摘要：针对two⁃stage网络模型训练成本高,无人机搭载的边缘计算设备检测速度低等问题,提出一种基于改进YOLO v4模型的受灾树木实时检测方法,以提高对落叶松毛虫虫害树木的识别精度与检测速度。以黑龙江省大兴安岭地区呼玛县白银纳乡受落叶松毛虫侵害的落叶松无人机图像为数据,利用LabelImg软件标注75~100 m的无人机图像,构建落叶松毛虫虫害树木图像数据集。将CSPNet应用于YOLO v4模型的Neck架构,重新设计Backbone的特征提取网络———CSPDarknet53模型结构,并在CSPNet进行优化计算前的卷积中加入SENet以增加感受野信息,使其改变网络的深度、宽度、分辨率及网络结构,实现模型缩放,提高检测精度。同时,在PANet中使用CSPConvs卷积代替原有卷积Conv×5,最后经过YOLO Head检测输出预测结果。将YOLO v4 CSP网络模型部署至GPU进行训练,训练过程的内存降低至改进前的82.7%。再搭载至工作站进行测试,结果表明:改进的YOLO v4 CSP网络模型在测试阶段对虫害树木检测的正确率为97.50%,相比于YOLO v4的平均正确率提高3.4个百分点,模型精度接近目前主流two⁃stage框架Faster R CNN的98.75%;将改进的YOLO v4 CSP网络模型搭载至Jetson nano边缘计算设备,检测速度达到4.17 f/s,高于YOLO v4模型的1.72 f/s。基于YOLO v4 CSP的检测模型可实现对受灾树木检测速度与精度的平衡,降低模型的应用成本,搭载至无人机可实现对森林虫害的实时监测。

摘要：为解决传统双目视觉对树木和障碍物测距存在图像采集和处理速度较慢、CPU负载较大和采集图像分辨率较低等问题,设计一种基于双目视觉的林间目标测距系统,实现对树木和障碍物等林间目标距离的快速测量。采用双目摄像头和FPGA(Field Programmable Gate Array)作为系统的图像采集和处理平台,结合千兆以太网将图像传输至PC端。然后使用MATLAB完成系统的双目标定,从而获取双目摄像头的内参和外参。最后基于VS2022平台,通过SGBM(Semi-Global Block Matching)算法和BM(Block Matching)算法进行立体匹配,得到视差图和深度图,进而通过树木和障碍物关键点的三维坐标信息得到当前的树木和障碍物距离。研究结果表明,在1.4 m范围内,SGBM和BM算法树木和障碍物距离测量结果的相对误差均小于2%,2种算法对图像的处理速度分别为130 ms和119 ms。此研究表明该双目视觉测距系统能够实现图像数据的快速处理,并能够较为准确地完成树木和障碍物等林间目标的测距,为计算机视觉技术在森林资源调查中的应用提供参考。

摘要：针对森林的复杂环境,为满足森林防火机器人履带平台的越障性能要求,本文提出一种基于椭圆定理的可变形履带平台。该履带平台通过摆臂的转动来调节履带形状,具有更好的越障性能和张紧能力。为充分了解履带平台的越障性能,在履带平台的运动机理分析基础上,对履带平台典型障碍进行动力学分析,得到越障过程的最大理论值。根据理论值结合林区实际情况计算,用Adams建立仿真平台,对攀爬高地及跨越沟壑的状态进行仿真实验,验证表明履带平台可攀爬200 mm高度台阶,跨越255 mm宽度沟壑,具有良好的越障性能。

摘要：优化平贝收获机工作参数是提高平贝收获质量的关键。首先对平贝收获机振动机构进行运动分析,通过Matlab优化工具箱对振动机构的偏心轮角速度和偏心距进行优化。并以收获机的挖掘深度、筛网倾角、运行速度为自变量,采用响应曲面法中的中心组合设计方法,研究各自变量及其交互作用对收获损失率和损伤率的影响。通过响应曲面优化法计算得到最优的工作参数:挖掘深87.14 mm,筛网倾角9°,行进速度3.35 m/s。此工作条件下平贝实际损失率为1.75%,损伤率为1.71%。

摘要：为提高喷洒效率,减低农药使用量,实现精准用药,设计了一款林木育苗农药精准喷洒装置。采用SolidWorks 2020和AutoCAD 2016软件对喷洒装置进行设计建模,主要包括固定平台、高精度转向机构、喷头组件和STM32控制模块,其中固定平台由滑轨、滑台组成,喷头组件由进水口、高压储水室、流量控制机构、混合室和出水口组成。喷洒装置基于STM32单片机进行控制,负责整个喷洒装置的信号处理和协调控制功能,与关联设备共同实现精准转向,流量控制以及流量调节。本文研发的喷洒装置具有喷洒精准,喷洒量化可控等特点,可用于解决农药喷洒过程中喷洒精度低、喷洒效果差以及无法调控流量大小等问题,同时减少农药使用量,减小环境污染,为林木育苗精细化管理提供参考。

摘要：以杨木粉与聚乳酸为主要原料、柠檬酸三丁酯为增塑剂,利用熔融挤出法制备了聚乳酸/木粉复合3D打印线材。采用3D打印线材制备的试件作为研究对象,在单因素实验的基础上,选取挤出温度、木粉含量和增塑剂含量为自变量,试件拉伸强度为响应值,采用中心组合设计的方法研究了各自变量及其交互作用对试件拉伸强度的影响。利用响应曲面分析方法建立了拉伸强度的二次多项数学模型,并根据实际选择响应曲面方程,利用最小二乘法估计相应的系数,剔除最不显著因素,建立最终的数学预测模型。结果表明：通过响应曲面法优化得出的最佳挤出温度、增塑剂含量、木粉含量分别为172.6℃、4%和14.1%,此时试件的拉伸强度为24.231 8 MPa,这一数值较优化前提高了2.12%。该预测模型能很好地描述试件拉伸强度与挤出温度、木粉含量和增塑剂含量之间的关系,可以对试件拉伸强度进行分析和预测。

摘要：针对汽车发生紧急情况,尤其是在野外抛锚无人援助的情况下,设计一种便携式车用自救多功能装置。本论文的设计主要将棘轮棘爪结构、钢丝绳卷筒结构、齿轮齿条结构结合在一起,并为其设计了特殊结构的底座,使其适用于农田及林区道路环境下车辆抛锚时的自救及捆绑货物。同时,利用ANSYS软件对设计的装置进行可靠性分析。本装置可实现多种功能,且性能可靠,操作简单,制造低廉,具有较大的市场推广价值。

摘要：新形势下,森林工程学科专业的人才培养存在着理论与实践联系不紧密、注重理论教学而忽视创新能力的培养、忽视发现问题和解决实际问题能力的培养、实践能力的培养力度不够;实践教学环节薄弱,"木材生产技术与管理""森工规划设计""森工机械与装备""林业起重输送机械""工程索道""起重机金属结构设计"等核心课程的实验实训无法有效开展,课程教学难以达到预期效果等问题。为此,东北林业大学抓住建设国家级森林工程虚拟仿真实验教学中心的契机,通过构建森林可视化经营虚拟仿真实验系统、木材生产规划虚拟实验系统、森林作业模拟仿真系统、原条量材造材与原木自动选材模拟仿真系统等,从人才培养的关键环节着手,将虚拟仿真系统与森林工程核心主干课程相结合,从开展实践教学场地和手段、实践教学内容和形式的创新以及开展"学生主体式""师生互动式"等多样化教学方法的探索和课程考核方式的改革等几个方面,对森林工程创新人才培养模式进行了研究与探索。实践证明,东北林业大学森林工程创新人才培养模式改革取得了一定成效。森林工程虚拟仿真实验教学中心"虚实结合"优势的充分发挥,有效地解决了专业野外实验实训所面临的困难,促进了学生创新能力和实践能力的提升;也使学生学习森林工程主干课程的积极性、实践创新的热情、理论联系实践的能力得到了显著提高。