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公开(公告)号:CN107945182A
公开(公告)日:2018-04-20
申请号:CN201810001661.4
申请日:2018-01-02
Applicant: 东北农业大学
CPC classification number: G06T7/0002 , G01N21/8851 , G01N2021/8466 , G01N2021/8887 , G06K9/46 , G06N3/0454 , G06T3/60 , G06T7/10 , G06T2207/20084 , G06T2207/30188
Abstract: 基于卷积神经网络模型GoogleNet的玉米叶片病害识别方法,本发明涉及玉米叶片病害识别方法。本发明为了解决现有玉米叶片病害识别技术中网络模型参数较多、病害种类识别精确度低的缺点。本发明包括:一:进行玉米叶片图像数据集的收集,将收集的玉米叶片图像数据集进行扩大后,进行图像数据集的预处理;预处理后的图像数据集分为训练集和测试集;二:将训练集和测试集输入到卷积神经网络模型GoogleNet中利用第一个分类器进行训练和测试,得到优化的卷积神经网络模型GoogleNet;三:将测试集输入优化后的卷积神经网络模型GoogleNet中,完成对玉米叶片病害种类的识别。本发明用于图像识别技术领域。
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公开(公告)号:CN107065919A
公开(公告)日:2017-08-18
申请号:CN201611156321.6
申请日:2016-12-14
Applicant: 东北农业大学
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明提供一种农用植保无人机来回往复喷施过程中的转弯路径飞行控制方法、装置及无人机,属于无人机路线规划方法及控制方法领域,为了解决现有技术中的植保无人机转弯策略没有充分考虑无人机的实际机动特性,也未考虑到最小转弯次数,导致无人机被迫进行长时间变速飞行,进而导致无人机无法适应变速环境,变速时浪费能源的问题。本发明的方法包括:获取无人机的喷洒半径及无人机的最小转弯半径;根据喷洒半径以及最小转弯半径判断无人机应当进行第一类转弯、第二类转弯或第三类转弯,并得到判断结果;根据判断结果调整无人机的飞行状态参数,进而控制无人机飞行。本发明还提供一种转弯路径飞行控制装置以及无人机。本发明适用于植保无人机。
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公开(公告)号:CN106598070A
公开(公告)日:2017-04-26
申请号:CN201611153715.6
申请日:2016-12-14
Applicant: 东北农业大学
Abstract: 本发明涉及一种农用植保无人机喷施过程中多障碍、小障碍下的避障方法及无人机,属于无人机飞行路线规划领域。为了解决现有技术的无人机喷施飞行路线规划方法未能选择适合无人机机动特性的避障路径,未考虑到无人机需飞回原路线进行喷施,而导致重喷漏喷面积过多的缺点。植保无人机喷施过程中多障碍下的避障方法包括:将飞行路径的起点和终点连接,形成一条直线段;判断直线段是否与障碍圆相交;若相交,生成与直线段和障碍圆同时相切的最小转弯圆,根据直线段、障碍圆以及最小转弯圆确定复数个可选的飞行路径;根据飞行路径的长度及重喷漏喷面积所计算出的适应值大小来选出最佳的飞行路径。本发明适用于农用植保无人机喷施作业过程的航线规划。
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