基于改进YOLOv5s的河蟹与饵料检测方法

针对目前在水下复杂环境中池塘养殖河蟹与饵料的检测算法存在检测精度低、速度慢等问题,该研究提出了基于改进YOLOv5s（you only look once version 5 small）的河蟹与饵料检测方法。首先,采用轻量化卷积Ghost替换普通卷积,同时利用GhostBottleneck结构替换原主干网络中的残差结构快速提取网络特征,减少模型计算量,满足安卓端的应用要求。其次,为了弥补因网络参数量减少造成网络检测精度稍有降低的问题,借鉴BiFPN（bidirectional feature pyramid network）的思想改进原始YOLOv5s的双向融合骨干网络,以较低的计算成本提高网络对小目标的检测精度。此外,为了帮助网络进一步更好地识别目标,加入了CA（coordinate attention）注意力机制,使得图像中感兴趣的区域能够更准确地被捕获。试验结果表明：该研究改进模型平均精度均值为96.9%,计算量为8.5GFLOPs,与当前主流的单阶段有锚框目标检测算法SSD（single shot multibox detector）和YOLOv3相比,具有更高的检测精度以及更少的计算量。相比于原始YOLOv5s模型,本文改进模型平均精度均值提高了2.2个百分点,计算量和模型内存都降低了40%以上。最后,将改进前后的模型部署到安卓设备上测试。测试结果表明：改进后模型的平均检测速度为148ms/帧,相较于原始模型检测速度提高了20.9%,并且保持了较好的检测效果,平衡了安卓设备对模型检测精度以及速度的性能需求,能够为河蟹养殖投饵量的精准确定提供参考。     

温室通风设备状态监测系统设计与试验

根据现代温室监控和管理的需求,基于Android系统开发了温室设备的状态监控模块,采用CAN总线测控系统对温室内外环境数据进行实时采集并对温室环境设备进行控制。基于Android开发的系统软件具有远程监控的功能。根据摄像头提供的实时视频数据,对图帧间差分法和自相关函数法应用于温室风机停转状态的监测以及背景差分法和Canny边缘检测算法应用于温室天窗开度状态的监测进行研究,比较不同算法的实时性和准确性,实现了温室通风设备风机和天窗状态的异常监测。试验表明,系统数据传输稳定、环境调控可靠、视频图像清晰流畅,能够实时可靠地监测设备的运行状态,且操作简单、界面友好,保证了温室通风设备自动控制的安全性,能够满足远程智能监控现代温室的需求。     

田间数据传输同步策略与中间件研究

移动终端的田间信息采集相比于传统的田间信息采集,具有灵活性强、采集方便等优势,已成为田间信息采集的主要手段之一。但是在进行田间信息采集时存在数据同步问题,主要表现在慢同步频发、无为数据(已经传输过的数据)重传、服务器端变化数据没有及时同步到移动终端等问题。针对这3个数据同步的主要问题,基于Sync ML协议,提出了慢同步策略,并对该协议进行了改进;设计了主动推送策略和变化数据捕获策略;在此基础上设计并且实现了改进后的移动数据同步中间件,并且把该中间件应用到种业科研育种田间信息采集系统和水稻定位试验打分系统中,试验证明,该中间件提高了数据同步的效率,减少了无为数据的重复传输,表现出良好的实用性和普适性。     

基于Android手机的联合收获机主要部件工况监测系统

设计了一种基于物联网Android手机的联合收获机主要部件工况信息监测系统。主要通过C8051F020微处理器外接多霍尔传感器,实现对联合收获机主要工作部件如脱粒滚筒转速、输送器转速等关键信息获取,通过物联网平台由Android智能手机实现对数据的实时接收。通过在单片机中采用基于目标信号瞬时变化趋势的故障诊断方法,将故障状况监测信息进行传输,从而实现对联合收获机关键信息以及故障状况实时监测。模拟试验表明,该系统在下位机采集系统、服务器端以及客户端表现稳定,数据丢失率小于5%,信息获取延迟时间小于2s,报警及时、正确,满足联合收获机户外工作远程信息采集与故障监测要求。     

基于Arduino/Android的养殖场环境监控系统设计

针对当今畜牧业发展需求,以Arduino开源板和Android手机作为开发平台,设计了一套无线网络养殖场环境监控系统。通过传感器将养殖场内的环境信息以及设备运转状态采集到Arduino控制器中,再通过Zigbee模块将数据传送至网关模块,网关模块通过无线网络将数据传送至本地服务器,Android手机客户端通过无线网络将服务器的数据与手机内的APP进行交互,以完成对养殖场内环境的调控。该系统具有部署方便、成本低、可靠性高、扩展性强等优点,具有推广应用价值。     

基于物联网的农机应急调度系统研究

【目的】为提高农机的利用效率以及解决农户应急情况下“无农机可用”问题,研究一套科学、 快速的农机应急调度系统是当前急需解决的难题。【方法】物联网的兴起给现代农业的发展提供了新机遇。应 用 GPS、GPRS 及 GIS 并结合 JAVA 技术,构建了最短路径调度策略下的农机应急调度系统。【结果】与启发 式规则算法相比,该调度方法平均调度成本减少 26%,平均调度时间约 1 s。【结论】该调度系统能提供一套 实时的调度策略,根据后台科学的算法使农机以最短路径及成本最低方式进行调度。其建立对引导农机作业向 自动化、智能化、信息化发展具有重要现实意义。     

基于移动GIS的作物种植环境数据采集技术

野外数据采集具有灵活性强、采集内容多样、准确度高等优势,已成为补充完善农业数据的主要手段之一。作物种植环境数据采集工作存在指标多并随调查区域、作物类型与作物生育期不同而发生变化等特点,采用传统方式设计调查界面与录入模式难以满足数据采集的普适性需求。为此,在分析作物种植环境数据采集工作实际需求的基础上设计并实现了作物种植环境数据采集系统(CPEDCS)原型。一方面,系统针对作物种植环境指标的不确定性特征提出基于结构表的用户可定制种植环境数据录入模式,支持用户自定义录入界面;另一方面,系统集成移动GIS为野外采集工作提供空间信息支持,并可以动态适应空间数据类型、数量、范围的变化。研究的数据组织模型在陕西省杨凌区小麦种植环境野外调查的实际应用中,表现出良好的实用性与稳定性,一定程度上提高了采集工作效率,减少了数据录入出错率并能为调查人员提供空间信息辅助功能。     

智能手机单片摄影测树技术研究与试验

森林因子采集是林业观测的重中之重，智能手机为林业调查提供了新思路、新手段。为了更高效、精确的观测森林，以智能手机为载体，摄影测量学、测树学原理为理论基础，Java为开发语言，设计了一套单片摄影测树系统。系统仅利用智能手机的定焦镜头正直拍摄一张图像，即可进行单木的胸径、树高、材积的自动解算，同时，还可进行林分平均胸径、蓄积量和林分密度的自动解算。通过对200株立木进行胸径、树高、材积测量试验，对15块样地进行林分平均胸径、林分密度和林分蓄积量测量试验。结果表明，单木因子测量的相对偏差为4.95%～5.86%，相对均方根误差为6.09%～7.46%，林分因子测量的相对偏差为0.51%～1.46%，相对均方根误差为7.47%～8.6%。以上指标均高于传统林业测量的精度要求，该技术可以在林业调查中推广使用。     

基于Android平台的农业新品种推广信息采集系统

介绍了Android平台的系统架构、特点及配套使用的SQLite嵌入式数据库,总结了基于Android平台的农业新品种推广信息采集系统开发环境的搭建和系统的特点,指出了该系统的不足之处及需要改进的方向。     

基于Ardunio和Android的蓝牙遥控车

利用Arduino嵌入式开发板实现基于蓝牙串口的通信远程遥控小车。