6、基于视觉和LiDAR技术的农业检测与测量创新方案

最新推荐文章于 2025-11-24 20:23:27 发布
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分类专栏： 机电与视觉融合实践 文章标签： 视觉检测 LiDAR 农业技术
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基于视觉和LiDAR技术的农业检测与测量创新方案

在农业领域，精准检测果实和测量牧场生物量对于提高农业生产效率和可持续性至关重要。本文将介绍两种创新的解决方案：基于区域卷积神经网络的伪装环境果实视觉检测系统，以及基于LiDAR的移动机器人平台用于牧场生物量测量。

伪装环境下果实的视觉检测系统

在农业生产中，准确检测果实是实现自动化收获、产量估计等精准农业应用的关键。然而，当果实与环境颜色相似且存在严重遮挡时，传统的检测方法往往效果不佳。为了解决这一问题，研究人员提出了一种基于区域卷积神经网络的果实检测系统。

  1. 数据集构建
    • 选择甜椒作为样本数据集，因为它在菲律宾是高价值作物。
    • 构建了两个数据集：青椒数据集和辣椒数据集。
    • 青椒数据集在菲律宾布基农省因帕苏贡的温室中采集，共552张图像；辣椒数据集在布基农省兰塔潘的农场采集，共2200张图像。
    • 所有图像使用尼康D3200 24.2 MP数码单反相机拍摄，尺寸为3008 × 2000，格式为jpeg。
数据集 图像数量 果实数量
青椒数据集 552 -
辣椒数据集 220
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农业果蔬多类别目标检测数据集.zip
05-08
农业果蔬多类别目标检测数据集 一、基础信息 数据集名称：农业果蔬多类别目标检测数据集 图片规模： - 训练集：749张 - 验证集：100张 - 测试集：95张 分类类别： 覆盖32种常见农作物，包括苹果、香蕉、甜菜根、青椒、茄子、卷心菜、胡萝卜、花椰菜、辣椒、玉米、黄瓜、大蒜、生姜、葡萄、猕猴桃、柠檬、生菜、芒果、洋葱、橙子、梨、豌豆、菠萝、石榴、马铃薯、菠菜、红薯、番茄、西瓜、萝卜等。 标注格式： YOLO格式标注文件，包含归一化坐标与类别标签，兼容主流目标检测框架。 数据特征： 包含果蔬生长周期不同阶段的形态样本，涵盖自然光照条件下的田间与仓储场景。 二、适用场景 智能农业分拣系统： 开发果蔬自动识别与分类模型，应用于农产品加工线的自动化分拣设备。 农业机器人视觉： 为采摘机器人提供多作物识别能力，支持精准定位与抓取操作。 精准农业研究： 支持作物生长监测、产量预估等农业AI算法的研发与验证。 农业教育应用： 作为农业院校AI+农业交叉学科的教学资源，用于目标检测技术实践。 三、数据集优势 全品类覆盖： 包含32种全球主流经济作物，特别涵盖马铃薯、红薯等根茎类作物的地下生长形态样本。 场景多样性： 同时包含田间种植场景与仓储环境样本，支持模型应对复杂背景下的检测需求。 工业级适配： 原生YOLO格式标注可直接应用于YOLOv5/v7/v8等主流检测框架，减少数据预处理成本。 农业特性强化： 特别包含果蔬簇生场景（如葡萄串、玉米穗）的密集标注样本，提升模型对重叠目标的检测能力。
辣椒青椒幼苗和杂草检测数据集VOC+YOLO格式706张2类别
FL1623863129的博客
05-12 339
数据集格式：Pascal VOC格式+YOLO格式(不包含分割路径的txt文件，仅仅包含jpg图片以及对应的VOC格式xml文件和yolo格式txt文件)标注类别名称(注意yolo格式类别顺序不和这个对应，而以labels文件夹classes.txt为准):["crop","weed"]特别声明：本数据集不对训练的模型或者权重文件精度作任何保证，数据集只提供准确且合理标注。图片数量(jpg文件个数)：706。标注数量(xml文件个数)：706。标注数量(txt文件个数)：706。
7、农业机器人与智能手机视觉引导技术
jupyter5notebook的博客
08-14 36
本博文介绍了基于LiDAR的移动农业机器人平台的设计与实现，涵盖机械设计、电气与控制系统、软件系统以及实地实验结果。同时，还讨论了用于农场车辆视觉引导的智能手机技术，包括核心算法的演变和更新的实现方式。通过实验室和实地实验，验证了机器人平台在不同操作模式下的性能和牧场生物量测量系统的有效性。最后，总结了该技术的优势与未来发展方向。
6、农业与野外机器人中的3D传感技术及系统
ll5678的博客
08-08 22
本文综述了3D传感技术在农业与野外机器人中的关键作用，详细介绍了基于2D图像生成3D、光飞行时间（ToF）和结构光三种主要3D测量原理的工作机制、优缺点及适用场景。重点阐述了立体视觉系统的工作原理、组成结构及其在水果采摘、杂草识别和作物监测等农业应用中的实践，并探讨了基线优化、图像匹配算法改进和多传感器融合等性能提升方法。文章还提供了根据不同应用场景选择合适3D传感技术的指导建议，旨在为农业与野外机器人系统的研发提供技术参考。
2、基于物联网的智能农业：技术与应用
v6b7n8m9q0的博客
08-13 37
本文全面探讨了基于物联网的智能农业技术及其应用，涵盖了智能手机、传感器、通信技术和农业机器人在现代农业中的具体应用。文章详细分析了不同场景下各种技术的协同工作方式，并结合实际案例展示了智能农业系统的集成与优化方法。此外，还展望了智能农业的未来发展趋势，包括人工智能、区块链和遥感技术的融合应用，为解决全球粮食问题和提升农业生产效率提供了新思路。
3、基于机器学习和人工智能的移动物体检测技术
nnn11的博客
09-10 30
本文探讨了基于机器学习和人工智能的移动物体检测技术，涵盖动态背景、恶劣天气、无人机航拍等多种复杂场景下的检测挑战与解决方案。重点介绍了颜色聚类优化视频编码、3D LiDAR用于野生动物检测、无人机视频中车辆排队末尾（EOQ）检测与跟踪等关键技术，并总结了35项AI在交通管理、智慧城市、农业保护等领域的应用实例。通过多种算法如LBF、YOLO、ANN和背景减法等，展示了AI在提升检测精度、实时性和鲁棒性方面的巨大潜力。
8、农业机器人3D测量系统全解析
ll5678的博客
08-10 48
本文全面解析了农业机器人中常用的3D测量技术，涵盖视觉伺服、激光与激光雷达、3D相机、全球导航卫星系统（GNSS）、干涉合成孔径雷达（InSAR）以及超声波和红外技术。详细介绍了每种技术的工作原理、优缺点及其在农业不同场景中的应用，并通过果园作物负载估计案例展示了3D测量系统的实际价值。文章还探讨了多种技术的集成应用模式及未来发展趋势，强调多传感器融合、智能化、高精度与低成本化将推动农业向更高效、精准的方向发展。
智能机器人多传感器融合算法：IMU、LiDAR与视觉集成路径
qq_40552871的博客
04-09 2625
惯性测量单元（IMU）是智能机器人多传感器融合系统中的关键组件之一，它通过测量物体的加速度和角速度来推算物体的运动状态。：加速度计基于牛顿第二定律，通过检测质量块在加速度作用下的位移或力来测量加速度。常见的电容式加速度计利用电容变化与位移的关系来测量加速度。例如，某款高精度电容式加速度计在静态测试中，其测量精度可达[0.01, m/s^2]，能够准确检测机器人在复杂地形上的微小加速度变化。：陀螺仪用于测量角速度，其工作原理基于角动量守恒。光纤陀螺仪利用萨格奈克效应，通过检测光程差来测量角速度。
1、数字化创新助力可持续农业与食品系统发展
python9snake的博客
08-28 77
本文探讨了数字化创新在推动可持续农业与食品系统发展中的关键作用。从人工智能、自动化传感器到机器人导航和智能灌溉，多种技术正在全面提升农业生产效率与可持续性。文章详细介绍了各项技术的应用场景、操作步骤及优劣势，并分析了当前面临的挑战如成本、数据安全与人才短缺，提出相应解决方案。最后展望了技术融合、个性化定制、绿色可持续发展和全球合作等未来趋势，强调数字化转型将助力实现联合国可持续发展目标和社会5.0。
7、机器人视觉技术：原理、组件与应用
oauth7security的博客
08-27 44
本文全面介绍了机器人视觉技术的原理、核心组件及广泛应用。内容涵盖镜头成像原理、多种照明技术特点、相机与传感器类型（CCD/CMOS）、帧抓取器功能、3D视觉建模与应用，并深入探讨了其在工业自动化、物流、医疗等领域的实际案例。同时分析了该技术的优势与挑战，展望了高精度、多传感器融合、AI驱动和小型化的发展趋势，展示了机器人视觉在智能化时代的重要作用与前景。
基于视觉特征与点云配准融合的高精度三维重建与目标定位论文总结
weixin_56337944的博客
03-04 1874
标题：基于视觉特征与点云配准融合的高精度三维重建与目标定位作者：陈俊亮、魏小龙、梁晓青等（中国多所大学及研究机构）摘要研究背景：针对飞机等大型目标的精确三维重建需求，传统方法存在数据量大、计算复杂、实时性差等问题。方法：提出融合视觉特征（ORB-SLAM3）与点云配准（ICP算法）的技术：使用ORB-SLAM3实现相机姿态估计和稀疏三维地图构建。通过结构光相机获取高密度点云数据，结合模型局部点云完成配准。引入深度学习优化特征点提取与噪声过滤。成果。
面向公共场所的吸烟行为视觉检测系统研究
Dev7z的博客
11-24 474
吸烟是全球导致多种慢性疾病和死亡的主要风险因素，其烟雾不仅危害吸烟者自身健康，还对周围人群造成被动吸烟危害。随着公共健康意识的提高，各国已出台严格的禁烟条例，特别是在公共室内场所。然而，室内环境复杂、人员流动性大、吸烟行为隐蔽，传统的禁烟监管方法难以有效发现吸烟行为。
Lua非空判断方法[源码]
11-24
本文详细介绍了在Lua中进行非空判断的几种方法，特别是针对table类型的变量。首先，文章指出了直接对nil值进行索引会导致异常的问题，并给出了一个简单的例子来说明如何避免这种情况。接着，文章讨论了如何判断一个table是否为空，指出不能简单地使用`#table == 0`的方式，而是应该使用`next(t) == nil`的方法。此外，文章还提到了`next`指令在LuaJIT中的优化问题，建议在非必要情况下少用。最后，文章简要介绍了如何判断一个字符串是否全部由空格组成，使用了正则匹配的方法。这些内容对于Lua开发者来说非常实用，能够帮助他们避免常见的错误。
JS表格转Excel实现[可运行源码]
11-24
该文章详细介绍了如何使用JavaScript将HTML表格数据导出为Excel文件。内容涵盖了针对不同浏览器的兼容性处理，包括IE和非IE浏览器的不同实现方式。对于IE浏览器，使用ActiveXObject进行导出；对于非IE浏览器，则通过base64编码和数据URI方案实现。文章还提供了完整的代码示例，包括表格数据的处理、格式化和导出功能，支持文本和图片类型的数据导出。
图片转bin文件存储[项目代码]
11-24
本文介绍了在OpenCV项目中如何将大量图片数据转换为二进制（bin）文件进行高效存储和读取的方法。作者在项目中遇到需要处理大量图片数据的问题，尝试了多种格式（如.mat、.txt、.yml）后发现效率较低。通过使用二进制文件存储，显著提升了读写速度。文章详细展示了使用OpenCV将图片写入二进制文件的代码示例，以及从二进制文件读取图片数据的实现方法。虽然该方法需要提前知道图片的尺寸和数量，但读写速度极快，适合处理大量图片数据。作者还提到可以通过换行符或终止符优化读取过程，但未深入探讨。
ROS视觉处理与色彩识别[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在ROS环境下进行视觉处理的基础步骤，特别是针对色彩识别的实现方法。内容涵盖了从摄像头驱动的安装与配置（如usb_cam驱动和image_view工具的使用），到创建功能包和编写图像处理节点（包括RGB图像回调函数、HSV色彩空间转换、二值化处理及形态学操作）。此外，还演示了如何在仿真环境中获取图像，并通过OpenCV实现红色和绿色物体的识别与追踪。最后，文章提供了完整的代码示例和编译运行步骤，帮助读者快速上手ROS视觉处理项目。
Anaconda安装与使用指南[项目源码]
11-24
本文详细介绍了在Anaconda环境下安装和使用jupyter及numpy的步骤。首先，指导用户如何安装Anaconda并创建虚拟环境，然后详细说明了如何在虚拟环境中安装jupyter和numpy。接着，文章提供了多个numpy的练习示例，包括创建零向量、矩阵操作、归一化等。此外，还介绍了如何在Jupyter中完成numpy、pandas和matplotlib的例题，涵盖了从基础操作到实际应用的多个方面。最后，文章总结了实验过程中的经验，特别是在使用国内镜像源后下载速度的提升。
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）
11-24
【动静障碍物】基于JPS算法（改进A）全局路径规划与DWA动态窗口局部避障的机器人自主导航混合控制算法（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了一种结合改进A*算法的JPS（跳跃点搜索）全局路径规划与DWA（动态窗口法）局部避障的混合控制算法，用于机器人在动静态障碍物环境下的自主导航。该算法通过JPS优化全局路径搜索效率，提升路径规划速度，并结合DWA实现实时动态避障，增强了机器人在复杂动态环境中的适应性和安全性。整个系统在Matlab平台上进行了代码实现与仿真验证，展示了良好的路径规划效果与避障性能。; 适合人群：具备一定机器人学、自动控制或路径规划基础知识的研究生、科研人员及从事智能机器人开发的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于移动机器人在静态与动态障碍共存环境中的自主导航任务；②为研究高效全局规划与实时局部避障的融合策略提供技术参考与实现案例；③支持Matlab仿真环境下的算法验证与优化。; 阅读建议：建议读者结合Matlab代码深入理解JPS与DWA的集成逻辑，重点关注算法在路径最优性、计算效率与避障实时性之间的平衡设计，可进一步扩展至多机器人系统或复杂地形场景的应用研究。
Lua中loadstring应用[源码]
最新发布
11-24
本文介绍了在Lua编程中使用loadstring函数解析字符串公式的方法，特别是在游戏开发中的应用。通过示例代码展示了如何解析包含动态变量的字符串，如属性键、操作符和技能等级等，并动态计算其值。文章详细说明了如何利用loadstring将字符串转换为可执行的Lua代码，并处理复杂的公式解析，如计算buff持续时间和属性加成。这对于需要动态处理游戏内文本和公式的开发者具有实用价值。
车辆智能障碍物检测技术在农业中的研究进展
第三是基于Kinect传感器的检测技术，该传感器集成了RGB彩色相机与深度传感器（如结构光或飞行时间法），能同步获取彩色图像与深度图，实现对障碍物的空间位置、尺寸和外观特征的综合感知，在温室种植、苗期管理等...
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