智能蜂场研究进展

中国是世界养蜂大国,蜂群数量、蜂产品产量和出口量均居世界前列,目前中国蜂蜜产量40多万吨,占世界蜂蜜总产量的四分之一以上[1]。而我国的蜂业发展存在严重的不足之处,如大多数蜂产品生产是以传统的、分散的家庭生产模式,从业人员大多是为老年人且文化程度不高,出现了追求产量,不等蜂蜜成熟就摇蜜、药物残留、掺假等现象,对蜂产品产量造成了直接影响[2]。     

基于深度残差网络的麦穗回归计数方法

单位面积的穗数是估算小麦产量的重要指标,针对传统麦穗计数方法效率低、主观性高等问题,将基于深度残差网络的密度回归模型引入麦穗的计数领域,建立原始图片与密度图的对应关系,以密度图像素值总和确定图像中麦穗数量。对ResNet34网络进行改进,提出了ResNet-16模型,实现端对端的麦穗计数。针对ResNet34网络复杂度高的特点,ResNet-16增加了残差块的宽度,减少了ResNet34网络的深度;为了避免真值密度图的精度误差以及梯度下降过快,引入了矫正因子δ和膨胀因子K。结果表明:改进后的ResNet-16模型能够取得更好的预测精度,平均绝对误差为2.50,均方根误差为3.27,相关系数R~2为0.973,计数准确率达到94%,较MCNN计数模型精度提高了6%,可以实现高效、快速的麦穗计数。利用基于深度残差网络的回归计数模型为麦穗计数提供了一种新的计数方式。     

加强浇水管理提高树木成活率

盐碱地植树造林不易成活是大庆地区急待解决的一大难题,影响了绿化事业的发展。为改变这种状况,大庆石化总厂绿化办加强了科学抚育管理,特别是对浇水的管理,使树木成活率有了很大提高。大庆位于黑龙江省西部寒冷盐碱地区,属于中温带大陆性季风气候,春季干旱多风沙,蒸发量大,夏季炎热多雨,秋季天高气爽,冬季严寒漫长。土壤含盐碱重,是典型的盐碱地区,表现为粘重、结构差、通透性不佳,影响了树木根系的生长和水分的吸收,严重者植物细胞内的水分倒流,导致植物整株死亡。因此,科学地浇水管理成了提高树木成活率的关键。盐碱地植树后的科学浇水,不单是为了满足树木各个阶段对水分的需要,还有洗盐压碱的作用。浇水要做到“适时”、“适量”。所谓“适时”就是树木缺水时能及时浇水。树木栽植后24小时内浇水,成活率达到90%以上。第一遍水推迟3天,则成活率降低15%-20%。栽植后连续浇2次-3次水,此后根据具体情况,决定浇水的时间和次数,防止因盲目浇水造成土壤中植株根系缺氧烂根死亡。除了栽后浇水外,还可采用坐水栽植。即对换土量较大的栽植地块,在植树前24小时,在挖好的树坑内浇足水,待水沉下去后,再把树苗栽上。实践证明,坐水栽植,不但增加了土壤水分、淋洗盐...     

基于HTK的宁夏银川方言普通话语音识别系统

自动语音识别(ASR)是机器或程序识别语音命令或听写的能力,其内容涉及将语音模式与所提供或获取的词汇匹配的能力。目前,主要使用基于隐马尔可夫模型(HMM)的语音识别器。本文旨在为应用于农产品交易领域的宁夏银川方言普通话构建语音识别系统,隐马尔可夫模型工具包(HTK)用于开发系统,它使用声学词模型识别孤立的词。系统训练113个常用农业词汇,训练数据收集于9位说话人,实验结果表明,HMM拓扑中10个状态的系统的整体精度为96.61%和95.49%。     

基于无人机RGB图像颜色及纹理特征指数的小麦产量预测

利用无人机获取小麦孕穗期和开花期的RGB图像,通过图像处理获取小麦图像颜色指数和纹理特征指数,并在小麦收获后测定实际产量.通过分析各颜色指数、纹理特征指数与小麦产量之间的相关性,筛选出各生育期与小麦产量相关性最高的颜色指数和纹理特征指数,建立小麦产量预测模型并进行验证.结果表明:小麦孕穗期和开花期图像颜色指数与产量相关性均较好,纹理特征指数与产量相关性不够理想.孕穗期与产量相关性最高的颜色指数为VARI,相关系数达0.862,利用单一颜色指数VARI构建小麦产量预测模型验证的决定系数(R2)为0.725,模拟均方根误差(RMSE)为494.52 kg·hm-2;开花期与产量相关性最高的颜色指数为ExR,相关系数为-0.851,利用单一颜色指数ExR构建小麦产量预测模型验证的R2为0.709 2,模拟RMSE为499.72 kg·hm-2;使用孕穗期颜色指数VARI和纹理特征指数CON相结合构建的产量预测模型验证得到R2和RMSE分别为0.740 6和489.19 kg·hm-2,较单一颜色指数模型分别提升2.15％和减小1.08％.使用开花期颜色指数ExR和纹理特征指数ASM相结合构建的产量预测模型验证得到R2和RMSE分别为0.735 4和491.24 kg·hm-2,较单一颜色指数模型分别提升3.69％和减小1.70％.上述结果说明,用无人机图像颜色指数可以建立有效的产量估测模型,将颜色指数和纹理特征指数相结合建立的估产模型较单一颜色指数建立的模型精度高.     

基于实测数据和NURBS曲面的小麦叶片三维可视化

小麦三维可视化在农业生产、作物生长预测等领域具有重要应用价值,将为作物株型选育,高产、高效栽培等提供有力技术支撑。针对小麦叶片三维形态不易模拟的问题,基于田间试验实测数据和NURBS自由曲面造型技术,构建小麦叶片主脉控制点构造算法,计算小麦叶片NURBS曲面控制点坐标,并借助OpenGL图形库实现了不同控制点序列下的小麦叶片曲面模拟。试验结果表明,该方法计算效率较高,绘制的小麦叶片模型具有较高平滑度和真实感。     

香辛料质量安全追溯系统研究与构建

针对农产品质量控制中的生产规范、加工管理、质量监控等困难问题,以香辛料为研究对象,结合生产、加工、流通和销售各供应链环节的特点,设计香辛料质量追溯系统的编码规则、追溯流程、平台结构和系统功能,构建香辛料质量安全追溯系统,实现对香辛料质量安全的全程控制与管理,为提高香辛料产品质量安全追溯水平提供解决方案和技术保障。     

冬小麦返青后株高模拟模型及生长可视化研究

小麦生长模拟模型对小麦生长管理调控、产量预测和经济效益分析等有重要指导作用,针对小麦生长模拟模型和生长可视化不易实现的问题,以冬小麦品种衡观35、济麦22和衡4399为材料,于2015-2016年小麦生长季内开展不同品种和施氮水平的田间试验,通过分析各品种冬小麦返青后株高和有效积温的定量关系,用Logistic方程构建了冬小麦返青后株高模拟模型,经数据检验,株高模拟模型绝对误差在0.01~2.72cm,根均方差(RMSE)在0.4~1.26cm,平均绝对误差(d_a)在0.36~1.11cm,平均绝对误差与实测值平均数的比值(d_(ap))在1.32%~3.46%,结果表明所建模拟模型精度较高,对不同品种冬小麦株高生长具有较好预测性。借助该模拟模型和已有研究成果,本研究构造了不同品种、不同施氮水平下的冬小麦株高生长状态,逼真模拟冬小麦返青后株高动态生长过程,实现了不同品种冬小麦在不同施氮水平下的生长可视化。     

草坪在城市园林绿化中的作用

草坪一向是游人们所喜爱的休息、游乐的场地,它不仅为城市园林绿化增添色彩,而且还可以减少尘土,供游人坐卧赏玩。同时草坪可增加湿度、调节气温、降低噪音、缓和阳光幅射、保护人们的视力,给人们提供一个清新、凉爽、舒适、幽美的环境。草坪,是园林绿化的底色,它是连接乔、灌、花卉、园林小品不可缺少的内容之一。 在大庆石油化工总厂整个园林绿化里,草坪占有相当大的比重。如:在大化公园中,开阔的草坪约占整个公园绿地面积的37％,在龙