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。     

黔东南蓝莓锈病的田间识别及药剂防控

黔东南地处中亚热带季风湿润气候区,冬无严寒,夏无酷暑,成为目前我国蓝莓主要种植区之一。随着蓝莓品种的不断引进和种植面积扩大,用药不合理及植被、气候因素,致使锈病对蓝莓危害呈逐年加重趋势,造成受害叶片病斑累累,叶片早落,树势衰弱,严重影响蓝莓产量和品质。     

无人机在森林防火领域的应用及发展

我国森林资源较为贫乏,森林大火每年都有发生。基于此现状,分析了无人机中低空监测系统所具有的机动快速、使用成本低、维护操作简单等技术特点,阐述了其具有对地快速实时巡察监测能力,在对车和人无法到达地带的资源环境监测、森林火灾监测及救援指挥等方面具有其独特的优势。最后介绍了其应用现状和面临的问题。     

基于计算机的木材特征提取和分类识别技术研究综述

木材由于内部结构和组成成分的差异，使不同种类木材表现出完全不同的理化性质，并决定其不同的用途和商业价格，因此针对木材的分类识别研究具有重要的应用价值。木材分类识别通常经过木材特征提取和基于特征的分类识别这2个步骤。目前木材特征提取主要利用计算机视觉、光谱分析等技术。木材分类识别是基于木材特征的数字化，这一部分可利用计算机算法实现自动识别，较以往人工识别可大幅提高准确度。文中通过分析近20年来木材特征提取和分类识别的相关文献，介绍各种基于计算机的木材特征提取与分类识别技术的特点及适用范围，并结合计算机技术的发展方向探讨木材特征提取与分类识别技术的发展趋势，以期为构建更准确的木材分类识别技术提供参考。     

排球运动规划在采摘机器人识别与定位中的应用

在排球比赛过程中,扣球是得分最关键的动作之一,为了得到合适位置出手点、角度和力度等优化数据,可以采用排球机器人训练的方法,通过植入人工智能算法,对扣球过程中的数据进行采集,最后通过运动规划使扣球动作达到最佳姿态。排球机器人运动规划方案可以移植到采摘机器人的智能化训练上,加快对果实信息采集和处理效率,从而更快地捕捉到果实目标,对路径规划做出响应,对于提高采摘机器人定位和识别能力具有重要的意义。为了验证方案的可行性,对基于排球机器人运动规划系统的采摘机器人定位识别功能进行了测试,结果表明:采摘机器人可以成功定位和识别果实,且响应速度较快、误差较小,可以满足采摘机器人定位识别功能的设计需求。     

农业机械设备液压元件故障诊断系统设计与应用

为进一步提升农业机械设备液压元件的故障识别与诊断水平,通过理解多功能收获机的液压元件故障机理,将故障机理的理论模型与BP核心算法相融合,从硬件平台和软件运行控制两大方面进行故障诊断系统设计。测试试验表明:设置正确的故障编码并给出较为涵盖齐全的故障系统知识库,通过液压元件的故障现象,可得知该元件的故障名称及故障处理方案,在完善多功能收获机液压元件故障诊断手段的同时,可为农机设备维修人员迅速准确找出故障位置提供便利。该设计可作为故障专家开发系统的有效组成部分,具有一定的推广价值。     

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R2U-Net和空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别

针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题，以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象，提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进，以U-Net为骨架网络，采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失，在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码，实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面，针对缝匠肌这一核心目标肌肉区，采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型，以验证该方法的准确性与实时性；另一方面，通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径，并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动，验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明：当交并比为0.8588时，本文方法平均精确度为0.9820，优于R2U-Net的(0.8324，0.9775)；单样本检测时间平均为82ms，说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像，满足机器人自主分割系统的实时性要求，优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后，在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验，机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s，平均偏移距离为4.36mm，最大偏移距离不大于5.9mm，满足羊后腿去骨分割的精度要求。     

促进绿色未来的全球木材科学与技术研究进展——国际林联第25届世界大会木材议题综述

国际林业研究组织联盟（IUFRO）第25届世界大会于2019年在巴西召开。文中从木材生长、木材性质与质量、木材识别、木材加工利用和木文化5个方面分别论述了这次大会在木材科学与技术领域的国际最新研究热点与进展，以反映全球木材科学的研究现状，并梳理学科发展方向。木材形成、木材质量、木材高附加值利用、木材识别新技术等议题依然是木材科学与技术领域的未来研究热点。     

多变环境下基于多尺度卷积网络的猪个体识别

【目的】通过实现复杂多变环境下非接触式猪个体身份识别,提高畜牧行业的生产效率。【方法】以猪舍环境下猪的脸部图像为基础,提出了一种基于多尺度卷积神经网络在多变环境下的猪个体身份识别模型。利用改进的多尺度网络结构,该模型实现了深度和宽度的扩展,网络深度达到了86层。网络不仅使用了对称和非对称的两种方法拆分卷积核和多通道的方法并行提取猪脸特征,还利用网络融合技术和Batch Normalization结构过滤掉通道中的冗余信息。避免了深层网络参数激增,增强了模型对猪脸特征的提取能力并提高模型的识别速度。利用预处理后的11 695张猪脸数据集训练并验证模型,通过设置7组不同环境下的对比实验,分析改进的模型在复杂环境下的识别效果。【结果】86层的基于多尺度分类网络的识别模型权重大小和每轮样本的训练时间分别为498.4 M和66 s,比16层的VGG网络权重小1140 M,每轮训练速度快8 s。利用7组测试集的对比实验的结果表明,提出的模型在7种环境下的识别率都高于其他网络,尤其是在真实养殖环境下识别率高达99.81%。当猪脸图像中出现遮挡和旋转的情况时,提出的模型识别率皆高于92%。【结论】提出的针对脸部特征的猪个体身份识别模型是有效的,并在多变环境下具有较高的识别率和鲁棒性,为实现一体化管理及追踪溯源的研究提供参考。