基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法

猪只盘点是规模化养殖中的重要环节,为生猪精准饲喂和资产管理提供了依据。人工盘点不仅耗时低效,而且容易出错。当前已有基于深度学习的生猪智能盘点算法,但在遮挡重叠、光照等复杂场景下盘点精度较低。为提高复杂场景下生猪盘点的精度,提出了一种基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法。该算法从提升猪只目标检测性能出发,构建了一个多场景的生猪数据集;其次,在主干网络中引入SE-Net通道注意力模块,引导模型更加关注遮挡条件下猪只目标信息的通道特征。同时,增加了检测层进行多尺度特征融合处理,使模型更容易学习收敛并预测不同尺度的猪只对象,提升模型遮挡场景的检测性能;最后,对边界框损失函数以及非极大值抑制处理进行了改进,使模型对遮挡的目标有更好的识别效果。实验结果表明,与原YOLO v5n算法相比,改进算法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及漏检率分别降低0.509、0.708以及3.02个百分点,平均精度(AP)提高1.62个百分点,达到99.39%,在复杂遮挡重叠场景下具有较优的精确度和鲁棒性。算法的MAE为0.173,与猪只盘点算法CClusnet、CCNN和PCN相比,分别降低0.2...     

基于无线传感器网络的精细农业智能节水灌溉系统(英）

在精细农业相关应用和理论研究基础上,自行设计用于监测农田水分含量和水层高度的无线传感器,构建农田水分无线传感器网络体系结构,设计基于水分无线传感器网络的智能节水灌溉控制系统,通过实时农田水分数据和农作物水分需求专家数据形成灌溉决策,由灌溉控制系统实施定量灌溉。实际应用表明,该系统体现出可行性和高效性,有利于精细农业的发展和水资源的可持续利用。     

基于物联网的柑桔黄龙病监测防控技术研究

柑桔类水果是世界上产量最大的水果之一,柑桔生产是世界上最重要的农业经济活动组成部分。我国柑桔产业每年因黄龙病影响损失巨大。本文结合植保部门和病虫害专家在病虫害监测防控技术方面多年的研究成果,从柑桔产业现状、传统监测防控技术、现代监测防控技术和目前我国黄龙病监测防控技术存在的问题进行分析,提出基于物联网的柑桔黄龙病监测防控技术,对柑桔黄龙病的监测和预防进行集成与示范。     

基于改进ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法

为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法 ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果：1）针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2）使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3）引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87...     

基于视觉感知的蔬菜害虫诱捕计数算法

针对当前大田环境条件下对害虫进行识别研究的不足,以南方蔬菜重大害虫为研究对象,探索了一种在大田环境下使用黄色诱捕板对蔬菜害虫进行监测计数的方法。在经典图像处理算法基础上,根据害虫监测目标的需要,提出了一种基于结构化随机森林的害虫图像分割算法和利用不规则结构的特征提取算法,进一步结合背景去除、干扰目标去除和检测模型计数子算法,集成设计了基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法(Vegetable pest counting algorithm based on visual perception,VPCA-VP)。使用了现场环境下拍摄的图像进行实验与分析,共识别出蓟马9351只,烟粉虱202只,实蝇23只。经过与人工计数比对得出,本文基于视觉感知的蔬菜害虫计数算法的平均识别正确率为94.89%。其中,蔬菜害虫蓟马的识别正确率为93.19%,烟粉虱的识别正确率为91%,实蝇的识别正确率达到100%。算法达到了较好的测试性能,可以满足害虫快速计数需求,在农田害虫监测中有一定的应用前景。     

适应场景光照变化的桔小实蝇诱捕监测系统优化设计与试验

为了减少光照造成的桔小实蝇误判,该文在前期设计的基于视频监控的桔小实蝇诱捕装备的基础上,优化改进了硬件装备及监测执行算法。主要通过对装备遮光系统和太阳能装置的改良及Wi Fi/4G等技术的应用形成了一套较完善的集采集、处理、传输和供电为一体的桔小实蝇诱捕监测新装备。同时,改进提出了一种可适应场景光照变化的桔小实蝇检测算法(Bactrocera dorsalis detection algorithm under lighting variations,BDDA-LV),并对软件系统的控制流程与感兴趣数据的判别、获取及传输进行优化,最终形成了一套有较好人机交互的桔小实蝇监测软件系统。通过对新旧桔小实蝇检测算法及系统分别开展了室内和野外试验,结果表明,在中度光照影响下,BDDA-LV算法错误率为7.21%,比原算法降低19.07%,且其运算耗时为原算法的41.7%。在严重的光照影响下,BDDA-LV算法错误率为12.4%,比原算法降低23.07%,且其运算耗时为原算法的42.2%。同时在广州市天河区杨桃公园自然环境下进行了的较长期系统监测试验,该系统可实时稳定地对桔小实蝇进行监测计数。通过对2015年6月18日至24日自然环境下的试验,用计算机系统记录和人工计数比较分析,得到计算机系统计数1634头,人工计数1613头,准确度达98.7%,比优化之前在实验室进行监测试验的系统跟踪精度提高了3.8%。该文所提出的BDDA-LV准确率和运算速率都远高于BBDA算法,整个系统拥有较高的精度和稳定性,具有较好的推广应用价值。     

一种低成本的农业现场视频/ 图像快速采集系统马翠

农业现场图像信息采集是农作物长势和病虫害分析的重要手段。结合嵌入式技术与B/S 架构,设计了1 个采用高清晰图像传感器罗技Pro9000摄像头的低成本农业现场视频/图像快速采集系统,并对系统的体系结构、通信子系统、采集、压缩与传输子系统进行了详细设计。系统采用大功率WiFi和快速ARM 平台S3C6410 处理器,基于V4L2 技术采集图像,采用JPEG 图像数据压缩技术能够大大地减少传输数据量,使得视频传输更加流畅。试验结果表明,本系统传输640伊480 大小的图像到远程服务器的图像传输成功率在300 m范围内可达到92%以上;在50 m内可达到视频20 帧/秒以上,在300 m的距离也能够达到6帧/秒以上的视频帧率,可以满足视频监控的需求。由于本方案基于ARM 平台设计,成本低,易于集成应用,非常适于大范围农业上开展应用。     

稻田水分监测无线传感器网络优化设计与试验

传感器网络技术为大范围稻田水分信息采集提供了一种新技术手段。利用测量稻田水分含量和水层深度测量的无线传感器WFDMS,探讨了构建稻田水分传感器网络PMSN的关键技术：设计了大面积、大范围应用体系结构模型;提出了一种满足稻田水分采样频率和数据业务需求的低功耗传输控制协议LPTP-PMSN;开发了水分信息监测信息管理系统,实现了完整运行的稻田水分传感器网络整套系统。试验表明,PMSN网络在稻田中的可靠通信距离达60 m,在 3.6 V/2 100 mAh电池供电下,4 h周期采样试验中,在传输协议LPTP-PMSN控制下,传感器、簇首、基站、短信网关、计算机间能够协同工作,整个稻田水分传感器网络可以较可靠运行,节点生命期超过190 d。该研究可为农用信息监控无线传输网络的其他应用提供参考。     

利用显著图构建注意力深度网络检测诱虫板蔬菜害虫

为提高诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,针对背景区域容易导致误检的问题基于显著图分析技术构建了一种注意力深度网络害虫智能视觉检测方法。首先通过显著图筛选出粗候选区域;然后在粗候选区域内用全卷积神经网络精选出细候选区域;接着用神经网络分类器识别细候选区域害虫种类,得到含有冗余的若干检测框;最后用改进的非极大值抑制消除冗余检测框,实现诱虫板图像中目标害虫的检测。针对小菜蛾和瓜实蝇展开试验,获得86.4%的平均精度均值和0.111只的平均绝对计数误差均值,所提方法平均精度均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别高2.74和1.56个百分点,平均绝对计数误差均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别低0.006和0.003只;同时,消融试验中移除显著图注意力模块后平均精度均值下降了4个百分点、平均绝对计数误差均值增加了0.207只。试验结果表明,所提方法有效提高了诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,其中,引入显著图注意力模块对提升检测精度有重要作用。