基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术研究进展分析

作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。     

哺乳动物热休克蛋白研究进展

应激是动物对影响其正常生理机能的一切内外环境因素所作出的非特异性适应反应,而应激诱导产生的热休克蛋白能保护机体免受应激原所造成的伤害。随着热休克蛋白研究的不断深入,揭示其复杂的生物学效应对提高动物的抗逆性和更好地激发动物潜在的经济性能具有重要的意义。本文综述了近年来哺乳动物热休克蛋白的研究成果及目前的研究现状,以期为热休克蛋白的进一步研究提供一定的参考。     

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究

近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。     

新型果园宽幅联合仿形修剪机设计与研究

针对目前修剪机修剪形状单一,适应性差,修剪机械通用性能低的问题,通过理论分析、三维模型设计、性能试验相结合的方法,设计针对新型果园的宽幅联合仿形修剪机。主要对该整机的机架结构、切割装置、传动系统、液压系统进行了设计,并分别对机架结构和切割装置的机构进行运动分析。试验结果表明:该修剪机切割高度范围为500～4 000 mm,向左最大移动幅度为1 530 mm,向右最大移动幅度为740 mm,左右最大摆角幅度为±25°,最大切割直径为60 mm,修剪漏割率为7.3%,修剪合格率为90.9%,切割断面质量和修剪形状符合农艺学的要求。该机适应性强,通用性能高,能满足多种修剪树形的需要。     

基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统研究

针对农用电动运输车直流电源电压降落而导致的动力降低,以及车辆行驶工况复杂多变等问题,设计一种基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统。以STM32F103C8T6为控制器,完成驱动系统的硬件电路设计。通过直流母线方波升压和SVPWM控制策略,使无刷直流电机驱动系统具有ON-PWM斩波、准Z源方波升压、准Z源SVPWM三种驱动模式。最后搭建驱动系统的试验平台,取直流电源电压U_(dc)=24 V,直通占空比D_0=0.2,准Z源方波升压和准Z源SVPWM都将逆变桥的直流母线电压提升至40 V以上,有效解决直流电源电压降落的问题。驱动系统根据加速、爬坡、重载等具体工况快速、准确地切换工作模式,满足车辆的动力需求,提高车辆行驶的安全性和可靠性。     

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。     

茶多酚在健身操运动中生物学效应

随着科学理论水平不断成熟,当前我们在进行茶叶功效研究过程中,我们发现在茶叶中存在一种物质——茶多酚。有效利用这一物质,能够为有效对抗疲劳产生重要帮助。健身操运动是一种融入了体育、文化、艺术等多项内容的运动,合理开展健身操运动,能够起到减肥、健康体质的重要作用。而健身操运动属于中等运动强度的体育运动项目,因此我们在开展健身操运动时,必须注重对其相关因素及内涵进行有效认知。本文拟从健身操运动开展的背景及意义分析入手,结合茶多酚的具体功效和影响,从而分析茶多酚在健身操运动中生物学效应。     

中国林产工业产业关联与波及效应分析——基于投入产出模型的国际比较

文中基于中国、美国、俄罗斯、印度、巴西、印度尼西亚6国2000—2014年投入产出数据，通过测算中间需求率、中间投入率、感应度系数和影响力系数，对林产工业产业关联与波及效应进行动态比较分析。研究结果表明:相较于其他国家，中国木材加工业、造纸业的中间产品型产业特征明显，对国民经济贡献程度较高，但同时也面临成为“瓶颈产业”的风险；中国家具制造业的最终需求型产业性质显著，受整体经济发展的拉动作用明显弱于其他国家。总体而言，中国林产工业对国民经济的推动作用整体上高于国民经济发展对其的拉动作用。需要重点提升木材加工业、家具制造业整体产业链竞争力，加大科研创新投入力度以提升产出效率，并进一步提高家具制造业整体产品的附加值。     

基于网络嵌入性的我国东北国有林区知识转移机理

文中从社会网络视角分析我国东北国有林区职工、家庭及林业企业知识转移的过程和影响因素，以期通过社会关系和网络结构促进林业企业转型。应用知识转移基本理论构建东北国有林区多层次知识转移理论模型，在此基础上从社会网络视角分析林区职工、家庭和林业企业3个层面的知识转移机理。研究表明:增强林区知识转移个体与利益相关者的联系程度、占据更多的结构洞位置以及提高个体网络中心度和凝聚程度有利于知识获取和内化；林区待岗职工与利益相关者的弱联系有利于其获得更多就业机会；国有森工企业由于过度嵌入社会网络，知识内化和创新动力不足。     

2017年8月3—4日岫岩县特大暴雨雷达回波分析

利用常规MICAPS资料和多普勒雷达资料,对2017年8月3—4日辽宁省岫岩县特大暴雨过程的天气环境背景及雷达回波特征进行分析。结果表明,此次降水过程特点为影响范围广、降水强度强、持续时间长;天气形势为高空东北冷涡提供冷空气输送,西太平洋副高及台风"海棠"带来源源不断的水汽;中尺度系统为高空急流、低空西南急流水汽输送,低层有明显的切变线系统辐合形势,地面有辐合线存在,同时岫岩县山区地形明显,更加有利于辐合抬升及水汽堆积;大连、丹东地区700 hPa以下有比较深厚的湿层,850 hPa风速最大可达22 m/s,比湿最大可达22 g/kg,辽宁省南部地区的水汽条件较好。K指数大于35℃,沙氏指数(SI)和抬升指数(LI)小于0℃,层结不稳定。CAPE值均大于1 000 J/kg,不稳定能量不断堆积;岫岩此次降水过程主要降水时段分为3个阶段,此次降水过程的雷达回波为明显的"列车效应",并具有后向传播及低质心暖性降水的特征。