基于改进YOLO v3网络的夜间环境柑橘识别方法

为研究夜间环境下采摘机器人的视觉检测技术，实现采摘机器人的夜间作业，提出了一种多尺度卷积神经网络Des-YOLO v3算法，可实现夜间复杂环境下成熟柑橘的识别与检测。借鉴残差网络和密集连接网络，设计了Des-YOLO v3网络结构，实现了网络多层特征的复用和融合，加强了小目标和重叠遮挡果实识别的鲁棒性，显著提高了果实检测精度。柑橘识别试验结果表明， Des-YOLO v3网络的精确率达97.67%、召回率为97.46%、F1值为0.976，分别比YOLO v3网络高6.26个百分点、6.36个百分点和0.063。同时，经过训练的模型在测试集下的平均精度(mAP)为90.75%、检测速度达53f/s，高于YOLO v3_DarkNet53网络的平均精度88.48%，mAP比YOLO v3_DarkNet53网络提高了2.27个百分点，检测速度比YOLO v3_DarkNet53网络提高了11f/s。研究结果表明，本文提出的Des-YOLO v3网络对野外夜间复杂环境下成熟柑橘的识别具有更强的鲁棒性和更高的检测精度，为柑橘采摘机器人的视觉识别提供了技术支持。     

基于改进YOLO v4的自然环境苹果轻量级检测方法

针对苹果采摘机器人识别算法包含复杂的网络结构和庞大的参数体量,严重限制检测模型的响应速度问题,本文基于嵌入式平台,以YOLO v4作为基础框架提出一种轻量化苹果实时检测方法(YOLO v4-CA)。该方法使用MobileNet v3作为特征提取网络,并在特征融合网络中引入深度可分离卷积,降低网络计算复杂度;同时,为弥补模型简化带来的精度损失,在网络关键位置引入坐标注意力机制,强化目标关注以提高密集目标检测以及抗背景干扰能力。在此基础上,针对苹果数据集样本量小的问题,提出一种跨域迁移与域内迁移相结合的学习策略,提高模型泛化能力。试验结果表明,改进后模型的平均检测精度为92.23%,在嵌入式平台上的检测速度为15.11f/s,约为改进前模型的3倍。相较于SSD300与Faster R-CNN,平均检测精度分别提高0.91、2.02个百分点,在嵌入式平台上的检测速度分别约为SSD300和Faster R-CNN的1.75倍和12倍;相较于两种轻量级目标检测算法DY3TNet与YOLO v5s,平均检测精度分别提高7.33、7.73个百分点。因此,改进后的模型能够高效实时地对复杂果园环境中的苹果进行检测,适宜在嵌入式系统上部署,可以为苹果采摘机器人的识别系统提供解决思路。     

基于改进YOLO v4和ICNet的番茄串检测模型

针对深层神经网络模型部署到番茄串采摘机器人,存在运行速度慢,对目标识别率低,定位不准确等问题,本文提出并验证了一种高效的番茄串检测模型。模型由目标检测与语义分割两部分组成。目标检测负责提取番茄串所在的矩形区域,利用语义分割算法在感兴趣区域内获取番茄茎位置。在番茄检测模块,设计了一种基于深度卷积结构的主干网络,在实现模型参数稀疏性的同时提高目标的识别精度,采用K-means++聚类算法获得先验框,并改进了DIoU距离计算公式,进而获得更为紧凑的轻量级检测模型(DC-YOLO v4)。在番茄茎语义分割模块（ICNet）中以MobileNetv2为主干网络,减少参数计算量,提高模型运算速度。将采摘模型部署在番茄串采摘机器人上进行验证。采用自制番茄数据集进行测试,结果表明,DC-YOLO v4对番茄及番茄串的平均检测精度为99.31%,比YOLO v4提高2.04个百分点。语义分割模块的mIoU为81.63%,mPA为91.87%,比传统ICNet的mIoU提高2.19个百分点,mPA提高1.47个百分点。对番茄串的准确采摘率为84.8%,完成一次采摘作业耗时约6s。     

基于注意力机制与改进YOLO的温室番茄快速识别

为了实现复杂环境下农业机器人对番茄果实的快速准确识别,提出了一种基于注意力机制与改进YOLO v5s的温室番茄目标快速检测方法。根据YOLO v5s模型小、速度快等特点,在骨干网络中加入卷积注意力模块(CBAM),通过串联空间注意力模块和通道注意力模块,对绿色番茄目标特征给予更多的关注,提高识别精度,解决绿色番茄在相似颜色背景中难识别问题;通过将CIoU Loss替换GIoU Loss作为算法的损失函数,在提高边界框回归速率的同时提高果实目标定位精度。试验结果表明,CB-YOLO网络模型对温室环境下红色番茄检测精度、绿色番茄检测精度、平均精度均值分别为99.88%、99.18%和99.53%,果实检测精度和平均精度均值高于Faster R-CNN模型、YOLO v4-tiny模型和YOLO v5模型。将CB-YOLO模型部署到安卓手机端,通过不同型号手机测试,验证了模型在移动终端设备上运行的稳定性,可为设施环境下基于移动边缘计算的机器人目标识别及采收作业提供技术支持。     

基于改进YOLO v5的复杂环境下桑树枝干识别定位方法

为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测,改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状,解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题,提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型(YOLO v5-mulberry),并结合深度相机构建定位系统。首先,在YOLO v5的骨干网络中加入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制,提高神经网络对桑树枝干的关注度;并增加小目标层使模型可检测4像素×4像素的目标,提高了模型检测小目标的性能;同时使用GIoU损失函数替换原始网络中的IoU损失函数,有效防止了预测框和真实框尺寸较小时无法正确反映预测框及真实框之间位置关系的情况;随后,完成深度图和彩色图的像素对齐,通过坐标系转换获取桑树枝干三维坐标。试验结果表明：YOLO v5-mulberry检测模型的平均精度均值为94.2%,较原模型提高16.9个百分点,置信度也提高12.1%;模型室外检测时应检测目标数53,实际检测目标数为48,检测率为90.57%;桑树嫩叶处枝干三维坐标识别定位系统的定位误差为(9.498 5 mm...     

基于坐标注意力机制和YOLO v5s模型的山羊脸部检测方法

山羊的脸部检测对羊场的智能化管理有着重要的意义。针对实际饲养环境中,羊群存在多角度、分布随机、灵活多变、羊脸检测难度大的问题,以YOLO v5s为基础目标检测网络,提出了一种结合坐标信息的山羊脸部检测模型。首先,通过移动设备获取舍内、舍外、单头以及多头山羊的图像并构建数据集。其次,在YOLO v5s的主干网络融入坐标注意力机制,以充分利用目标的位置信息,提高遮挡区域、小目标、多视角样本的检测精度。试验结果表明,改进YOLO v5s模型的检测精确率为95.6%,召回率为83.0%,mAP_0.5为90.2%,帧速率为69 f/s,模型内存占用量为13.2 MB;与YOLO v5s模型相比,检测精度提高1.3个百分点,模型所占内存空间减少1.2 MB;且模型的整体性能远优于Faster R-CNN、YOLO v4、YOLO v5s模型。此外,本文构建了不同光照和相机抖动的数据集,来进一步验证本文方法的可行性。改进后的模型可快速有效地对复杂场景下山羊的脸部进行精准检测及定位,为动物精细化养殖时目标检测识别提供了检测思路和技术支持。     

基于Des-YOLO v4的复杂环境下苹果检测方法

为使采摘机器人快速准确检测出复杂环境中的苹果,提出一种Des-YOLO v4算法与苹果检测方法。由于YOLO v4的网络结构复杂,提出一种Des-YOLO结构,可减少网络参数并提高算法的检测速度;在训练阶段,正负样本的不平衡会导致苹果误检,提出一种基于AP-Loss的类别损失函数,以提高苹果识别的准确性。通过自制的苹果数据集测试了Des-YOLO v4算法,并在苹果采摘机器人样机上完成了采摘实验。实验结果表明:Des-YOLO v4算法对苹果图像的平均精度值为93.1%,检测速度为53f/s;机器人单次采摘时间为8.7s,采摘成功率达92.9%,具有检测精度高、速度快等优点。     

基于改进YOLO v5s的甘蔗切种茎节特征识别定位技术

为了实现甘蔗智能横向切种工作站的精准、高效的自动化切种,针对工厂化切种任务的特点,提出了一种基于改进YOLO v5s的甘蔗茎节特征边缘端识别与定位方法。首先,利用张正友相机标定法对摄像头进行畸变矫正;然后对甘蔗茎节数据集进行数据增强,利用原始的YOLO v5s模型进行训练和测试,结果显示数据增强能一定程度上提高检测精度。针对茎节特征目标小以及模型体积大导致检测精度低、部署难度高等问题,对YOLO v5s的骨干网络进行改进,在SPPF特征融合模块前引入坐标注意力(Coordinate attention, CA)模块和Ghost轻量化结构,在Head网络中剔除P5大目标检测头,得到了改进后甘蔗茎节检测模型YOLO v5s-CA-BackboneGhost-p34,测试结果表明该模型优于其他主流算法和原始模型,具有高精度、小体积等优势。其中,平均精度均值1和平均精度均值2分别提高5.2、16.5个百分点,模型浮点数计算量和内存占用量分别降低42%和51%。最后,为了提高检测速度和实时性,将模型部署于边缘端,利用TensorRT技术加快检测速度,并在传送速度为0.15 m/s的甘蔗智能横向切...     

基于计算机视觉的鱼类低氧胁迫行为检测与跟踪算法

为了能准确检测、跟踪加州鲈鱼因水中溶解氧含量低产生的胁迫行为，本文构建了一种改进的YOLO v5与DeepSORT组合网络算法。在算法方面提出2个改进方案：在原YOLO v5的Backbone和Neck中分别加入2个基于移位窗口的自注意力Swin Transformer模块，提升了网络对目标特征信息的提取能力，以此提升原模型的检测效果；采用Warmup和Cosine Annealing结合的学习率策略，使多目标跟踪算法DeepSORT前期收敛速度更快、更稳定。实验结果表明，在目标检测方面，相对于原YOLO v5,改进的YOLO v5的mAP@0.5、mAP@0.5:0.95和召回率分别提升1.9、1.3、0.8个百分点，在不完全遮挡情况下，改进的算法表现出更好的检测效果。在目标跟踪方面，DeepSORT算法的MOTA、MOTP和IDF1分别提升4.0、0.7、10.7个百分点，并且加州鲈鱼在遮挡前后的ID切换频率得到明显抑制。改进的YOLO v5与DeepSORT跟踪算法更适合于检测、跟踪加州鲈鱼的低氧胁迫行为，能够为加州鲈鱼的养殖提供技术支持。     

基于YOLO v5-TL的褐菇采摘视觉识别-测量-定位技术

为实现褐菇高效、精准、快速的自动化采摘,针对工厂化褐菇的种植特点,提出一种基于YOLO v5迁移学习(YOLO v5-TL)结合褐菇三维边缘信息直径动态估测法的褐菇原位识别-测量-定位一体化方法。首先,基于YOLO v5-TL算法实现复杂菌丝背景下的褐菇快速识别;再针对锚框区域褐菇图像进行图像增强、去噪、自适应二值化、形态学处理、轮廓拟合进行褐菇边缘定位,并提取边缘点和褐菇中心点的像素坐标;最后基于褐菇三维边缘信息的直径动态估测法实现褐菇尺寸的精确测量和中心点定位。试验结果表明单帧图像平均处理时间为50ms,光照强度低、中、高情况下采摘对象识别平均成功率为91.67%,其中高光强时识别率达100%,菇盖的尺寸测量平均精度为97.28%。研究表明,本文提出的YOLO v5-TL结合褐菇三维边缘信息直径动态估测法可实现工厂化种植环境下褐菇识别、测量、定位一体化,满足机器人褐菇自动化采摘需求。     

车用发动机润滑油失效规律与更换周期研究

研究在正常使用条件下１０Ｗ／３０－ＱＣ级润滑油用于某型车用发动机时所表现的失效规律,确认期服从两参数Ｗｅｉｂｕｌｌ分布,并给出分布的尺度参数η和形状参数ｍ之最佳线性无偏估计（ＢＬＵＥ）同时,还为定量分析,计算车用发动机润滑油的使用可靠性和合理确定其更换周期提供了一套可供借鉴的方法,并给出了具体的计算实例。     

农村剩余劳动力就业问题的探讨

论述了我国农村剩余劳动力就业的意义，并针对我国农村剩余劳动力的现状，提出多渠道促进农村剩余劳动力就业的途径和办法。     

乡（镇）农业技术推广体系存在的问题及对策

乡（镇）农技推广体系是农业发展的关键。介绍朝阳市农业技术推广体系的现状,针对目前体制及运行机制、服务手段等方面存在的问题,提出适合朝阳市乡（镇）农技推广体系改革与发展的对策,以期对全省农技推广体系改革和发展起到一些借鉴作用。     

草莓的采收与贮藏

草莓果味酸甜爽口,营养价值高,为人们所喜爱的应市鲜果之一。由于草莓易受损伤和微生物侵染,因此其采收、贮藏过程极为重要。介绍草莓采收过程中的注意事项以及11种贮藏保鲜技术的实施步骤和操作方法,推介9种加工方式,为草莓产业化提供技术支持。     

Review of the Egyptian experience in implementing land drainage projects

About 30 years have passed since the Government of Egypt embarked on implementing a series of large scale drainage projects. At present, about 3.8 million acres have been provided with drainage systems on the basis of systematic pre-drainage investigations and designs. The target is to provide drains in approximately 6.4 million acres in the Nile Valley and Delta.The implementation of the subsurface drainage system is carried out by the public sector and private contractors under direct supervision of governmental regional departments. The implementation process depends on many factors related to the drainage material, machinery, manpower, site requirements, farmers and organizations involved. Problems and constraints are sometimes challenging, however, the annual rate of implementation has gradually increased to 170,000 acre/year.This paper discusses the different aspects involved in the implementation process of drainage systems. The development in materials, machinery and construction technologies will be reviewed. Institutional and management factors are going to be also considered.     

Quantifying the sustainability of agriculture

The rural sustainability index is a scientifically based tool to quantify the performance of agriculture. The sustainability of crop production is quantified from three perspectives; people, planet and profit. Within each perspective, one condition was selected that must be met to warrant agriculture. These are: No hazardous work should be used within the crop production chain; agricultural crops should not be grown on land allocated to nature by national law or regulations and, when a GM-crop is present or is introduced in a region, it should not harm development opportunities of other farmers. If these excluding conditions are met, the sustainability of agriculture is assessed through five performance indicators on school attendance, water use and consumption, fertilizer use, pesticide use, and farm income. For each of the five indicators, critical values and target values have been given that limit the transition range between non-sustainable and sustainable production. The five indicators are combined into a sustainability index. The index aims at improving the socio-economic position of farmers while protecting the environment.

水稻“3414”肥料试验研究

以海城地区水稻主栽品种辽星一号为研究对象,开展水稻＂3414＂氮磷钾肥料试验,研究水稻在不同氮磷钾水平配比时的产量效应、最佳施肥量及最佳氮磷钾配比。结果表明,本地区最佳经济产量为725.5kg/667m2,氮磷钾最佳施肥量分别为N16.1kg/667m2、P2O58.5kg/667m2、K2O7.3kg/667m2,氮磷钾的最佳施肥配比为1：0.53：0.45。     

水稻高产栽培技术探讨

水稻生产对保证粮食安全、保障市场供应、改善人民生活、实现社会稳定具有重要的意义。从品种的选择、秧苗的培育、秧苗的插栽、田间管理、栽培要点5方面,介绍水稻高产栽培技术措施的主要内容,为水稻栽培提供技术指导。     

哺乳母猪舍环境监控系统的研究

猪舍环境的自动监测和控制已成为养猪业数字化信息化发展的一个重要方向。为此,以内蒙古农业大学科技园区的哺乳母猪舍为研究对象,设计了一种以King View为开发平台,利用模糊控制技术,对哺乳母猪舍环境进行了实时监控,并详细介绍了该系统的结构组成和设计原理。利用King View制作出的环境监控平台功能完善、稳定可靠、画面精美,方便工作人员管理和控制,具有一定的实用价值。     

《汽车运用工程》CAI研制

结合教学要求,利用Authorware多媒体平台设计制作了《汽车运用工程》教学课件。课件充分利用多媒体教学的优势,具有生动性、综合性、共享性、协调性、交互性和自主性,且功能完整、界面友好,操作简便,容易使学生更好地学习和掌握该课程。