基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统

为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。     

基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法

在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。     

一种新型卷积神经网络植物叶片识别方法

为提高植物叶片识别的准确率及减少计算代价,在Pytorch框架下提出一种融合了深度卷积生成式对抗网络(DCGAN)和迁移学习(TL)的新型卷积神经网络叶片识别方法。首先,对植物叶片图像进行预处理,通过DCGAN对样本数据库扩充;其次,利用迁移学习将Inception v3模型应用于图像数据处理上,以提高植物叶片识别的准确率;最后,通过对比实验对该方法的有效性进行验证。结果表明:该方法可以获得96.57%的植物叶片识别精度,同时参数训练的迭代次数由4000次缩短到560次。     

几种番茄病毒病的症状识别特征与防治策略

本文简述了番茄斑萎病毒病、番茄黄化曲叶病毒病、番茄褪绿病毒病、番茄花叶型病毒病、番茄蕨叶型病毒病5种主要番茄病毒病的症状识别特征。提出加强植物检疫、选用抗病品种、诱虫板与防虫网联用、切断人为传播和昆虫传播途径、调整定植期、清洁田园环境、合理选择杀虫剂进行杀虫控病等防治策略和防治措施,为番茄产业绿色发展提供了建议和参考。     

基于非接触式的牛只身份识别研究进展与展望

快速精准确定牛个体身份对疾病防控、品种遗传改良、奶制品和肉制品质量溯源以及改善农业假保险索赔等方面具有重要意义。传统的牛个体识别使用诸如烙印、耳纹、耳标和无线射频识别等方法，易遭受设备损失/工作重复、标记欺诈、动物福利安全以及监测成本和距离等方面的挑战；而基于生物特征的非接触识别由于其独特性、不变性、低成本易操作以及动物福利高，成为牛身份识别的新趋势。主要介绍了几种基于非接触式的牛身份识别的研究进展，重点关注牛脸识别的最新成果，讨论当前牛脸识别在实际应用中面临的挑战，在此基础上对深度学习在牛脸身份识别研究中的应用进行了设计构思与展望。     

基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别

为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题，以农业病虫害文本为研究对象，提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先，该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入，用以丰富语义信息。其中，针对部首嵌入设计了3种特征提取策略，即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM；其次，采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息；然后，在BiLSTM提取全局序列特征的基础上，采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力；最后，采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明，本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%；在具体实体类别上，RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时，RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明，本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体，其识别精度优于其他模型，且具有一定的泛化性。     

基于显著性增强和迁移学习的鱼类识别研究

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。     

考虑水文变异的水库生态流量研究

为探讨水文变异对生态流量影响,确定最佳水库生态流量推求方法,针对尼尔基水库生态问题,采用Mann-kendall突变检测法、滑动T检验法和有序聚类法,结合序号总和理论和Spearman相关系数计算对水文时间序列作综合识别,确定水库发生水文变异年份为1963年和1999年。利用NGPRP法和逐月频率年内展布计算法分别计算天然状态、次天然状态、现状和不考虑水文变异条件下最小生态流量和适宜生态流量。参考Tennant法评价结果表明水库生态系统退化主要受人类扰动影响,观察次天然状态和不考虑变异状态下生态径流过程,最小生态流量占多年平均流量百分数相差9.21%和1.70%,适宜生态流量相差3.04%和1.47%。研究应更多考虑次天然生态径流过程,其最小生态流量仅可作为生态流量下限。     

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题，提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism，MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module，MSFF Module）；其次在DenseNet基础上，结合浅层网络主要提取纹理、细节特征，深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法，通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构，使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能；同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明，MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升，其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点，召回率分别提高了6.31和5.00个百分点，F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点，平均识别准确率可达95.92%，具有较高的识别准确率及广泛的适用性，能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求，可为植物叶片缺素识别提供参考。