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采用局部点云和BP神经网络的苹果树剪枝决策系统构建

2021-04-02李鑫星梁步稳刘诗阳

农业工程学报 2021年2期
关键词:关键点深度系统

李鑫星,梁步稳,刘诗阳,李 辉※

(1. 中国农业大学信息与电气工程学院,100083;2. 农业农村部农业信息化标准化重点实验室,北京 100083)

0 引言

中国苹果种植面积和总产量位居世界首位,仅2018年苹果产量高达2.57亿t[1-2]。然而中国果树种植智能化和自动化水平较低,苹果平均单位面积产量与发达国家仍有较大差距,达到出口要求的高档苹果不足总产量的20%,远低于国际水准[3]。而良好的果树修剪技术可以极大地提高果树的光合作用效率,优化果树营养运输和分配,从而提升果实的产量和品质。然而果树剪枝对从业者技术要求较高,需要经过科学理论学习并具有丰富的经验。为了降低苹果的生产成本,提高其品质和单位产量,剪枝方法亟需向自动化、智能化发展[4-5]。

现代果树剪枝技术可分为机械剪枝和虚拟剪枝[6]。机械剪枝通过制作复杂的剪枝机械代替人工劳动实现树木的自动化或半自动化剪枝,可有效解决人工劳动强度大、效率低问题,但其仅适用于果树粗剪,难以实现精细化剪枝[7-9]。而虚拟剪枝通过构建虚拟果树生长空间,并仿真模拟果树的生物信息,定量评估剪枝效果,有效克服机械剪枝的高破坏性、不可逆性,提供科学的剪枝决策[6,10]。Kolmani等[11]提出了一种基于离散差分进化的虚拟树修剪算法,在考虑树木距离基础上优化树木的整体阳光摄入量,使其朝着期望的生长形式发展。Bai等[12]基于二维激光扫描技术提取了果树的生长参数,并提出了整枝及主干修剪方法;……

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