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公开(公告)号：CN119323164A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411849819.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于离散元柔性杂草模型的除草效果定量分析方法，属于农业机械领域。所述方法包括将除草机构模型导入虚拟土槽，设置运动参数并仿真除草作业过程，所述虚拟土槽包括基于离散元方法建立的柔性杂草模型和土壤模型；对比仿真除草作业效果与实际除草作业效果，若满足第一预设阈值，则进行下一步，反之，重新建立虚拟土槽；构建除草机构作业效果定量分析所需传感器，包括杂草质量传感器和土壤流失传感器；建立除草机构作业效果定量分析模型，所述分析模型基于构建的传感器获得除草刀的受力情况，土壤在除草过程中的运动速度，杂草切除率，和作业动土率。所述方法能够定量分析除草刀的作业性能，促进了除草机械化的发展。
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公开(公告)号：CN119323164B
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411849819.5
申请日：2024-12-16
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于离散元柔性杂草模型的除草效果定量分析方法，属于农业机械领域。所述方法包括将除草机构模型导入虚拟土槽，设置运动参数并仿真除草作业过程，所述虚拟土槽包括基于离散元方法建立的柔性杂草模型和土壤模型；对比仿真除草作业效果与实际除草作业效果，若满足第一预设阈值，则进行下一步，反之，重新建立虚拟土槽；构建除草机构作业效果定量分析所需传感器，包括杂草质量传感器和土壤流失传感器；建立除草机构作业效果定量分析模型，所述分析模型基于构建的传感器获得除草刀的受力情况，土壤在除草过程中的运动速度，杂草切除率，和作业动土率。所述方法能够定量分析除草刀的作业性能，促进了除草机械化的发展。
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公开(公告)号：CN119810677A
公开(公告)日：2025-04-11
申请号：CN202510293251.1
申请日：2025-03-13
Applicant: 中国科学院自动化研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习实例分割的端到端苗带识别方法及装置，属于计算机视觉和人工智能技术领域。所述方法包括基于分割网络将苗带像素与背景分割，以及将不同的苗带在高维空间中分割；将苗带像素与背景分割的分割结果与不同的苗带在高维空间中的分割结果在像素空间中进行特征融合，得到特征融合表示，基于位置编码矩阵对特征融合表示进行处理得到最终特征表示，基于块分类头网络对最终特征表示进行处理，对最终特征表示的每个像素块赋予相应的苗带ID；采用最小二乘法对具有同类别苗带ID的苗带进行处理，通过设定拟合多项式的次数，获得苗带参数。本发明精度高、泛化性强，无须高要求的人工标注数据集即可实现苗带识别。
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