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：[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：[目的/意义]准确高效地获取马匹体尺信息是马产业现代化进程中的关键环节.传统的人工测量方法耗时长、工作量大,且会对马匹造成一定应激反应.因此,实现准确且高效的体尺参数自动测量对于制定蒙古马早期育种计划至关重要.[方法]选择Azure Kinect深度相机获取蒙古马双侧RGB-D数据,以YOLOv8n-pose为基础,通过在C2f模块中引入可变形卷积(Deformable Convolution v2,DCNv2),同时添加洗牌注意力机制(Shuffle Atten-tion,SA)模块和优化损失函数(SCYLLA-IoU Loss,SIoU)的方法,利用余弦退火法动态调整学习率,提出一种名为DSS-YOLO(DCNv2-SA-SIoU-YOLO)的模型用于蒙古马体尺关键点的检测.其次,将RGB图中的二维关键点坐标与深度图中对应深度值相结合,得到关键点三维坐标,并实现蒙古马点云信息的转换.利用直通滤波、随机抽样一致性(Random Sample Consensu...

简介：[目的/意义]大规模肉羊畜舍人工消毒存在费时费力、覆盖不全和消毒不彻底的问题,为保持畜舍卫生和肉羊健康,本研究提出一种羊场自动导航喷药机器人.[方法]从硬件、语义分割模型和控制算法3个方面设计了自动导航喷药机器人.硬件部分包括履带底盘、摄像头和折叠式喷药装置.语义分割模型部分通过引入压缩通道网络注意力(Squeeze-and-Excitation Network,SENet)和基于场景改进的十字交叉注意力(Criss-Cross Attention,CCA)模块,提出一种双注意力ENet语义分割模型(Double Attention ENet,DAENet).在控制算法方面,针对机器人在面对岔路时无法控制行进方向的问题,利用模拟真实道路的方法,在羊舍外的道路上绘出车道线,提出了道路中心点识别和车道线中心点识别两种算法来计算机器人行进过程中的导航点.为了实现上述两种算法,使用了两台摄像头并设计了摄像头切换算.

简介：摘要 : 数十年来，遥感技术一直被用作精准农业的重要数据采集工具。根据距离地面的高度，遥感平台主要包括卫星、有人驾驶飞机、无人驾驶飞机系统和地面车辆。这些遥感平台上搭载的绝大多数传感器是成像传感器，也可以安装激光雷达等其他传感器。近年来，卫星成像传感器的发展极大地缩小了基于飞机的成像传感器在空间、光谱和时间分辨率方面的差距。最近几年，作为低成本遥感平台的无人机系统的出现极大地填补了有人驾驶飞机与地面平台之间的间距。有人飞机具有飞行高度灵活、飞行速度快、载荷量大、飞行时间长、飞行限制少以及耐候性强等优势，因此在未来仍将是主要的精准农业遥感平台。本文的第 1部分概述了遥感传感器的类型和三个主要的遥感平台（即卫星、有人驾驶飞机和无人驾驶飞机系统）。接下来的两个部分重点介绍用于精准农业的有人机载成像系统，包括由安装在农用飞机上的消费级相机组成的系统，并详细描述了部分定制和商用机载成像系统，包括多光谱相机、高光谱相机和热成像相机。第 4部分提供了五个应用实例，说明如何将不同类型的遥感图像用于精准农业应用中的作物生长评估和作物病虫害管理。最后简要讨论了将不同遥感平台和成像系统用于精准农业上的一些挑战和未来的努力方向。

简介：摘要 : 目前，针对蜂群发生崩溃式消失的现象还缺乏有效的观测和分析手段。本研究在分析蜂群行为与检测特征的基础上，设计了一种基于物联网技术的蜂群多特征长期监测系统。该系统采用太阳能供电，融合了多种传感器，能够检测蜂群的多个特征（蜂箱内部的温度、湿度、蜂群重量、声音和蜜蜂的进出量），并利用无线数据同步传输技术将这些数据上传到远程云服务器中。基于该系统，本研究还进行了针对意大利蜜蜂从 2018年秋季到 2020年春季为期 235天的长期连续监测试验，记录了蜂群在秋衰期、越冬期和春繁期蜂箱内部温度、湿度、蜂群重量、声音和进出量的逐小时的细致变化。试验结果表明，在此期间，蜂箱内的平均温度呈现从 25℃下降到 -5℃再回升至 15℃的抛物线变化，相应的进出巢次数也由大约 8万次 /天减少至 0次 /天再增加至 5万次 /天。在越冬期中，蜂群的重量呈现出大约 25 g/天的线性下降趋势，同时蜂箱内也更为安静，声音的频率集中于 0~64 Hz。由此表明，在不干扰蜂群的情况下，该监测系统获得的特征数据能够有效地揭示蜂群的日常活动和趋势变化，可用来研究蜂群的行为生物学、探索崩溃式的蜂群消失成因以及发展精确化蜜蜂养殖业。

简介：摘要 : 随着信息技术的发展，利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统，是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状，利用 STM32F103VBT6 32位微控制器，同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器，开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统，实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等，通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明，研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度，有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量，且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求，采集参数准确可靠，可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。

简介：[目的/意义]为了提高体尺关键点定位准确率,猪三维点云体尺自动测量方法会采用点云分割,在各个分割后局部点云定位测量关键点,以减少点云之间相互干扰.然而点云分割网络通常需要消耗较大计算资源,且现有测量点定位效果仍有待提升空间.本研究旨在通过设计关键点生成网络从猪体点云中提取出各体尺测量所需关键点.在降低显存资源需求的同时提高测量关键点定位效果,提高体尺测量的效率和精度.[方法]针对猪三维表面点云进行体尺测量,提出了一种定位猪体尺关键点的模型Pig Back Transformer.模型分为两个模块,分别设计了两种改进的Transformer自注意力编码器,第一模块为全局关键点模块,首先设计了一种猪背部边缘点提取算法用于获取边缘点,再使用edge encoder编码器以边缘点集合作为输入,edge encoder的edge attention中加入了边缘点和质点的偏移距离信息;第二模块...

简介：[目的/意义]针对现有规模化猪场生猪计数需求场景多,人工计数效率低、成本高等问题,提出一种基于改进实例分割深度学习算法和微信公众平台的区域养殖生猪计数方法.[方法]首先,利用智能手机拍摄养殖场猪只视频,对视频抽帧进一步生成图像数据集.其次,通过改进卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)中忽略通道与空间相互作用及通道注意力中降维操作带来的效率较低问题,提出高效全局注意力模块,并将该模块引入基于回归分析的单阶段实例分割网络YOLO(You Only Look Once)v8中对获取的生猪图像进行分割,构建新的识别模型YOLOv8x-Ours,以实现高精度的生猪计数.最后,基于微信公众平台开发微信小程序,并嵌入综合表现最优的生猪计数模型,实现使用智能手机拍摄图像进行生猪快速计数.[结果和讨论]在测试集上的试验结果表明,与现有实例分割模型..

简介：摘要 : 为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数 R2均大于 0.999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了 0.1。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。

简介：摘要 : 准确获取西兰花花球面积和新鲜度是确定其长势的关键步骤，本研究通过对深度残差网络 ResNet进行改进得到一种新型的西兰花花球分割模型，并通过花球部位黄绿颜色占比判断其新鲜度，实现低成本高效准确地西兰花表型信息提取。主要技术流程包括：（ 1）基于地面自动影像获取平台拍摄西兰花花球正射影像并建立原始数据集；（ 2）对训练图像进行预处理并输入模型进行分割；（ 3）基于颜色信息用粒子群结构 PSO和大津法 Otsu对分割结果进一步进行阈值分割，获取其新鲜度指标。试验结果表明：本研究建立的分割模型精度优于传统深度学习模型和基于颜色空间变换和阈值分割模型， 4个评价指标结构相似性指数 (SSIM)、平均精度 (Precision)、平均召回率 (Recall)、 F-度量 (F-measure)结果分别为 0.911、 0.897、 0.908和 0.907，相比于传统方法提升了 10%-15%，且对土壤反射率波动、冠层阴影、辐射强度变化等干扰具有一定的鲁棒性。同时，在分割结果的基础上采用 PSO-Otsu法可以实现花球新鲜度快速分析，其精度超过了 0.8。本研究结果实现了西兰花田间多表型参数的高通量获取，可以为作物田间长势监测研究提供重要参考。

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]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 : 土壤养分作为农业生产的重要指标，含量过少会降低农作物产量，过多则会造成环境污染。因此，快速、准确检测土壤养分对于精准施肥和提高作物产量具有重要意义。基于取样和化学分析的传统方法能够全面准确地检测土壤养分，但检测过程中土壤的取样及预处理过程繁琐、操作复杂、费时费力，不能实现土壤养分的原位快速检测。本研究基于调制近红外光谱，提出了一种土壤养分主动式近场遥测方法，可有效避免土壤反射自然光的干扰。该方法使用波长范围 1260~1610 nm的 8通道窄带激光二极管作为近红外光源，通过测量 8通道激光光束的土壤反射率，建立土壤养分中氮（ N）关于土壤反射率的计量模型，实现了 N的快速检测。在 74组已知 N含量的土壤样品中，选取 54组作为训练集， 20组作为预测集。基于一般线性模型，对训练集中土壤 N含量与土壤反射率的定量化参数进行训练，筛选显著波段后的计量模型 R2达到 0.97。基于建立的计量模型，预测集中土壤 N含量预测值与参考值的决定系数 R2达到 0.9，结果表明该方法具有土壤养分现场快速检测的能力。

简介：摘要 : 光是植物进行光合作用的主要能量来源，光照好坏直接影响作物的产量和品质。本研究针对现有植物补光系统多以功能叶光合能力为基准进行冠层补光，导致冠层新生叶光抑制、株间功能叶位补光不足以及补光位置不能适应作物生长进行动态调整的问题，以黄瓜为研究对象，设计了一种基于植株需光差异特性的设施黄瓜立体光环境智能调控系统。该系统由智能控制子系统、冠层 -株间 LED补光子系统、冠层 -株间环境监测子系统和补光灯升降子系统组成，通过 ZigBee技术实现各子系统间无线通信。其中冠层 -株间环境监测子系统分别获取冠层和株间环境信息并发送至智能控制子系统，智能控制子系统根据环境实时信息调用冠层调控模型和株间适宜叶位调控模型获得相应调控目标值，并将其下发至冠层 -株间补光灯，实现冠层与株间补光灯的动态实时调控。在陕西省泾阳县蔬菜产业综合服务区蔬菜基地分别部署立体补光设备和传统冠层补光设备，并进行系统调控效果验证试验。结果表明，立体补光区黄瓜植株的株高和茎粗显著增长，其中相比传统冠层补光区平均株高、茎粗分别增长了 8.03%和 7.24%，相比自然处理区平均株高、茎粗分别增长了 26.51%和 36.03%；在一个月的采摘期内，立体补光区相比传统冠层补光区和自然处理区产量分别提升了 0.28和 1.39 kg/m2，经济效益分别增加了 2.82和 4.88 CNY/m2，说明立体光环境调控系统能够提高经济效益，具有应用推广价值。

简介：[目的/意义]随着奶牛养殖业向规模化、精准化和信息化养殖迅速发展,对奶牛健康的监测和管理需求也日益增加.实时监测奶牛的反刍行为对于第一时间获取奶牛健康的相关信息以及预测奶牛疾病具有至关重要的意义.目前,针对奶牛反刍行为的监测已经提出了多种策略,包括基于视频监控、声音识别、传感器监测等方法,但是这些方法普遍存在实时性不足的问题.为了减轻数据传输的数量与云端计算量,实现对奶牛反刍行为的实时监测,基于边缘计算的思想提出了一种实时对奶牛反刍行为进行监测的方法.[方法]使用自主设计的边缘设备实时地采集并处理奶牛的六轴加速度信号,基于六轴数据提出了基于联邦式与拆分式边缘智能这两种不同的策略对奶牛反刍行为实时识别方法展开研究.在基于联邦式边缘智能的奶牛反刍行为实时识别方法研究中,通过协同注意力机制改进MobileNet v3网络提出了...

简介：[目的/意义]小麦叶片数是衡量植株生长状况、确定茎蘖动态、调节群体结构的重要指标之一.目前大田环境下小麦叶片计数主要依靠人工、耗时耗力,而现有的自动化检测计数方法的效率与精度难以满足实际应用需求.为提高小麦叶片数检测的准确性,设计了一种复杂大田环境下高效识别小麦叶尖的算法.[方法]本研究以手机和田间摄像头获取的可见光图像构建了两种典型光照条件下出苗期、分蘖期、越冬期等多个生长期的小麦叶片图像数据集.以YOLOv8为基础网络,融合坐标注意力机制降低背景环境的干扰,提高模型对小麦叶尖轮廓信息的提取能力;替换损失函数加快模型收敛速度;增加小目标检测层提高对小麦叶尖的识别效果,降低漏检率.设计了一种适用于叶尖小目标识别的深度学习网络,通过检测图像叶尖数量从而得出叶片数.[结果与讨论]本研究提出的方法对小麦叶尖的识别精确率和mAP...

简介：摘要 : 水肥一体化自动装备的使用能够有效提高水肥资源利用率，但需要在作业前获知作物的营养状况及水肥需求量，而通过人工手持测量仪器来获取这些信息，存在着时效性差和劳动强度大等缺点。针对以上问题，本研究以常见的作物玉米为研究对象，使用大疆精灵Ⅲ无人机携带 RedEdge-M多光谱相机在田间上空采集玉米多光谱图像，同时使用 YLS-D系列植株营养测定仪测量玉米植株的氮素和水分含量等营养信息，根据这些信息将采集的图像分为 3个等级（每个等级共包含 530幅五通道图像，其中 480幅作为训练集， 50幅作为验证集），提出了一种基于卷积神经网络的玉米作物营养状况识别方法。并基于 TensorFlow深度学习框架搭建了 ResNet18卷积神经网络模型，通过向模型输入彩色图像数据和五通道多光谱图像数据，分别训练出适合于彩色图像和多光谱图像的玉米植株营养状况等级识别模型。试验结果表明：训练后的模型能够识别玉米作物的彩色图像和多光谱图像，能够输出玉米的营养状况等级和 GPS 信息，识别彩色图像模型在验证集的正确率为 84.7%，识别多光谱图像模型在验证集的正确率为 90.5%，模型训练平均时间为 4.5h，五通道图像识别平均用时为 3.56s。该识别方法可快速无损地获取玉米作物的营养状况，为有效提高水肥资源利用率提供了方法和依据。