基于区块链的农机跨区域调度模型构建与应用

由于各区域之间的调度策略与农产品种类存在差异使得相互之间难以管理,因此农机跨区域调度呈现无中心的管理模式。且由于区域之间距离较远导致个体农户与调度方之间难以建立信任关系,从而无法充分利用已有的农机资源,难以有效降低各区域农机的购买成本。针对上述问题,该研究构建了基于区块链的农机跨区域调度系统。首先,对农机的调度成本进行分析,建立以农机数量、农机需求量与机手数量为约束条件的农机跨区域调度模型;然后以调度成本最小化为目标,采用基于最短距离的农机跨区域调度匹配方法求解农机调度方案,并通过区块链智能合约自动执行调度匹配算法;最后根据江苏省宜兴市与安徽省广德市的农田与农机数据以及随机生成的调度任务进行仿真试验,并与区域内的调度成本与农机利用率进行对比。结果表明：区块链的去中心化特点可以满足无中心的跨区域调度需求,其身份认证机制与高透明度、不可篡改的技术特性可为用户提供技术上的信任保障。在各区域农机总量充足的情况下,跨区域调度可以减少农机购买成本,并将农机利用率提升至90%,相较于域内调度,跨区域调度的投入成本随着任务数的增加而下降,当任务数为10时,成本下降大约21.3%。研究结果可为农机跨区域调度模式的建立提供科学依据。     

基于虚拟仿真技术的甘蔗收割机喂入装置研究

针对小型甘蔗收割机阻塞严重和机械效率低的问题,提出了收割机的优化方案,主要包括对喂入装置倾斜角度、刀片转速和收割机行进速度的优化。设计了喂入装置的参数尺寸,并使用UG6.0建立了优化后虚拟样机的三维模型,将模型导入到ADMAS软件中进行了运动学仿真,对3种优化项目进行正交仿真模拟实验,得到了3种优化项目对收割机收割效果的显著性影响结果。由显著性计算结果可以看出:只有一次的喂入率小于9 0%,最佳整秆率组合为A1 B2 C2,最低损失率和漏割率组合为A2 B1 C1和A1 B3 C3。对漏割率和损失率进行方差分析发现:A和B对漏割率的影响显著,C和B对损失率的影响显著,因此需要综合考虑这些因素,使收割机的收割效果达到最优。     

作物精量灌溉系统的无线传感网络应用开发

为准确提供作物水分亏缺程度并为精量灌溉提供科学依据,基于作物水分胁迫声发射原理,研究无线传感器网络技术在精量灌溉系统中的应用。采用自适应加权数据融合算法来提高声发射信号精度,提出基于簇的多跳路由算法以减少结点数据传输能耗,利用NB100网关实现无线网和有线网之间的桥接。系统分布式运行,具有鲁棒性强、易于扩充和伸缩性良好等优点。仿真试验表明该系统组网正确、无线传输能耗占总能耗的60%以上,可以使人们远程、精确获取作物需水信息,并实施精量灌溉,能够应用到农田、苗圃、温室等节水农业领域中。     

基于ZigBee和3G技术的设施农业智能测控系统

为满足设施农业对精准控制与实时视频的要求,提出将基于ZigBee与3G技术的无线远程传感网络应用于设施农业中,构建一种高效的设施农业远程精准测控系统.该系统通过ZigBee无线传感网络实现本地环境信息的无线采集并上传到嵌入式服务器端.通过3G网络与Internet无缝连接,实现大范围的无线接入,采用B/S模式,实现远程实时监控环境信息与视频信息.通过内嵌的专家系统模型,实现自动化、智能化控制.试验结果表明,该系统性能稳定,信息无线采集与传输、环境自动调控及远程可视化调控均达到实际需求,同时具有很高的实时性及可扩展性.     

基于DBSE-Net的大田稻穗图像分割

稻穗精准分割是准确估测水稻产量的关键。为实现大田环境下不同品种与生育期稻穗的准确分割,该研究提出了基于注意力机制的稻穗分割网络（Double Branch Squeeze-and-Excitation Network,DBSE-Net）。首先,提出一个双分支压缩与激励（Double Branch Squeeze-and-Excitation,DBSE）注意力模块,通过同时使用全局平均池化（Global Average Pooling,GAP）和全局最大池化（Global Max Pooling,GMP）编码输入特征的通道信息,以实现更精准的通道注意力推断。然后,为了强化稻穗特征并抑制背景区域特征,将DBSE模块添加到编码-解码分割框架中构建DBSE-Net分割网络。最后,在自采集的稻穗图像数据集上进行分割性能测试,DBSE-Net对稻穗分割的像素准确率、平均交并比和F1分数分别达到了94.32%、87.59%和91.86%,比次优模型DeeplabV3+的结果分别高出1.61、2.56和1.20个百分点,在单张256×256（像素）图像上耗时0.03 s,是DeeplabV3+分割速度的5.3倍。在公开的稻穗图像数据集上进行泛化性能测试,DBSE-Net能够有效分割出稻穗区域。该研究结果表明,DBSE-Net能够对不同品种与生育期稻穗实现高效精准分割,具有良好的泛化性,可以为水稻产量评估提供参考。