简介：摘要：当今，我国经济发展十分迅速，在经济高速发展的过程中，社会环境所承受的压力也在不断增加，中国的森林环境状况不容乐观。因此，人们也越来越重视森林资源的保护，尤其是森林资源的管理防火，这不仅关系到社会的发展，也影响大家的生存环境。应根据当地实际情况，制定合理的保护措施，进一步加强对森林资源的保护。

简介：摘要：目前，针对肉牛消化不良的治疗方法多种多样。这些方法在不同程度上可以缓解肉牛消化不良的症状，提高肉牛的消化能力和食欲。然而，由于肉牛消化不良的成因复杂多样，单一的治疗方法往往难以取得理想的效果。因此，本文旨在综合分析和评价各种治疗措施的效果，为肉牛消化不良的治疗提供更为全面和有效的指导。

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]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：摘要：持续、稳定且迅速提高农作物产量，无疑对社会经济的持续发展具有极大的促进和推动作用，为了不断提高农作物的产量以及质量，必须大力推广和应用先进、成熟的农作物种植技术。这些高效的农作物技术包括高产、优质、高效栽培技术，需要对原有和传统落后的低效农作物种植技术进行改进和优化。需要根据实际情况进行深入、细致地研究分析，并进行系统地总结和优化，根据现代化社会发展进程和科技发展的实际需要，提出更科学、更符合农民现实需求的农业栽培和种植发展模式，积极进行推广应用，以推动我国农业经济的发展。基于此，本文就农作物高产栽培技术以及推广应用进行分析探究。

简介： 摘要：在全球化与可持续发展的背景下，现代烟草农业面临着提升产业竞争力和环境可持续性的双重压力。针对烟草农业多元化技术的推广，文章深入探讨了现有的挑战，并提出了一系列构建多元化技术推广体系的策略。

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：摘要：本文探讨了当前农业技术推广模式的现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。首先，分析了个体农户经验传递和地方性农业研究所的推广作用。接着，指出了信息不对称、经济因素及数据安全等方面的挑战。最后，预测了农业技术推广的未来趋势，包括数字化与互联网的深度融合、生态性与可持续发展，以及本地化与全球化的结合。

简介：摘要：近年来，国家粮食安全战略深入人心，政府与相关部门积极推动农业现代化建设，创新小麦种植技术，优化小麦病虫害防治措施，提高小麦的品质与产量，实现农业现代化转型升级。在此情况下，应对小麦种植技术进行创新、优化，只有这样才能够充分保障种植效果，增强病虫害防治能力，从而对社会发展提供有力的支持。基于此，深入分析了农业现代化下小麦种植技术、病虫害防治措施，以期为相关人员提供借鉴。

简介：摘要：在社会快速发展的时代背景下，新技术的使用逐步渗透到了农业发展领域。合理运用新技术和新资源，不仅能够促使农业转型升级，还能够使农业生产模式更为先进，更贴合市场发展需求。在传统的蔬菜种植过程中，技术人员需要依靠生产经验来完成种植工作。本文概述了有机蔬菜种植的基本原则和实践方法，进一步探讨了生态农业技术在有机种植中的应用。此外，重点分析了推广生态农业技术的主要措施，旨在为有机蔬菜种植的有效实践和生态农业技术的广泛应用提供理论支持。

简介：林业生态工程建设在维护生物多样性、防止土地退化、应对气候变化等方面发挥着至关重要的作用。本文深入探讨了林业生态工程建设的现状，揭示了其在提升生态环境质量、推动绿色发展过程中的显著成效。尽管如此，当前的林业生态工程建设仍面临诸多挑战，包括生态系统的不完整性、地区发展不平衡以及管理机制的不健全等。通过对这些问题的深入分析，本文旨在揭示问题的本质，为林业生态工程建设的持续改进提供理论依据。针对这些问题，本文提出了几点切实可行的对策，包括优化生态工程设计、强化区域协同、完善政策法规以及提升科技支撑。这些对策旨在提高生态工程的生态效益，促进其与社会经济发展的协调，确保林业生态工程建设的可持续性。通过综合实施这些策略，有望推动我国林业生态工程建设迈上新台阶，为国家生态文明建设注入更为强大的动力。

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：[目的/意义]针对传统大米品质监管追溯系统中存在的品控数据链机制不够完善、品控信息可追溯程度不足、数据上链效率低及隐私信息泄露等问题,提出一种差分隐私增强的大米区块链品控模型.[方法]首先,结合大米全产业链,设计数据传输流程,涵盖种植、收购、加工、仓储和销售等各环节,有效保证品控数据链的连续性;其次,为解决上链数据量大、上链效率低问题,将大米全产业链各环节关键品控数据存储于星际文件系统(InterPlanetary File System,IPFS),然后将存储完成后返回的哈希值上链;最后,为提高品控模型信息可追溯程度,将种植环节关键品控数据中涉及隐私的部分信息通过差分隐私(Differential Privacy)处理后展示给用户,模糊化个体数据,以提高品控信息可信度,同时也保护了农户种植隐私.基于该品控模型,设计了差分隐私增强的大米区块链品控系统,并在相关大米企业实际运行.[结..

简介：摘要:园林植物是当代景观设计的一个组成部分，要成功地进行园林设计，必须了解园林植物的基本特征，并能将其与建筑场地的水文、地理和气候条件相结合。只有将园林植物的基本特征与拟建园林场地的水文、地理和气候条件相结合，才有可能选择合适的本土园林植物品种进行种植和设计。园林植物的种植和设计要适应当地的生长条件，简要介绍了园林植物在景观工程中的主要功能，并分析了常见的问题。考虑到优先性、地方性和文化的原则，建议利用园林植物的自然特征，利用园林植物的季节性变化。除了优先性、地方性和文化性原则外，还提出了园林设计的基本原则。

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]天然牧场下放牧牲畜数量的准确检测是规模化养殖场改造升级的关键.为满足规模化养殖场对大批羊群实现精准实时的检测需求,提出一种高精度、易部署的小目标检测模型CSD-YOLOv8s(CBAM SP-PFCSPC DSConv-YOLOv8s),实现无人机高空视角下小目标羊只个体的实时检测.[方法]首先,使用无人机获取天然草原牧场中包含不同背景及光照条件下的羊群视频数据并与下载的部分公开数据集共同构成原始图像数据.通过数据清洗和标注整理生成羊群检测数据集.其次,为解决羊群密集和相互遮挡造成的羊只检测困难问题,基于YOLO(You Only Look Once)v8模型构建具有跨阶段局部连接的SPPFCSPC(Spatial Pyramid Pooling Fast-CSPC)模块,提升网络特征提取和特征融合能力,增强模型对小目标羊只的检测性能.在模型的Neck部分引入了卷积注意力模块(Convolutional Blo...

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...