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[学术文献] 基于物联网智慧种植的简易草莓大棚水分利用效率分析 进入全文

农业机械学报

为探索简易塑料草莓大棚的人工智能种植,根据关中地区简易大棚的特点构建了大棚环境感知、计算机后台种植模型智能处置决策、用户手机微信告知及执行检查评价等环节的简易大棚物联网架构。该系统基于标准化技术体系分期给用户下达工艺单,基于环境感知由后台计算机给每个种植户下达处置要求,实施区应用效果良好,单个大棚产量和收入分别增加79.7%和169.6%,农药残留和投入分别降低15.6%和23.5%,节约灌水量29.8 m3,水分产量利用效率和水分经济利用效率分别提高137.6%和255.4%。 

[专业会议] 2019世界传感器大会将于11月在郑召开 进入全文

郑州国家高新技术产业开发区

感知世界、万物互联,传感器被称为智能时代的“耳朵”和“眼睛”。由中国仪器仪表学会、郑州市政府、郑州高新区管委会等单位具体组织承办的2019世界传感器大会将于11月在郑州举办。当前全球物联网、大数据、云计算、人工智能等信息技术发展正处于跨界融合、加速创新、深度调整的历史时期。传感器产业作为三大基础性产业之一,是“感知世界”之基,也是“万物互联”之本,对支撑构建现代信息技术产业体系、实现产业转型升级、推动经济高质量发展具有重要意义。2018首届世界传感器大会上,主办方决定连续3年在郑州召开国际性传感器大会,联合国内外相关机构、国内外专家学者以及企业家代表,共同构建全球化的交流平台,促进传感器领域尤其是智能传感器领域科技与产业的结合,推动全球化的传感器产、学、研、用及上下游产业链对接融合,助力郑州高新区打造智能传感谷。2019世界传感器大会将坚持“感知世界、智赢未来”的主题,以“强产业、强合作、强品牌”为目标,以“国际化、智慧化、专业化”为特色,以“高质量、高效率、高标准”为定位,以“优秩序、优环境、优服务”为宗旨,集聚全球传感器领域最具影响力的科学家和企业家,围绕传感器领域的技术前沿、产业趋势和热点问题进行高端对话和演讲。2019世界传感器大会主要内容包括“五个一”,即一个主论坛、一组专题论坛、一个传感器创新创业大赛、一组高端应用体验和一系列对接活动组成。大会首次设立主宾国-德国,将邀请德国传感器相关领域知名企业代表参展,展示最具创新性的优质产品。世界五百强企业西门子、松下、三菱、ABB、霍尼韦尔、GE、欧姆龙、艾默生、华为等有望参展。传感器企业将带着产品到互动体验区,与观众进行人机互动,推动智能传感器领域的研究成果走出实验室、走出企业,走向商业应用,走向老百姓生活。大会主论坛将邀请院士、专家从不同角度对智能传感器未来发展的方向、市场、需求进行分析,就智能传感器的设计、研发、封装、测试、技术、标准等热点难点问题以及未来发展趋势等进行主题演讲。大会举办的10场专题论坛,将突出市场导向和应用导向,涉及智能传感器在MEMS研究、人工智能、智能制造、车联网、5G等领域的应用问题。大会期间进行的“中国(国际)传感器创新创业大赛”决赛评选,将一展智能传感领域的创新技术及人才新秀风采。作为东道主,高新区确立了“聚焦智慧产业、建设智慧社会”的主攻方向,经过30年发展积聚了汉威科技、新天科技、光力科技、新开普等一批全产业链的优秀传感器企业,并且在北斗定位授时、5G通讯、大数据、人工智能、网络空间安全等领域集聚了重要资源,具备大力发展传感器技术与产业链的良好生态。本次大会上,郑州高新区将发布“中国(郑州)智能传感谷规划”,发布最新的传感器产业支持政策,并在大会上聘请相关院士专家担任高新区智能传感器产业发展顾问。

[学术文献] 基于深度学习的农业区土地利用无人机监测分类 进入全文

中国水利水电科学研究院学报

农业种植区土地利用快速监测与分类对政府部门制定规划、土地资源管理、生态环境保护规划与决策以及农业旱情与旱灾动态监测评估具有重要意义。本研究以东雷二期抽黄灌区具有下垫面代表性的小区域为研究区,利用卷积神经网络深度学习方法,针对较高空间分辨率的无人机航片影像,开展了农业区土地利用监测分类研究,并与最大似然法进行比较,探究该方法对于农业区土地利用监测分类的适用性。结果表明,该方法优于最大似然法,其总体分类精度达93%以上,Kappa系数为0.9以上,能够更清晰地识别提取出地物边界,分类效果较好。本研究有助于提升应急抗旱减灾工作对农业区土地利用的快速监测与分类能力,为旱情与旱灾快速监测评估、决策提供技术支持,同时能够及时为政府、土地资源管理以及生态环境保护规划等部门提供基础数据。 

[学术文献] 融合黄瓜光质需求的设施光环境智能调控模型 进入全文

农业机械学报

设施光环境是影响作物生长发育的重要因素之一,其包括设施光强和光质。不同温度下,两者与光合速率存在显著的互作关系,建立融合作物光质需求的设施光环境智能调控模型,是设施农业环境调控急需解决的问题之一。本文以黄瓜为试验材料,设计了温度、光照强度、光质比嵌套的植株净光合速率测试试验,获取了多因子耦合的试验样本,并利用支持向量机建立了融合黄瓜光质需求的光合速率预测模型。其次,提出了基于粒子群算法的光照强度和光质比寻优算法,获取了不同温度条件下最适合植物生长的光照强度和光质比。最后,基于寻优结果,利用偏最小二乘回归法构建红蓝光目标值调控模型。验证结果表明,光合速率预测模型训练集数据和测试集数据的拟合度分别为0. 997 1和0. 996 9,均方根误差分别为0. 363 0、0. 436 7μmol/(m2·s)。红、蓝光目标值调控模型均方根误差分别为15. 087 8、10. 138 3μmol/(m2·s),可满足调控模型精度要求。其调控效果相比于传统固定光质比调控模型有明显提升,为有效地进行设施光环境调控提供了重要依据。

[学术文献] Citrus rootstock evaluation utilizing UAV-based remote sensing and artificial intelligence 进入全文

Computers and Electronics in Agriculture

The implementation of breeding methods requires the creation of a large and genetically diverse training population. Large-scale experiments are needed for the rapid acquisition of phenotypic data to explore the correlation between genomic and phenotypic information. Traditional sensing technologies for field surveys and field phenotyping rely on manual sampling and are time consuming and labor intensive. Since availability of personnel trained for phenotyping is a major problem, small UAVs (unmanned aerial vehicles) equipped with various sensors can simplify the surveying procedure, decrease data collection time, and reduce cost. In this study, we evaluated the phenotypic characteristics of sweet orange trees grafted on 25 rootstock cultivars with different influences on plant growth and productivity utilizing a UAV-based high throughput phenotyping system. Data collected by UAV were compared with data collected manually according to standard horticultural procedures. The UAV-based technique was able to detect and count citrus trees with high precision (99.9%) in an orchard of 4931 trees and estimate tree canopy size with a high correlation (R = 0.84) with the manual collected data. No correlation of UAV-based data and manually collected data was observed for yield. The reason for the observed deviation is the influence of different rootstock cultivars on yield efficiency. Despite the low vigor-inducing effect of some rootstocks, they are highly productive, whilst others are high in vigor but produce less fruit. Our study demonstrates the high accuracy of the UAV technique to assess tree size. When using these techniques, it is essential to recognize the limitations imposed by the biological system.

[学术文献] 果实采摘机器人设计与导航系统性能分析 进入全文

农业机械学报

设计了一种果实自动采摘机器人,主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航,可用于建立地图和规划工作路径;采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别,再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器(机械手)组成的执行机构抓紧果梗并剪断,完成果实采摘。试验结果表明,设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作,剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实,上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明,在1 m/s的行驶速度下,导航绝对误差小于3. 5 cm,可满足温室果实采摘的需求。 

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