孟庆宽

作品数：19被引量：382H指数：11
导出分析报告
供职机构：天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院更多>>
发文主题：机器视觉二值图像导航农机具杂草更多>>
发文领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信文化科学更多>>
发文期刊：《农业机械学报》《农业工程学报》《光学学报》《中国农业大学学报》更多>>
所获基金：国家高技术研究发展计划国家自然科学基金天津市自然科学基金国际科技合作与交流专项项目更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

署名顺序

  • 全部
  • 第一作者
结果分析中...
共 条 记 录，以下是1-10
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
基于Yolov4模型的玉米幼苗与杂草识别检测被引量：3
《热带农业工程》2023年第1期1-6,共6页李雪峰 施晨辉 宋名果 甘仲辉 乔芷柔 孟庆宽 
国家级大学生创新创业训练计划项目(No.202110066016)。
作物生长过程中杂草与作物争夺水分、养分和光照,阻碍作物正常生长。除草是农业生产中的一个重要环节,对提高作物产量和质量起着决定性作用。本文以玉米幼苗及其常见的6种伴生杂草为研究对象,将Yolov4模型引入到作物与杂草识别检测中。...
关键词：深度学习 自动除草 苗草检测 Yolov4模型 
基于Faster-RCNN网络的蔬菜幼苗识别检测被引量：3
《热带农业工程》2022年第2期42-46,共5页都泽鑫 孟鸿晨 宋名果 张志鹏 李雪峰 孟庆宽 
天津市自然科学基金项目(No.18JCQNJC04500);大学生创新创业训练计划项目(No.202010066040)。
田间杂草容易对蔬菜生长产生不利影响,快速准确的检测蔬菜幼苗并去除杂草对提高蔬菜产量和质量有较大影响。针对复杂农业环境下常规蔬菜幼苗识别方法存在的识别精度低、检测速度慢等问题,本文将Faster-RCNN模型引入到蔬菜幼苗识别检测中...
关键词：深度学习 作物识别 蔬菜幼苗 Faster-RCNN模型 
新工科视域下人工智能专业职教师范生培养路径研究被引量：2
《职业教育研究》2022年第2期73-77,共5页孟庆宽 段海龙 
教育部产学研协同育人项目“结合CLAD认证的工程实践培养基地建设”(项目编号:202002229015);天津市自然科学基金项目“农业智能苗间除草多传感器作物信息获取与识别定位方法研究”(项目编号:18JCQNJC04500)。
我国职业院校人工智能教育已进入快速发展期,对人工智能职教师资需求数量不断增加,通过高等职业技术师范院校培养人工智能师资人才就成为解决职教师资不足的一条重要途径。文章针对人工智能专业职教师资培养现状和存在问题进行分析,提...
关键词：新工科 人工智能 职教师资 协同育人 
基于语义分割的非结构化田间道路场景识别被引量：15
《农业工程学报》2021年第22期152-160,共9页孟庆宽 杨晓霞 张漫 关海鸥 
国家自然科学基金项目(31571570、62001329);天津市自然科学基金项目(18JCQNJC04500、19JCQNJC01700);天津职业技术师范大学校级预研项目(KJ2009、KYQD1706)。
环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对...
关键词：机器视觉 语义分割 环境感知 非结构化道路 轻量卷积 注意力机制 特征融合 
基于轻量二阶段检测模型的自然环境多类蔬菜幼苗识别被引量：10
《农业机械学报》2021年第10期282-290,共9页孟庆宽 张漫 叶剑华 都泽鑫 宋名果 张志鹏 
国家自然科学基金项目(31971786);天津市自然科学基金项目(18JCQNJC04500);天津市教委科研计划项目(JWK1613、JWK1604);天津职业技术师范大学校级预研项目(KJ2009、KYQD1706)。
为实现自然环境下蔬菜幼苗精准快速识别,本文以豆角、花菜、白菜、茄子、辣椒、黄瓜等形态差异大、具有代表性的蔬菜幼苗为研究对象,提出一种基于轻量化二阶段检测模型的多类蔬菜幼苗检测方法。模型采用混合深度分离卷积作为前置基础网...
关键词：蔬菜幼苗 深度学习 作物识别 轻量卷积 二阶段检测模型 
基于轻量卷积结合特征信息融合的玉米幼苗与杂草识别被引量：35
《农业机械学报》2020年第12期238-245,303,共9页孟庆宽 张漫 杨晓霞 刘易 张振仪 
国家重点研发计划项目(2017YFD00700400-2017YFD00700403);天津市自然科学基金项目(18JCQNJC04500、19JCQNJC01700);天津市教委科研计划项目(JWK1613);天津职业技术师范大学校级预研项目(KJ2009、KYQD1706)。
针对自然环境下作物与杂草识别精度低、实时性和鲁棒性差等问题,以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,提出一种基于轻量卷积神经网络结合特征层信息融合机制的改进单步多框检测器(Single shot multibox detector,SSD)模型。首先,采用深...
关键词：玉米幼苗 杂草 图像识别 轻量卷积 特征融合 SSD模型 
自然光照环境下基于人工蜂群算法的农业移动机器人视觉导航线提取被引量：12
《江苏农业学报》2020年第4期919-929,共11页孟庆宽 杨晓霞 刘易 刘永江 张振仪 
天津市教委科研计划项目(JWK1613)。
为了解决常规农业移动机器人导航基准线提取方法存在识别速度慢、检测精度低以及对光照变化敏感等问题,提出1种自然光照环境下基于人工蜂群算法的视觉导航路径提取方法。首先,将视觉传感器获取的作物图像进行灰度化处理,通过图像熵对灰...
关键词：农业移动机器人 机器视觉 导航线识别 图像熵 人工蜂群算法 
自然光照下基于粒子群算法的农业机械导航路径识别被引量：46
《农业机械学报》2016年第6期11-20,共10页孟庆宽 张漫 杨耿煌 仇瑞承 项明 
国家自然科学基金项目(31571570);国家国际科技合作专项(2015DFG12280)
针对农业机械视觉导航线提取易受光照变化影响及常规导航线识别算法实时性低、抗干扰能力差等问题,对自然光照条件下基于机器视觉的农业机械导航路径识别技术进行了研究。首先,在YCr Cb颜色模型的基础上构建与光照无关的Cg分量,选择2Cg-...
关键词：农业机械 机器视觉 导航路径识别 颜色模型 粒子群算法 
玉米中耕除草复合导航系统设计与试验被引量：20
《农业机械学报》2015年第S1期8-14,共7页张漫 项明 魏爽 季宇寒 仇瑞承 孟庆宽 
国家国际科技合作专项资助项目(2015DFG12280);国家自然科学基金资助项目(31571570);中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015XD004)
为了实现玉米中耕除草过程中的自动导航作业,提高自动除草的效率和准确性,设计了一种玉米中耕除草复合导航系统。系统由基于GNSS的农机自动导航部分和基于机器视觉的农具自动导航部分组成,可通过GNSS位置信息进行农机自动导航,同时根据...
关键词：玉米 中耕除草 复合导航 GNSS 机器视觉 
基于改进粒子群优化模糊控制的农业车辆导航系统被引量：73
《农业机械学报》2015年第3期29-36,58,共9页孟庆宽 仇瑞承 张漫 刘刚 张志刚 项明 
国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA101901);引进国际先进农业科学技术计划(948计划)资助项目(2011-G32)
以采用机器视觉导航的农业车辆为研究对象,提出了一种基于改进粒子群优化自适应模糊控制的农机导航控制方法。建立了车辆2自由度转向模型和视觉预瞄模型,对车辆横向控制进行状态描述。对粒子群算法进行了改进,提高了粒子群算法的收敛速...
关键词：农业车辆 导航 路径跟踪 自适应模糊控制 粒子群算法 
全选清除导出
共2页<12>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部