用于小麦多生长阶段倒伏边界精准检测的分层交互特征金字塔网络（英文）

[目的/意义]传统的小麦倒伏检测方法需要人工进行田间观测和记录,这种方法存在主观、效率低、劳动强度大等问题,难以满足大规模的小麦倒伏检测的需求。基于深度学习的小麦倒伏检测技术虽已在一定程度上得到应用,但普遍局限于对小麦单一发育阶段的倒伏识别,而倒伏可能发生在小麦生长的各个时期,不同时期倒伏特征变化复杂,这给模型特征捕捉能力带来考验。本研究旨在探索一种基于深度学习技术的多生育期小麦倒伏区域检测方法。[方法]用无人机采集小麦灌浆期、早熟期、晚熟期这三个关键生长阶段的RGB图像,通过数据增强等技术构建出多生育期小麦倒伏数据集。提出一种小麦倒伏提取模型Lodging2Former,该模型在Mask2Former的基础上加以改进,引入分层交互式特征金字塔网络(Hierarchical Interactive Feature Pyramid Network,HI-FPN),用于提高模型在复杂田间背景干扰下对于多个生长阶段小麦倒伏特征的捕捉能力。[结果和讨论]所提出的Lodging2Former模型相较于现存的多种主流算法,如Mask R-CNN (Mask Region-Based Convolu...     

基于深度学习的病虫害智能化识别系统

我国农作物种植覆盖面广、分散度高,病虫害发生种类多、区域性发生规律复杂,传统的人工鉴定技术从效率、能力与精度方面均难以满足新形势下重大病虫测报要求。针对这一实践需求,以测报灯下害虫图像数据库(约18万张)、田间病虫害图像数据库(约32万张)为基础,构建了基于深度学习方法的病虫害种类特征自动学习、特征融合、识别和位置回归计算框架,并研发了移动式病虫害智能化感知设备和自动识别系统。通过近2年的精确度和实操运行效率检验,该系统在自然状态下对16种灯下常见害虫的识别率为66%～90%,对38种田间常见病虫害(症状)的识别率为50%～90%。随基础数据库的不断丰富、神经网络深层特征提取的不断完善,该系统有望进一步提高识别准确率,从而真正实现田间病虫害识别自动化、智能化和高效率。     

4种化学投入品对凡纳滨对虾的急性毒性

为了评价硫醚沙星、异噻唑啉酮、鱼安定和杀虫双等4种化学投入品对凡纳滨对虾幼虾毒性风险,在水温24~26℃下,使用静水式生物毒性试验法,测定了以上4种化学投入品对凡纳滨对虾幼虾的急性毒性,确定了四种化学投入品对凡纳滨对虾的半致死浓度和安全浓度。结果表明,硫醚沙星、异噻唑啉酮、鱼安定、杀虫双对凡纳滨对虾幼虾的48 h LC50为0.112、27.838、9.902和56.669 mg/L,对应的安全浓度为0.0003、1.786、1.741和9.210 mg/L。其中,硫醚沙星对凡纳滨对虾毒性较强,具有较大的安全风险。     

基于稀疏编码金字塔模型的农田害虫图像识别

相较于一般物体的图像,农作物害虫图像因具有复杂的农田环境背景,分类与识别更加困难。为提高害虫图像识别的准确率,该文提出一种基于图像稀疏编码与空间金字塔模型相结合的害虫图像表示与识别方法。该方法利用大量非标注的自然图像块构造过完备学习字典,并运用该学习字典实现对害虫图像的多空间稀疏表示。与此同时,结合多核学习,该文设计了一种害虫图像识别算法。通过对35种害虫的识别,试验结果表明：在相同方法下,该文所提特征提取方法可使平均识别精度提高9.5百分点;此外,进一步通过对221种昆虫及20种蝴蝶的识别,试验结果表明：与传统方法相比较,该文所提方法使得平均识别精度提高14.1百分点。