华西牛胴体及原始分割肉块重量性状遗传参数估计与全基因组关联分析

旨在利用基因组信息来估计华西牛胴体性状与原始分割肉块重量性状遗传参数并挖掘与之相关的重要候选基因。本研究以1 585头18月龄华西牛屠宰个体17个胴体及原始分割肉块重量性状为研究对象，利用GCTA与R软件以及770K高密度芯片数据，对17个性状进行遗传参数估计以及候选基因挖掘。结果显示，四肢及臀部区域原始分割肉块重量性状属于高遗传力性状(0.41～0.57),躯干部分原始分割肉块重量以及出栏重、胴体重、屠宰率、净肉率属于中等遗传力性状(0.19～0.39)。GWAS分析共检测出26个显著SNPs位点并定位到24个候选基因，富集分析显示相关候选基因参与细胞增殖、脂质代谢及能量转换等过程，NSMF、NOXA、TEFM、MATN1、MKX、FOXO1等基因为华西牛肌肉生长候选基因。结果为华西牛后续育种策略的细化提供参考。     

基于物联网技术的奶牛热应激反应防控系统

在我国奶牛养殖业模式向规模化转变的今天,改善牛舍环境更要落实在具体方面。尤其要重视防控奶牛产生热应激,因为热应激是造成奶牛疫病发病率上升、产奶量大幅度下降的一个重要影响因素。本文阐述了奶牛热应激反应防控系统从物联网的3层架构进行设计,感知层选用传感器收集牛舍情况数据,传输层采用基于TCP协议的MQTT协议,控制层主要采用风扇、水泵和加热器对牛舍的温度和湿度进行控制。整个防控系统通过监控牛舍环境参数的变化,辅助管理人员实时做出调整,给奶牛提供舒适的环境,以防控奶牛产生热应激。     

物联网技术改造提升天津传统农业对策研究

物联网技术是当前传统农业改造升级的创新型力量,但是,由于农业领域的特殊性,物联网技术若要发挥作用在研发、成本、运营模式方面存在一系列障碍需要突破,为此,针对农业物联网技术国内外的研发、农户应用情况展开分析,以天津为例,提出农业物联网产业发展的对策和建议。     

基于轻量化YOLOv4的生猪目标检测算法

针对目前生猪目标检测算法模型较大,实时性差导致其难以在移动终端中应用等问题,将一种改进的轻量化YOLOv4算法用于生猪目标检测。在群养猪环境下以不同视角和不同遮挡程度拍摄生猪图像,建立生猪目标检测数据集。基于轻量化思想,在YOLOv4基础上缩减模型大小。结果表明,本研究算法的准确率和召回率分别为96.85%和91.75%,检测速度为62帧/s,相比于原模型,本研究算法在不损失精度的情况下,将模型大小压缩了80%,检测速度提高了11帧/s。本研究算法具有轻量化,稳健性强,实时性好的优点,能够更好地实现实际猪舍环境下生猪目标的检测,并有利于嵌入移动端设备中。     

刍议农业院校非计算机专业信息技术教育与教学改革

分析了高等农业院校非计算机专业信息技术教育和教学改革的必要性,讨论了在高等农业院校非计算机专业信息技术教学中贯彻"教学做合一"理念的重要性,提出了高等农业院校非计算机专业信息技术教育改革的内容、实施方式与方法。     

农业物联网人才培养模式研究与实践——以天津农学院为例

在当前物联网人才急需的形势下,以天津农学院物联网专业为例,从定位专业人才培养目标、构建特色课程体系、优化师资队伍和改革教学方法、建设实验与实习条件几方面对面向农业领域的物联网人才培养模式进行了深入研究与实践。实践结果表明,该人才培养模式具有鲜明特色,切实可行。     

基于OFDM信道和远程监控的果园采摘机器人设计

随着网络和远程控制技术的发展,基于移动互联网的智能机器人成为未来机器人的发展方向。到目前为止,采摘机器人还很少采用移动互联网进行远程监控,如果将移动互联网应用到果园采摘机器人的设计上,将会大幅度地提高采摘机器人的实时在线控制水平,提高多机器人编队控制能力。为此,提出了一种基于OFDM信道估计和远程监控网络的果园采摘机器人设计方法,并结合果实图像的分割、归一化、细化和增强技术,提高机器人果实图像的识别能力。通过夜间对采摘机器人平台的测试发现:机器人在加入信噪比的干扰信号情况下,采用OFDM传输系统的机器人信号发送端和接收端的信号吻合程度很高,误码率很低,为新式智能远程控制采摘机器人的研究提供了较有价值的参考。     

作物病虫害专家在线视频诊断系统的设计与实现

为提高天津地区作物病虫害防治水平,以Flex和.NET Framework为开发框架,Flex Builder 3.0和Visual Studi0 2008为开发工具,SQL Server 2008 Express为数据库管理系统,FMS为交互媒体服务器,采用B/S体系结构,设计开发了一个高实时性、高集成度和高分布性的作物病虫害专家在线视频诊断系统.该系统性能稳定,用户使用方便,安装维护简单,可以实现作物病虫害专家与就诊用户之间的远程视频音频诊断会话和文本诊断会话,有效地提高病虫害防治水平.     

基于数据仓库技术的畜禽养殖决策支持系统设计

针对畜禽养殖涉及的因素繁杂,且时空差异和变异性大,疾病频繁,养殖稳定性和可控程度差,结合畜禽养殖自身特点和养殖管理的实际情况,建立了畜禽健康养殖决策支持系统数据仓库结构和模型,给出了相关的数据挖掘算法实现步骤。探索该技术在畜禽养殖中的应用,解决一些实际出现的技术问题,实现了畜禽养殖科学化、智能化、健康化的管理标准。     

基于机器视觉技术的血鹦鹉鱼外形评价研究

血鹦鹉鱼的外形是分级的重要因素,分级结果决定其市场价值。目前,血鹦鹉鱼分级主要依靠人工进行,主观性强、效率低。本文介绍了利用机器视觉技术对鹦鹉鱼外形评价的方法,详细阐述了在养殖水体不变的情况下,通过Matlab2017a软件控制摄像头完成图片的采集,并通过二值化、取阈值、去噪声、寻找边界等方法对采集到的图像进行处理的过程,最后介绍了利用metric函数判断鱼体边界所围成的闭合曲线是否趋近于圆形,进而完成血鹦鹉鱼外形评价的方法。试验结果表明,该方法能自动完成血鹦鹉鱼的分级,解决传统方法存在的效率低、误差大等问题。