为解决由于无人机视角下毛竹林的形状和纹理复杂,现有方法在分割精度和鲁棒性方面表现不佳的问题,提出了一种应用跨领域适应和偏移量引导的毛竹林分割网络——BFSNet。以百山祖国家公园为试验区,利用无人机拍摄周边毛竹林图像构建数据...为解决由于无人机视角下毛竹林的形状和纹理复杂,现有方法在分割精度和鲁棒性方面表现不佳的问题,提出了一种应用跨领域适应和偏移量引导的毛竹林分割网络——BFSNet。以百山祖国家公园为试验区,利用无人机拍摄周边毛竹林图像构建数据集。为增强模型的特征提取能力,提出跨领域适应模块以有效利用源模型的强特征提取能力,并结合自主学习提取适用于毛竹林分割任务的特征,利用两者的优势进行互补。为提高模型对于不同形状毛竹林的识别和定位能力,结合可变形卷积的偏移量引导模块,引入可学习的偏移量参数,以适应不同形状的毛竹林目标。将BFSNet在DeepGlobe Land Cover Classification Challenge和自制数据集上进行模型训练和测试,并与多种主流图像分割方法进行对比。结果表明:BFSNet在交并比、Dice系数、精确率和召回率4项指标上均取得了最优的性能表现,分别获得了76.04%和71.93%的交并比。与多种主流的图像分割模型相比,BFSNet在毛竹林的分割效果方面表现最为出色,对毛竹林形状的精确建模能力能够有效地应对不同形态的毛竹林。展开更多
为研究割草除根松土一体式刀片结构参数对其作业性能的影响,基于离散元法(discrete element method,EDEM)软件建立三维离散元仿真模型,模拟刀片在刨土作业过程中的破土效果。通过单因素试验分析前进速度、旋转速度及刀片倾角对破土率的...为研究割草除根松土一体式刀片结构参数对其作业性能的影响,基于离散元法(discrete element method,EDEM)软件建立三维离散元仿真模型,模拟刀片在刨土作业过程中的破土效果。通过单因素试验分析前进速度、旋转速度及刀片倾角对破土率的影响规律,进一步采用Box-Behnken正交试验结合响应面分析法建立破土率预测模型并进行参数优化。正交试验结果表明,刀片倾角是影响破土率的主要因素,其次为旋转速度,三因素交互作用亦具有显著性。在最优参数组合下,前进速度1.39 m/s、旋转速度107 rad/s、刀片倾角4.7°,破土率达到78.3%。研究结果为山地割草除根松土装置的结构设计与参数配置提供理论依据和实践指导。展开更多
文摘为解决由于无人机视角下毛竹林的形状和纹理复杂,现有方法在分割精度和鲁棒性方面表现不佳的问题,提出了一种应用跨领域适应和偏移量引导的毛竹林分割网络——BFSNet。以百山祖国家公园为试验区,利用无人机拍摄周边毛竹林图像构建数据集。为增强模型的特征提取能力,提出跨领域适应模块以有效利用源模型的强特征提取能力,并结合自主学习提取适用于毛竹林分割任务的特征,利用两者的优势进行互补。为提高模型对于不同形状毛竹林的识别和定位能力,结合可变形卷积的偏移量引导模块,引入可学习的偏移量参数,以适应不同形状的毛竹林目标。将BFSNet在DeepGlobe Land Cover Classification Challenge和自制数据集上进行模型训练和测试,并与多种主流图像分割方法进行对比。结果表明:BFSNet在交并比、Dice系数、精确率和召回率4项指标上均取得了最优的性能表现,分别获得了76.04%和71.93%的交并比。与多种主流的图像分割模型相比,BFSNet在毛竹林的分割效果方面表现最为出色,对毛竹林形状的精确建模能力能够有效地应对不同形态的毛竹林。
文摘为研究割草除根松土一体式刀片结构参数对其作业性能的影响,基于离散元法(discrete element method,EDEM)软件建立三维离散元仿真模型,模拟刀片在刨土作业过程中的破土效果。通过单因素试验分析前进速度、旋转速度及刀片倾角对破土率的影响规律,进一步采用Box-Behnken正交试验结合响应面分析法建立破土率预测模型并进行参数优化。正交试验结果表明,刀片倾角是影响破土率的主要因素,其次为旋转速度,三因素交互作用亦具有显著性。在最优参数组合下,前进速度1.39 m/s、旋转速度107 rad/s、刀片倾角4.7°,破土率达到78.3%。研究结果为山地割草除根松土装置的结构设计与参数配置提供理论依据和实践指导。
