基于脸部RGB-D图像的牛只个体识别方法

为实现非接触、高精度个体识别,本文提出了一种基于牛只脸部RGB-D信息融合的个体身份识别方法。以108头28~30月龄荷斯坦奶牛作为研究对象,利用Intel RealSense D455深度相机采集2334幅牛脸彩色/深度图像作为原始数据集。首先,采用冗余图像剔除方法和自适应阈值背景分离算法进行图像预处理,经增强共得到8344幅牛脸图像作为数据集;然后,分别选取Inception ResNet v1、Inception ResNet v2和SqueezeNet共3种特征提取网络进行奶牛脸部特征提取研究,通过对比分析,确定FaceNet模型的最优主干特征提取网络;最后,将提取的牛脸图像特征L2正则化,并映射至同一特征空间,训练分类器实现奶牛个体分类。测试结果表明,采用Inception ResNet v2作为FaceNet模型的主干网络特征提取效果最优,在经过背景分离数据预处理的数据集上测试牛脸识别准确率为98.6%,验证率为81.9%,误识率为0.10%。与Inception ResNet v1、SqueezeNet网络相比,准确率分别提高1、2.9个百分点;与未进行背景分离的数据集相比,准确率提高2.3个百分点。     

丁酸对亚急性瘤胃酸中毒的影响机制研究进展

亚急性瘤胃酸中毒(SARA)作为反刍动物饲养中因营养代谢紊乱而高发的疾病,严重影响了反刍动物的健康和生产.近年来研究发现,丁酸作为瘤胃中主要的挥发性脂肪酸(VFA),具有调控细胞增殖以及抗炎等作用.本文结合近年研究,从SARA破坏瘤胃屏障功能、诱发炎症反应的机制,重点阐述了丁酸作为信号分子和组蛋白去乙酰化酶抑制剂(HD...     

影响马铃薯块茎低温糖化的植物激素相关基因的表达

对低温贮藏5 d的低温糖化不敏感品种‘华薯三号’和敏感品种‘中薯五号’马铃薯块茎进行转录组测序,通过对差异表达基因的生物信息学分析,获得与植物激素相关的差异表达基因,其中6个与植物激素合成或信号转导有关的差异表达基因与糖分解代谢密切相关。结果表明：KOox2和GA3ox1是马铃薯块茎中赤霉素合成的关键酶基因,赤霉素可刺激淀粉酶和转化酶活性,加剧块茎还原糖的积累,是马铃薯低温糖化的正调控因子;ANT和AIL6属于参与乙烯响应的AP2转录因子家族;BRI1和BKI1是油菜素内酯信号通路中的转录因子,两者互作共同拮抗14–3–3蛋白质活性;ANT、AIL6、BRI1和BKI1这4个转录因子通过负调控转化酶基因的表达而影响还原糖的产生,是马铃薯低温糖化的负调控因子。     

基于PVDF双压电薄膜的油菜播种监测系统的设计与试验

针对苏南地区油菜播种一体机作业过程中种子监测困难的问题,设计了一种基于PVDF双压电薄膜的油菜单粒精密播种机播种性能监测系统。系统通过播种机安装在测速轮上的编码器采集机具作业速度,结合设定的目标播量,得到理论排种间距,采用聚偏二氟乙烯(PVDF)压电薄膜监测装置,采集油菜种子落粒数。为了滤除机器振动信号干扰,设置参照压电薄膜,通过逻辑运算模块降低振动干扰,采用施密特电路迟滞原理消除比较器抖动干扰。系统采用STM32F103VBT6单片机作为中央处理器,结合设定的理论株距、相邻脉冲电压信号的时间间隔与播种机前进速度,计算得出播种量、排种速度、漏播率与重播率等性能指标。试验台试验表明,在26.5~42.2 r/min排种轴转速下,系统对排种量的检测精度不低于96.4%,漏播检测精度高于95.8%,重播检测精度高于98.4%;振动频率8~16 Hz条件下,系统播量检测精度高于95.2%。     

茅苍术与内生菌互作信号对其活性成分的影响

为了了解内生菌对茅苍术道地性的影响,本文综述了各种内生菌引发的植物信号变化的异同,以及茅苍术内生菌在促进茅苍术生长以及多萜合成中的作用。内生菌可能被植物细胞表面受体所识别,通过活性氧、钙离子、一氧化氮3种第二信使以及多种植物激素信号引发植物代谢变化,进而累积次生代谢产物。受到影响的植物信号包括水杨酸、茉莉酸、脱落酸和乙烯。研究发现,内生菌的接种可能引起多种植物信号传递的变化,并且产生挥发油含量差异。     

基于奇异谱和相关性分析的木材声发射源直线定位算法研究

针对木材声发射（acoustic emission,AE）信号的随机特性,提出了一种基于奇异谱和信号相关性分析的木材表面AE源直线定位算法。首先,依据ASTM标准通过折断铅芯的方式分别在樟子松和榉木试件表面产生AE源,并在顺纹理方向布置2个AE传感器,其中采样频率设置为500 kHz。然后,采用奇异谱分析（singular spectrum analysis,SSA）算法提高AE信号的信噪比,再分别基于信号相关性和最大值分析2种方法计算AE信号在木材表面顺纹理方向的传播速度。最后,依据AE信号传播时差和计算速度,基于时差定位原理设计AE源定位算法。并针对SSA处理前后的AE信号,采用不同定位算法进行比较试验。结果表明,直接对原始AE信号采用基于信号相关性和最大值分析方法确定信号传播速度时,樟子松试件2个不同位置AE源的定位误差分别为51.8%、55.7%和75.7%、46.6%;榉木试件2个不同位置AE源的定位误差分别为52.0%、44.8%和37.7%、45.5%。而对于经SSA处理后的AE信号,樟子松试件相应的定位误差分别为5.1%、33.2%和2.6%、31.7%;榉木试件相应的定位误差分别为3.1%、54.9%和5.1%、22.9%。因此,对原始AE信号进行SSA降噪处理后,再基于信号相关性分析方法确定信号传播速度,能够显著提高木材表面AE源的定位精度。     

基于改进YOLO v3的自然场景下冬枣果实识别方法

为实现自然场景下冬枣果实的快速、精准识别,考虑到光线变化、枝叶遮挡、果实密集重叠等复杂因素,基于YOLO v3深度卷积神经网络提出了一种基于改进YOLO v3（YOLO v3-SE）的冬枣果实识别方法。YOLO v3-SE模型利用SE Net 的SE Block结构将特征层的特征权重校准为特征权值,强化了有效特征,弱化了低效或无效特征,提高了特征图的表现能力,从而提高了模型识别精度。YOLO v3-SE模型经过训练和比较,选取0.55作为置信度最优阈值用于冬枣果实检测,检测结果准确率P为88.71%、召回率R为83.80%、综合评价指标F为86.19%、平均检测精度为82.01%,与YOLO v3模型相比,F提升了2.38个百分点,mAP提升了4.78个百分点,检测速度无明显差异。为检验改进模型在冬枣园自然场景下的适应性,在光线不足、密集遮挡和冬枣不同成熟期的情况下对冬枣果实图像进行检测,并与YOLO v3模型的检测效果进行对比,结果表明,本文模型召回率提升了2.43~5.08个百分点,F提升了1.75~2.77个百分点,mAP提升了2.38~4.81个百分点,从而验证了本文模型的有效性。     

基于迁移学习和双线性CNN的细粒度菌菇表型识别

为了对细粒度菌菇进行表型识别,在双线性卷积神经网络细粒度图像识别框架基础上,提出了一种基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2网络的菌菇识别方法。利用Inception-ResNet-v2网络的特征提取能力,结合双线性汇合操作,提取菌菇图像数据的细粒度特征,采用迁移学习将ImageNet数据集上预训练的模型参数迁移到细粒度菌类表型数据集上。试验表明,在开源数据集和个人数据集上,识别精度分别达到87.15%和93.94%。开发了基于Flask框架的在线菌类表型识别系统,实现了细粒度菌菇表型的在线识别与分析。     

基于多源信息融合的中文农作物病虫害命名实体识别

随着农作物病虫害研究文献的快速增长,对农作物病虫害领域文献进行文本挖掘变得越来越重要。开发有效、准确的农作物病虫害命名实体识别系统有助于在农作物病虫害相关研究报告中提取研究成果,为农作物病虫害的治理提供有效建议。本文针对中文农作物病虫害数据集缺失问题,提出了基于半远程监督的停等算法,利用该算法构建中文农作物病虫害领域语料库,大幅度减少标注过程的人工成本和时间成本;同时,提出了中文农作物病虫害命名实体识别模型（Agricultural information extraction, Agr-IE）,该模型基于BERT-BILSTM-CRF,辅以多源信息融合（多源分词信息和全局词汇嵌入信息）丰富字符向量,使其充分结合字符级与词汇级的信息,以提高模型捕捉上下文信息的能力。实验表明,该模型可以有效地识别病害、虫害、药剂、作物等实体,F1值分别为96.56%、95.12%、94.48%、95.54%,并对识别难度较大的病原实体具有较好的识别效果,F1值为81.48%,高于BERT-BILSTM-CRF、BERT等模型的相应值。本文所提模型在MSRA和Weibo等其他领域数据集上与CAN-NER、Lattice-LSTM-CRF等模型进行了对比实验,并取得最佳的识别效果,F1值分别为95.80%、94.57%,表明该算法具有一定的泛化能力。     

基于绿波控制的道路连续交叉口配时优化

基于现实路段中存在的信号配时不合理的现状,利用绿波控制的思想,结合道路实际情况,将相邻的3个交叉口作为一个系统,利用韦伯斯特配时方法统一优化配时,利用图解法确定合适的相位差,最终得到合理的配时方案。通过仿真软件模拟分析,比较优化前后主干道通行情况,验证了配时方案的优越性。