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 : 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:[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]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]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 : 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 : 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。
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 : 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:[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:<正>为加强农药管理,逐步削减高毒农药的使用,保护人民生命安全和健康,增强我国农产品的市场竞争力,经全国农药登记评审委员会审议,我部决定撤销甲胺磷等5种高毒农药混配制剂登记,撤销丁酰肼在花生上的登记,强化杀鼠剂管理。现将有关事项公告如下:一、撤销甲胺磷等5种高毒有机磷农药混配制剂登记。自2003年12月31日起,撤销所有含甲胺磷、对硫磷、甲基对硫磷、久效磷和磷胺5种高毒有机磷农药的混配制剂的登记(具体名单由农业部农药检定所公布)。自公告之日起,不再批准含以上5种高毒有机磷农药的混配制剂和临时登记有效期超过4年的单剂的续展登记。自2004年6月30日起,不得在市场上销售含以上5种高毒有机磷农药的混配制剂。二、撤销丁酰肼在花生上的登记。自公告之日起,撤销丁酰肼(比久)在花生上的登记,不得在花生上使用含丁酰肼(比久)的农药产品。相关农药生产企业在2003年6月1日前到农业部农药检定所换取农药临时登记证。三、自2003年6月1日起,停止批准杀鼠剂分装登记,已批准的杀鼠剂分装登记不再批准续展登记。
简介:摘要 : 溶解氧含量的测量对水产养殖具有极其重要的意义,但目前中国市面上的溶解氧传感器存在价格昂贵、不能持续在线测量及更新部件维护困难等问题,难以在水产养殖物联网中大规模推广和发挥作用。本研究基于荧光淬灭原理,利用水中溶解氧浓度与荧光信号相位差的关系进行低成本、易维护溶解氧传感器的研发。首先利用自制备溶氧敏感膜,经激发光照射后产生红色荧光,该荧光寿命可由溶解氧浓度调节;然后利用光信号敏感器件设计光电转化电路实现光信号感知;再以 STM32F103微处理器作为主控芯片,编写下位机程序实现激发光脉冲产生,利用相敏检波原理以及快速傅里叶变换( FFT)计算激发光与参照光的相位差,进而转化为溶解氧浓度,实现溶解氧的测量。荧光探测部分与系统主控部分采用分离式设计思想,利用屏蔽排线直接插拔连接,便于传感器探测头的拆卸、更换、维护以及实现远距离在线测量。经测试,本溶解氧传感器的测量范围是 0~20 mg/L,响应延迟小于 2 s,溶氧敏感膜使用寿命约 1年,可以实时不间断地对溶解氧浓度进行测量。同时,本传感器具有测量方便、制作成本低、体积小等特点,为中国水产养殖低成本溶解氧传感器的研发与市场化奠定了良好的基础。