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。     

基于深度学习的小浆果一体化智能采摘与分选研究进展

小浆果因具有较高的营养价值和保健作用深受人们喜爱，被国际市场誉为第3代水果。随着市场需求量的增加，林业小浆果的智能采摘与分选成为一种新的趋势。目前，由于现有技术自动化和智能化程度不高，导致大量人力、物力的投入。深度学习方法的飞速发展促进了检测技术的精确作业和检测精度的提高。文中概述了深度学习的发展进程，通过总结国内外关于深度学习方法在小浆果采摘与分选中的应用，提出深度学习方法在实际应用过程中存在的问题及解决措施，并展望深度学习方法在小浆果智能采摘与分选检测方面的发展趋势。     

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.     

专业教师下厂锻炼与教学改革的关系研究——以江苏财经职业技术学院粮食工程与管理系为例

为推动高职院校与行业更加广泛深入的合作，以江苏财经职业技术学院粮食工程与管理系为例，介绍其在校企合作方面的主要做法及取得有成效。根据师生参加粮食行业实践工作的经验，从行业指导、教学模式改革、双师型教师培养、教学过程反思等方面。分析高职院校深入行业开展科技服务与教学的必要性。     

基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法

为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。     

基于机器视觉的奶牛发情行为自动识别方法

及时检测奶牛发情、适时人工授精、减少空怀奶牛，是奶牛养殖场增加产奶量的关键手段。针对基于运动量和体温等体征的接触式奶牛发情识别方法会造成奶牛应激反应且识别准确率不高的问题，提出了一种非接触式奶牛发情行为自动识别方法。该方法首先使用改进的高斯混合模型实现运动奶牛目标检测，然后基于颜色和纹理信息去除干扰背景，再利用AlexNet深度学习网络训练奶牛行为分类网络模型，识别奶牛爬跨行为，最终实现对奶牛发情行为的自动识别。在供试数据集上的试验结果表明，本文方法对奶牛发情的识别准确率为100%，召回率为88.24%。本文方法可应用于奶牛养殖场的日常发情监测中，为生产管理提供辅助决策。     

基于信息抽取的食品安全事件自动问答系统方法研究

针对从海量食品安全事件新闻报道中很难抽取出所需答案的问题，以食品安全事件语料库为研究对象，提出了一种基于信息抽取技术的自动问答系统。首先，利用深度学习模型TextCNN对用户输入的问题进行分类，得到其所属类型。其次，对于输入问题，借助Lucene搜索引擎找到其最佳匹配文档。再次，根据输入问题的类型，从食品安全事件数据库（采用信息抽取技术自动提取的一个结构化数据库）中筛选出该文档所包含的答案候选句集合。最后，利用深度学习模型Bi LSTM及基于答案候选句上下文的特征提取方法构建一个答案抽取模型，该模型能从给定的答案候选句集合中提取出最终答案。为检查基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式及基于答案候选句上下文的特征提取方式对整个自动问答系统性能的影响，进行了多种比较实验，结果表明含有基于食品安全事件数据库的答案候选句筛选方式和基于答案候选句上下文的特征提取方式的问答系统表现最佳，其回答准确率达到44%。这相比于传统的问答系统，具有明显的优势。     

基于卷积神经网络的小麦产量预估方法

小麦产量是评估农业生产力的重要指标之一,针对小麦产量人工预估困难,提出将卷积神经网络运用于小麦产量预估,为农业生产力的预估提供参考,指导农业生产管理决策。利用无人机分别在河南省新乡、漯河两地进行图片采集,并以之构建麦穗数据集,分为正样本(麦穗)和负样本(叶子和背景)。针对小麦常规的生理形态和生长环境,设计卷积神经网络识别模型,以图像金字塔构建多尺度滑动窗口,以非极大值抑制(NMS)去除重叠率较高的目标框,实现对单位面积内麦穗的计数,并利用随机采样的方式对大田麦穗进行单位面积图像采样,以采样图像中麦穗数量的平均值作为产量预估基准,进一步实现麦穗产量预估。随机抽取100幅不同小麦图片进行测试,与人工计数结果进行对比,准确率达到97.30%,漏检率为0.34%,误检率为2.36%,误差率为2.70%。试验结果表明,此方法能够克服环境中的多种噪声干扰,能够在不同光照条件下对麦穗进行计数和产量预估。     

基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法

为解决农田平地机无人驾驶作业时缺乏局部规划，进而实现平地路径在线调整的问题，以平地作业土方合理运卸且路径最短为目的，提出了一种基于改进蚁群算法的农田平地导航三维路径规划方法。基于农田三维地势模型，采用改进的蚁群算法规划三维路径：以平地作业土方运载为决策方向，建立新的路径搜索节点，对比平地机作业时平地铲运载土方量和经过栅格计算所需的挖填土方量，根据土方运载任务设置信息素更新规则和启发函数，获取农田平地的最佳三维路径；基于平地机的运动学模型，设置农田平地机转向约束条件，根据约束条件对路径进行平滑优化，并建立三维路径规划的效果评价标准。仿真结果表明：相比于原始蚁群算法，该方法的路径规划效果评价指标提高33.3%以上，可以更好地指导农田平地机实现局部平地任务，而且大大缩短了路径生成时间和路径长度，使路径更为平滑，更适用于辅助农田平地的自动导航作业。     

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。