基于帧间深度特征差分的大西洋鲑鱼群活跃度分类模型

鱼群活跃度是鱼类健康福利养殖的特征性指标之一,实现鱼群活跃度细粒度分类有利于更精细地描述鱼群健康状况、评估鱼群福利水平。基于工厂化循环水养殖系统,本文建立了水下大西洋鲑鱼群活跃度细粒度分类视频数据集,并提出一种基于帧间深度特征差分的鱼群活跃度分类模型,通过引入残差连接的小型卷积神经网络提取视频帧的特征,进而在相邻帧之间做差分运算和平方运算得到视频帧间特征,最后将其输入基于外部注意力机制的分类网络IFDNet中得到视频类别。试验结果表明,本文提出的CNN-IFDNet模型分类准确率达到97.72%,F1值达到97.42%,以较低的计算复杂度实现了对水下视频鱼群活跃度的三分类。相较于实验室环境,基于真实养殖环境对鱼群活跃度所展开的算法研究实际应用性更强,可以为精细化描述鱼群的活跃度、实现智能监测鱼类健康状况提供参考,帮助养殖人员发现并排除导致鱼群活跃度异常的水质环境、病害等因素。     

基于改进CNN的多目标生猪检测算法

为了在复杂环境下对视频目标生猪进行精确、快速检测,提出一种基于改进卷积神经网络(CNN)的多目标生猪检测算法。利用生猪图像的二值化规范梯度(BING)训练两级线性SVM,以生成高质量的候选区域,利用改进的CNN模型对候选区域进行分类识别,最后利用非极大值抑制算法剔除冗余窗口,减少训练样本和训练参数的数量。对CNN网络结构和参数进行优化实验,分析网络训练效率和目标检测效果。实验结果表明,与传统CNN模型相比,本文算法训练时间更短,且具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性,对生猪图像前景和背景的分类正确率为96%,高于传统CNN模型的72. 29%。对误检率、漏检率和平均检测时间的分析表明,本文算法的检测性能优于Faster RCNN和Yolo算法;本文算法目标跟踪成功率平均值为89. 17%,中心点平均误差为6. 94像素,表明该检测算法在生猪跟踪上的有效性和稳定性。     

LiDAR单木分割辅助的无人机影像CNN+EL树种识别

为研究激光雷达单木分割辅助条件下无人机可见光图像树种识别应用潜力,提出联合卷积神经网络（CNN）和集成学习（EL）的树种识别方法。首先利用同期无人机激光雷达数据和可见光影像数据进行单木树冠探测并制作单木树冠影像数据集;其次引入ResNet50网络并结合引入有效通道注意力机制、替换膨胀卷积、调整卷积模块层数搭建出4个卷积神经网络,使用ImageNet大型数据集进行模型预训练,加载预训练参数进行模型初始化并利用制作的单木树冠影像数据集训练出5个不同的分类模型;最后通过相对多数投票法建立集成模型。实验结果表明,单木探测总体精度达到83.80%,集成学习的训练精度、验证精度、独立测试精度分别达到了99.15%、98.34%和90.15%,较ResNet50网络提高了4.23、3.04、9.09个百分点,独立测试精度较随机森林分类最优结果高32.31个百分点。激光雷达单木分割辅助条件下利用卷积神经网络和集成学习策略能够充分提取无人机图像特征用于树种识别。     

基于BiGRU_ MulCNN的农业问答问句分类技术研究

"中国农技推广"问答社区每天新增提问数据近万条,对提问的有效分类是实现智能问答的关键技术环节。海量提问数据具有特征稀疏性强、噪声大、规范性差的特点,制约了文本分类效果。为了改善农业问答问句短文本分类性能,提出了BiGRU_MulCNN分类模型,运用TF-IDF算法拓展文本特征,并加权表示文本词向量,利用双向门控循环单元神经网络获取输入词向量的上下文特征信息,构建多尺度并行卷积神经网络,进行多粒度的特征提取。试验结果表明,基于混合神经网络的短文本分类模型可以优化文本表示和文本特征提取,能够准确地对用户提问进行自动分类,正确率达95. 9%,与其他9种文本分类方法相比,分类性能优势明显。     

基于卷积网络的沙漠腹地绿洲植物群落自动分类方法

为解决沙漠腹地绿洲遥感图像植物群落背景较易混淆,仅用传统的基于像元光谱信息的图像处理方法未能充分利用其图像特征信息,使得提取效果不佳的问题,针对地物类内特征复杂、类间边界模糊的特点,以连续分布的区域为研究对象,提出了一种基于深度卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)的高分辨率遥感影像植物群落自动分类方法。切分无人机影像获得规则块图像,利用基于CNN的VGGNet和Res Net模型分别对块图像的特征进行抽象与学习,以自动获取更加深层抽象、更具代表性的图像块深层特征,从而实现对植物群落分布区域的提取,以原图像与结果图像叠加的形式输出植物群落自动分类结果。采用了不同梯度的样本数量作为训练样本,利用文中提出的方法分析了不同梯度的训练样本数量对自动分类结果的影响。实验结果表明,训练样本数量对分类精度具有明显的影响;提高其泛化能力后,Res Net50模型与VGG19模型的建模精度从86. 00%、83. 33%分别提升到92. 56%、90. 29%; Res Net50模型分类精度为83. 53%～91. 83%,而VGG19模型分类精度为80. 97%～89. 56%,与传统的监督分类方法比较,深度卷积网络明显提高了分类精度。分类结果表明,训练样本数量不低于200时,基于CNN的Res Net50模型表现出最佳的分类结果。     

基于深层卷积神经网络的初生仔猪目标实时检测方法

针对初生仔猪目标较小、分娩栏内光线变化复杂、仔猪粘连和硬性遮挡现象较为严重等问题,提出一种基于深层卷积神经网络的初生仔猪目标识别方法。将分类和定位合并为一个任务,以整幅图像为兴趣域,利用特征金字塔网络(Feature pyramid network,FPN)算法定位识别仔猪目标;对比了不同通道数数据集以及不同迭代次数对模型效果的影响;该方法支持图像批量处理、视频与监控录像的实时检测和检测结果多样化储存。实验结果表明:在数据集总量相同时,同时包含夜间单通道和白天3通道的数据集,在迭代20 000次时接近模型最优值。模型在验证集和测试集上的精确率分别为95. 76%和93. 84%,召回率分别为95. 47%和94. 88%,对分辨率为500像素×375像素的图像检测速度为53. 19 f/s,对清晰度为720 P的视频检测速度为22 f/s,可满足实时检测的要求,对全天候多干扰场景表现出良好的泛化能力。     

基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统

为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。     

基于树莓派及深度学习的柑橘识别系统设计

随着现代农业技术的发展,柑橘的生产与采收自动化是必然趋势,而柑橘的目标识别是实现采摘自动化的重要环节。提出一种基于树莓派的柑橘识别系统,以树莓派作为软件程序平台,应用Python语言构建卷积神经网络模型,利用TensorFlow平台实现柑橘的识别。通过机器视觉采集柑橘树的相关数据,结合深度学习算法,对柑橘树上的柑橘进行识别及计数。经过测试,识别正确率约为92.4%。此外,利用GPS模块进行识别位置定位,确定区域内的柑橘密度及使用光照强度传感器测量环境光照强度对图像进行直方图均衡化处理,降低光照对柑橘识别的影响。     

基于RFID和图像处理的目标物识别处理系统的研究

介绍了RFID技术和图像处理技术,研究了基于图像处理和卷积神经网络的水果识别与分类模型,设计了一套水果目标物识别处理系统,可以实现对苹果、梨子、水蜜桃和香蕉等4种水果的识别与分类。实验结果表明:卷积神经网络模型采用自主学习型的网络,识别错误率只有0.93%,相比其他传统模型分类错误率降低较多,证明了卷积神经网络模型性能优良,具有较好的可行性。     

基于全卷积神经网络的林区航拍图像虫害区域识别方法

针对航拍林区虫害图像的虫害区域不规则和传统识别方法泛化能力差的问题,提出一种基于全卷积神经网络(Fully convolution networks,FCN)的虫害区域识别方法。采用八旋翼无人机航拍虫害林区、获取林区虫害图像,并对虫害区域进行像素级标注,用于模型训练;将VGG16模型的全连接层替换为卷积层,并通过上采样实现端到端的学习;使用预训练的卷积层参数,提升模型收敛速度;采用跳跃结构融合多种特征信息,有效提升识别精度,并通过该方法构造了5种全卷积神经网络。试验表明,针对林区航拍虫害图像,FCN-2s在5种全卷积神经网络中区域识别精度最高,其像素准确率为97. 86%,平均交并比为79. 49%,单幅分割时间为4. 31 s。该方法与K-means、脉冲耦合神经网络、复合梯度分水岭算法相比,像素准确率分别高出44. 93、20. 73、6. 04个百分点,平均交并比分别高出50. 19、35. 67、18. 86个百分点,单幅分割时间分别缩短47. 54、19. 70、11. 39 s,可以实现林区航拍图像的虫害区域快速准确识别,为林业虫害监测和防治提供参考。     

运动与视频的同步记录和同步再现技术

以3自由度运动为研究对象，介绍了3自由度运动与视频的同步记录和同步再现的实现装置及控制方法，以及利用有线通讯来实现运动与视频同步的方法。同步记录与同步再现的实验结果验证了其可行性。3自由度运动与视频的同步记录和同步再现技术，可以应用于车辆的新产品测试等多种应用场合。     

水肥浓度智能感知与精准配比系统研制与试验

为解决农场当地当时的复合肥料精准化配料问题，本研究将水肥一体化智能灌溉施肥系统作为研究对象，构建了水肥浓度智能感知与精准配比系统。首先提出现场在线水肥溶液智能感知模型的快速建立方法，利用数据分析算法从传感器实时监测的一系列浓度梯度的肥料溶液中挖掘出模型。其次基于上述模型设计水肥浓度智能感知与精准配比系统的框架结构，阐述系统工作原理；并通过三种水体模拟在线配肥验证了该系统原位指导水肥浓度配比的有效性，同时评价了水体电导率对水肥配比浓度的干扰。试验结果表明，正则化条件下二阶的多项式拟合曲线是表达溶液电导率与水肥浓度的变化关系最优的模型，相关系数R²均大于0.999，由此模型可得出用户关心的复合肥各指标浓度。三种水体模拟在线配肥结果表明，水体会干扰电导率导致无法准确反演水肥配比的浓度，相对偏差值超过了0.1。因此，本研究提出的在线水肥智能感知与精准配比系统实现了消除当地水体电导率对水肥配比准确性的干扰，通过模型计算实现复合肥精准化配比，并得出各指标浓度。该系统结构简单，配比精准，易与现有水肥一体机或者人工配肥系统结合使用，可广泛应用于设施农业栽培、果园栽培和大田经济作物栽培等环境下的精准智能施肥。     

机械设备的管理与维修保养

随着我国社会经济的迅速发展,我国在施工中的机械现代化得到了很大的发展。但是在机械设备的管理与维修保养中仍然还存在着较大的问题,机械设备的使用、管理、维修保养在某种程度上几乎占据了机械设备的大部分寿命周期,因此做好机械设备的管理与维修保养十分必要,它作为企业管理工作当中的基本工作不仅关系到企业的生产经营,而且对于企业发展也具有重要的意义。文章就机械设备管理与维修保养进行简单的阐述,并提供一些可供参考的意见和措施。     

苎麻纤维剥制技术及剥制加工机械研究与展望

为解决苎麻规模化种植的剥制加工问题,研制大型专业化苎麻纤维加工设备,对我国苎麻剥麻加工技术及加工机具进行了系统总结;结合作者多年的苎麻剥麻机研究实践,对提出我国苎麻剥制加工机械的发展思路。     

区块链增强果蔬质量追溯可信度方法研究与系统实现

质量追溯相关数据通过物联网感知设备采集后添加到区块链,在数据存储环节可以解决数据易被篡改问题从而增强数据可信度.数据直接存储在区块链中会造成系统吞吐量小、响应时间长,利用"数据库+区块链"的双存储设计虽然能大大提高响应速度,但是针对果蔬质量追溯系统,其响应速度依然不能满足要求.基于哈希加密算法的不可逆性、区块链数据结构...     

苜蓿切根补播施肥机气送式集排系统优化设计与试验

为提高苜蓿切根补播施肥机气送式集排系统工作性能,利用EDEM软件和Fluent软件对气送式集排系统工作过程进行联合仿真,以管道内部流场压力与速度变化情况、种子颗粒速度与受力情况为指标,分析波纹管和分配头结构参数对集排系统工作性能的影响,进而优化了其结构参数。以输种弯管弯径比、波纹管长度和分配头锥角为试验因素,以各行排量一致性变异系数和总排量稳定性变异系数为试验指标,进行Box-Behnken响应面分析仿真试验,获取集排系统最优结构参数组合。结果表明,当弯径比为0.96、波纹管长度为183mm、锥角为123.4°时,各行排量一致性变异系数为3.06%,总排量稳定性变异系数为3.17%。样机大田性能试验结果表明,在不同的螺旋输送机输送效率条件下,苇状羊毛种子、固体颗粒肥各行排量一致性变异系数和总排量稳定性变异系数均小于5%。     

甘薯花生酸性含乳饮料的制作及其乳化稳定性研究

为开发甘薯花生酸性禽乳饮料，以甘薯、花生仁等为原料，探讨花生仁的烘烤条件及乳化稳定剂的选择与复配．并对饮料糖酸进行调整，最后通过正交试验得出饮料的最佳配方及参数。结果表明：饮料的最佳配方为甘薯酶解液50％、花生乳30％、白砂糖8％、脱脂乳粉3％、柠檬酸0．2％；复合乳化剂（单甘酯：蔗糖酯为1：2）及稳定剂（0．2％CMC—Na、0．1％黄原胶）的最佳用量分别为0．25％和0.3％。     

农村供水建设管理运行的问题与对策

随着我国农村人口发展和农民生活水平的提高,农村供水安全和质量问题的重要性日益凸显。分析目前我国农村供水取得的成效与存在的主要问题,从发展规模集中供水、加强水质检测、供水制度管理、供水工程水价核定和水费征收、工程运资质管理等方面提出对策,以推进村镇供水工程建设管理运行。     

西兰花切块去芯机构设计与试验

为了解决西兰花均匀、高效切块问题,在分析西兰花切块去芯理想轨迹基础上提出西兰花切块去芯机构,建立了运动学分析模型,开发了计算机辅助优化软件,并得到一组满足轨迹要求的机构参数。进行了机构的动力学仿真,仿真轨迹与理论优化轨迹基本一致,机构运动平稳,无受力过载现象。设计了西兰花切块去芯生产线,并进行高速摄像试验,试验结果与理想轨迹、仿真轨迹基本一致,刀具可适应满足出口要求的所有尺寸的西兰花切块,验证了西兰花切块去芯机构设计的合理性和优化的正确性;同时进行切块、去芯试验,切块成功率达91%,去芯成功率为100%,满足市场上西兰花小块的加工要求。     

玉米收获机输送清选系统的研究设计

近年来,玉米生产机械化进程加快,而玉米机收环节一直是玉米机械化进程的瓶颈。玉米收获机输送装置易堵塞与清选不净是其重要原因之一。为此,介绍几种收获机输送清选系统的结构特点、工作原理、参数计算和实验结果。