番茄缺素叶片的图像特征提取和优化选择研究

在基于计算机视觉技术对无土栽培番茄营养元素缺乏智能识别研究中,对不易被肉眼判别的缺氮和缺钾初期叶片进行图像特征的提取和优化选择研究，以提高识别的准确率。提出了应用相对差值百分率直方图提取缺素叶片的颜色特征，应用差分算子提取纹理的时域特征、应用傅里叶变换提取纹理的频域特征、应用小波包提取纹理的时频特征等的新方法，并新提出从颜色和纹理时域、频域、时频域等多个角度集成提取缺素叶片图像的有效特征，利用遗传算法对提取的众多特征项进行优化选择，以使诊断识别用的信息分类能力最优。试验表明，该方法识别的准确率较高，达到95%～92.5%，而且可以比肉眼识别提前6～10 d。     

基于计算机视觉的番茄缺素神经网络识别

提出了采用不受植株叶片大小和背景影响的色调域平均百分率直方图来提取番茄叶片的颜色特征，用于识别番茄是否缺乏营养元素；提出了采用基于最大差分算子的色调域百分率直方图法、灰度－梯度共生矩阵法和小波分析法提取番茄缺素叶片的纹理特征，用于识别番茄缺何种营养元素；设计了番茄缺N、缺Fe、缺Mg的BP神经网络系统，综合识别结果为：正常中叶、正常新叶、缺铁新叶，缺氮中叶、缺镁中叶的识别准确率依次为95％、92.5％、92.5％、87％、87％。     

缺素叶片彩色图像颜色特征提取的研究

在提取无土栽培番茄营养元素亏缺叶片彩色图像的颜色特征时，为了使颜色特征有效性不受叶片大小、形状和叶片背景噪声影响，对由几种常用颜色系统表示的叶片图像进行了统计算法、相关系数算法提取叶片颜色特征的研究，以上的方法未能获得很有效的颜色特征。最后，提出了百分率直方图法提取缺素叶片图像颜色特征，进行了除去图像中白色背景影响的研究，用百分率直方图取代一般直方图以解决叶片大小对颜色特征提取影响的研究，以及如何确定提取颜色值区域的研究，此方法提取的颜色特征能理想地识别缺素番茄叶片，准确率在70%以上。     

基于改进YOLOv7的苹果生长状态及姿态识别

针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用于增强模型对微小局部特征的识别敏感度;其次引入注意力机制CBAM（convolutional block attention module）,改善网络对输入图片的感兴趣目标区域的关注度;最后采用Soft-NMS算法,能够有效避免高密度重叠目标被一次抑制从而发生漏检现象。此外,结合UNet分割网络和最小外接圆及矩形特征获取未遮挡苹果姿态。试验结果表明,改进YOLOv7的识别精确率、召回率和平均识别精度分别为86.9%、80.5%和87.1%,相比原始YOLOv7模型分别提高了4.2、2.2和3.7个百分点,与Faster RCNN、YOLOv5s、YOLOv5m相比,检测平均准确率分别提升了18.9、7.2和5.9个百分点,另外苹果姿态检测方法的准确率为94%。该文模型能够实现苹果生长状态分类及果实姿态识别,可为末端执行器提供了抓取方向,以期为苹果无损高效的采摘奠定基础。     

采用改进YOLOv4-tiny的复杂环境下番茄实时识别

实时识别番茄的成熟度是番茄自主采摘车的关键功能。现有目标识别算法速度慢、对遮挡番茄和小番茄识别准确率低。因此,该研究提出一种基于改进YOLOv4-tiny模型的番茄成熟度识别方法。在头部网络（Head network）部分增加一个76×76的检测头（y3）来提高小番茄的识别准确率。为了提高被遮挡番茄的识别准确率,将卷积注意力模块（Convolution Block Attention Module,CBAM）集成到YOLOv4-tiny模型的骨干网络（Backbone network）部分。在深层卷积中使用Mish激活函数替代ReLU激活函数以保证提取特征的准确性。使用密集连接的卷积网络（Densely Connected Convolution Networks, DCCN）来加强全局特征融合,并建立红风铃番茄成熟度识别的数据集。试验结果表明,与YOLOv3、YOLOv4、YOLOv4-tiny、YOLOv5m和YOLOv5l模型相比,改进YOLOv4-tiny-X模型的平均精度均值（mean Average Precision, mAP）分别提高了30.9、0.2、0.7、5.4和4.9个百分点,在Nvidia GTX 2060 GPU 上达到111帧/s的速度,平均精度均值达到97.9%。不同模型的实时测试可视化结果表明,改进模型能够有效解决遮挡和小番茄识别准确率低的问题,可为番茄采摘车研制提供参考。     

基于自注意力机制与无锚点的仔猪姿态识别

在猪场养殖过程中,仔猪姿态识别对其健康状况和环境热舒适度监测都有着重要意义。仔猪个体较小,喜欢聚集、扎堆,且姿态随意性较大,给姿态识别带来困难。为此,该文结合Transformer网络与无锚点目标检测头,提出了一种新的仔猪姿态识别模型TransFree（Transformer + Anchor-Free）。该模型使用Swin Transformer作为基础网络,提取仔猪图像的局部和全局特征,然后经过一个特征增强模块（Feature Enhancement Module,FEM）进行多尺度特征融合并得到高分辨率的特征图,最后将融合后的特征图输入Anchor-Free检测头进行仔猪的定位和姿态识别。该文以广东佛山市某商业猪场拍摄的视频作为数据源,从12个猪栏的拍摄视频中选取9栏作为训练集,3栏作为测试集,训练集中仔猪的俯卧、侧卧和站立3类姿态总计19 929个样本,测试集中3类姿态总计5 150个样本。在测试集上,TransFree模型的仔猪姿态识别精度达到95.68%,召回率达到91.18%,F1-score达到93.38%;相较于CenterNet、Faster R-CNN和YOLOX-L目标检测网络,F1-score分别提高了2.32、4.07和2.26个百分点。该文提出的TransFree模型实现了仔猪姿态的高精度识别,为仔猪行为识别提供了技术参考。     

融合注意力机制的个体猪脸识别

随着机器视觉技术的发展,猪脸识别作为猪只个体识别方法之一受到广泛关注。为了探索非接触式的猪只个体精准识别,该研究通过深度学习模型DenseNet融合CBAM（Convolutional Block Attention Module）,建立改进的DenseNet-CBAM模型对猪脸进行识别。将DenseNet121模型进行精简,然后将CBAM注意力模块嵌入到精简的DenseNet121分类网络之前,以加强对关键特征的提取,实现猪脸图像的分类。以随机采集的1 195张猪脸图像作为数据集对本文模型进行测试。结果表明,DenseNet-CBAM模型对个体猪脸识别的准确率达到99.25%,模型参数量仅为DenseNet121的1/10;与ResNet50、GoogLetNet和MobileNet模型相比,DenseNet-CBAM的识别准确率分别提高了2.18、3.60和23.94个百分点。研究结果可为智能化养殖过程非接触式个体识别提供参考。     

基于改进ShuffleNet V2的轻量化农作物害虫识别模型

及时准确地识别害虫是有效防治的重要前提。针对现有基于卷积神经网络的害虫识别模型实时性差、识别率低、结构复杂不易部署等问题,提出基于改进ShuffleNet V2的农作物害虫识别模型。首先,在ShuffleNet V2中引入多尺度特征融合模块LMFF（Lightweight Multi-scale Feature Fusion）,加强模型对不同尺度害虫的特征提取能力;其次,在ECA（Efficient Channel Attention）注意力机制中增加并行路径,并通过可学习参数自适应更新不同路径的权重,提出AECA（Adaptive and Efficient Channel Attention）注意力机制,将AECA注意力机制嵌入到ShuffleNet V2中,提高模型的跨通道交互能力;然后,使用SiLU（Sigmoid Weighted Liner Unit）替换ReLU激活函数,增强模型的泛化能力;最后,通过调整输出通道数和核心模块的堆叠次数重新设计ShuffleNet V2的整体架构,降低模型的计算量和参数量,从而提出轻量化的农作物害虫识别模型SNPF（ShuffleNet for Pest Field）。试验结果表明,SNPF模型在自建害虫数据集上的平均识别准确率和F1分数为79.49%和78.54%,较改进前分别提高了4.00个百分点和3.09个百分点,而参数量和浮点运算量为3.74 M和0.48 G,较改进前分别下降了30.60%和18.60%。SNPF模型对单张害虫图像的平均推理时间为11.9 ms,与ResNet 50、GoogLeNet、EfficientNet B1等模型相比,SNPF模型的识别精度更高,并且识别时间分别减少了57.04%、50.21%和40.50%。该研究提出的SNPF模型能够较好地识别农作物害虫、并且具有识别速度快和轻量化的特点,可以为农作物害虫的防治提供帮助。     

面向大规模多类别的病虫害识别模型

早期病虫害精准识别是预警和防控的关键,但是病虫害种类繁多数量巨大,外部形态存在类间相似度较高而类内差异性较大等性状特征,导致病虫害识别仍然是一项极具挑战的工作。为实现病虫害识别分类任务中差异化特征的提取和表示,该研究提出一种大规模多类别精细病虫害识别网络模型（a large-scale multi-category fine-grained pest and disease network,PD-Net）。首先通过在基准网络模型中引入卷积块注意力模型,通过混合跨特征通道域和特征空间域实现模型在通道和空间两个维度上对关键特征提取和表示,用以增强网络对差异化特征的提取和表示能力。其次引入跨层非局部模块,提升模型在多个特征提取层之间对于多尺度特征的融合。在61类病害数据集和102类虫害数据集上的试验结果表明,对比AlexNet、VGG16、GoogleNet、Inception-v3、DenseNet121和ResNet50模型,该研究提出的面向大规模多类别病虫害识别模型,Top1识别准确率在病害和虫害集上分别达到88.617%和74.668%,精确率分别达到了0.875和0.745,召回率分别达到0.874和0.738,F1值达到0.874和0.732,试验结果对比其他模型均有一定幅度的提升,验证了PD-Net模型在大规模多类别病虫害识别上的有效性。     

基于深度学习的番茄授粉机器人目标识别与检测

为满足植物工厂中番茄智能化授粉作业的需要,解决目前机器人在授粉过程中因花朵小、姿态朝向各异而导致的检测精度不高和授粉策略不完善的问题,该研究提出一种由目标检测、花期分类和姿态识别相结合的番茄花朵检测分类算法--TFDC-Net（Tomato flower detection and classification network）。在花朵检测阶段,基于YOLOv5s对其网络进行改进,添加了卷积块注意力模块（Convolutional Block Attention Module,CBAM）及采用了加权框融合（Weighted Boxes Fusion,WBF）的方法,提出一种改进的YOLOv5s网络。该网络在使用线下数据增强的基础上训练得到ACW_YOLOv5s模型,该模型的准确率为0.957,召回率为0.942,mAP0.5为0.968,mAP0.5～0.95为0.62,各项指标相较于原网络模型分别提高了0.028,0.004,0.012,0.066。经测试表明,ACW_YOLOv5s模型解决了远处的小目标及被遮挡的目标漏检,重叠目标误检的问题。同时,为解决花朵不同花期和花蕊不同朝向的授粉问题,研究采用EfficientNetV2分类网络分别对3种不同花期和5种不同姿态的花朵进行训练得到花期分类模型及姿态识别模型,模型准确率分别为94.5%和86.9%,通过对目标进行花期分类和姿态识别判断是否对其进行授粉。为进一步验证分类模型的性能,分别选取300张花期图片和200张姿态图片对模型进行测试,花期分类模型和姿态分类模型的测试总体准确率分别为97%,90.5%。将TFDC-Net算法应用于自主研发的授粉机器人中并进行试验验证,结果表明,该算法能够完成对番茄花朵的目标检测,花期分类和姿态识别。再通过坐标转换实现目标定位,并对目标进行授粉。该研究为授粉机器人的目标检测与定位提供了一定的技术依据。     

基于多光谱图像技术的番茄营养素诊断模型

为了快速、准确估测番茄营养水平和生长状态,利用多光谱图像分析技术研究了温室番茄营养素含量和图像特征的相关性。在日光条件下采集了温室番茄叶片多光谱图像,并采用多尺度Retinex算法有效地解决了叶片平整度差异造成的图像质量退化问题。从颜色模型、比值植被指数和归一化差值植被指数出发,自定义了49个多光谱图像特征参数。结合相关性分析和系统聚类分析消除了多光谱图像特征参数的多重共线性,并提取了4个能反映叶绿素含量(SPAD指数)和全氮含量预测模型,其中SPAD指数模型的决定系数(R2)为0.8668,均方根误差(RMSE)为3.997;全氮模型的R2为0.7284,RMSE为0.5130。     

缺锌对番茄、甜椒生长发育及矿质代谢的影响

研究了缺锌溶液培养对番茄 (Lycopersiconesculentummiller)和甜椒 (Capsicum frutescensL .Var.grossumBailey)两种蔬菜生长发育及磷、钾、钙、锌在植物体内各部位含量的影响 ,结果表明 :两种蔬菜叶部缺锌症状的出现与叶的含锌量关系并不大 ,而与叶的含磷量和含钙量密切相关 .叶部缺锌症状的出现 ,主要是由于叶内磷的过度积累产生的毒害作用和叶内钙含量的大幅度降低产生的有害影响 ,以及钾含量的降低造成离子平衡失调的结果 ,而供锌不足造成叶含锌量降低的直接作用并不是主要的 .     

Bacterial community shifts associated with high abundance of Rhizobium spp. in potato roots under macronutrient-deficient conditions

We evaluated the impacts of a macronutrient deficiency on the community structure of root-associated bacteria in potato (Solanum tuberosum) cultivation. Potato plants were cultivated in a long-term experimental field under a nitrogen, phosphorus, or potassium deficiency, and roots were sampled at the early flowering stage. Amplicon libraries of 16S rRNA gene were constructed for root-associated bacteria, and bacterial diversity was analyzed by means of pyrosequencing. Statistical analyses showed significantly lower species evenness in the nutrient-deficient plots compared with the value in a plot with standard fertilization. Phylogenetic analyses revealed that the abundance of Rhizobium spp. increased dramatically in all plots under a macronutrient deficiency.     

Salinity tolerance in tomato: Implications of potassium,calcium, and phosphorus

Abstract

The effect of salinity on the growth and yield of tomato plants and mineral composition of tomato leaves was studied. Five tomato (Lycopersicon esculentum Mill) cultivars, Pearson, Strain B, Montecarlo, Tropic, and Marikit, were grown in sand nutrient culture. The nutrient solutions applied consisted of a modified half‐strength Hoagland solution with 50 mM sodium chloride (NaCl), 3 mM potassium sulphate (K₂SO₄), 1.5 mM orthophosphoric acid (H₃PO₄), and 10 mM calcium sulphate (CaSO₄). Stem height and number of leaves of tomato plants were not found to be significantly different but leaf and stem dry weight were reduced significantly in plants irrigated with saline nutrient solution in contrast with control plants. The total yield was reduced in plants that received saline treatments, but there was no significant difference in fruit number and fruit set percentage. The fruit electrical conductivity and total soluble solids were increased in plants irrigated with saline nutrient solution. Fruit pH was not found to be significantly different among salinity treatments. Mineral composition of tomato leaves were increased by addition of potassium (K), phosphorus (P), and calcium (Ca) to the saline nutrient solution. The addition of K to the solution resulted in an increase in sodium (Na) leaf content. The amounts of K and magnesium (Mg) were not significantly different among salinity treatments. Calcium content was increased when CaSO₄ was added. Application of H₃PO₄ resulted in the highest amount of P in tomato leaves under saline conditions. The present study revealed that application of K, P, and Ca under saline conditions improved fruit electrical conductivity and total soluble solids. Sufficiency levels of the mineral nutrients K and P were obtained in tomato leaves when the appropriate nutrient was used in the saline solution.     

Makrosymptome an Mais und Tomate bei unharmonischen N- und P-Angeboten

Macrosymptoms in higher plants resulting from imbalanced nitrogen and phosphorus supply The development of nitrogen and phosphorus deficiency and toxicity symptoms was studied under controlled experimental conditions in solution culture. The experiments were carried out with maize and tomato. The aim of the investigation was to study whether the macrosymptoms of nitrogen deficiency or toxicity in its typical form are influenced by simultaneous phosphorus deficiency or excess supply, or, on the other hand, whether the typical symptoms of phosphorus deficiency or excess are affected by simultaneous nitrogen deficiency or excess supply. The results show that - assuming that ‘complex’ symptoms occur - neither nutrient influences the development of macrosymptoms in their typical form as caused by the other nutrient. Tomato showed clear ‘complex’ symptoms while maize only showed the macrosymptoms of one nutrient.     

EXPERIMENTAL LEACHING OF MACRONUTRIENTS FROM BRASSICA NAPUS L. INCREASES WITH LEAF AGE AND GROWTH STAGE

It was the aim of the present study to determine the mobile nutrient content in leaves and pods of oilseed rape in relation to leaf age and growth stage and to develop an instrument to estimate the possible significance for interpretation of plant analytical data. From older leaves an increasing amount of sulfur (S), potassium (K), magnesium (Mg), calcium (Ca), and phosphorus (P) was leached, while no N was extracted after 24 h of leaching. In younger leaves the potential for nutrient leaching was below 10% for all investigated nutrients while in older leaves this value increased to 58% for S, 28% for P, 21% for Mg, 18% for Ca and 16% for K. Generally the potential for nutrient leaching from leaves and pods increased with growth stage. Until BBCH 83 nutrient leaching from pods was very low with less than 5% for the investigated elements, except S, but increased with further ripening drastically.     

基于HSV空间颜色直方图的油菜叶片缺素诊断

为实现快速而准确的油菜缺素诊断,根据不同缺素导致叶片颜色的变化,提出一种基于HSV颜色空间的非均匀直方图量化和组合多个支撑向量机分类器的智能化油菜缺素分析与诊断方法。采用霍格兰配方配制营养液,并使用山崎配方无土栽培技术,模拟正常、缺氮、缺磷、缺钾、缺硼5类营养状况下的油菜生长条件,栽培了一批甘蓝型双低油菜新品种阳光2009,采集幼苗期5类油菜叶片图像建立缺素数据库。首先使用主动轮廓模型分割油菜叶片区域,然后提取分割后的油菜叶片区域的HSV颜色直方图特征,并采用非均匀量化表征不同缺素油菜叶片图像的颜色差异,最后利用一对多方案训练多个支持向量机（support vector machine,SVM）分类器实现不同缺素油菜叶片图像的分类识别。缺素分类试验结果表明,该方法能较准确地判别常见油菜的缺素类型,对5种缺素的总体识别率达到93%,为数字化和智能化的油菜营养分析与诊断提供了一条有效途径。     

控释复合肥对番茄生长效应的影响研究

采用流化床包膜技术制作的控释期为90d的4种养分比例不同的控释复合肥与等养分量的普通复合肥进行了番茄肥效对比盆栽试验。试验结果表明,控释复合肥具有养分缓慢释放的特点,施肥后40d达到高峰,有利于番茄生殖生长对养分的需求。施用控释复合肥番茄株高、叶面积、叶片数和鲜果重明显优于普通复合肥,且对防止病虫害有良好效果。施用控释复合肥番茄鲜果产量平均比普通复合肥提高63.1％。在本试验条件下,以CRF3处理,N-P2O5-K2O用量为0.4-0.26-0.37g/kg(即N:P2O5:K2O养分比例为1:0.65:0.93)肥效最好。