楊浩 王洋 趙巍

摘要：伴隨科技的發(fā)展，無人機的出現(xiàn)可以代替原有的諸多工種，面對于危險系數(shù)高或工作場所不適宜工人工作的環(huán)境，我們都可以選擇采用無人機進(jìn)行代替，面對于現(xiàn)有的市場無人機，我們需要對于其功能進(jìn)行一定的完善與優(yōu)化，該文就以無人機續(xù)航和無人機的色彩區(qū)域算法兩方面來闡述，無人機的續(xù)航我們由自動更換電池系統(tǒng)來進(jìn)行闡述，色彩區(qū)域算法則是基于基礎(chǔ)農(nóng)業(yè)應(yīng)用。這兩項相結(jié)合能夠有效的幫助我們將我們的農(nóng)民從繁重的人力作業(yè)中解放，實現(xiàn)規(guī)?；⑿驶r(nóng)業(yè)生產(chǎn)，保證我國的糧食儲備與農(nóng)業(yè)發(fā)展。

關(guān)鍵詞：無人機;自動更換電池;圖像識別

中圖分類號：V279;TP212;TP18文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1672-9129（2020）13-0051-01

無人機的續(xù)航能力是一個干擾無人機工作性能的重要問題，而本文將研究無人機在空中識別區(qū)域后就近自動更換電池的裝置設(shè)計。在適應(yīng)農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的無人機中，設(shè)計了一個基于圖像識別的無人機導(dǎo)航系統(tǒng)以固定翼的航拍無人機為平臺搭載影像傳感器拍攝圖像由地面站對圖像進(jìn)行邊緣檢測或目標(biāo)識別等處理。地面站根據(jù)識別結(jié)果生成飛行控制指令發(fā)送給無人機平臺由電動舵機驅(qū)動方向舵、副翼和升降舵偏轉(zhuǎn)來改變飛行狀態(tài)。測試結(jié)果表系統(tǒng)可以輔助無人機實現(xiàn)空間定位、姿態(tài)調(diào)整和跑道識別具有自主導(dǎo)航和著陸的能力。

1電池倉結(jié)構(gòu)及接口建模設(shè)計

由于無人機與電池儲存室之間距離較遠(yuǎn)，所以需要在二者之間搭建起傳送道方便傳輸。同時，可通過選擇設(shè)計傳送道使其滿足傳輸和連接的功能，省去類似于推桿等占據(jù)長距離的結(jié)構(gòu)，使在空間上的布置更為合理簡單。

傳動裝置選擇了具有精確傳動、傳動平穩(wěn)以及質(zhì)量輕等優(yōu)點的傳送帶作為此處的結(jié)構(gòu)裝置，為了避免因摩擦力所提供的牽引力過小，使傳送帶上連接一塊垂直于運動方向和傳送帶平面的結(jié)構(gòu)推板。在裝電池和拆電池的兩個階段中傳送帶的運動方向相反，所以傳送帶無法整周運動，由此可得，當(dāng)電池安裝進(jìn)無人機倉體后，傳送帶開始反向運動（電池不可壓縮），完成一次換電池的拆裝過程。

基于色彩空間的機器學(xué)習(xí)算法能夠準(zhǔn)確地獲取地面區(qū)域性信息，我們以農(nóng)業(yè)作為我們的基礎(chǔ)研究方向，首先該算法可以準(zhǔn)確的獲取植物長勢（具體有植株高度，桿莖直徑，植冠直徑，葉片大小，掛果數(shù)量），植被分布（作物分布區(qū)域，作物種植面積），植株密度（作物間距，每畝個數(shù)），健康程度（葉片顏色，葉片數(shù)目，病蟲害）常規(guī)的環(huán)境參數(shù)，如溫濕度，二氧化碳，土壤鹽堿度等，特殊的環(huán)境參數(shù)如監(jiān)控草原退化，土地沙漠化等各種田間信息;繩牽引田間作業(yè)平臺可通過其載物平臺搭載不同的末端模塊，實現(xiàn)田間信息獲取和農(nóng)藥噴灑的多用途使用;無人機中繼站不僅可以為無人機提供良好的田間起降環(huán)境，更是可以為無人機自動更換動力電池，并且利用太陽能電池板為耗盡的動力電池進(jìn)行充電，可讓無人機實現(xiàn)不間斷的作業(yè)。

采用遙感算法能夠大大提高農(nóng)業(yè)信息獲取的效率，在面向未來的大規(guī)模農(nóng)業(yè)種植，現(xiàn)代農(nóng)業(yè)遙感算法顯得尤為關(guān)鍵。本項目的農(nóng)業(yè)信息遙感算法是基于繩牽引飛行器，該飛行器載物臺搭載工業(yè)攝像機，通過繩牽引技術(shù)和穩(wěn)定控制算法保證了農(nóng)田信息圖像獲取的可靠性。以西瓜田為例，利用飛行器獲取了60米、10米和2米的瓜田圖片。

為了驗證算法的可靠性，以最后一張2m的圖片為例，傳統(tǒng)的基于紋理的圖像識別方法如圖1所示，黃色小星形代表有實際有西瓜的位置，圓圈為該算法識別后認(rèn)為有西瓜的位置，根據(jù)統(tǒng)計結(jié)果，該算法正確率為25%;

識別出苗率和作物密度：無人機可對測定點進(jìn)行多光譜圖像數(shù)據(jù)采集，而這些數(shù)據(jù)經(jīng)過校正、標(biāo)定和處理后，就可以將作物從附近的植被中識別出來。進(jìn)而，每平米的作物密度將會被計算出來，然后生成作物密度圖。識別氮不足的小麥和玉米：無人機可搭載光學(xué)傳感器采集田地中不同區(qū)域的紅外遙感圖像。這些紅外圖像數(shù)據(jù)將會在同一天內(nèi)被校正、標(biāo)定并處理，從而探測氮供給不足的作物。評價作物早期健康情況：在進(jìn)行關(guān)于作物早期健康情況的參數(shù)的地面采集時，也可利用無人機采集這些作物的多光譜圖像，進(jìn)而來識別田地中早期作物的產(chǎn)量潛力、營養(yǎng)水平、長勢和密度。

無人機農(nóng)田信息監(jiān)測是利用以遙感技術(shù)為主的空間信息技術(shù)通過對大面積農(nóng)田、土地進(jìn)行航拍，從航拍的圖片、攝像資料中充分、全面地了解農(nóng)作物的生長環(huán)境、周期等各項指標(biāo)，從而便于農(nóng)民更好地進(jìn)行田間管理。無人機農(nóng)田信息監(jiān)測具有范圍大、時效強和客觀準(zhǔn)確的優(yōu)勢，是常規(guī)監(jiān)測手段無法企及的。了解疾病癥狀：無人機在疾病控制方面的其中一個應(yīng)用就是了解大田中作物的發(fā)病率和嚴(yán)重程度，從而使農(nóng)民在下一季的種植中能夠更好地進(jìn)行田間管理。尋找蟲害癥狀：農(nóng)民需要監(jiān)測作物的蟲害情況，來決定殺蟲劑應(yīng)用的需求區(qū)域和劑量。

監(jiān)測雜草侵害：農(nóng)民需要監(jiān)測作物的雜草侵害情況，來決定除草劑應(yīng)用的需求區(qū)域和劑量。

2總結(jié)

監(jiān)測作物需求狀況：農(nóng)民需要監(jiān)測作物的需求狀況，來制定澆灌計劃。記錄耕作和作物輪作的影響：農(nóng)民需要監(jiān)測耕作和作物輪作對作物出苗率、長勢、產(chǎn)量的影響，來確定每年種植的作物種類和品種。無人機在農(nóng)業(yè)方面的應(yīng)用還有進(jìn)行播種、授粉、施肥。與傳統(tǒng)農(nóng)用機械相比較，無人機具有精準(zhǔn)度高、效率高的特點，可將農(nóng)民從繁重的植保作業(yè)中解脫出來，利于規(guī)?；a(chǎn)，這些都使得無人機成為農(nóng)業(yè)植保領(lǐng)域研究和應(yīng)用的熱門。

參考文獻(xiàn)：

[1]基于深度學(xué)習(xí)的無人機識別算法研究[J]. 蔣兆軍，成孝剛，彭雅琴，王俊，李智.電子技術(shù)應(yīng)用.2017（07）