基于Darknet深度学习框架的桃花检测方法

【目的】 为实现果园自然场景下智能农业机器人对桃花的准确、快速、有效检测。【方法】 文章采用相机获取桃花图片数据,通过LabelImg软件进行人工标记建立桃花目标识别的检测样本数据集,训练Darknet深度学习框架下的YOLO v4模型对桃花进行识别。【结果】 模型精度评估表明,YOLO v4模型的平均准确率MAP值（86%）比Faster R-CNN的MAP值（51%）高出35%。【结论】 YOLO v4与经典的算法相比,对各种自然环境下的桃花检测具有较好的实时性和鲁棒性,可为精准识别桃花提供重要参考价值,桃花精准识别为疏花疏果作业奠定了基础。     

巴迪可降解膜和芽接质量对橡胶树嫁接苗成活率及苗木生长的影响

【目的】改善茶叶嫩芽识别困难的问题,提高模型的识别准确率。茶叶嫩芽的识别是实现茶叶自 动化采摘的核心技术之一,而茶叶嫩芽生长的姿态以及采集图像时的拍摄角度等条件都会对茶叶嫩芽的识别带 来困难,造成识别准确率低的问题。【方法】提出一种改进的 YOLOX 茶叶嫩芽检测算法 SS-YOLOX,该方法能 准确地对一芽一叶、一芽二叶等茶叶嫩芽进行识别、分类。该方法通过添加注意力模块（Squeeze and excitation, SE）提高模型的特征提取能力,改善小目标漏检问题、引入 Soft NMS 算法改善检测框重叠度较高时的打分机 制,提高模型对不同场景下嫩芽的识别能力。【结果】消融试验表明,引入 Soft-NMS 算法、SE 模块均能提 高 YOLOX 模型模型的检测精度,以引入 SE 模块提升较为明显。通过不同嫩芽图像对比验证算法的可行性和 准确性,SS-YOLOX 模型的均值平均精度 mAP 比原 YOLOX 模型提高 2.2%,达到 86.3%,表明经过改进后, 模型的识别能力得到提升。在目标嫩芽数量较多的情况下,SS-YOLOX 模型能有效地降低漏检率和错检率。 【结论】SS-YOLOX 模型能准确识别茶叶嫩芽,且识别效果更好,可为茶叶智能化采摘提供技术基础。     

基于高分辨率遥感影像的农村房屋自动化识别

【目的】 为了改善遥感影像分类算法对“同谱异物”的农村房屋与乡村道路的区分能力,提高房屋识别的空间平滑性与自动检测精度,为后续的农村宅基地遥感监测提供技术支撑。【方法】 文章基于光谱-空间核函数集成支持向量机（光谱-空间核SVM）算法框架,发展了一种适于高分辨率遥感影像的农村房屋自动化识别方法。首先,对高分辨率遥感影像进行空间分割以及影像的空间邻域关系进行建模。其次,获取分割图斑内像元灰度值的均值作为空间特征,以像元灰度值作为光谱特征,利用光谱-空间核SVM算法进行房屋预提取。单独提取影像中的道路、裸地等区域,并制作掩膜对房屋预提取结果进行修正。最后,通过众数滤波,对房屋识别结果进行空间平滑处理,抑制噪声。【结果】 该试验得到的Kappa系数、总体精度和F1分数分别为0.75、98.0%和0.76;而基于像元光谱的常规识别方法得到的上述指标分别为0.40、91.8%和0.44。【结论】 该文提出的方法能有效抑制将道路、裸地识别为房屋,且具有良好的空间平滑性能。     

基于Openpose改进的苹果生长方向检测

【目的】 苹果采摘机器人在果园作业过程中,不仅需要精准地确定果实的位置,还需要对苹果的生长方向进行精准检测,这样才能够实现机械爪规划出仿人式采摘的抓取方式,实现果实的高效采摘。【方法】 文章提出了一种基于改进Openpose的方法,实现了对自然生长状态下果实生长方向的精准检测。改进方案主要从两个方面进行,首选是通过ShuffleNet V2和CA注意力机制相融合的方式替换原VGG19结构,降低主干的参数量,然后是结合单个苹果关键点的特征对该模型进行了去除部分PAF分支的优化改进策略。【结果】 改进后的Openpose在各个指标上,全面超过了原Openpose,其运行速度是改进前的6.56倍,对于mAP、mAP-s、mAP-b、AP50和AP75这些参数,分别增长9.18%、8.50%、11.56%、1.67%和6.35%,并且在各项指标上超越了AlphaPose和CFA算法。【结论】 经过对Openpose模型改进前后的对比和现有算法对比,证明了该文算法在自然场景下对果实生长方向检测的优越性和鲁棒性。     

基于加速度计的肉牛次级采食行为自动识别方法研究

【目的】 肉牛采食行为包括卷食、咀嚼、卷食—咀嚼等几种次级行为。监测肉牛次级采食行为有助于评估牛只的健康状况和营养水平。文章旨在利用加速度传感器研究肉牛次级采食行为识别方法,对比不同监测部位对次级采食行为识别的影响。【方法】 将加速传感器安装在肉牛的鼻子、右颌、左嘴3个部位,检测次级采食行为的加速度信号,经过衍生变量函数计算,扩充数据维度,使用ExtraTreesClassifer选择出9种重要特征,运用XGBoost算法识别肉牛采食次级行为（卷食、咀嚼、卷食—咀嚼、其他）,最后使用HMM-viterbi算法修正次级行为识别结果。【结果】 XGBoost和HMM-viterbi在鼻子、右颌、左嘴3个部位识别的平均结果相同,XGBoost识别的平均准确率、精确率、F1得分和召回率分别为0.95、0.93、0.93和0.93,HMM-viterbi修正后识别的平均准确率、精确率、F1得分和召回率均为0.99。因此,运用HMM-viterbi模型可以有效修正行为识别结果。在XGBoost识别结果中,鼻子部位识别次级行为的得分较高,考虑长期佩戴传感器的稳定性,推荐采用鼻子作为检测部位。【结论】 在肉牛鼻子部位佩戴加速度器,利用XGBoost结合HMM-viterbi的方法可以自动识别肉牛次级采食行为。     

基于深度学习的荔枝虫害识别技术的应用与实现

【目的】 虫害是影响荔枝产量与品质的重要制约因素,基于深度学习的荔枝虫害识别可以为荔枝种植过程中的虫害防治工作提供技术支持,对提高荔枝产量及品质,提高果园生态安全具有重要作用。【方法】 文章针对目前荔枝虫害识别领域存在的问题,为提高虫害目标识别精度和效率,以荔枝蝽象为目标虫害,提出一种基于YOLO v4的目标检测方法,首先使用专业摄像头、大型数据库、智能虫情测报灯3种方式采集荔枝虫害图像,配合数据增强方法,用LableImg平台进行数据标注,制作一个特征丰富的数据集,在CSP Dark net框架下进行网络模型训练,得到荔枝虫害识别模型。【结果】 基于深度学习的荔枝虫害识别技术在广州从化荔枝现代农业产业园进行应用,取得了较好的应用效果,证明该技术可以实现真实复杂环境中荔枝虫害的有效识别。【结论】 基于深度学习的荔枝虫害识别模型,能够实现虫害的科学监测,降低农户对于虫害的投入成本,减少化学农药的使用,改善荔枝生长的环境,进一步实现荔枝生产绿色化要求,增加作物的经济价值。     

空间约束混合高斯运动目标检测

目的 针对传统混合高斯模型前景检测运算量过大问题,提出一种基于空间约束的混合高斯前景检测算法。方法 通过快速初始化缩短模型的初始建立过程;采用双重背景模型机制,以自适应背景减法的前景检测结果作为混合高斯前景检测的空间约束条件,降低模型在背景区域的冗余运算;运用多策略自适应模型更新,提高前景检测的准确性。结果 在各种测试场景下,与传统混合高斯法、CodeBook、GMG、偏差均值混合高斯模型(MODGMM)等算法相比,该算法具有更好的准确率以及4倍以上的处理速度。结论 在固定相机场景下的运动目标检测中,算法能有效提高传统混合高斯法的准确性且具有极高的实时性。     

基于改进 YOLOX 模型的柑橘木虱检测方法

【目的】黄龙病被称为柑橘的“癌症”，是一种毁灭性病害，而木虱是黄龙病传播的主要媒介， 对木虱的监测和精准消杀是防控黄龙病及抑制其传播的一种有效途径。【方法】传统方式消灭木虱主要是靠人 工喷洒药物，人力成本高但防控效果并不理想。采用基于改进 YOLOX 的木虱边缘检测方法，在主干网络加入卷 积注意力模块 CBAM（Convolutional block attention module），在通道和空间两个维度对重要特征进行进一步提取； 将目标损失中的交叉熵损失改为使用 Focal Loss，进一步降低漏检率。【结果】本研究设计的算法契合木虱检测 平台，木虱数据集拍摄于广东省湛江市廉江红橙园，深度适应农业农村实际发展需要，基于 YOLOX 模型对骨干 网络和损失函数做出改进实现了更加优秀的柑橘木虱检测方法，在柑橘木虱数据集上获得 85.66% 的 AP 值，比 原始模型提升 2.70 个百分点，检测精度比 YOLOv3、YOLOv4-Tiny、YOLOv5-s 模型分别高 8.61、4.23、3.62 个 百分点，识别准确率大幅提升。【结论】改进的 YOLOX 模型可以更好地识别柑橘木虱，准确率得到提升，为后 续实时检测平台打下了基础。     

基于Mixup算法和卷积神经网络的柑橘黄龙病果实识别研究

目的 解决传统柑橘黄龙病果实图像识别方法依赖人工设计特征、费时费力、网络模型参数量大、识别准确率低等问题。方法 首先,采集柑橘黄龙病的果实图像,并对其进行翻转、旋转、仿射、高斯扰动等数据扩增;采用Mixup算法建立样本之间的线性关系,增强模型识别数据样本的鲁棒性;然后,迁移Xception网络在ImageNet数据集上的先验知识,提出一种基于Mixup算法和卷积神经网络的柑橘黄龙病果实识别模型-X-ResNeXt模型;最后,采用动量梯度下降优化方法,有效地减缓震荡影响,并且有效地加速模型向局部最优点收敛。结果 采用数据扩增数据集训练的X-ResNeXt模型准确率可以达到91.38%;在进行迁移学习优化后,训练时间减少了432 s,准确率提升为91.97%;结合Mixup混类数据增强进一步训练,模型准确率提升为93.74%;最后,利用动量梯度下降方法进行模型收敛优化,最终模型的准确率达到94.29%,比Inception-V3和Xception网络分别提高了3.98%和1.51%。结论 在数据量较少情况下,降低模型复杂度并迁移已有先验知识,有助于模型性能提升;Mixup混类数据增强方法有利于提高模型识别柑橘黄龙病果实图像样本的适应性,提升柑橘黄龙病果实识别模型性能;X-ResNeXt模型在准确率与召回率指标上优于经典识别模型,可为柑橘黄龙病的高精度、快速无损识别提供参考。     

基于代价敏感Adaboost目标跟踪

目的 当前,目标跟踪问题常常会通过在线学习、检测的方法来解决。针对在线学习过程中,分类器训练需要花费大量时间以提高其识别准确率的问题,提出使用Adaboost算法级联弱分类器,在训练一定帧数后仅进行检测的方法来达到实时和准确的折中。方法 首先针对跟踪问题简化了haar特征,以降低特征计算量。同时考虑到经典的Adaboost算法可能并不适合跟踪过程中存在的正负样本不均衡问题,提出在样本权重更新公式中引入一个新的调整因子项并且结合代价敏感学习来提高目标识别率的方法。最终给出使用简化的haar特征作为描述子,改进的代价敏感Adaboost作为分类器的目标跟踪算法。结果 对20组视频进行跟踪实验,本文算法的平均代表准确率高于压缩跟踪算法约26%,高于原始代价敏感算法约11%;本文算法的视频处理平均帧率高于压缩跟踪算法约38%。结论 本文提出的新代价敏感Adaboost算法对目标的识别、跟踪具有较高的准确率及较快的处理速度,并具有一定的抗干扰能力。特别对人等非刚性目标能够进行较好跟踪。     

寄生虫引起的草鱼鳃病的组织病理比较研究

本文对草鱼的隐鞭虫病、车轮虫病、小瓜虫病、指环虫病、三代虫病及中华鱼蚤病六种寄生虫性鳃病的组织病理变化进行比较研究，寄生虫性鳃病均可引起鳃组织发生炎症反应，粘液分泌亢进，嗜酸粒细胞和淋巴细胞浸润；但又因病原体的种类不同，危害鱼的方式、方法不同，因此病理变化又有很大差别，对鱼危害较大的均为变质性炎，如隐鞭虫病；对鱼危害较小的则属增生性炎，如中华鱼蚤病．     

民勤绿洲荒漠交错带三种沙丘类型的自然植被特征

基于对民勤沙井子地区植被调查数据,研究了固定沙丘、半固定沙丘和流动沙丘3种沙丘类型的自然植被特征.结果表明:从固定沙丘、半固定沙丘到流动沙丘,总盖度、灌木盖度下降,草本盖度增加.物种丰富度减小是物种多样性下降的主要原因.从植物的生活型来看,多年生草本和灌木类植物受沙丘类型的影响最大,而一年生草本和半灌木可存活于不同沙丘类型.白刺的生态优势度(重要值)由小到大依次为固定沙丘、半固定沙丘、流动沙丘.植物多样性与白刺的生态优势度呈负相关.不同沙丘类型白刺地上生物量变化明显,半固定沙丘白刺生物量最大.     

葡萄盆栽技术

葡萄盆栽技术,包括择土选种、露地扦插、田间管理、装盆及整形、肥水管理等内容,对葡萄盆栽爱好者有一定的指导意义。     

Yield and quality of maize stover: Variation among cultivars and effects of N fertilization

Biomass yields and concentrations of crude protein(CP), ether extract(EE), neutral detergent fiber(NDF), acid detergent fiber(ADF), and crude fiber(CF) were analyzed for five cultivars of summer-sown maize(Zea mays L.) stover grown in field trials at three rates of N fertilization, and sampled immediately after grain harvest.The results revealed differences in yields and concentrations of nutrients according to stalk height and hence harvest portion among the cultivars.N application greatly increased biomass yield and CP, especially in upper stalks and to a lesser extent, EE.Concentrations of NDF and ADF decreased as N rate increased.The results show that stovers from all local popular maize cultivars are suitable as animal fodder and that moderate N application improves feed quality of stover.     

小菜蛾阿维菌素和虫酰肼抗性品系对几种新型药剂的交互抗性研究

以敏感品系为对照,利用室内筛选获得的虫酰肼和阿维菌素高抗品系Teb-R和Aba-R,测定了小菜蛾对几种新型杀虫剂的交互抗性。结果发现:小菜蛾对虫酰肼产生高水平抗性后(抗性倍数185.5倍),对阿维菌素表现出中等水平交互抗性(41.0倍),对茚虫威(11.4倍)和溴虫腈(5.3倍)仅表现出低水平交互抗性,对多杀菌素(1.7倍)和氯虫苯甲酰胺(1.4倍)则没有表现出明显的交互抗性。用阿维菌素筛选Teb-R品系39代后获得阿维菌素高抗品系Aba-R(593.8倍),该品系对茚虫威(12.3倍)表现出中等水平交互抗性,对多杀菌素(7.9倍)表现出低水平交互抗性,对溴虫腈(2.7倍)和氯虫苯甲酰胺(0.9倍)的交互抗性不明显;同时该品系对虫酰肼的抗性也由阿维菌素筛选前的185.5倍下降到筛选后的28.0倍,也没有交互抗性。基于上述研究结果认为,使用虫酰肼防治小菜蛾出现抗性后,可以使用多杀菌素和氯虫苯甲酰胺进行替代防治,但不宜用阿维菌素、茚虫威和溴虫腈进行替代防治;利用阿维菌素防治小菜蛾产生抗性后,可以用溴虫腈、氯虫苯甲酰胺和虫酰肼进行替代防治,但不宜用多杀菌素和茚虫威。     

Water quality,agriculture and food safety in China:Current situation,trends, interdependencies,and management

Water quality in China is becoming a severe challenge for agriculture and food safety,and it might also impact health of population via agriculture and food. Thus,it is causing widespread concern. Based on extensive literatures review and data mining,current situation of water pollution in China and its effects on food safety were analyzed. The 2nd National Water Resource Survey in China show that the surface water all over the country was under slight pollution and about 60% of groundwater is polluted. Drinking water quality is basically guaranteed in urban area but it is worrisome in rural areas. In addition,China is the largest consumer of fertilizer and pestici de in the world and the amounts of application still show increasing trends. Fertilizers and pesticides are the most important sources of pollution,which affect human health as persistent organic pollutants and environmental endocrine disruptors. Eutrophication of surface water and nitrate pollution of groundwater are serious threats to drinking water safety. Sewage irrigation is becoming a pollution source to China's water and land because of lacking of effective regulations. Although,with the advance in technology and management level,control of nitrogen and phosphorus emissions and reducing water pollution is still a major challenge for China.     

断根与打顶对番茄嫁接愈合的抑制作用

【目的】断根嫁接苗和打顶双干或多干嫁接苗日益广泛用于番茄栽培,丰产作用显著。了解断根与打顶对番茄嫁接愈合的作用机制,可为番茄嫁接生产提供理论依据。【方法】以‘硬粉8号’为接穗品种,‘砧爱1号’为砧木品种,观测断根和打顶后番茄嫁接愈合进程、成活率和木质部连通性等,同时测定嫁接接合部生长素和细胞分裂素的含量及愈合相关基因的表达。【结果】断根和打顶抑制了嫁接接合部上方木质部分化基因VND7的表达,并显著延迟了木质部的重构。断根显著降低了嫁接后12和72 h接合部玉米素核苷（tZR）和反式玉米素（tZ）的含量,以及嫁接后12 h接合部吲哚-3-乙酸（IAA）,吲哚-3-乙酸甲酯（ME-IAA）和吲哚-3-甲醛（ICAld）的含量;打顶嫁接后12 h接合部IAA和ME-IAA含量显著低于对照和断根处理,下调了嫁接后3和12 h接合部上方和下方韧皮部分化相关基因NEN4表达水平。断根或打顶均下调了嫁接后3—48 h接合部上方细胞分裂相关基因Histone H4和SlcycB1-4的表达水平;断根和打顶同时处理使嫁接接合部IAA和ME-IAA含量显著低于断根处理,使tZR和tZ的含量及木质部连通性显著低于打顶处理。打顶和断根后分别在嫁接接合部施用10 mmol∙L^-1 IAA和10 mmol∙L^-1 6-BA可显著促进嫁接苗木质部的重构。【结论】断根和打顶分别降低接合部细胞分裂素和生长素积累,下调愈合相关基因表达,降低木质部输导能力,进而延缓番茄嫁接愈合进程。     

鱼池水中钾钠的火焰原子发射光谱分析

本文研究了用火焰原子发射光谱法分析鱼池水中钾钠的方法。对方法精密度、回收率和共存元素的干扰进行了考察。建立了最佳测试条件。表明本方法简易、快速、准确。它亦适用对天然水中钾钠的测定。     

锌、锰、铜对大蒜吸收硒的影响

本试验通过盆栽大蒜探讨土壤施硒、锌、锰、铜对大蒜吸收这些元素以及这些元素之间的相互影响。结果表明,随着土壤施硒量的增加,土壤中硒的有效含量增加,大蒜地上部和地下部含硒量也增加;土壤施锌、锰、铜对大蒜吸收硒几乎没有影响;而硒会明显地抑制大蒜对锌元素的吸收,对锰、铜的吸收虽有抑制但只在地下部明显,因此,土壤施硒的量一定要合适。     

离子铵和非离子氨对海蜇螅状幼体和碟状幼体的毒性研究

在温度（２０±１）℃，盐度２２￣２４‰条件下，对海蜇螅状幼体和碟状幼体进行了ｐＨ适应性试验和不同ｐＨ下氨氮的急性毒性试验，结果表明：适合海蜇螅状幼体和碟状幼体生活的ｐＨ范围为７￣９，最适ｐＨ范围为７．５￣８．５，在此ｐＨ范围内，不仅非离子氨具有毒性，离子铵在浓度高时亦具有毒性。对于螅状幼体，此毒性倍数约为１１７￣２２０。