甜玉米‘闽甜208’的生育特性与群体结构分析

多年生育特性观测表明,‘闽甜208’甜玉米春播采青生育期86-90d,秋播采青生育期73-76d,生育动态呈现苗期弱,中间旺长稳定期短,后期早衰快的生育特性,栽培上要注重精细播种,各项田间管理要及时到位。群体结构试验表明,‘闽甜208’叶面积系数（LAI）及叶片净同率（NAR）较高,峰值持续时间较长,大喇叭口至抽雄期LAI对NAR影响最大,通过密植保证一定的总粒数,增加抽雄后群体叶面积及干物质积累,提高成粒率,是高产的关键措施,适宜种植密度为4.95万-5.40万株·hm-2。     

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。     

基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别

晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。     

基于随机森林的高寒草地地上生物量高光谱估算

草地地上生物量（Aboveground biomass,AGB）是衡量草地生产力的关键因素,准确测定草地AGB具有重要意义。高光谱因具有时效性强、不破坏草地等特点被广泛用于草地生理生态指标的测定。本研究提取和计算了海北试验站高寒草地冠层的原始光谱（Original spectrum,OR）反射率、一阶微分光谱（First derivative spectrum,FD）反射率、光谱位置面积参数（Spectral parameters of spectral position and area,PA）和植被指数（Vegetation indices,VI）4种不同类型的特征变量,使用连续投影算法（Successive projections algorithm,SPA）和递归特征消除算法（Recursive feature elimination,RFE）进行特征选择,采用随机森林算法（Random forest,RF）构建草地AGB估测模型。结果表明：在由4种特征变量分别构建的草地AGB估测模型中,基于VI的RF模型精度最高（测试集R²=0.70,RMSE=557.87 kg·ha^-1）,实测AGB与估测AGB的线性R²达到0.72;不同类型特征变量组合构建的草地AGB估测模型中,PA+VI组合的RF模型精度最高（R²=0.71,RMSE=548.97 kg·ha^-1）,实测AGB和估测AGB的线性R²达到0.73。     

Solid Model Design on the Features of Products

To research the problem of plastic art design and emulation of products with the virtual reality technology can short the product development cycle and reduce the cost. This paper discusses the information based on the product feature ,solid model with parameters, the structure and function of this system. Combined the product properties with its solid model. Proposed a method with CAD to create the model of the product based on features in the product design. Expressed its feature parameter and shape of model fully .In the case for a deceleration box the feature model has solved the problem of physical information ,geometry information and the informative process in its production management system efficiently.     

Suitability of Bi-linear Restoring Force Model in Earthquake Response Analysis

Based on the data of dynamic tests of small single-storey steel frames,the suitability of simplified hi-linear restoring force model in earthquake response analysis is discussed, and the Maximum displacement response MD, the sum of squares of the displacements in the whole vibrating history SSD, and the total dissipated energy EI are considered respectively as equivalent object.     

各向异性砂土剪切带角度的理论分析

针对平面应变条件下各向异性砂土剪切带角度的试验规律,采用传统的3种理论和分叉理论进行对比分析。将平面应变条件下剪切带角度的试验结果按照传统3种理论整理发现,尽管传统3种理论可以估算同种砂剪切带角度的极小、中间和极大值,但无法解释其各向异性规律。砂土在平面应变条件下破坏时会产生明显的剪切带,当剪切带方向和砂土沉积面方向接近时,会较早诱发剪切带的产生,使材料强度降低,造成了平面应变条件下各向异性强度规律明显不同于常规三轴条件下的试验规律,采用分叉理论结合各向异性模型则可以有效解释这个规律。随砂土沉积面角度的变化,模型可以从细观角度解释常规三轴条件下剪切带角度的单调变化的试验规律,结合分叉理论可以描述平面应变条件下其先减小然后增大的规律。通过几种理论对比分析表明,模型结合分叉理论不但能够描述多种应力状态下的平面应变和常规三轴应力条件下剪切带角度表现的不同规律,而且能够从细观角度解释其各向异性成因。     

简单屋顶绿化的滞蓄特性

设计了模拟降雨与数据采集系统,研究了短时强降雨下简单屋顶绿化基质(配比：陶粒57.0%、草炭41.5%、保水剂1.5%)的降雨产流过程,基于37次模拟降雨实验,归纳了降雨产流的一般过程、规律和特性,分析了降雨强度、基质厚度和基质初始含水率对简单屋顶绿化滞流蓄水特性的影响。结果表明：基质厚度和基质初始含水率对简单屋顶绿化的蓄水特性有显著影响,基质初始含水率越低、基质厚度越厚时蓄水特性越佳。建立了产流时间数学模型,简单屋顶绿化降雨产流时间与降雨强度呈负相关,同时也受初始含水量和基质厚度影响。随着干湿循环次数增加,基质的厚度总体呈现下降趋势,储水性能逐渐下降,延迟产流时间逐渐缩短。     

油桃外部缺陷的高光谱成像检测

采用高光谱(420~1 000 nm)成像技术对"中油9号"油桃的4种外部缺陷(裂纹果、锈病果、异形果和暗伤果)进行检测判别。对400个样本(4种外部缺陷样本和完好样本)运用偏最小二乘回归(PLSR)从全波段中分别提取了10条特征波长,分别为497、534、657、677、696、709、745、823、868、943 nm。缺陷样本的高光谱图像经过主成分分析后,对876 nm下的单波段图像通过掩膜、Sobel算子处理,并对主成分图像经过区域生长算法实现缺陷样本的缺陷区域分割。对光谱数据进行主成分分析得到前10个主成分值,并对图像数据采用灰度共生矩阵(GLCM)提取得到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性、熵值)。将主成分值和纹理值融合建立极限学习机(ELM)模型对油桃外部缺陷进行检测判别。结果表明,该模型对缺陷样本的判别正确率为91.67%,完好样本的正确率为100%。