基于Cascade R-CNN的玉米幼苗检测

准确识别玉米幼苗是实现自动化精准除草、间苗、补种等苗期作业的重要前提。为此,针对自然环境下农业机器人对玉米幼苗的检测问题,结合深度残差网络强大的特征提取能力和级联网络连接多个检测器不断优化预测结果的特点,对Cascade R-CNN模型进行改进,使之适用于自然环境下玉米幼苗的检测。模型使用残差网络ResNet-50与特征金字塔网络FPN作为特征提取器提取玉米幼苗图像的特征图,利用区域建议网络生成目标候选框,通过感兴趣区域池化将不同大小的特征图转换为统一尺寸的输出;最后,分类回归模块根据特征图对目标进行分类,并使用边框回归修正候选框的位置和大小,从而完成玉米幼苗目标检测。同时,以3～5叶期玉米幼苗为研究对象,采集其田间图像并制作数据集,用所制作的数据集对Cascade R-CNN模型进行训练,选取AlexNet、VGG16、ResNet18、ResNet50与ResNet50+FPN分别作为特征提取网络进行对比试验,确定所提出的ResNet50+FPN为最优特征提取网络,平均精度均值(mAP)为91.76%,平均检测时间为6.5ms。选取双阶段目标检测模型Faster R-CNN、R-F...     

基于轻量卷积结合特征信息融合的玉米幼苗与杂草识别

针对自然环境下作物与杂草识别精度低、实时性和鲁棒性差等问题，以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象，提出一种基于轻量卷积神经网络结合特征层信息融合机制的改进单步多框检测器（Single shot multibox detector，SSD）模型。首先，采用深度可分离卷积结合压缩与激励网络（Squeeze and excitation networks，SENet）模块构建轻量特征提取单元，在此基础上通过密集化连接构成轻量化前置基础网络，替代标准SSD模型中的VGG16网络，以提高图像特征提取速度；然后，基于不同分类特征层融合机制，将扩展网络中深层语义信息与浅层细节信息进行融合，融合后的特征图具有足够的分辨率和更强的语义信息，可以提高对小尺寸作物与杂草的检测准确率。试验结果表明，本文提出的深度学习检测模型对自然环境下玉米及其伴生杂草的平均精度均值为88.27%、检测速度为32.26f/s、参数量为8.82×10.6，与标准SSD模型相比，精度提高了2.66个百分点，检测速度提高了33.86%，参数量降低了66.21%，同时对小尺寸目标以及作物与杂草叶片交叠情况的识别具有良好的鲁棒性与泛化能力。本文方法可为农业自动化精准除草提供技术支持。     

基于改进Mask R-CNN的苹果园害虫识别方法

针对基础卷积神经网络识别苹果园害虫易受背景干扰及重要特征表达能力不强问题，提出一种基于改进Mask R-CNN的苹果园害虫识别方法。首先，基于Haar特征方法对多点采集得到的苹果园害虫图像进行迭代初分割，提取害虫单体图像样本，并对该样本进行多途径扩增，得到用于深度学习的扩增样本数据集。其次，对Mask R-CNN中的特征提取网络进行优化，采用嵌入注意力机制模块CBAM的ResNeXt网络作为改进模型的Backbone,增加模型对害虫空间及语义信息的提取，有效避免背景对模型性能的影响；同时引入Boundary损失函数，避免害虫掩膜边缘缺失及定位不准确问题。最后，以原始Mask R-CNN模型作为对照模型，平均精度均值作为评价指标进行试验。结果表明，改进Mask R-CNN模型平均精度均值达到96.52%,相比于原始Mask R-CNN模型，提高4.21个百分点，改进Mask R-CNN可精准有效识别苹果园害虫，为苹果园病虫害绿色防控提供技术支持。     

基于YOLO v5的农田杂草识别轻量化方法研究

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR)增强算法对部分图像数据进行预处理,提高边缘细节模糊的图像清晰度,降低图像中的阴影干扰。使用轻量级网络PP-LCNet重置了识别模型中的特征提取网络,减少模型参数量。采用Ghost卷积模块轻量化特征融合网络,进一步降低计算量。为了弥补轻量化造成的模型性能损耗,在特征融合网络末端添加基于标准化的注意力模块(Normalization-based attention module,NAM),增强模型对杂草和玉米幼苗的特征提取能力。此外,通过优化主干网络注意力机制的激活函数来提高模型的非线性拟合能力。在自建数据集上进行实验,实验结果显示,与当前主流目标检测算法YOLO v5s以及成熟的轻量化目标检测算法MobileNet v3-YOLO v5s、ShuffleNet v2-YOLO v5s比较,轻量化后杂草识别模型内存占用量为6.23MB,分别缩小54.5%、12%和18%;平均精度均值(Mean average precision,mAP)为97.8%,分别提高1.3、5.1、4.4个百分点。单幅图像检测时间为118.1ms,达到了轻量化要求。在保持较高模型识别精度的同时大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行农田杂草识别提供技术支持。     

基于卷积神经网络的害虫分类

农作物病虫害是一种严重的自然灾害,需要对其进行及时预测和监控,以保证农作物产量。由于害虫种类繁多以及作物在生长初期的形态相似,农业工作者难以准确识别各类作物昆虫,给病虫害的防治工作带来巨大挑战。针对这一问题,提出一种基于多尺度特征融合的网络模型(FFNet)对作物害虫进行精准识别与分类。首先,采用空洞卷积设计多尺度特征提取模块(MFEM),获取害虫图像的多尺度特征图;然后,使用深层特征提取模块(DFEM)提取图像的深层特征信息;最后,将分别由多尺度特征提取模块(MFEM)和深层特征提取模块(DFEM)提取到的特征图进行融合,从而实现以端到端的方式对作物害虫进行精准分类与识别。试验表明：所提出的方法在12类害虫的数据集上获得优异的分类性能,分类准确率(ACC)达到98.2%,损失函数Loss为0.031,模型训练时间为197 min。     

基于改进YOLOv5算法的农田杂草检测

随着智慧农业技术和大田种植技术的不断发展,自动除草具有广阔的市场前景。关于除草剂自动喷洒的有效性,农田杂草的精准、快速地识别和定位是关键技术之一。基于此提出一种改进的YOLOv5算法实现农田杂草检测,该方法通过改进数据增强方式,提高模型泛化性;通过添加注意力机制,增强主干网络的特征提取能力;通过改进框回归损失函数,提升预测框的准确率。试验表明,在芝麻作物和多种杂草的复杂环境下,本文方法的检测平均精度均值mAP为90.6%,杂草的检测平均精度AP为90.2%,比YOLOv5s模型分别提高4.7%和2%。在本文试验环境下,单张图像检测时间为2.8 ms,可实现实时检测。该研究内容可以为农田智能除草设备提供参考。     

基于Faster R-CNN的田间西兰花幼苗图像检测方法

为解决自然环境下作物识别率不高、鲁棒性不强等问题,以西兰花幼苗为研究对象,提出了一种基于Faster R-CNN模型的作物检测方法。根据田间环境特点,采集不同光照强度、不同地面含水率和不同杂草密度下的西兰花幼苗图像,以确保样本多样性,并通过数据增强手段扩大样本量,制作PASCAL VOC格式数据集。针对此数据集训练Faster R-CNN模型,通过设计ResNet101、ResNet50与VGG16网络的对比试验,确定ResNet101网络为最优特征提取网络,其平均精度为90. 89%,平均检测时间249 ms。在此基础上优化网络超参数,确定Dropout值为0. 6时,模型识别效果最佳,其平均精度达到91. 73%。结果表明,本文方法能够对自然环境下的西兰花幼苗进行有效检测,可为农业智能除草作业中的作物识别提供借鉴。     

基于改进Faster R-CNN的田间黄板害虫检测算法

针对黄板诱捕的害虫体积小、数量多和分布不均匀,难以进行害虫识别的问题,引入当前主流目标检测模型Faster R-CNN对黄板上的小菜蛾、黄曲条跳甲和烟粉虱等主要害虫进行识别与计数,提出一种基于改进Faster R-CNN的田间黄板害虫检测算法（Mobile terminal pest Faster R-CNN,MPF R-CNN）。该算法将ResNet101网络与FPN网络相结合作为特征提取网络,并在RPN网络设计多种不同尺寸锚点对特征图像进行前景和背景判断,使用ROIAlign替代ROIPooling进行特征映射,以及使用双损失函数进行算法参数控制。对2440幅样本图像的实验分析表明,在真实复杂的自然环境下,MPF R-CNN对烟粉虱、黄曲条跳甲、小菜蛾和其他大型害虫（体长大于5mm）检测的平均精度分别为87.84%、86.94%、87.42%和86.38%;在35cm×25cm黄板上不超过480只的低密度下平均精度均值为93.41%,在480~960只害虫的中等密度下平均精度均值为89.76%。同时实验显示,在中低等密度下晴天和雨天的检测精度无明显差异,本算法计数结果与害虫计数决定系数为0.9255。将该算法置入以“微信小程序+云存储服务器+算法服务器”为架构的小米7手机终端系统中进行应用测试,平均识别时间为1.7s。研究表明,该算法在精度和速度上均可支持当前便携式应用,为利用手机对蔬菜害虫进行快速监测与识别提供了技术支撑。     

基于多尺度融合模块和特征增强的杂草检测方法

针对单步多框检测器(Single shot multibox detector, SSD)网络模型参数多、小目标检测效果差、作物与杂草检测精度低等问题,提出一种基于多尺度融合模块和特征增强的杂草检测方法。首先将轻量网络MobileNet作为SSD模型的特征提取网络,并设计了一种多尺度融合模块,将浅层特征图先通过通道注意力机制增强图像中的关键信息,再将特征图经过不同膨胀系数的扩张卷积扩大感受野,最后将两条分支进行特征融合,对于检测小目标的浅层特征图,在包含较多小目标细节信息的同时,还包含丰富的语义信息。在此基础上对输出的6个特征图经过通道注意力机制进行特征增强。实验结果表明,本文提出的基于多尺度融合模块和特征增强的杂草检测模型,在自然环境下甜菜与杂草图像数据集中,平均检测精度可达88.84%,较标准SSD模型提高了3.23个百分点,参数量减少57.09%,检测速度提高88.44%,同时模型对小目标作物与杂草以及叶片交叠情况的检测能力均有提高。     

基于改进YOLO v4的笼养蛋鸭行为实时识别方法

蛋鸭行为模式是判断笼养鸭养殖过程中健康状况及福利状态的重要指标，为了通过机器视觉实现识别蛋鸭多行为模式，提出了一种基于改进YOLO v4 (You only look once)的目标检测算法，不同的行为模式为蛋鸭的养殖管理方案提供依据。本文算法通过更换主干特征提取网络MobileNetV2,利用深度可分离卷积模块，在提升检测精度的同时降低模型参数量，有效提升检测速度。在预测输出部分引入无参数的注意力机制SimAM模块，进一步提升模型检测精度。通过使用本文算法对笼养蛋鸭行为验证集进行了检测，优化后模型平均精度均值达到96.97%,图像处理帧率为49.28 f/s,相比于原始网络模型，平均精度均值及处理速度分别提升5.03%和88.24%。与常用目标检测网络进行效果对比，改进YOLO v4网络相较于Faster R-CNN、YOLO v5、YOLOX的检测平均精度均值分别提升12.07%、30.6%及2.43%。将本文提出的改进YOLO v4网络进行试验研究，试验结果表明本文算法可以准确地对不同时段的笼养蛋鸭行为进行记录，根据蛋鸭表现出的不同行为模式来帮助识别蛋鸭的异常情况，如部分行为发...     

Overland water and salt flows in a set of rice paddies

Cultivation of paddy rice in semiarid areas of the world faces problems related to water scarcity. This paper aims at characterizing water use in a set of paddies located in the central Ebro basin of Spain using experimentation and computer simulation. A commercial field with six interconnected paddies, with a total area of 5.31 ha, was instrumented to measure discharge and water quality at the inflow and at the runoff outlet. The soil was classified as a Typic Calcixerept, and was characterized by a mild salinity (2.5 dS m⁻¹) and an infiltration rate of 5.8 mm day⁻¹. The evolution of flow depth at all paddies was recorded. Data from the 2002 rice-growing season was elaborated using a mass balance approach to estimate the infiltration rate and the evolution of discharge between paddies. Seasonal crop evapotranspiration, estimated with the surface renewal method, was 731 mm (5.1 mm day⁻¹), very similar to that of other summer cereals grown in the area, like corn. The irrigation input was 1874 mm, deep percolation was 830 mm and surface runoff was 372 mm. Irrigation efficiency was estimated as 41%. The quality of surface runoff water was slightly degraded due to evapoconcentration and to the contact with the soil. During the period 2001–2003, the electrical conductivity of surface runoff water was 54% higher than that of irrigation water. However, the runoff water was suitable for irrigation. A mechanistic mass balance model of inter-paddy water flow permitted to conclude that improvements in irrigation efficiency cannot be easily obtained in the experimental conditions. Since deep percolation losses more than double surface runoff losses, a reduction in irrigation discharge would not have much room for efficiency improvement. Simulations also showed that rice irrigation performance was not negatively affected by the fluctuating inflow hydrograph. These hydrographs are typical of turnouts located at the tail end of tertiary irrigation ditches. In fact, these are the sites where rice has been historically cultivated in the study area, since local soils are often saline-sodic and can only grow paddy rice taking advantage of the low salinity of the irrigation water. The low infiltration rate characteristic of these saline-sodic soils (an experimental value of 3.2 mm day⁻¹ was obtained) combined with a reduced irrigation discharge resulted in a simulated irrigation efficiency of 60%. Paddy rice irrigation efficiency can attain reasonable values in the local saline-sodic soils, where the infiltration rate is clearly smaller than the average daily rice evapotranspiration.     

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。     

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。     

瓦房店市水果生产标准化发展研究

瓦房店市是我国重要的水果生产基地,在国内水果生产领域占有重要地位。随着水果市场化的不断深入,如何满足和适应国内外市场需求成为瓦房店市水果生产的关键问题。从瓦房店市水果生产实际出发,阐述了实施水果生产标准化的必要性,提出了发展水果生产标准化的具体措施。     

金谷子耐旱TG118引种试种及推广应用

对引进的谷子新品种金谷子耐旱TG118进行品种比较试验和多点试种。结果表明：该品种抗旱、耐瘠、适应性强,稳产、高产、抗病抗风抗倒伏强,品质优良,粮草兼用,种植简单,省工易管;一般产量在6000kg/hm2以上,比当地主栽品种增产20%以上。最高产量达9450kg/hm2,适于在辽西北地区推广应用。     

对《种子法》存在问题的探讨

《种子法》是我国种植业第一部法律。自实施以来,为依法加强种子管理提供了有力的法律支撑,促进我国种子产业发生翻天覆地的变化。但随着依法管理工作的深入和种子产业的快速发展,《种子法》及配套规章的一些问题逐步显现出来。对《种子法》及配套规章存在的问题进行深入分析,对需要进一步补充的章节以及需要调整的内容进行深入探讨,以求更加完善和明确。     

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.     

和谐社会理论建设的几点哲学思考

在新世纪,面对机遇和挑战,党的十六大把“社会更加和谐”作为全面建设更高水平的小康社会的一个重要目标。中国人素有社会和谐的理想;西方人自古也向往社会和谐;借鉴东西方两种和谐社会思想的经验、教训,构建社会主义和谐社会理论。