基于.NET的农情数据库系统的设计与实现

本文以苹果栽培数据库为例，利用．NET和OLEDB数据库组件相链接的方法，开发了一个可在因特网上运行的农情资料数据库系统。     

基于物联网的层叠式鸡舍环境智能监控系统

由于层叠式鸡舍的饲养密度大,因此对养殖环境要求高,目前,对层叠式鸡舍环境监测多采用功能单一的检测仪器,操作复杂,且监测的位置点较少,很难反映层叠式鸡舍环境的整体情况,该文研制了一种基于物联网技术的蛋鸡养殖环境智能监控系统,针对层叠式鸡舍复杂结构,设计了一种监测布点的拓扑结构,可以实现对层叠式鸡舍环境参数的实时在线监测,可以对采集数据进行本地存储记录和远程发送,用户可以通过网页或智能手机APP进行鸡舍环境数据实时查询。试验发现鸡舍内温度、CO₂、硫化氢和氨气浓度分布符合畜禽场环境质量标准,而光照强度、风速、湿度和PM10局部分布不合理,并给出了相应的优化措施。实践表明,该系统运行稳定、测量数据精确,适合对鸡舍环境进行精准监测,在规模化畜禽精准养殖方面具有广泛的应用前景。     

自动导引车视觉导航的路径识别和跟踪控制

视觉导航AGV利用机器视觉获取路径信息.经图像处理得到导航参数.为保证路径识别的鲁棒性和实时性,对路径图像进行滤波、二值化、数学形态学运算和实时性处理;并设计了PID控制器,根据导航参数控制电动机以实现AGV对路径的跟踪.仿真和实验结果表明.采用此种图像处理和控制方法的AGV具有较为准确和可靠的路径识别和跟踪效果.     

农业市场信息搜索平台

目前.我国建有15000余个涉农网站,积累了丰富的农业技术、农产品价格信息、供求信息、政策法规、农业新闻等信息资源.据不完全统计,到2007年8月,全国有7万多农业产业化龙头企业、15万左右农村合作及中介组织、近100万经营大户、200多万农民经纪人能够定期使用这些信息资源.为此建立一个农业市场信息搜索平台能极大满足市场需求,能为广大农业市场信息用户提供极大便利.     

基于浅层语义的农业FAQ检索系统

本文提出了一种基于浅层语义的FAQ检索模型.该模型以自然语言为接口,利用"知网"和农业本体,首先从用户输入中抽取农业领域概念词,然后根据这些概念词从系统数据库中检索出一个候选QA对的小集合,通过计算输入问句与候选QA对的语义相似度,选择一些与输入问句接近的问题,以及对应的答案返给用户.     

省级农作物病虫数据上报系统的设计与实现

针对省级农作物病虫测报业务的需求,围绕“省、市、县”三级植保体系,设计开发了省级农作物病虫数据上报系统。系统开发采用浏览器/服务器（B/S）架构,Java作为开发语言,数据库使用MySQL数据库。系统后端使用Spring Boot框架搭建,前端基于Vue数据绑定和D3的可视化技术,实现了省级农作物病虫调查日报、周报、年报等报表数据的上报、可视化分析,支持PC端和移动端通过浏览器对系统的访问。系统通过初步的测试和试用,满足目标用户需求。     

基于本体的水稻栽培知识库构建及应用

在人工智能领域（AI）中,Ontology作为知识表示和知识组织的主要工具,能有效地对知识进行系统化的组织和表示,这种结构化知识表示有利于解决信息检索、资源组织等。以构建水稻栽培学知识库为依托,研究了本体在该领域的构建原则、方法等,通过对相关的分类体系确立、属性定义、实例确定,以及本体存储等各个部分进行研究,详细地阐述了本体信息的结构组织体系的确立与相关知识及其应用的全过程。     

基于多分类器融合的玉米叶部病害识别

针对单分类器识别的局限性和玉米叶部病害的复杂性,该文提出了一种基于自适应加权的多分类器融合的玉米叶部病害识别方法。首先,对采集的玉米叶部病害图像的病害区域分别提取颜色、颜色共生矩阵和颜色完全局部二值模式3种特征,并相应地构建3个基于支持向量机的单分类器;然后,利用K近邻和聚类分析的方法计算各单分类器的自适应动态权值;最后,通过线性加权的方式进行融合判决,得到最终的分类结果。利用该方法对7种常见的玉米叶部病害图片进行了试验,平均识别率达94.71%。结果表明,其性能优于目前常见的单一特征或特征组合构建的同类分类器及多分类器融合方法。研究结果为其他农作物病害诊断提供了借鉴和参考。     

基于虚拟生长模型的温室番茄栽培管理专家系统

为改进传统农业专家系统的决策性能,动态表达其决策结果,提出并实现了基于虚拟生长模型的温室番茄栽培管理专家系统.介绍了系统的总体框架与功能模块,分析了系统实现的若干关键技术,如开发工具、知识表示方法、知识库的构建、虚拟番茄生长模型等.系统综合运用推理、预测、可视化与解释等机制帮助用户设计栽培管理方案,可视化模拟和预测温室番茄的生长发育进程.基于虚拟生长模型的温室番茄栽培管理专家系统初步实现了积温模型、形态发生模型与专家系统知识模型的综合集成,更适合温室番茄栽培管理的实际需要.试验表明该系统具有较好的应用前景.     

基于稀疏编码金字塔模型的农田害虫图像识别

相较于一般物体的图像,农作物害虫图像因具有复杂的农田环境背景,分类与识别更加困难。为提高害虫图像识别的准确率,该文提出一种基于图像稀疏编码与空间金字塔模型相结合的害虫图像表示与识别方法。该方法利用大量非标注的自然图像块构造过完备学习字典,并运用该学习字典实现对害虫图像的多空间稀疏表示。与此同时,结合多核学习,该文设计了一种害虫图像识别算法。通过对35种害虫的识别,试验结果表明：在相同方法下,该文所提特征提取方法可使平均识别精度提高9.5百分点;此外,进一步通过对221种昆虫及20种蝴蝶的识别,试验结果表明：与传统方法相比较,该文所提方法使得平均识别精度提高14.1百分点。