拖拉机动量飞轮主动防侧翻控制与模型试验研究

针对拖拉机侧翻致死致伤事故仍时有发生的问题，基于旋转刚体加速时的反向施矩原理，以反作用动量飞轮为执行元件，提出了从主动安全角度解决拖拉机侧翻问题的研究方法。通过构建拖拉机动力学系统数学模型，解析了整机侧翻行为的动态演变机理。为保证拖拉机主体结构的完整性，将动量飞轮置于拖拉机前部，取代传统静态配重的同时可主动提供防侧翻力矩。应用Matlab/Simulink软件，对反作用飞轮的回稳过程进行了基于PID控制的有效性仿真分析，同时设计并搭建了比例模型试验平台，对主动施矩飞轮的回稳控制效果进行了试验验证。结果表明，装备飞轮的拖拉机与无控制组对比，在一次试验中可多次实现整机的防侧翻控制，使整机防侧翻性能得到明显改善，且不同行驶工况下的试验数据与仿真结果的相关性较强，充分验证了本文拖拉机侧翻动力学模型的有效性。     

基于DSP和单片机的实时变量喷药系统设计

为防治玉米农田杂草危害,设计了一种基于DSP识别和单片机控制的杂草实时变量喷药系统。数字信号处理器(DSP)实时数据处理能力强,单片机控制能力强。DSP作为喷药系统上位机图像处理模块的CPU,对田间玉米杂草图像实时采集、处理,分离出杂草,生成杂草位置信息表,发送给作为系统下位机控制模块CPU的单片机;单片机通过电磁阀控制6个喷头的开闭实现精准变量喷药。田间试验表明:系统在室外田间复杂情况下可以满足实时精准喷药要求,在作业机械速度为4km/h时,喷药精确度可以达到91.4%。     

基于嵌入式和图像处理技术的精准自动施药平台研究

介绍了精准自动施药平台的结构及HSI颜色模型,并利用直方图均衡化处理、中值滤波和迭代阈值算法等图像处理技术,实现了杂草目标和背景的分离,从软硬件两方面设计了精准自动施药平台嵌入式控制系统。测试结果表明:精准自动施药平台准确率达到了91.5%以上,说明该平台具有很高的喷药精度和稳定性,能够满足对果园除草喷药的要求。     

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。     

改进SSD的灵武长枣图像轻量化目标检测方法

针对加载预训练模型的传统SSD（Single Shot MultiBox Detector）模型不能更改网络结构，设备内存资源有限时便无法使用，该研究提出一种不使用预训练模型也能达到较高检测精度的灵武长枣图像轻量化目标检测方法。首先，建立灵武长枣目标检测数据集。其次，以提出的改进DenseNet网络为主干网络，并将Inception模块替换SSD模型中的前3个额外层，同时结合多级融合结构，得到改进SSD模型。然后，通过对比试验证明改进DenseNet网络和改进SSD模型的有效性。在灵武长枣数据集上的试验结果表明，不加载预训练模型的情况下，改进SSD模型的平均准确率（mAP，mean Average Precision）为96.60%，检测速度为28.05帧/s，参数量为1.99×106，比SSD模型和SSD模型（预训练）的mAP分别高出2.02个百分点和0.05个百分点，网络结构参数量比SSD模型少11.14×106，满足轻量化网络的要求。即使在不加载预训练模型的情况下，改进SSD模型也能够很好地完成灵武长枣图像的目标检测任务，研究结果也可为其他无法加载预训练模型的目标检测任务提供新方法和新思路。     

植物根系表型信息获取技术研究进展

人口数量增长和全球气候变化加剧了粮食安全供给压力,育种学家亟需培育高产、高效作物品种以满足日益增长的粮食消费需求.基于根性状的品种培育改良可有效提高作物水分、养分利用率,但根系表型观测的困难性极大地限制了育种进程.随着自动化控制、成像和传感器以及图像解译技术的发展,高通量根表型信息系统性收集已成为可能.本文综述了一系列适用于室内或田间的非破坏性或破坏性根系二维或三维结构测定技术;系统阐述了主流的根表型参数提取图像分析技术和软件;探讨了基于根表型平台的根性状筛选应用于新品种培育的成功案例,并对高通量根表型平台的进一步研发进行了展望.     

四端法土壤电导率传感器恒流源设计与试验

土壤信息对于指导农业生产有着极为重要的作用，土壤电导率反映了土壤含水量、盐分、粘粒含量和类型等土壤信息，准确获取土壤电导率对于实现农业精细化生产意义重大。在各种土壤电导率测量方法中，四端法因其成本低、精度高、测量快速和操作简便而大量应用于实际测量；恒流源是四端法测量仪器的重要组成部分，其性能直接决定着测量仪器的精度以及测量范围。本文对比了3种恒流源对测量仪器测量性能的影响，发现采用Howland恒流源的四端法测量仪器高电导率测量能力强而低电导率测量范围较小，测量精度最高；采用改进型Howland恒流源的四端法测量仪器低电导率测量范围有所扩大，测量精度良好；采用基于差动放大器的恒流源的电导率仪低电导率测量范围最大，高电导率测量范围较优，测量精度良好。     

基于微信公众号构建“形势与政策”课高效互动平台

新媒体在挑战传统“形势与政策”课教学效果的同时，也为其教学改革提供了丰富的手段和机遇。微信公众号作为新媒体的强势代表，为改进“形势与政策”课教学互动，构建高效互动平台提供了可能性与优越性，能够有效改进“形势与政策”课形式大于内容的现状，其内生的互动活力、活泼多样的互动形式、符合学生话语特点的交流方式，在一定程度上可以破除学生参与课程互动的惰性和抵触心理，保护瞬间即逝的学习积极性，其三大功能还有助于实现课程教学中一对多、一对一和多对多的教育和引导。而优秀推送内容的编排和高效互动平台的构建，都应当以专业性更强的教研室为中心。