基于深度学习算法的橡胶树割胶路径优化研究
DOI: http://dx.doi.org/10.12349/tie.v2i2.6188
Article ID: 6188
摘要
在橡胶生产过程中，割胶是获取胶乳的关键环节，其效率和质量直接影响到橡胶的产量和品质。然而，传统的割胶路径规划方法往往依赖于割胶人员的经验和直觉，难以适应橡胶园复杂的地形和多变的环境条件，导致割胶效率低下和胶乳产量不稳定。为了解决这一问题，本文提出了一种基于深度学习算法的橡胶树割胶路径优化方法。本文的研究为橡胶树割胶路径优化提供了一种新的思路和方法，具有重要的理论意义和实际应用价值，为橡胶产业的智能化发展和农业生产的现代化转型提供了有力的技术支撑[1]。
关键词
橡胶树；割胶路径优化；深度学习算法；路径规划；农业智能化
参考
杨署光,晁金泉,李言,等.机械伤害、排胶和割胶频率对橡胶树橡胶生物合成的影响[J/OL].热带亚热带植物学报,1-10[2025-01-04].http://kns.cnki.net/kcms/detail/44.1374.Q.20241203.1721.002.html.
丁世涛,高新生,黄肖,等.橡胶树5个主栽品种对日间割胶模式的响应研究[J/OL].西南林业大学学报(自然科学),1-7[2025-01-04].http://kns.cnki.net/kcms/detail/53.1218.S.20241115.0917.002.html.
覃怀德,张安洋,聂智毅,等.海南热研73397等5个橡胶树品种全年割胶周期生胶质量变化[J].热带作物学报,2024,45(06):1226-1234.
曾山,武玉金,,等.固定式橡胶自动割胶机的设计与试验[J].西南大学学报(自然科学版),2024,46(03):92-102.
李杨,潘媛,罗平,等.橡胶树日间割胶试验初报[J].热带作物学报,2023,44(05):937-945.
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