针对玉米杂草识别过程中因光照变化导致识别精确度低及漏检问题,该研究以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,设计一种基于WEED-YOLOv10的玉米杂草检测方法。首先,通过无人机快速采集田间高分辨率图像构建了玉米杂草数据集;其次,以YOLOv...针对玉米杂草识别过程中因光照变化导致识别精确度低及漏检问题,该研究以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,设计一种基于WEED-YOLOv10的玉米杂草检测方法。首先,通过无人机快速采集田间高分辨率图像构建了玉米杂草数据集;其次,以YOLOv10n为基线网络,将骨干网络替换为ConvNeXtV2以增强特征提取能力;继而,为避免因模块拼接可能带来的信息冗余或丢失问题提升对光照干扰的鲁棒性,嵌入CBAM注意力机制;然后,引入SlimNeck结构优化网络计算效率,有效平衡了模型计算资源消耗与特征表征能力;最后,使用Focaler-EIoU损失函数进一步提高模型定位精度。试验结果表明,WEED-YOLOv10在精确率、召回率、mAP@50、mAP@50:95和F1分数上分别达到85.4%、88.1%、90.9%、48.5%和86.7%,较基准模型分别提升了2.4、2.9、3.5、7.0、2.6个百分点,各项精度指标均优于其他对比模型,部署在NVIDIA Jetson orin NX上的图片推理速度达到28.7帧/s,实现了检测速度与精度的平衡。进一步地,基于WEED-YOLOv10开发对靶喷药系统,该系统实时捕捉并解析来自模型的识别信号,实现对除草喷施装置的精准调控。田间试验结果显示,对靶喷药系统施药准确率为93.7%,喷洒覆盖率为90.5%,对靶偏差为1.45cm,杂草实时检测速度为20.1帧/s,实现了自动化的玉米田间除草作业。该研究为复杂光照场景下农田杂草治理提供了可靠的技术方案,对推动农业智能化作业具有重要意义。展开更多
针对传统郁闭果园空间狭小、枝干遮挡严重,现有割草机株间除草效率低,转场困难等问题,该研究设计了一种适用于丘陵山地的纯电驱动行间与株间避障除草机器人。基于果园作业环境与割草农艺需求,提出机器人总体结构方案,包括底盘驱动系统...针对传统郁闭果园空间狭小、枝干遮挡严重,现有割草机株间除草效率低,转场困难等问题,该研究设计了一种适用于丘陵山地的纯电驱动行间与株间避障除草机器人。基于果园作业环境与割草农艺需求,提出机器人总体结构方案,包括底盘驱动系统、电动推杆割草高度调节系统、转轴弹簧株间被动避障系统以及隔离型DCDC(direct current to direct current converter)高低压系统。为提高运动控制性能,设计了底盘驱动系统模糊PID控制器,并提出一种改进的麻雀搜索算法,融合混沌种群初始化、自适应动态步长及反向学习策略,优化模糊PID的量化因子与比例因子。仿真结果表明,ISSA-FuzzyPID(improved sparrow search algorithm-FuzzyPID)在阶跃信号下的稳态误差较SSA-FuzzyPID(sparrow search algorithm-FuzzyPID)和PID分别降低0.25、1.88 r/min,超调量分别减少6.19%和13.42%,表现出更高的鲁棒性。田间试验显示,机器人在满载除草作业下的平均速度为0.7811 m/s,平均转弯圆直径为984 mm,爬坡角度不低于16.8°,航向角偏差在±3°以内,行间平均除草率达91.97%,平均避障成功率为95.58%,割茬稳定性系数大于85%,割幅利用系数大于90%,各项作业指标均满足设计要求,能够有效实现果园行间与株间除草作业。研究结果可为丘陵山地郁闭果园除草机器人的设计与运动控制提供理论依据。展开更多
文摘针对玉米杂草识别过程中因光照变化导致识别精确度低及漏检问题,该研究以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,设计一种基于WEED-YOLOv10的玉米杂草检测方法。首先,通过无人机快速采集田间高分辨率图像构建了玉米杂草数据集;其次,以YOLOv10n为基线网络,将骨干网络替换为ConvNeXtV2以增强特征提取能力;继而,为避免因模块拼接可能带来的信息冗余或丢失问题提升对光照干扰的鲁棒性,嵌入CBAM注意力机制;然后,引入SlimNeck结构优化网络计算效率,有效平衡了模型计算资源消耗与特征表征能力;最后,使用Focaler-EIoU损失函数进一步提高模型定位精度。试验结果表明,WEED-YOLOv10在精确率、召回率、mAP@50、mAP@50:95和F1分数上分别达到85.4%、88.1%、90.9%、48.5%和86.7%,较基准模型分别提升了2.4、2.9、3.5、7.0、2.6个百分点,各项精度指标均优于其他对比模型,部署在NVIDIA Jetson orin NX上的图片推理速度达到28.7帧/s,实现了检测速度与精度的平衡。进一步地,基于WEED-YOLOv10开发对靶喷药系统,该系统实时捕捉并解析来自模型的识别信号,实现对除草喷施装置的精准调控。田间试验结果显示,对靶喷药系统施药准确率为93.7%,喷洒覆盖率为90.5%,对靶偏差为1.45cm,杂草实时检测速度为20.1帧/s,实现了自动化的玉米田间除草作业。该研究为复杂光照场景下农田杂草治理提供了可靠的技术方案,对推动农业智能化作业具有重要意义。
文摘针对传统郁闭果园空间狭小、枝干遮挡严重,现有割草机株间除草效率低,转场困难等问题,该研究设计了一种适用于丘陵山地的纯电驱动行间与株间避障除草机器人。基于果园作业环境与割草农艺需求,提出机器人总体结构方案,包括底盘驱动系统、电动推杆割草高度调节系统、转轴弹簧株间被动避障系统以及隔离型DCDC(direct current to direct current converter)高低压系统。为提高运动控制性能,设计了底盘驱动系统模糊PID控制器,并提出一种改进的麻雀搜索算法,融合混沌种群初始化、自适应动态步长及反向学习策略,优化模糊PID的量化因子与比例因子。仿真结果表明,ISSA-FuzzyPID(improved sparrow search algorithm-FuzzyPID)在阶跃信号下的稳态误差较SSA-FuzzyPID(sparrow search algorithm-FuzzyPID)和PID分别降低0.25、1.88 r/min,超调量分别减少6.19%和13.42%,表现出更高的鲁棒性。田间试验显示,机器人在满载除草作业下的平均速度为0.7811 m/s,平均转弯圆直径为984 mm,爬坡角度不低于16.8°,航向角偏差在±3°以内,行间平均除草率达91.97%,平均避障成功率为95.58%,割茬稳定性系数大于85%,割幅利用系数大于90%,各项作业指标均满足设计要求,能够有效实现果园行间与株间除草作业。研究结果可为丘陵山地郁闭果园除草机器人的设计与运动控制提供理论依据。
