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1.
基于改进多父辈遗传算法的农机调度优化方法 总被引:6,自引:6,他引:0
农机装备跨区作业存在作业任务重、转移范围大、作业时效性强等问题,传统的农机调度缺乏科学合理的调配方案。该研究开展了基于改进遗传算法的多机协同作业任务调度方法研究。首先对多块农田需连续进行多种生产任务的问题进行分析,建立在农机数量、转移距离、作业准备时间及作业时间等约束条件下的时间窗农机作业调度模型;然后以最小化作业时间为优化目标,提出改进多父辈遗传算法(Improved Multi-parent Genetic Algorithm, IMPGA)的优化方法求解农机作业规划方案;最后根据新疆塔城地区的农田数据及随机生成的农田任务进行模拟与仿真,并与标准遗传算法(Genetic Algorithm, GA)进行对比。结果表明:IMPGA和GA均能有效解决多任务多农机作业分配问题,IMPGA算法总体上优于GA,调度的最优时间和平均时间分别缩短2.47%和2.70%。该研究可为农机跨区作业提供合理的调度方案,也为规模化无人农场的生产经营提供科学依据。 相似文献
2.
为探明火龙果蒸腾规律,采用田间大棚试验,研究了4 a生火龙果树主茎的液流速率,并同步监测相关环境因子,分析其液流特征及其与各因子间的关系。结果表明:火龙果单日液流以春季(3—5月)最高(平均值11.95 g/h),其次是冬季,最小是夏季,呈显著性季节变化;单日液流主要呈单峰曲线,峰值出现频率最多的时段是在10:00-13:00,谷值主要出现在17:00-20:00,随后至24:00液流呈增长趋势,零点到日出前液流速率变化平缓;白天(日出-日落期间)的液流量占全天的49.60%~71.51%,夜间则降低。伴随春季火龙果新梢的大量生长,白天的液流峰值和日液流总量为四季中最高,说明生育期起主导作用,但春季的夜间液流占比(平均31.05%)显著低于其他季节(P0.01);夏季峰值出现的时间分散在上午或者下午,且液流量较低,说明高温和强光产生了抑制作用;其余季节峰值则集中在中午。白天与夜间液流总量呈显著正相关,相关系数为0.917(R~2=0.841,n=84)。瞬时尺度下液流速率与光合有效辐射(Photosynthetically Active Radiation,PAR)呈正相关(P0.01),但与饱和水汽压差(Vapor Pressure Deficit,VPD)等呈负相关(P0.01)。昼夜间液流对空气相对湿度(Relative Humidity,RH)和气温的响应相反。研究结果为火龙果水分及营养管理提供科学依据,在火龙果大棚生产的周年水肥管理中,满足春季需求是重中之重。 相似文献
3.
基于优化Transformer网络的绿色目标果实高效检测模型 总被引:7,自引:7,他引:0
果园环境中,检测目标果实易受复杂背景、果实姿态和颜色等因素影响,为提高绿色目标果实检测的精度与效率,满足果园智能测产和自动化采摘要求,本研究针对不同光照环境和果实姿态,提出一种适于样本数量不足的绿色目标果实高效检测模型。该模型采用优化Transformer结构,首先借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)网络提取图像特征;然后输入编码-解码器生成一组目标果实预测框,最后通过前馈神经网络(Feed-forward Network,FFN)结构预测检测结果。在训练过程中,引入重采样法扩充样本数量,解决样本数量不足问题;引入迁移学习,加速网络收敛。分别制作苹果、柿子数据集用于模型训练。试验结果表明,经迁移学习后该模型训练效率大幅提高;与流行的目标检测模型相比,优化后的模型在检测绿色柿子与绿色苹果时,精度分别为93.27%和91.35%。该方法可为其他果蔬绿色目标检测提供理论借鉴。 相似文献
4.
不同改良措施对设施蔬菜土壤肥力和番茄品质的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
为探明不同改良措施对设施蔬菜土壤及番茄果实品质的影响,该研究以陕西省太白县秦西蔬菜种植示范园大棚为研究试点,选取草木灰、生物炭、EM菌(Effective Microorganisms)3种改良剂,设置了EM菌(E)、生物炭(S)、生物炭+EM菌(SE)、草木灰(C)、草木灰+生物炭(CS)、草木灰+生物炭+EM菌(CSE)和不施加任何改良剂的空白对照(CK)7个处理。结果表明:各处理均能改善土壤理化性质,其中草木灰+生物炭+EM菌(CSE)处理在提高土壤pH值、有机质、全氮、碱解氮、全磷、速效磷、全钾及速效钾含量方面效果最显著,与CK处理相比,分别提高了23.06%、130.94%、44.34%、52.78%、67.72%、126.71%、16.24%、119.48%;与CK处理相比,各种配施改良剂处理的植株全氮含量显著高于单施改良剂处理,草木灰+生物炭+EM菌(CSE)处理最显著,提高了25.17%;各处理的植株全磷含量较CK处理均显著增加,草木灰+生物炭+EM菌(CSE)处理效果最明显,且草木灰+生物炭+EM菌(CSE)处理是CK处理的2.09倍;除EM菌(E)处理外,其他5个处理均能显著提高植株全钾含量,草木灰+生物炭+EM菌(CSE)处理效果最显著,且草木灰+生物炭+EM菌(CSE)处理是CK处理的1.44倍;但6个处理均对植株灰分无显著影响;与CK处理相比,草木灰+生物炭+EM菌(CSE)处理的糖酸比最高,达69.23%;与CK处理相比,各处理的土壤综合肥力指数均显著提高,而草木灰+生物炭+EM菌(CSE)处理效果最显著;通过对各处理的综合得分均值进行比较,草木灰+生物炭+EM菌(CSE)处理得分最高。综合分析得出,施加草木灰+生物炭+EM菌能有效改善太白县高山设施蔬菜种植土壤的酸化、肥力等,提高西红柿的品质。 相似文献
5.
采用改进CenterNet模型检测群养生猪目标 总被引:5,自引:4,他引:1
为实现对群养环境下生猪个体目标快速精准的检测,该研究提出了一种针对群养生猪的改进型目标检测网络MF-CenterNet(MobileNet-FPN-CenterNet)模型,为确保目标检测的精确度,该模型首先以无锚式的CenterNet为基础结构,通过引入轻量级的MobileNet网络作为模型特征提取网络,以降低模型大小和提高检测速度,同时加入特征金字塔结构FPN(Feature Pyramid Networks)以提高模型特征提取能力,在保证模型轻量化、实时性的同时,提高遮挡目标和小目标的检测精度。该研究以某商业猪场群养生猪录制视频作为数据源,采集视频帧1 683张,经图像增强后共得到6 732张图像。试验结果表明,MF-CenterNet模型大小仅为21 MB,满足边缘计算端的部署,同时对生猪目标检测平均精确度达到94.30%,检测速度达到69 帧/s,相较于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4目标检测网络模型,检测精度分别提高了6.39%、4.46%、6.01%、2.74%,检测速度分别提高了54、47、45、43 帧/s,相关结果表明了该研究所提出的改进型的轻量级MF-CenterNet模型,能够在满足目标检测实时性的同时提高了对群养生猪的检测精度,为生产现场端的群养生猪行为实时检测与分析提供了有效方法。 相似文献
6.
基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别 总被引:4,自引:3,他引:1
准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络(Light Weight Residual Network,LW-ResNet)用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。 相似文献
7.
融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类 总被引:2,自引:2,他引:0
错综复杂的土地利用模式和破碎的地物斑块制约了土地利用/覆被分类的精度和效率。一方面,混合像元模糊了地物的光谱信息,影响了分类精度。另一方面,如何高效利用地物的光谱、形状和纹理特征是当前土地利用/覆被分类的研究热点。为了提高基于遥感技术的土地利用/覆被分类精度,该研究基于Sentinel-2A遥感影像,开展融合光谱混合分解与面向对象的土地利用/覆被分类研究。首先,基于地物的光谱、形状和纹理特征,在3个分割尺度通过NDWI(Normalized Difference Water Index)、NDVI(Normalized Difference Vegetation Index)、SBL(Soil Background Level)等8个特征参数构建了不同地物信息的提取规则。其次,利用光谱混合分解模型提取研究区基质(SL;岩石和土壤)、植被(GV;光合作用叶片)和暗色物质(DA;阴影和水)3类通用端元。最后,尝试融合3端元光谱特征优化地物信息提取规则。研究结果表明:1)基于构建的光谱、形状和纹理的地物信息提取规则,使用模糊函数、阈值法进行土地利用/覆被分类,获得了较高的分类精度,总体精度为80.83%,Kappa系数为0.76。2)融合3端元的光谱特征的提取规则将分类精度提升至90.00%,Kappa系数提升至0.88。3)具有明确物理意义的3端元的融入增强了像元内各组分信息的差异性,弥补了传统光谱指数对植被与土壤间的亮度信息解析度不足的缺陷。该方法能充分利用影像的光谱信息,是一种由易到难、对不确定因素进行逐层剥离的土地利用/覆被信息提取技术。因此,对中高分辨率的多光谱遥感影像十分友好,在土地利用/覆被的精细化分类中有较大应用潜力。 相似文献
8.
针对不规则果形梨果,为构建适用于评估果形不规则梨果硬度的硬度指标,该研究采用傅里叶描述子对梨果轮廓进行描述,并将试验模态分析和有限元模态分析相结合,研究果形变化对梨果振动频率的影响规律,基于振动频率和果形描述子构建硬度评估指标。结果表明,采用前15个傅里叶描述子可以准确描述啤梨果形轮廓特征,第1傅里叶描述子与啤梨低频弯曲、挤压、呼吸模态频率线性相关性较高,相关系数分别为-0.923、-0.922、0.700;挤压模态振动变形在赤道部较大,测试时易于提取共振频率,因此选取挤压模态频率构建含有第1傅里叶描述子的硬度指标,新指标评估硬度值与M-T穿刺硬度实测值决定系数为0.892。研究结果可为果形不规则梨果硬度评价提供参考。 相似文献
9.
气候变化条件下中国灌溉面积变化的产量效应 总被引:7,自引:7,他引:0
灌溉可以有效缓解气候变化对粮食生产的不利影响。采用中国不同区域2006-2019年实际灌溉用水量,对4个气候模式(GFDL-ESM2M,Had GEM2-ES,IPSL-CAM5-LR,MIROC5)驱动下的3种作物模型(GEPIC、PEPIC和LPJml)的灌溉用水量进行评估,优选模拟结果较好的前5个模式组合,分析RCP2.6和RCP6.0情景下,2021-2050年中国玉米、水稻、大豆和小麦产量变化,评估灌溉面积扩张的增产效应。结果显示:未来气候变化下,2021-2050年降水量的增加使得中国水稻和大豆以及北方地区玉米和小麦产量均呈现增长趋势,其中东北80%左右的地区和西北70%左右的地区玉米产量将提高0.2~0.8 t/hm~2,东北85%左右的地区水稻和大豆增产幅度分别超过1.0、0.5 t/hm~2,东北90%左右的地区和西北75%左右的地区小麦产量增幅分别介于1.0~2.0、0.5~1.0 t/hm~2之间。降水量的减少使得西南南部地区的玉米和小麦产量均下降0.2 t/hm~2左右。不同区域玉米和小麦的增产效应差异明显,由于北部地区光热条件较差、小麦基础产量较低,使得小麦灌溉增产潜力(1%~11%)以及增产效率((0.12±0.06)kg/m~3)均较高,北部地区小麦的灌溉面积扩张可有效应对气候变化的不利影响。 相似文献
10.
基于目标像素变化的柚果单目测距算法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对山地果园光线变化和枝叶遮挡干扰果实距离检测的问题,该研究提出一种利用目标区域像素数量变化预测成像距离的算法。根据单目测距原理和柚果成像特性,以具备尺寸和形状代表性的离树柚果样本为研究对象,在采摘作业距离范围内利用单一相机以固定间隔步距对果实某一侧面连续获取图像数据,用以建立并验证目标区域像素数量变化与成像距离变化之间的多元回归关系。随后将该算法应用于果园中树上柚果样本以检验其适用性,并讨论初始成像距离和步距取值对测距精度的影响。研究结果表明,在125 cm以内,6个树上柚果样本的测距相对误差均低于5%,满足采摘机械手目标定位的精度要求;初始成像距离对该算法测距精度具有显著影响。该研究单目测距算法满足果园环境中柚果目标与相机间距离检测需求,为相关采摘机械手的柚果目标识别提供了一种可行方案。 相似文献