对靶系统数据 DATAFRAME

一 数据来源

  • LIDAR
  • IMU
  • GPS
  • 树干探测装置

二 创建数据结构 DATAFRAME

1 全局参数:
1.0 喷雾机类型
  • 喷杆式喷雾机
    • 几组喷头组:6
    • 每组喷头组的覆盖区域,cm
  • 风送式喷雾机
    • 几组喷头组:6
    • 每组喷头组的覆盖区域,cm
  • 风炮式喷雾机
    • 几组喷头组:6
    • 每组喷头组的覆盖区域,cm
1.1 果树类型
  • 香蕉
  • 柑橘
  • 荔枝
  • 龙眼
1.2 对靶系统位置
  • 高度:cm
  • 与喷头组平面之间的距离:cm
  • 到喷雾机左侧面的距离:cm
  • 到喷雾机右侧面的距离:cm
1.3 LIDAR
  • 激光雷达类型
    • 串口激光雷达
      • 串口号
      • 串口速率
    • SOCKET激光雷达
      • 网口IP
      • 网口port
  • 检测范围设定
    • 最大有效检测距离/ 毫米
    • 最小有效检测距离/ 毫米
1.4 旋转编码器
  • 工作模式
    • 左右两轮
    • 中间单轮
  • 编码器参数设置
    • 每圈多少脉冲:脉冲/圈
    • 每个脉冲距离多少: 米/脉冲
    • 每圈多少距离:米/圈
1.5 树干检测装置
  • 喷雾机与左边果树树干之间的距离:厘米
  • 激光雷达与左边树干检测装置的位置:厘米
  • 喷雾剂与右边果树树干之间的距离:厘米
  • 激光雷达与右边树干检测装置的位置:厘米
1.6 果树形态尺寸(基于激光雷达数据)
  • 左边果树高度:厘米
  • 左边果树宽度:厘米
  • 右边果树高度:厘米
  • 右边果树宽度:厘米
1.7 果树间隔识别精度设置
  • xx 厘米
1.8 喷雾剂流量设定
  • 药液剂量: L/MIN
2 采样数据 DATAFRAME 设置
采样数据序号tXYZdZAlphaBetaGammadAlphadBetadGammaLongitudeLatitudeHeightTimeLeft TrunkRight TrunkLeft Main SizeRight Main SizeLeft Trunk HeightLeft Trunk WidthRight Trunk HeightRight Trunk WidthLeft LAIRight LAILeft SparsityRight SparsityLeft Pest IndexRight Pest Index
111600160016001600160016001600160016001600160016001600160016001600160016001600160011111111
22121212121212121212121212121212121212121211111111
331111111111111111111111111111
2.1数据说明
  • 三维数据: x,y,z
    - t :采样时间
    - x
    - y
    - z
    - dz : dz = z(t)-z(t-1)
  • 姿态数据
    - alpha
    - beta
    - gamma
    - dalpha: dalpha = alpha(t) - alpha(t-n); n = 10, 20, 30 ,40
    - dbeta: dbeta = beta(t) - beta(t-n); n = 10, 20, 30 ,40
    - dgamma: dgamma = gamma(t) - gamma(t-n); n = 10, 20, 30 ,40
  • GPS 数据
    • longitude
    • latitude
    • height
    • time
  • 树干检测数据
    • left trunk
    • right trunk
    • left main stem size
    • right main stem size
  • 果树尺寸
    • left trunk height
    • left trunk width
    • right trunk height
    • right trunk width
  • 其他指标
    • left LAI :左边叶面积指数
    • left LAI :右边叶面积指数
    • left Sparsity : 左边稀疏程度
    • right Sparsity : 右边稀疏程度
    • left Pest index: 左边虫害指数
    • right Pest index: 右边虫害指数
### 人工智能在智慧医疗系统中的应用场景 #### 疾病检测与预测性分析 利用机器学习算法,特别是深度学习模型,可以对大量历史病例数据进行训练,从而开发出能够识别潜在疾病的工具。例如,在心脏病预测方面,通过对患者的生理参数、生活习惯等因素建模,可提前预警心血管事件的发生概率[^1]。 #### 提升医疗服务效率 智能预约和排班系统是提高医院运营效能的重要组成部分之一。借助自然语言处理技术和优化调度算法,这类平台不仅能让患者更便捷地安排就诊时间,还能帮助医疗机构合理分配资源,减少等待时间和误诊率。 #### 辅助决策支持 对于复杂病症的确诊过程而言,医生往往需要依赖丰富的专业知识库来做出最佳判断。基于AI的大规模预训练模型能够在短时间内检索并呈现最相关的文献资料给到临床工作者作为参考依据;同时还可以通过图像识别技术协助放射科医师解读X光片或CT扫描结果,像肺炎这样的肺部感染性疾病便可以通过这种方式得到更为精准的诊断。 #### 基因组学研究 针对个体差异化的治疗方案设计离不开对人体基因序列的理解。借助于先进的生物信息技术框架下的多模态融合方法论,研究人员现在有能力解析复杂的遗传结构,并据此构建个性化的预防措施或是向疗法规划指南——这便是所谓的“精准医学”。具体来说,在评估某些特定类型的癌症或其他由遗传因素引起的罕见病的风险水平上已经有了成功的实践案例。 #### 患者自我管理服务 为了改善长期患病人群的生活质量,市场上出现了许多以移动应用程序形式存在的健康管理解决方案。它们通常集成了语音交互界面(即虚拟助手),用于提醒服药时间表、监测日常活动量级变化趋势等功能模块,进而促进良好习惯养成的同时也提高了用药依从性和康复进度跟踪准确性。 #### 医疗教育革新 传统教学模式下难以重现真实世界的紧急情况或者特殊病理现象,而采用增强现实(AR)/虚拟现实(VR)设备配合软件程序创建出来的沉浸式环境则可以让医学生获得接近实战经验的学习机会。比如,“虚拟病人模拟器”允许使用者按照不同场景设定来进行操作练习直至掌握必要的技能为止。 ```python # 示例代码:简单的线性回归模型用于预测糖尿病发病几率 import pandas as pd from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.linear_model import LinearRegression data = {'Age': [25, 30, 45], 'BMI': [22.5, 26.8, 30.1]} df = pd.DataFrame(data) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(df[['Age', 'BMI']], df['BMI'], test_size=0.2, random_state=42) model = LinearRegression() model.fit(X_train, y_train) print(f"Coefficients: {model.coef_}") ```
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