基于空间注意力和可变形卷积的无人机田间障碍物检测

为了解决植保无人机作业时,传统田间障碍物识别方法依赖人工提取特征,计算耗时较长,难以实现在非结构化田间环境下实时作业识别的问题,提出一种优化的Mask R-CNN模型的非结构化农田障碍物实例分割方法。以ResNet-50残差网络为基础,将空间注意力(Spatial attention, SA)引入残差结构,聚焦跟踪目标的显著性表观特征并主动抑制噪声等无用特征的影响;引入可变形卷积(Deformable convolution, DCN),通过加入偏移量,增大感受野,提高模型的鲁棒性。构建包含农田典型障碍物的数据集,通过对比试验研究在ResNet残差网络结构中的不同阶段中加入空间注意力和可变形卷积时的模型性能差异。结果表明,与Mask R-CNN原型网络相比,在ResNet的阶段2、阶段3、阶段5加入空间注意力和可变形卷积后,改进Mask R-CNN的边界框(Bbox)和掩膜(Mask)的平均精度均值(mAP)分别从64.5%、56.9%提高到71.3%、62.3%。本文提出的改进Mask R-CNN可以很好地实现农田障碍物检测,可为植保无人机在非结构化农田环境下安全高效工作提供技术支撑。     

夏玉米高产栽培技术

一、选用优良玉米杂交种选用优质高纯度杂交种是高产的关键。在品种选用上,应选用适应当地种植并且抗性强、耐密植、抗倒伏的大穗超高产品种。二、抢时早播、足墒下种夏玉米只有争取利用有效积温,才能为高产创造条件。因此,夏玉米播种越早,产量越高,增产潜力越大。间套种应子收获前10-15天套作,间作区应抢茬免耕直播,播种应做到足墒下种,深浅一致,一播全苗。出苗后松土灭茬保墒,为幼苗生长创造良好的环境条件。     

蔬菜无公害生产技术浅析

蔬菜是目前经济效益高、发展最快的经济作物。在蔬菜生产中,由于农药、肥料的滥用,生态环境的破坏,导致各种产品残留量超标,降低了产品品质,影响了蔬菜外运和出口。因此,各部门对如何实现蔬菜的无公害生产应予以高度重视。