基于三维视觉的农业机器人系统设计与实现
这是一篇关于点云补全,植物,三维视觉,远程控制,深度学习的论文, 主要内容为随着计算机视觉技术以及传感器技术的不断发展,智慧农业已经成为农业现代化的重要方向。植物表型是基因的表达结果,高通量的植物表型数据对于植物基因分析以及推进植物培育和种植具有重要的作用。本文设计并实现基于三维视觉的农业机器人系统,旨在构建植物三维生长模型库,为植物表型参数测量与分析提供数据支持,推动机器人在农业生产和种植中的应用。重建准确的植物三维模型是构建农业机器人系统中的一个关键技术点,然而,由于传感器分辨率以及遮挡等原因,基于通用的三维重建方法得到的植物模型存在缺失现象,影响植物表型测量的准确性。因此,本文开展了点云补全算法的研究工作,基于深度学习技术,设计了基于骨架引导的点云补全网络,能够对缺失的植物点云模型进行精细化重建,进而提高植物表型测量的准确性。针对机器人自动化和远程控制,本文重点研究了基于Redis消息队列的分布式远程控制架构,并完成了协议以及接口的设计与实现。最后,基于分层架构设计并实现基于三维视觉的农业机器人系统,重点完成了多机器人管理与控制、人机交互、机器人轨迹绘制以及视觉数据的自动化获取与传输等功能的开发工作,旨在提高高通量植物数据获取效率,为农业机器人系统的设计提供解决方案。总之,本文的主要工作如下:(1)针对由于遮挡以及传感器自身分辨率等原因,造成三维重建后的模型存在缺失问题,进而影响表型参数测量准确性问题,开展点云补全算法研究工作,以植物具有很强的骨架特征为切入点,提出一种基于骨架引导的点云补全方法,能够以全局骨架特征为指导,以局部几何特征为增强特征来进行点云补全,实现缺失点云的精细化重建,提高植物表型测量的准确性,为植物生长信息库构建以及育种栽培等提供强有力的数据;(2)针对机器人的远程控制,本文重点研究了基于Redis消息队列的分布式远程控制架构,设计并实现了通信协议和接口,可以为多机器人的协同作业提供通信环境和控制规则,满足机器人分布式控制和实时控制的需求;(3)设计并实现基于三维视觉的农业机器人系统,重点完成多机器人管理、前端人机交互、机器人轨迹绘制、自动化视觉数据采集与传输等功能的开发,并完成SLAM路径规划、三维重建以及精细化三维重建等算法的集成,并基于分层架构完成自动化农业机器人系统的开发工作。
植物抗逆基因资源平台的构建与分析
这是一篇关于植物,抗逆,基因,数据库,工具,PSGDb的论文, 主要内容为植物的生长和繁殖很大程度上受到了生物和非生物胁迫的影响。然而,为了在地球上生存和繁殖,植物已经形成了一系列精细的机制来响应周围环境的改变,这是建立在植物长期的进化和育种的基础上。研究人员已经发现在植物中存在大量的胁迫抗性基因,并且它们在植物应对恶劣环境的过程中起到了重要的作用。因此,对这些基因更深入的研究显得非常有必要。 在此基础上,PSGDb (植物抗逆基因数据库)被建立起来,用于系统地整合并存储这些植物抗逆基因和它们的遗传关系,这可以帮助我们对抗逆基因以及它们的功能有全面的理解。根据数据库中已有的植物抗逆基因的种类,我们对这些植物抗逆性进行了初步的分类,方便研究人员检索数据。同时,本数据库平台实现了自动更新功能,可以方便地获取公共的生物数据库中最新上传的植物抗逆基因数据。 此外,提供一些有用的分析工具来方便我们找到更多潜在的抗逆基因,如通过本地Blast搜索本地数据库中的同源核酸或蛋白质序列,使用GBrowse浏览抗逆基因的特征和其所在基因组的位置等。本数据库资源平台支持用户对其中数据的统计和分析功能,如可以根据物种和抗性信息来查看植物中的某些抗逆基因的分布情况。 PSGDb使用的关系型数据库系统是MySQL数据库,搭建平台服务器使用了JavaWeb框架——Struts 2, Hibernate 3和Spring 3,客户端则使用了JSP和Ajax技术来提供友好的用户交互界面。
植物抗逆基因资源平台的构建与分析
这是一篇关于植物,抗逆,基因,数据库,工具,PSGDb的论文, 主要内容为植物的生长和繁殖很大程度上受到了生物和非生物胁迫的影响。然而,为了在地球上生存和繁殖,植物已经形成了一系列精细的机制来响应周围环境的改变,这是建立在植物长期的进化和育种的基础上。研究人员已经发现在植物中存在大量的胁迫抗性基因,并且它们在植物应对恶劣环境的过程中起到了重要的作用。因此,对这些基因更深入的研究显得非常有必要。 在此基础上,PSGDb (植物抗逆基因数据库)被建立起来,用于系统地整合并存储这些植物抗逆基因和它们的遗传关系,这可以帮助我们对抗逆基因以及它们的功能有全面的理解。根据数据库中已有的植物抗逆基因的种类,我们对这些植物抗逆性进行了初步的分类,方便研究人员检索数据。同时,本数据库平台实现了自动更新功能,可以方便地获取公共的生物数据库中最新上传的植物抗逆基因数据。 此外,提供一些有用的分析工具来方便我们找到更多潜在的抗逆基因,如通过本地Blast搜索本地数据库中的同源核酸或蛋白质序列,使用GBrowse浏览抗逆基因的特征和其所在基因组的位置等。本数据库资源平台支持用户对其中数据的统计和分析功能,如可以根据物种和抗性信息来查看植物中的某些抗逆基因的分布情况。 PSGDb使用的关系型数据库系统是MySQL数据库,搭建平台服务器使用了JavaWeb框架——Struts 2, Hibernate 3和Spring 3,客户端则使用了JSP和Ajax技术来提供友好的用户交互界面。
基于三维视觉的农业机器人系统设计与实现
这是一篇关于点云补全,植物,三维视觉,远程控制,深度学习的论文, 主要内容为随着计算机视觉技术以及传感器技术的不断发展,智慧农业已经成为农业现代化的重要方向。植物表型是基因的表达结果,高通量的植物表型数据对于植物基因分析以及推进植物培育和种植具有重要的作用。本文设计并实现基于三维视觉的农业机器人系统,旨在构建植物三维生长模型库,为植物表型参数测量与分析提供数据支持,推动机器人在农业生产和种植中的应用。重建准确的植物三维模型是构建农业机器人系统中的一个关键技术点,然而,由于传感器分辨率以及遮挡等原因,基于通用的三维重建方法得到的植物模型存在缺失现象,影响植物表型测量的准确性。因此,本文开展了点云补全算法的研究工作,基于深度学习技术,设计了基于骨架引导的点云补全网络,能够对缺失的植物点云模型进行精细化重建,进而提高植物表型测量的准确性。针对机器人自动化和远程控制,本文重点研究了基于Redis消息队列的分布式远程控制架构,并完成了协议以及接口的设计与实现。最后,基于分层架构设计并实现基于三维视觉的农业机器人系统,重点完成了多机器人管理与控制、人机交互、机器人轨迹绘制以及视觉数据的自动化获取与传输等功能的开发工作,旨在提高高通量植物数据获取效率,为农业机器人系统的设计提供解决方案。总之,本文的主要工作如下:(1)针对由于遮挡以及传感器自身分辨率等原因,造成三维重建后的模型存在缺失问题,进而影响表型参数测量准确性问题,开展点云补全算法研究工作,以植物具有很强的骨架特征为切入点,提出一种基于骨架引导的点云补全方法,能够以全局骨架特征为指导,以局部几何特征为增强特征来进行点云补全,实现缺失点云的精细化重建,提高植物表型测量的准确性,为植物生长信息库构建以及育种栽培等提供强有力的数据;(2)针对机器人的远程控制,本文重点研究了基于Redis消息队列的分布式远程控制架构,设计并实现了通信协议和接口,可以为多机器人的协同作业提供通信环境和控制规则,满足机器人分布式控制和实时控制的需求;(3)设计并实现基于三维视觉的农业机器人系统,重点完成多机器人管理、前端人机交互、机器人轨迹绘制、自动化视觉数据采集与传输等功能的开发,并完成SLAM路径规划、三维重建以及精细化三维重建等算法的集成,并基于分层架构完成自动化农业机器人系统的开发工作。
植物抗逆基因资源平台的构建与分析
这是一篇关于植物,抗逆,基因,数据库,工具,PSGDb的论文, 主要内容为植物的生长和繁殖很大程度上受到了生物和非生物胁迫的影响。然而,为了在地球上生存和繁殖,植物已经形成了一系列精细的机制来响应周围环境的改变,这是建立在植物长期的进化和育种的基础上。研究人员已经发现在植物中存在大量的胁迫抗性基因,并且它们在植物应对恶劣环境的过程中起到了重要的作用。因此,对这些基因更深入的研究显得非常有必要。 在此基础上,PSGDb (植物抗逆基因数据库)被建立起来,用于系统地整合并存储这些植物抗逆基因和它们的遗传关系,这可以帮助我们对抗逆基因以及它们的功能有全面的理解。根据数据库中已有的植物抗逆基因的种类,我们对这些植物抗逆性进行了初步的分类,方便研究人员检索数据。同时,本数据库平台实现了自动更新功能,可以方便地获取公共的生物数据库中最新上传的植物抗逆基因数据。 此外,提供一些有用的分析工具来方便我们找到更多潜在的抗逆基因,如通过本地Blast搜索本地数据库中的同源核酸或蛋白质序列,使用GBrowse浏览抗逆基因的特征和其所在基因组的位置等。本数据库资源平台支持用户对其中数据的统计和分析功能,如可以根据物种和抗性信息来查看植物中的某些抗逆基因的分布情况。 PSGDb使用的关系型数据库系统是MySQL数据库,搭建平台服务器使用了JavaWeb框架——Struts 2, Hibernate 3和Spring 3,客户端则使用了JSP和Ajax技术来提供友好的用户交互界面。
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