简介:[目的/意义]冷链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据.本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响,提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型.[方法]基于道路车辆数量与像素面积占比表征路况信息,构建基于改进YOLOv8s的路况信息识别模型,并以路况信息、行驶特征(速度、加速度)、货物重量、制冷参数(温度、功率)等为输入,构建基于改进iTransformer的冷藏车辆碳排放动态预测模型.最后与其他模型展开对比分析,分别验证路况信息识别与车辆碳排放动态预测的精度.[结果]改进的YOLOv8s路况信息识别模型在精确率、召回率和平均识别精度上分别达到98.1%、95.5%和 98.4%,比YOLOv8s分别提高了 1.2%、3.7%和 0.2%,参数量和运算量分别减少了 12.5%和31.4%,检测速度提高了5.4%.改进的iTransformer...
简介:摘要 : 针对温室番茄智能化管理需要,研究茎秆、叶片和绿果等 3类相近色目标的多波段图像融合方法,以凸显目标与背景亮度差异,提高目标视觉识别效率。根据其各自在 300~1000 nm范围的反射光谱特征差异,建立了针对其光谱数据分类的 Lasso正则化逻辑回归模型。基于模型的稀疏解特征,确定具有较大权值系数的 450、 600和 900 nm等 3个波段作为最优成像波段,在此基础上构建了温室番茄植株多波段图像在线采集系统。结合最优成像波段下相近色目标图像特征分析,提出了基于 NSGA-II的多波段图像加权融合方法,以增强特定目标与近色背景物体的图像亮度差异。最后通过现场试验对多波段图像融合效果进行评估。结果表明,分别以茎秆、叶片和绿果器官作为识别目标,通过多波段图像融合处理后,目标与背景之间的图像灰度差异绝对差值相应达到单波段图像的 2.02、 8.63和 7.89倍,即被识别目标与其他近色背景的亮度差异显著增强,且背景物的亮度波动得到抑制。本研究结果可以为农业环境近色目标视觉识别相关研究提供参考。
简介:[目的/意义]奶牛跛行检测是规模化奶牛养殖过程中亟待解决的重要问题,现有方法的检测视角主要以侧视为主.然而,侧视视角存在着难以消除的遮挡问题.本研究主要解决侧视视角下存在的遮挡问题.[方法]提出一种基于时空流特征融合的俯视视角下奶牛跛行检测方法.首先,通过分析深度视频流中跛行奶牛在运动过程中的位姿变化,构建空间流特征图像序列.通过分析跛行奶牛行走时躯体前进和左右摇摆的瞬时速度,利用光流捕获奶牛运动的瞬时速度,构建时间流特征图像序列.将空间流与时间流特征图像组合构建时空流融合特征图像序列.其次,利用卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进PP-TSMv2(PaddlePad-dle-Temporal Shift Module v2)视频动作分类网络,构建奶牛跛行检测模型Cow-TSM(Cow-Temporal Shift Module).最后,分别在不同输..
简介:摘要 : 含水量是表征水稻生理和健康状况的关键参数,精确预测水稻含水量对于水稻育种和大田精准管理具有重要意义。目前,利用无人机搭载光谱图像传感器监测作物生长的研究主要集中在利用植被指数评估作物在单一或者几个生育期的生长参数,针对作物含水量监测的研究非常有限。本研究主要利用多旋翼无人机低空遥感平台获取不同生育期水稻冠层的 RGB图像和多光谱图像,通过提取植被指数和纹理特征,分析水稻的动态生长变化,并构建了基于随机森林回归方法的含水量预测模型。试验结果表明:( 1)从无人机图像提取的植被指数、纹理特征以及地面测量的含水量都能用于监测水稻生长,并且这些参数随水稻生长呈现出了相似的动态变化趋势;( 2)与 RGB图像相比,多光谱图像评估水稻含水量具有更高的潜力,其中归一化光谱指数 NDSI771,611实现了更好的预测精度( R2=0.68, RMSEP=0.039, rRMSE =5.24%);( 3)融合植被指数和纹理特征能够进一步改善含水量的预测结果( R2=0.86, RMSEP=0.026, rRMSE=3.51%),预测误差 RMSEP分别减小了 16.13%和 18.75%。上述结果表明,基于无人机遥感技术监测水稻含水量是可行的,可为农田精准灌溉和田间管理决策提供新思路。
简介:摘要 : 随着无线终端数量的快速增长和多媒体图像等高带宽传输业务需求的增加,农业物联网相关领域可预见地会出现无线频谱资源紧缺问题。针对基于传统物联网的作物表型信息采集系统中存在由于节点密集部署导致数据传输过程容易出现频谱竞争、数据拥堵的现象以及固定电池的网络由于能耗不均衡引起监测周期缩减等诸多问题,本研究建立了一个认知无线传感器网络( CRSN)作物表型信息采集模型,并针对模型提出一种引入边缘计算机制的动态频谱和能耗均衡( DSEB)的事件驱动分簇路由算法。算法包括:( 1)动态频谱感知分簇,采用层次聚类算法结合频谱感知获取的可用信道、节点间的距离、剩余能量和邻居节点度为相似度对被监控区域内的节点进行聚类分簇并选取簇头,构建分簇拓扑的过程对各分簇大小的均衡性引入奖励和惩罚因子,提升网络各分簇平均频谱利用率;( 2)融入边缘计算的事件触发数据路由,根据构建的分簇拓扑结构,将待检测各区域变化异常表型信息触发事件以簇内汇聚和簇间中继交替迭代方式转发至汇聚节点,簇内汇聚包括直传和簇内中继,簇间中继包括主网关节点和次网关节点 -主网关节点两种情况;( 3)基于频谱变化和通信服务质量( QoS)的自适应重新分簇:基于主用户行为变化引起的可用信道改变,或分簇效果不佳对通信服务质量产生的干扰,触发 CRSN进行自适应重新分簇。此外,本研究还提出了一种新的能耗均衡策略去能量消耗中心化(假设 sink为中心),即在网关或簇头节点选取计算式中引入与节点到 sink的距离成正比的权重系数。算法仿真结果表明,与采用 K-medoid分簇和能量感知的事件驱动分簇 (ERP)路由方案相比,在 CRSN节点数为定值的前提下,基于 DSEB的分簇路由算法在网络生存期与能效等方面均具有一定的改进;在主用户节点数为定值时,所提算法比其它两种算法具有更高频谱利用率。
简介:[目的/意义]牛的体尺参数是反映牛身体发育状况的关键指标,也是牛选育过程的关键因素.为解决规模化肉牛牧场复杂环境对肉牛体尺的测量需求,设计了一种图像采集装置以及体尺自动测量算法.[方法]首先搭建肉牛行走通道,当肉牛通过通道后进入限制装置,用英特尔双目深度相机D455对牛只右侧图像进行RGB与深度图的采集.其次,为避免复杂环境背景的影响,提出一种改进后的实例分割网络Mask2former来对牛只二维图进行前景轮廓提取,对轮廓进行区间划分,利用计算曲率分析方法找到所需体尺测点.然后,将原始深度图转换为点云数据,对点云进行点云滤波、分割和深度图牛只区域的空值填充,以保留牛体区域的点云完整,从而找到所需测点并返回到二维数据中.最后,将二维像素点投影到三维点云中,利用相机参数计算出投影点的世界坐标,从而进行体尺的自动化计算,最终提取肉牛体高、十...
简介:摘要 : 植物化学保护即使用植保机械喷施化学农药是当前最主要的病虫害防控方法,一直以来对保障农业生产安全与粮食有效供给起至关重要作用。能够实现按需精准施药、变量施药、人机分离与人药分离的高效、精准、智能的施药技术和装备是提高农药药效与利用率的保证,也是保障食品安全、降低农民劳动强度的重要措施,是目前国内外研究的热点。本研究对精准施药关键技术及研究现状进行了分析,对适用于不同作业场景的精准施药装备的研究现状、典型代表、应用进展等进行了分类总结,分析了目前精准施药发展中面临的挑战,并提出了对策和建议。本研究可为精准施药技术研究的推进、智能施药装备的研发和现代化农业的发展提供参考和思路。
简介:[目的/意义]随着自动化、数智化技术的快速发展及其相关技术在肉牛养殖上的逐步推广利用,肉牛智能化养殖技术研究也取得了一定进步.肉牛的生理指标如运动量、体温、心率、呼吸频率,以及反刍量等变化反映了肉牛的健康或亚健康状态.基于多种传感器采集到的数据以及机器学习、数据挖掘及模型化分析等技术的利用,肉牛的生理指标可由智能感知装备尤其接触式设备自动获取并用于发情、产犊、健康和应激的监测.[进展]针对肉牛养殖过程生理指标的智能监测技术及其利用价值进行了系统分析,分析了生理指标监测技术在实际生产中的应用现状,总结了肉牛生理指标监测的难点和挑战,并提出了未来发展方向.[结论/展望]肉牛生理指标的智能监测与利用既提高数据采集的时效性和准确性,有利于提高一线人员工作效率,促进肉牛养殖的智能化水平及健康养殖水平.结合当前中国肉牛实际饲养..
简介:<正>湖南化工研究院创建于1951年,主要从事农药、精细化工、无机功能材料等领域新技术、新产品的研究和工程技术开发,是国家农药创制工程技术研究中心的依托单位。下设5个专业研究所和4个技术服务中心,现有科研人员160余人,其中高级职称58人、中级职称66人,博士6人、硕士19人。拥有国家氨基甲酸酯类农药工业性试验基地、湖南省农用化学品重点实验室、湖南省化肥农药质量监督检验授权站、湖南省化工信息中心,与国内6所高校联合建有农药学、有机化学、化学工程等专业博士点和硕士点;国家农药创制工程技术研究中心在农药技术研究与开发方面已形成了集新化合物设计与合成、结构表征、生物活性筛选、工艺研究、工程技术开发、应用技术研究以及信息咨询等于一体的较为完整的应用基础与应用开发研究体系。