河蟹养殖水草清理自动作业船视觉/GPS组合导航定位方法研究

批准号:
61903288
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
25.0 万元
负责人:
阮承治
依托单位:
学科分类:
F0302.控制系统与应用
结题年份:
2022
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
--
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中文摘要
我国河蟹养殖目前存在劳动强度大和养殖成本高的问题,特别是在水草清理工作方面,严重制约河蟹养殖业规模化和产业化的发展。为解决以上问题,本项目结合水草清理自动作业船,拟重点研究以下三个方面内容:1.针对水草清理工作,设计基于优化脉冲耦合神经网络的水草图像分割与识别的算法,为视觉导航系统提供理论依据;2.结合UKF和粒子混合滤波在非线性非高斯系统中的优势,提出作业船GPS和视觉辅助导航清理蟹塘水草的新方法;3.在复杂环境下,根据视觉传感系统和其他传感器获取的信息,实现作业船自主避障,并提高作业船在水草清理路径规划的快速性。通过以上研究内容,集成于水草清理作业样船上验证,争取在视觉导航理论与技术研究方面取得突破性进展,为智能化水产水草清理自动作业船的研制提供理论依据与技术支撑。
英文摘要
At present, the crab farming in China has problems of high labor intensity and high breeding cost, especially in the aspect of cleaning aquatic plants, which seriously restricts the development of its scale and industrialization. In order to solve the above problem, this project focuses on the following three aspects. Firstly, for cleaning up aquaculture plants we will design an algorithm of aquatic plants image segmentation and recognition based on the optimization PCNN, which can provide theoretical basis for visual navigation system. Then, combining the advantages of the UKF algorithm and mixed particle filter in the non-linear/non-Gaussian systems, a new method to clean up aquatic plants in crab pond using a workboat with GPS and visual auxiliary navigation is proposed. At last, based on the visual sensing system and other sensor information the workboat obstacle avoidance capability in the complex background will be improved, and the fast path planning capabilities in cleaning up aquatic plants will be improved. Through the above research and verifying on the workboat, we strive for breakthroughs in visual navigation theory and technology research, and to provide theoretical basis and technical support for the development of aquaculture intelligent workboat.
针对河蟹养殖中存在的劳动强度大和养殖成本高问题,特别是在水草清理工作方面,制约了河蟹养殖业规模化和产业化的发展。为解决该问题,在本项目的实施中取得了五个方面的研究进展:1.针对水草清理工作,设计作业船视觉导航线拟合方法及水草图像识别算法,为视觉导航系统提供理论依据。2.结合结合Sage_Husa自适应滤波与强跟踪卡尔曼滤波的优势,提出改进的自适应卡尔曼滤波算法,提高作业船水草清理自动化、智能化水平。3.针对传统方法存在跟踪准确率低、重检率高和目标跟踪时间长的问题,提出一种基于相似光流链聚类的图像多径杂波目标跟踪方法,并设计实现塘岸线图像检测系统软件,提高河蟹养殖作业船避障及路径优化的能力。4.为扩展作业船自动投饵精准变量投喂功能,本项目利用机器视觉技术检测池塘水下自由活蟹的形态位置和数量分布信息,设计了一种基于联动扩展卷积神经网络的实时轻量型水下活蟹检测器。5.为提高河蟹养殖水草清理作业船工作效率,设计一种河蟹养殖水草自动清理装置,该装置相较于传统的人工清理水草的方式,可提高水草的清理效果以及回收利用率。通过以上研究进展,在图像处理、机器视觉和导航理论与技术研究方面取得突破性进展,同时为智能化水草清理自动作业船的研制打下良好的基础。
期刊论文列表
专著列表
科研奖励列表
会议论文列表
专利列表
Learning-based low-illumination image enhancer for underwater live crab detection
基于学习的低照度图像增强器用于水下活蟹检测
DOI:10.1093/icesjms/fsaa250
发表时间:2021-01
期刊:ICES Journal of Marine Science, 2021, DOI: 10.1093/icesjms/fsaa250
影响因子:--
作者:Cao Shuo;Zhao Dean;Sun Yueping;Ruan Chengzhi
通讯作者:Ruan Chengzhi
SE-COTR: A Novel Fruit Segmentation Model for Green Apples Application in Complex Orchard.
SE-COTR:一种新颖的青苹果水果分割模型在复杂果园中的应用
DOI:10.34133/plantphenomics.0005
发表时间:2022
期刊:Plant phenomics (Washington, D.C.)
影响因子:--
作者:Wang Z;Zhang Z;Lu Y;Luo R;Niu Y;Yang X;Jing S;Ruan C;Zheng Y;Jia W
通讯作者:Jia W
Automatic coarse-to-fine joint detection and segmentation of underwater non-structural live crabs for precise feeding
水下非结构活蟹自动粗细联合检测和分割,实现精准投喂
DOI:10.1016/j.compag.2020.105905
发表时间:2021-01-01
期刊:COMPUTERS AND ELECTRONICS IN AGRICULTURE
影响因子:8.3
作者:Cao, Shuo;Zhao, Dean;Ruan, Chengzhi
通讯作者:Ruan, Chengzhi
FBoT-Net: Focal bottleneck transformer network for small green apple detection
FBoT-Net:用于小青苹果检测的焦点瓶颈变压器网络
DOI:10.1016/j.compag.2022.107609
发表时间:2023-02
期刊:Computers and Electronics in Agriculture
影响因子:8.3
作者:Sun Meili;Zhao Ruina;Yin Xiang;Xu Liancheng;Ruan Chengzhi;Jia Weikuan
通讯作者:Jia Weikuan
DOI:--
发表时间:2022
期刊:激光杂志
影响因子:--
作者:邵海龙;阮承治;叶希梅
通讯作者:叶希梅
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