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:[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 : 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。