面的动态润湿铺展行为实现水稻施药的“减施增效”提供依据。【方法】通过调节Silwet-408的浓度配制出表面张力为21.4、33.2、43.7 mN·m-1的Silwet-408溶液代替农药药液，利用液滴发生器生成532、627、746、830、957μm的单液滴，对其在倾角为40°、65°、85°水稻叶片近轴面、远轴面的动态润湿铺展行为进行全因子试验。【结果】表面张力、液滴粒径、叶片倾角均显著影响（P施药场景中，由于叶片倾角无法人为调节，因此可根据施药的目的调节药液的表面张力和液滴粒径进而调控液滴的动态润湿铺展行为。研究结果有助于理解农药液滴在水稻叶面动态润湿铺展的机理，并可为水稻施药场景中合理选择药液表面张力、液滴粒径提供理论支持与指导。

关键词：农药液滴水稻叶面动态润湿铺展接触角润湿滞后表面张力

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基于无人机多光谱遥感的玉米LAI监测研究

华南农业大学学报 2024年第4期45卷 608-617页

作者：陈盛德陈一钢徐小杰刘俊宇郭健洲胡诗云兰玉彬华南农业大学电子工程学院(人工智能学院)/国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心广东广州510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室广东广州510642

[目的]探究更高效估测玉米LAI的无人机多光谱遥感监测模型,实现对玉米叶面积指数(Leaf area index,LAI)的快速预测估算。[方法]以全生长周期的玉米植株为研究对象,通过多光谱遥感无人机获取玉米植株影像并实地采集玉米LAI,利用多光谱信... 详细信息

[目的]探究更高效估测玉米LAI的无人机多光谱遥感监测模型,实现对玉米叶面积指数(Leaf area index,LAI)的快速预测估算。[方法]以全生长周期的玉米植株为研究对象,通过多光谱遥感无人机获取玉米植株影像并实地采集玉米LAI,利用多光谱信息研究植被指数与玉米LAI之间的定量关系,并选择相关的植被指数;分别使用多元线性逐步回归、支持向量机回归算法(Support vector machine regression,SVM)、随机森林回归算法(Random forest regression,RF)和基于鲸鱼算法(Whale optimization algorithm,WOA)优化的随机森林算法(WOA-RF)构建玉米LAI预测模型,通过分析对比,选择最优预测模型。[结果]筛选出的植被指数NDVI、NDRE、EVI、CIG与LAI呈极显著相关(P<0.01),构建了多元线性回归模型、SVM模型、RF模型和WOARF模型的预测模型,R2分别为0.873 2、0.878 0、0.917 7和0.940 8,RMSE分别为0.277 5、0.236 5、0.209 0和0.128 7。[结论]基于WOA-RF的玉米LAI预测模型的预测精度能够满足玉米生产的需要,对玉米生长期间的种植管理具有指导意义。

关键词：无人机(UAV) 遥感多光谱玉米叶面积指数(LAI) 监测

基于改进APF-FMT^(*)的农业机器人路径规划算法

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华南农业大学学报 2024年第3期45卷 408-415页

作者：张亚莉莫振杰田昊鑫兰玉彬王林琳华南农业大学工程学院广东广州510642 国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心广东广州510642 深圳职业技术大学人工智能学院广东深圳518055

【目的】解决农业机器人在复杂农业环境下全局路径规划耗时过长、路径最优解求解困难的问题。【方法】提出一种基于改进人工势场法的快速行进树算法(APF-FMT^(*))。首先,在引力势场中引入相对距离,根据与目标点的距离改变引力大小,克服... 详细信息

【目的】解决农业机器人在复杂农业环境下全局路径规划耗时过长、路径最优解求解困难的问题。【方法】提出一种基于改进人工势场法的快速行进树算法(APF-FMT^(*))。首先,在引力势场中引入相对距离,根据与目标点的距离改变引力大小,克服了人工势场法距离目标点过远时引力过大的问题;然后,将FMT^(*)算法与改进人工势场法相结合,采用三阶B样条曲线对路径进行平滑处理;最后,建立3个农业工作地图进行仿真试验。【结果】仿真结果表明,与FMT^(*)、RRT^(*)和Informed-RRT^(*)3种算法对比,在地图Map1和Map2中,APF-FMT^(*)都能快速找到良好的解,且随样本数量增加获得的路径解得到改善,搜索时间比其他3种算法减少45%以上;在有狭小通道的Map3中,APF-FMT^(*)、FMT^(*)搜索时间比RRT^(*)和Informed-RRT^(*)减少75%以上,并且获得更好的解。【结论】本研究提出的APF-FMT^(*)算法不仅克服了FMT^(*)算法冗余探索问题,还有效地解决了人工势场法目标点不可达的问题,提高了农业机器人路径规划效率和作业安全性。

关键词：路径规划农业机器人人工势场法 FMT^(*)算法

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高光谱成像技术结合集成学习的金钗石斛氮素检测

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光谱学与光谱分析 2024年第7期44卷 1918-1927页

作者：匡润龙腾刘海林吴继辉吕金胜谢自然刘文涛兰玉彬龙拥兵王再花赵静华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 广东广州510642 广东省农业科学院环境园艺研究所/广东省园林花卉种质创新综合利用重点实验室广东广州510640 国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心广东广州510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室广东广州510642

金钗石斛叶片氮素含量是实现其精准施肥的重要决策依据之一。传统的氮素含量检测方法耗时且有损样品,如何高效检测金钗石斛叶片氮素含量是种植企业日益关心的问题。为了快速、无损获取金钗石斛叶片氮素含量,以金钗石斛新鲜叶片为实验样... 详细信息

金钗石斛叶片氮素含量是实现其精准施肥的重要决策依据之一。传统的氮素含量检测方法耗时且有损样品,如何高效检测金钗石斛叶片氮素含量是种植企业日益关心的问题。为了快速、无损获取金钗石斛叶片氮素含量,以金钗石斛新鲜叶片为实验样品,在获取其402.6~1005.5 nm高光谱图像和氮素化学检测值后,经感兴趣区域(ROI)分割、光谱预处理,利用偏最小二乘回归(PLSR)、核岭回归(KRR)以及支持向量回归(SVR)等三种个体学习器算法,以及随机森林(RF)、Bagging和Adaboost等三种集成学习算法,针对金钗石斛的氮素含量进行建模。在此基础上构建基于金钗石斛新鲜叶片全波段光谱信息、经过竞争自适应加权算法(CARS)特征提取的特征波段光谱信息的回归预测模型,并进行预测精度对比。结果表明,在基于全波段光谱信息构建模型时,经过多项式平滑算法(SG)预处理的光谱数据建立的RF模型最佳(R_(CV)^(2)=0.9614、RMSE_(CV)=0.0818、R_(P)^(2)=0.9726、RMSE_(P)=0.0633),所有模型R^(2)都达到了0.90以上。基于CARS提取的特征波段构建回归预测模型,Bagging模型具有最高的精确度和稳定性,其中SG-CARS-Bagging预测效果最好(R_(CV)^(2)=0.9387、RMSE_(CV)=0.1000、R_(P)^(2)=0.9535、RMSE_(P)=0.0826),而个体学习器中的KRR和SVR模型精度明显下降。经过CARS算法特征提取去掉了一些重要波段,提高了建模的效率,但是模型的精度有所降低。因此在优化回归模型的特征参数时,必须始终考虑精度和效率之间的平衡。结果表明,RF、Bagging和Adaboost等集成算法比PLSR、KRR和SVR个体学习器算法具有更高的稳定性和预测精度,更适用于高光谱数据的分析与处理,在金钗石斛氮素营养监测方面具有明显优势。

关键词：高光谱金钗石斛集成学习氮素 CARS

基于轻量化YOLOv4的死淘鸡目标检测算法

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中国农机化学报 2024年第5期45卷 195-201页

作者：漆海霞李承杰黄桂珍华南农业大学工程学院广州市510642 国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心广州市510642 岭南现代农业科学与技术广东省实验室广州市510642

针对目前死淘鸡目标检测研究较少,高精度检测算法体积大难以部署至移动式设备等问题,提出一种基于YOLOv4的轻量化死淘鸡目标检测算法。采集大规模蛋鸡养殖工厂笼中死淘鸡图片,建立目标检测数据集;在算法中引入MobileNetv3主干提取网络... 详细信息

针对目前死淘鸡目标检测研究较少,高精度检测算法体积大难以部署至移动式设备等问题,提出一种基于YOLOv4的轻量化死淘鸡目标检测算法。采集大规模蛋鸡养殖工厂笼中死淘鸡图片,建立目标检测数据集;在算法中引入MobileNetv3主干提取网络与深度可分离卷积来降低模型体积;并在最大池化层前添加自注意力机制模块,增强算法对全局语义信息的捕获。在自建数据集中的试验结果表明,改进算法在死淘鸡目标检测任务中有更高的准确度,其mAP值与召回率分别达到97.74%和98.15%,模型大小缩小至原算法的1/5,在GPU加速下帧数达到77帧/s,检测速度提高1倍,能够满足嵌入式部署需求。

关键词：死淘鸡识别深度学习轻量化网络 MobileNet 深度可分离卷积

基于YOLOv5s改进模型的小白菜虫害识别方法

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农业工程学报 2024年第13期40卷 124-133页

作者：郑俊键兰玉彬熊万杰李硕杨润娜董昕华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 广州510642 国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心广州510642 广东省智慧农业工程技术研究中心广州510642 广州国家现代农业产业科技创新中心广州510520

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YO... 详细信息

小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC(YOLO for Pak Choi)小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制,将其放在CBS(卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU)的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度均值(mean average precision, mAP)达到91.4%,提高了12.9%;每秒传输帧数(Frame Per Second, FPS)为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53%;参数量仅为14.4 M,降低了25.78%。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度均值分别高出20.1%、24.6%、14%、13.4%和13.3%,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。

关键词：图像处理图像识别小白菜虫害 YOLOPC模型注意力机制目标检测损失函数空洞卷积

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基于ISWO的植保无人机处方作业任务规划

计算机工程与应用 2024年

作者：漆海霞周子森刘英建冯发生江锦卓华南农业大学工程学院国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心华南农业大学南方农业机械与装备关键技术教育部重点实验室

针对目前植保无人机处方作业任务规划优化方法的空缺，本文提出了基于ISWO(改进蛛蜂算法)的植保无人机任务规划方法。在预生成的全覆盖作业路径基础上，以电池里程与药箱容量为约束，考虑处方变量施药，以植保无人机任务总体时间最短与... 详细信息

针对目前植保无人机处方作业任务规划优化方法的空缺，本文提出了基于ISWO(改进蛛蜂算法)的植保无人机任务规划方法。在预生成的全覆盖作业路径基础上，以电池里程与药箱容量为约束，考虑处方变量施药，以植保无人机任务总体时间最短与非作业路程总距离最小为目标建立了任务规划模型，并且采用ISWO算法对模型进行求解，ISWO在蛛蜂算法的基础上融入了学习因子的正余弦自适应收缩策略与贪婪均值思想的种群初始化办法。经算法有效性分析与案例分析，相较于传统的最大作业距离模式，ISWO能够大幅度降低作业总体时间与非作业路程长度。相较与四个启发式算法(WOA、GWO、PSO、SWO），ISWO的寻优性能与稳定性上有着突出表现。可为植保无人机处方作业规划提供一定的参考与方法。

关键词：植保无人机处方施药蛛蜂算法任务规划

葛根生长调节剂植保无人机施药作业参数优选初探

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农机化研究 2024年

作者：黄路生陈肇鹏高荣文晟张建桃华南农业大学数学与信息学院国家精准农业航空施药技术国际联合研究中心华南农业大学工程基础教学与训练中心农业农村部华南热带智慧农业技术重点实验室

为推动无人机在葛根植保作业中的应用,提升葛根种植产业的机械化作业水平,探究了植保无人机在葛根生长调节施药作业中的最优参数组合。采用四因素（飞行速度、飞行高度、施用药液量、施药浓度）三水平正交试验,研究植保无人机在不同作... 详细信息

为推动无人机在葛根植保作业中的应用,提升葛根种植产业的机械化作业水平,探究了植保无人机在葛根生长调节施药作业中的最优参数组合。采用四因素（飞行速度、飞行高度、施用药液量、施药浓度）三水平正交试验,研究植保无人机在不同作业参数组合下喷施多效唑后葛根叶面的雾滴沉积量,以及对葛根主茎藤的生长调节效果。结果表明:影响雾滴沉积量的主次因素依次是飞行速度、施用药液量、施药浓度和飞行高度,当飞行速度为3 m/s、施用药液量为17.91 L/hm2、施药浓度为0.6%、飞行高度选择最低水平时,可获得较大的雾滴沉积量;从葛根主茎藤生长调节效果看,对施药后第3天的生长调节效果影响较大的是施药浓度和飞行高度,对第8天和第15天影响较大的是施药浓度、施用药液量和飞行高度,且施药浓度的影响一直处于极显著的水平;多效唑的实际药效在施药后的15 d内随时间的推移在整体上呈现出增强的态势;施药后的第15天,施药浓度为1.2%处理组的主茎藤伸长变化相较于空白对照组减少了60%以上;当飞行高度为2.3 m、施药浓度为1.2%、施用药液量为17.91 L/hm2、飞行速度选择最低水平时,可获得较好的生长调节效果。综合雾滴沉积量和葛根主茎藤生长调节效果,初步探寻出最优的作业参数组合为:飞行速度3 m/s,飞行高度2.3 m,施用药液量17.91 L/hm2,施药浓度1.2%。研究结果可为葛根生长调节施药过程中植保无人机作业参数的合理设置提供参考和指导。

关键词：植保无人机多效唑生长调节雾滴沉积量作业参数葛根