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摘要:
在普通环境导航路径识别方法的基础上,分析了株间杂草和垄间杂草对农业车辆导航路径的影响.针对影响较大的垄间杂草环境,提出一种基于BP神经网络的杂草环境下导航路径识别方法.田间实验证明,该方法对杂草的影响具有较好的适应性,能够快速、可靠、准确地提取导航路径特征,识别率为97%,单幅图像平均耗时560ms.
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文献信息
篇名 农业车辆杂草环境下视觉导航路径识别方法
来源期刊 农业机械学报 学科 工学
关键词 杂草环境 视觉导航 路径识别 BP神经网络
年,卷(期) 2009,(z1) 所属期刊栏目 农业自动化与环境控制
研究方向 页码范围 183-186
页数 4页 分类号 TP242.6+2
字数 2474字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 毛恩荣 中国农业大学工学院 158 2294 25.0 37.0
2 张小超 88 1882 26.0 39.0
3 宋正河 中国农业大学工学院 83 1302 19.0 33.0
4 毛文华 40 705 15.0 26.0
5 赵博 52 394 12.0 18.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (26)
共引文献  (109)
参考文献  (5)
节点文献
引证文献  (14)
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  • 引证文献(2)
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2020(5)
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研究主题发展历程
节点文献
杂草环境
视觉导航
路径识别
BP神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
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