基于RGB-D相机和视觉定位的水果定位方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN115063478B

    公开(公告)日:2024-07-12

    申请号:CN202210596577.8

    申请日:2022-05-30

    Abstract: 本发明公开了一种基于RGB‑D相机和视觉定位的水果定位方法、系统、设备及介质,方法包括:构建目标视觉定位模型;所述目标视觉定位模型包括预训练参数加载模块、目标特征提取模块、池化模块、多尺度特征融合模块和目标定位预测模块;获取水果果园场景中处于成熟期的果实RGB图像和深度图像;对采集的果实RGB图像和深度图像进行预处理,获得初始数据集;对初始数据集中每个RGB图像上的果实用进行标注;利用标注数据训练集中的RGB图像和标注数据对目标视觉定位模型进行训练;利用训练好的目标视觉定位模型对水果果园图像的果实进行定位预测。本发明基于RGB‑D相机和计算机视觉技术获取水果果实的三维坐标信息,对自动采摘机器人的发展具有重要意义。

    基于密度图回归的卷积神经网络的花量统计方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN113326925A

    公开(公告)日:2021-08-31

    申请号:CN202110690555.3

    申请日:2021-06-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于密度图回归的卷积神经网络的花量统计方法、系统、设备及介质,该方法包括构建卷积神经网络模型;获取花期花朵图像并构建数据集;训练卷积神经网络模型;进行验证并调整当前卷积神经网络的参数;选取最终的花量统计模型并进行预测。本发明采用基于密度图的花量统计方法,而非传统人工计数,可实现快速准确统计花量;使用不同大小的卷积核的子网络适应花朵分辨率大小尺度不同的情况,使模型在不同形态的花量统计下更加具鲁棒性;相比现有发明,本发明提升了模型在计数高密度花量时的精度,同时相比目标检测方法,该技术不需要精确的边界框大小和精准的边界框位置,提升了模型的专一性,输出更快的密度图和计数结果。

    基于密度图回归的卷积神经网络的花量统计方法、系统、设备及介质

    公开(公告)号:CN113326925B

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202110690555.3

    申请日:2021-06-22

    Abstract: 本发明公开了一种基于密度图回归的卷积神经网络的花量统计方法、系统、设备及介质,该方法包括构建卷积神经网络模型;获取花期花朵图像并构建数据集;训练卷积神经网络模型;进行验证并调整当前卷积神经网络的参数;选取最终的花量统计模型并进行预测。本发明采用基于密度图的花量统计方法,而非传统人工计数,可实现快速准确统计花量;使用不同大小的卷积核的子网络适应花朵分辨率大小尺度不同的情况,使模型在不同形态的花量统计下更加具鲁棒性;相比现有发明,本发明提升了模型在计数高密度花量时的精度,同时相比目标检测方法,该技术不需要精确的边界框大小和精准的边界框位置,提升了模型的专一性,输出更快的密度图和计数结果。

    一种土壤温度声波检测装置及检测方法

    公开(公告)号:CN116086639A

    公开(公告)日:2023-05-09

    申请号:CN202211627036.3

    申请日:2022-12-16

    Abstract: 本发明公开了一种土壤温度声波检测装置及检测方法,其中,所述土壤温度声波检测装置包括壳体、探针、声波发射器、声波采集器和控制装置;所述控制装置包括操控模块和控制模块;所述操控模块包括按键组件和触摸屏;所述控制模块包括单片微控器、脉冲放大模块和信号调制模块;所述脉冲放大模块包括发射信号滤波电路和脉冲放大电路;所述信号调制模块包括拟声电信号滤波电路和拟声电信号放大电路;所述探针分为第一探针和第二探针,第一探针和第二探针的底部均设有用于插入土壤的插入尖端;声波发射器和声波采集器分别设置在第一探针和第二探针上。本发明的土壤温度声波检测方法的实施成本低、稳定性好、精度高、环境友好且能实现快速检测。

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