摘要：网络互通问题是限制移动视频获取的关键技术瓶颈,为解决此问题,在前期关于视频分割、压缩、标注、检索等一系列研究基础上,设计出面向移动视频获取的网络互通网关,最终实现蔬菜病虫害视频的移动获取。首先对视频电话网络和IP网络的网络协议3G-324M和H.323进行了详细分析。进而基于不同网络协议原理的分析,设计出3G-324M与H.323的互通网关,包括信令网关和媒体网关两部分:信令网关负责处理信令(信号),实现视频电话网与IP网络间呼叫层面和系统层面的控制和互通;媒体网关负责数据传输,实现视频电话网与IP网络间媒体和数据层面的控制和互通。最终基于前期的研究基础和本文设计的网络互通网关,构建了蔬菜病虫害知识视频移动获取模型,实现了蔬菜病虫害的视频移动获取。此外还对视频获取模型进行对比试验,通过与传统方法的比较,证明所设计的网络互通网关和移动视频获取模型具有理论和实用价值。

摘要：为提高基于机器视觉的猪体体尺测量研究中的图像利用率和体尺测量效率,以长白猪和大白猪为研究对象,基于Kinect相机获取的猪体视频数据,提出了一种猪体理想姿态检测算法。该算法利用最小外接矩形法调整猪体为水平方向;利用投影法和差分法识别头部和尾部位置,通过头部边界标记法判断是否耳部缺失;利用骨骼化算法结合霍夫变换算法检测猪体头部是否歪斜。在此基础上,设计了猪体体尺测量算法。针对养殖场获取的103组视频数据、俯视和侧视各52 016帧图像,进行了理想姿态检测及体尺测量。结果表明,检测出理想姿态2 592帧、漏报432帧、误报0帧,误报率较低;每帧图像的体长偏差与本组体长均值小于2. 3%,组内理想姿态帧之间差异较小,一致性较好;体宽测量的平均精确度为95. 5%,体高测量的平均精确度为96. 3%,体长测量的平均精确度为97. 3%,测量的平均准确度较高。本研究成果应用于基于机器视觉的猪体体尺测量,可提高图像利用率和体尺测量效率。

摘要：基于荧光分析法,设计了一种水体叶绿素a传感器,可满足长期海洋、湖泊环境实时检测的要求。阐述了荧光分析法测量水体叶绿素a的基本原理,提出了叶绿素a传感器光通路部分的设计方法：首先设计了光学传感器探头;进而基于叶绿素a在430～470 nm蓝光波段吸收作用最强的特性,选用460 nm波长的超高亮蓝色发光二极管作为荧光激励信号设计传感器的信号源,激励光源选用4组超高亮蓝色发光LED,符合叶绿素a强吸收定光谱特性,具有功耗小、体积小、成本低和电路设计简单等优点。对比分析了几种不同光电转化器件的优缺点,选择光敏二极管作为光接收器件,满足了水体叶绿素a荧光信号微弱的检测特点;最后对传感器进行了标定与校准。结果表明,传感器测量结果决定系数R2为0.998,标准偏差为0.05μg,最低检出限为0.25μg/L。

摘要：为快速、低成本地获取土壤铅元素含量信息,设计开发一种土壤铅元素快速检测系统。该系统基于阳极溶出伏安法检测原理设计,由土壤铅元素检测仪和上位机数据处理软件组成。土壤铅元素检测仪基于阳极溶出伏安法检测原理设计,以MSP430混合信号处理器为控制核心,集恒电势仪、电流-电压转换放大电路、电源模块为一体,通过RS232串口通信协议与上位机连接。上位机数据处理软件负责向检测仪发送指令和检测参数,并接收检测仪采集到的数据,进行数据分析。使用标准铅离子溶液进行检测试验,结果表明:该土壤铅元素快速检测系统检测得到的溶出峰电流与铅离子浓度具有良好的线性度,相关系数R2=0.995 1。采用该检测系统对取自不同种植区的16个土壤样本的浸提液进行铅离子浓度检测,其检测结果与原子吸收光谱法检测结果的相对误差<8%,且具有很好的重复性。该系统能够实现农田土壤铅元素的快速检测。

摘要：基于现有日光温室卷帘的技术分析,选择后置固定式大棚卷帘机作为研究对象,针对其所存在的问题,寻求解决方案,设计改进型日光温室后置固定式卷帘装置,改进后的主体结构包括绳索牵引装置、收放线装置、驱动装置及传动自锁装置4部分。对其卷帘结构中绳索牵引装置的布置以及收放线装置和减速机等关键机构的运动机理做进一步分析,并将其与现有日光温室后置固定式卷帘机进行实体比例模型卷帘性能对比试验。在此基础上,针对该改进型卷帘装置进行了卷帘原理验证试验,对从实体比例模型上采集的数据进行数据分析与误差分析,并分析其数据误差来源,针对NY/T 2205—2012《大棚卷帘机质量评价技术规范》,进行实体比例模型和实际生产情况验证对比与推算,并由此推断出真实生产中该温室卷帘装置实际卷、放帘时间数据,验证了所设计的改进型日光温室后置固定式卷帘装置符合技术规范中的温室卷帘机卷、放帘时间性能指标要求,进一步验证了该卷帘装置的实施可行性。该改进型日光温室后置固定式卷帘装置的研究提高了后置固定式卷帘机的适用性,为其更大范围内的推广提供了技术支持,可为日光温室作物种植者提供更多的生产便利和提高生产效益。

摘要：农机具导航可以提高作业的精度和适应性。针对当前导航终端多基于工控机开发,成本相对较高,不利于在农业生产中大规模推广等问题,设计了一种基于DSP和MCU的农机具视觉导航终端,用于玉米中耕锄草自动导航作业。其中,DSP作为核心处理器,负责农作物的图像采集、作物行检测和导航线提取;MCU负责作业流程的管理、GNSS位置信息的接收、存储和转发以及向执行单元发送控制指令等。针对导航终端中所涉及的串口、网络以及CAN总线之间的通信问题,制定了相应的协议规范;按照系统集成优化设计方法,构建了农机具视觉导航终端系统,保证了系统运行稳定性;对图像进行预处理后,采用基于边缘检测和扫描滤波的导航线检测算法提高了农机具导航线检测的精度和处理效率;针对农田玉米中耕锄草试验,设计了导航线算法适应性试验、偏移量测试试验和系统对比试验。结果表明:系统能够较好地适应有杂草和株数稀疏等农田环境下的测试工作;对偏移量检测的平均误差为1.29 cm,最大误差为4.1 cm;对比PC端和ARM端的导航算法运行速度,系统具有较好的实用性和经济可行性。

摘要：为了实现玉米中耕除草过程中的自动导航作业,提高自动除草的效率和准确性,设计了一种玉米中耕除草复合导航系统。系统由基于GNSS的农机自动导航部分和基于机器视觉的农具自动导航部分组成,可通过GNSS位置信息进行农机自动导航,同时根据摄像头获取的玉米作物行信息控制农具铲刀进行行间除草。对农机的转向控制部分和前轮转角检测部分进行了机械改装,以PLC和步进电机驱动器为基础设计了农机转向控制电路和农具液压控制电路;以横向偏差和横向偏差变化率作为模糊控制的输入变量设计了自适应模糊控制方法;采用摄像头获取玉米作物行,通过扫描滤波方法进行作物行检测。农机独立导航除草试验和农机具复合导航试验结果表明:在车速为0.6 m/s时,农机自动导航最大横向偏差为10.04 cm,平均偏差为4.62 cm;农机具复合导航时的最大偏差为6.35 cm,平均偏差为2.73 cm;农机具复合导航系统能较好地满足玉米中耕除草的要求。

摘要：根据日光温室作物产量测量和监控的需要,开发了日光温室作物产量监测系统。该系统由压力传感器终端、无线数据传输网络和上位机产量监测软件构成。通过无线数据传输网络的建立及节点间的通信,实现无线网络与压力传感器终端和上位机产量监测软件的通信,产量监测软件获取的产量相关信息保存到数据库中,方便对数据进行统计分析,从而及时调整温室环境及作物生长环境,调整温室管理方式。同时,对所测量的蔬菜添加RFID标签,实现对蔬菜产地等信息的溯源。试验表明,系统方案设计合理、操作简单、运行可靠,能够提高日光温室作物产量测量的效率,有效提升日光温室生产自动化程度,有利于温室管理的调整。

摘要：为解决传统的水温小样本非实时预测方法预测精度低、鲁棒性差等问题,基于物联网实时数据,提出了遗传算法(GA)优化BP神经网络的池塘养殖水温短期预测方法,并在此基础上设计开发了池塘养殖水温预测系统,首先采用主成分分析法筛选出影响池塘水温的关键影响因子,减少输入元素;然后使用遗传算法对初始权重和阈值进行优化,获取最优参数并构建了基于BP神经网络的水温预测模型;最后采用Java语言开发了基于B/S体系结构的预测系统。该系统在江苏省宜兴市河蟹养殖池塘进行了预测验证。结果表明:该系统在短期的水温预测中具有准确的预测效果,与传统的BP神经网络算法相比,研究内容评价指标平均绝对误差(MAE)、平均绝对百分误差(MAPE)和误差均方根(MSE)分别为0.196 8、0.007 9和0.059 2,均优于单一BP神经网络预测,可满足实际的养殖池塘水温管理需要。

摘要：光照是影响作物生长与蒸腾的重要因素之一,实时监测并根据光照强度来指导灌溉不仅能促进作物生长还能起到节水节能的作用。设计了一种低成本、简单、实用的光照监测系统,使用硅光电池作为光敏测量元件,PIC16F876A单片机作为中央处理器,采用最小二乘法建立硅光电池输出电压和光照强度之间的模型,并通过试验进行系统性能验证。试验结果表明,系统在晴天、雨天、阴天和天气变化时的相对误差分别为:1.19%、7.19%、1.57%和6.15%,平均相对误差均低于10%。系统准确度随光照强度的增大而增大,在光照强度高于15 000 lx时系统测量值更准确,平均相对误差仅为1.41%,测量分辨率为0.1 lx。系统重复性误差小于0.63%,具有较好稳定性。