畜禽声音监测技术研究进展

发声是动物沟通的重要方式之一,可以反映动物在各种状态下所表现出的行为信息。对畜禽声音信号进行采集与分析能够准确地反映出畜禽个体的状态与行为特点,是实现畜禽行为信息监测与研究的一种重要方法。目前畜禽声音监测技术主要着重于对采集畜禽声音信号的预处理、特征提取以及分类识别等方面。文章分析归纳了畜禽声音监测技术的主要流程,分析了不同畜禽在患病、进食、情绪变化的状态下的声音监测,并对畜禽声音监测的发展进行总结与展望。     

面向采摘机器人的水果精准识别算法研究进展

随着水果产业链自动化的进步,水果采摘机器人也在不断地发展,对目标水果实现精准识别是水果采摘机器人最重要的组成部分之一.本文将对水果目标识别的各类算法应用状况进行对比,同时阐述各类算法在水果采摘机器人上的应用现状.其中,现有的水果目标识别方法主要有3部分,分别是传统图像处理技术、各种机器学习算法和使用各类卷积神经网络的深...     

基于图像处理技术的红火蚁检测识别

对红火蚁（Solenopsis invicta Buren）进行准确检测是红火蚁巡检无人化首要解决的关键问题。该研究提出了一种基于图像处理技术的红火蚁检测识别方法。首先,将草坪环境下红火蚁蚁巢明度分量图像的背景区域进行压缩,并将压缩后的明度与色调差值图像与超绿模型分割提取的背景区域做差值融合,将其结果作为红火蚁蚁巢的检测识别模型。其次,在YOLOv5s算法的主干网络添加注意力机制,构建红火蚁昆虫图像的检测识别模型。最后,将采集到的红火蚁蚁巢图像与红火蚁昆虫图像分别在检测识别模型上进行对比测试。试验结果表明,草坪环境下采集的红火蚁蚁巢图像样本识别的IoU（Intersection over Union）最高可达96.87%,且IoU高于80%的样本占比81.67%;对红火蚁昆虫图像样本进行识别的平均检测速度可达48.53帧/s,精确率（Precision）可达91.50%,召回率（Recall）为89.28%,平均精度值（Average Precision）为95.40%,F1综合评价指标为90.38%,与原YOLOv5s算法相比有较大的提高。该技术方法对草坪环境红火蚁的智能化检测具有一定的可行性。     

基于树莓派及深度学习的柑橘识别系统设计

随着现代农业技术的发展,柑橘的生产与采收自动化是必然趋势,而柑橘的目标识别是实现采摘自动化的重要环节。提出一种基于树莓派的柑橘识别系统,以树莓派作为软件程序平台,应用Python语言构建卷积神经网络模型,利用TensorFlow平台实现柑橘的识别。通过机器视觉采集柑橘树的相关数据,结合深度学习算法,对柑橘树上的柑橘进行识别及计数。经过测试,识别正确率约为92.4%。此外,利用GPS模块进行识别位置定位,确定区域内的柑橘密度及使用光照强度传感器测量环境光照强度对图像进行直方图均衡化处理,降低光照对柑橘识别的影响。