基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(FeaturePyramidAttention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20～105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4 102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度m AP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与m AP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。     

热带土壤中解淀粉芽孢杆菌HNU1的鉴定及发酵条件优化

重金属毒性强、不可降解，在环境中可持续存在，土壤中的重金属可通过食物链累积，对生物体的健康构成严重威胁。土壤微生物修复重金属污染方法具有经济成本低、周期短、效率高、无二次污染等优点，也存在外源微生物在土壤环境中不易存活和繁殖的缺点。通过形态观察、生理生化试验以及16S rDNA同源性序列分析对前期研究中分离保存的一株铜富集细菌HNU1菌株进行鉴定，鉴定该菌为解淀粉芽孢杆菌(Bacillus amyloliquefaciens)。并通过单因素试验和正交试验找出该菌株的最适发酵条件，该菌的最适培养基组成为蔗糖2 g·L-1，酵母粉4 g·L-1，胰蛋白胨6 g·L-1，MgSO4 5 g·L-1。培养条件为初始pH为8.0，温度37 ℃，接种量0.1%，摇床转速180 r·min-1，50 mL三角瓶中装液量20 mL。鉴定的解淀粉芽孢杆菌HNU1菌株对Cu具有良好的富集作用，可进一步开发为微生物肥料用于重金属污染农田土壤的修复，对土壤修复和改良具有重大意义。     

基于模型预测控制的农机主从跟随作业控制方法

针对实际环境中由于农业机械（简称农机）作业过程的作业量以及土壤条件的变化等不确定性因素的影响，导致协同作业跟随农机的行驶工况不稳定、跟随协同作业响应慢、控制困难等问题，在综合考虑不确定性以及响应性能的基础上，提出了一种农机跟随分层控制架构，搭建农机田间作业下的纵向跟随动力学模型，并以间距保持、速度跟随、燃油经济性、加速度跟随性能为目标，进行基于模型预测控制（MPC）算法的上层控制器推导，基于前馈以及PI反馈的控制器作为下层控制，以上层控制器获得的控制加速度为目标，进行力矩（电流）跟踪，在保证抗不确定性以及干扰噪声的同时，提高跟随农机的响应能力。通过Matlab/Simulink仿真和田间试验验证，结果表明，该控制方法可以有效解决农机作业的跟随控制问题，与滑模变结构控制器相比，能够实现稳定跟随行驶，且速度误差和加速度误差更小，速度误差控制在-0.29132~0.18001m/s，加速度误差控制在-0.05678~0.05628m/s2，稳定跟随距离误差为±0.45m，具有良好的跟随效果。     

人本视角下Human Library运行模式的优化

从当前Human Library发展现状出发,以人本视角为剖析角度,分析其运行中存在的问题并在此基础上提出相应的优化对策,以期Human Library的未来运行更加科学。     

Land surface temperature retrieval for arid regions based on Landsat-8 TIRS data:a case study in Shihezi,Northwest China

Scientific interest in geophysical information about land surface temperature （LST） is ever increasing, as such information provides a base for a large number of applications, including environmental and agricultural monitoring. Therefore, the research of LST retrieval has become a hot topic. Recent availability of Landsat-8 satel- lite imagery provides a new data source for LST retrieval. Hence, exploring an adaptive method with reliable ac- curacy seems to be essential. In this study, basing on features of Landsat-8 TIRS thermal infrared channels, we re-calculated parameters in the atmospheric transmittance empirical models of the existing split-window algorithm, and estimated the ground emissivity with the help of the land cover classification map of the study area. Further- more, a split-window algorithm was rebuilt by virtual of the estimation model of the updated atmospheric transmit- tance and the ground emissivity, and then a remote sensing retrieval for the LST of Shihezi city in Xinjiang Uygur autonomous region of Northwest China was conducted on the basis of this modified algorithm. Finally, precision validation of the new model was implemented by using the MODIS LST products. The results showed that the LST retrieval from Landsat-8 TIRS data based on our algorithm has a higher credibility, and the retrieved LST is more consistent with the MODIS LST products. This indicated that the modified algorithm is suitable for retrieving LST with competitive accuracy. With higher resolutions, Landsat-8 TIRS data may provide more accurate observation for LST retrieval.     

基于无人机高光谱遥感的柑橘患病植株分类与特征波段提取

目的 结合传统与现代农业病虫害监测的优缺点，探索通过无人机高光谱遥感技术检测出患病的柑橘植株、通过人工田间调查方式判断其患病种类及患病程度的病虫害监测方法。方法 使用无人机获取原始高光谱图像，经过光谱预处理和特征工程后，采用连续投影算法提取对柑橘患病植株分类贡献值最大的特征波长组合，基于全波段使用BP神经网络和XgBoost算法、基于特征波段使用逻辑回归和支持向量机算法，建立分类模型。结果 基于全波段的BP神经网络和XgBoost算法的ROC曲线下面积(Area under curve，AUC)分别为0.883 0和0.912 0，分类准确率均超过95%；提取出698和762 nm的特征波长组合，基于特征波长使用逻辑回归和支持向量机算法建立的分类模型召回率分别达到了93.00%和96.00%。结论 基于特征波长建模在患病样本分类中表现出很高的准确率，证明了特征波长组合的有效性。本研究结果可为柑橘种植园的病虫害监测提供一定的数据和理论支撑。     

基于记忆模拟退火和A*算法的农业机器人 遍历路径规划

【目的】解决农业机器人大田作业时遍历路径规划的问题。【方法】提出一种记忆模拟退火与A*算法相结合的遍历算法。首先通过记忆模拟退火算法搜索出任务最优目标点行走顺序,然后使用A*算法进行跨区域衔接路径规划。【结果】仿真试验结果表明,该算法规划的遍历路径曼哈顿距离比传统模拟退火算法减少了9.4%,遍历路径覆盖率能达到100%,重复率控制为4.2%。【结论】记忆模拟退火通过为传统模拟退火算法增加记忆器,增强了跳出局部最优陷阱的能力,提高了算法所得解的质量。该研究结果可为农业机器人遍历路径规划提供理论基础。     

固态发酵醋糟饲料对育肥猪生长性能、养分表观消化率、血清指标及粪便中挥发性脂肪酸含量的影响

本试验旨在研究固态发酵醋糟饲料(SFVD)对育肥猪生长性能、养分表观消化率、血清指标及粪便中挥发性脂肪酸(VFA)含量的影响。选择体况相近[(59.04±0.33)kg]的健康“杜×长×大”三元杂交生长育肥猪60头,随机分为2个组,每组3个重复,每个重复10头猪。对照组饲喂基础饲粮+150 mg/kg土霉素钙,试验组饲喂基础饲粮+5%的SFVD。预试期6 d,正试期35 d。结果表明:与对照组相比,基础饲粮中添加5%的SFVD对育肥猪平均日采食量(ADFI)具有一定的促进趋势(P=0.056);显著降低了育肥猪饲粮中干物质(DM)、粗蛋白质(CP)、有机物(OM)和总能(GE)的表观消化率(P<0.05),对粗脂肪(EE)表观消化率有一定的促进趋势(P=0.052);显著提高了育肥猪血清谷草转氨酶(AST)和谷胱甘肽过氧化物酶(GSH-Px)活性(P<0.05),血清高密度脂蛋白(HDL)和免疫球蛋白A(IgA)含量也呈现出一定的升高趋势(P=0.055和P=0.077);显著提高了育肥猪粪便中丙酸含量(P<0.05),粪便中甲酸和总挥发性脂肪酸(TVFA)含量也呈现出一定的升高趋势(P=0.071和P=0.054)。由此可见,基础饲粮中添加5%的SFVD对育肥猪生长性能、肠道健康及免疫性能的提高具有潜在的促进作用。     

复方中草药添加剂对稻鸭共作模式下成都麻鸭生理效应的影响研究

为研究复方中草药添加剂对稻鸭共作模式下成都麻鸭生长性能、血清生化指标、抗氧化指标及免疫指标的影响,试验选取体重相近、体况健康的15日龄成都麻鸭240只,随机分为4组,每组5个重复,每个重复12只。4组为对照组饲喂基础饲粮;试验1、2、3组在基础饲粮中按照质量比分别添加0.5%(低剂量组)、1%(中剂量组)、2%(高剂量组)的复方中草药,试验期90 d。结果显示:(1)试验1、2、3组的平均日增重分别较对照组提高2.19%、4.34%、4.98%(P<0.05);试验2、3组的料重比分别较对照组降低3.37%、3.63%(P<0.05);(2)试验2组和3组的总蛋白(TP)分别较对照组提高4.20%、6.08%(P<0.05);试验2组和3组的尿素氮(BUN)分别较对照组降低12.72%、16.36%(P<0.05);试验2组和3组的谷草转氨酶(ALT)分别较对照组降低15.84%、19.22%(P<0.05);试验3组的谷丙转氨酶(AST)较对照组降低19.34%(P<0.05);(3)试验2组和3组超氧化物歧化酶(SOD)分别较对照组提高15.80%、20.00%(P<0.05);试验3组的总抗氧化能力(T-AOC)较对照组提高22.37%(P<0.05);(4)三个试验组的IgA、IgM、IgG、IFN-γ、IL-2显著高于对照组(P<0.05),试验2组的肿瘤坏死因子-α(TNF-α)较对照组提高10.06%(P<0.05),试验2组和3的组溶菌酶(LZM)分别较对照组提高6.79%、5.66%(P<0.05)。综上,中草药添加剂能有效提高稻鸭共作模式下成都麻鸭的生长性能、血清生化指标、抗氧化指标及免疫指标,本试验条件下,最佳饲喂剂量为1%。