简介：[目的/意义]智慧农业科技是农业领域又一次新技术革命,具备农业新质生产力"高科技、高效能、高质量、可持续"的内在特征,已成为推进农业新质生产力发展的重要内核与引擎.[进展]本文对智慧农业科技创新的现实基础、内在逻辑与问题挑战开展系统研究,结论表明中国"表型+基因型+环境型"智能育种已迈入快车道,农业天、空、地信息感知技术体系逐渐成熟,农业大数据与智能决策技术研究探索不断推进,面向不同领域的智能农机装备创制取得丰硕成果.智慧农业科技创新通过赋能农业要素、技术、场景、主体与价值,推动农业新质生产力发展.但也面临科技创新政策体系不健全、关键技术存在卡点堵点断点、科创成果转化落地难度较大、支撑体系不够完备等重大挑战.[结论/展望]聚焦问题导向,提出了中国智慧农业科技创新平台、技术、场景、人才的"四高"路径,并围绕顶层设计、政策供...

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]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...