多变环境下基于多尺度卷积网络的猪个体识别

【目的】通过实现复杂多变环境下非接触式猪个体身份识别,提高畜牧行业的生产效率。【方法】以猪舍环境下猪的脸部图像为基础,提出了一种基于多尺度卷积神经网络在多变环境下的猪个体身份识别模型。利用改进的多尺度网络结构,该模型实现了深度和宽度的扩展,网络深度达到了86层。网络不仅使用了对称和非对称的两种方法拆分卷积核和多通道的方法并行提取猪脸特征,还利用网络融合技术和Batch Normalization结构过滤掉通道中的冗余信息。避免了深层网络参数激增,增强了模型对猪脸特征的提取能力并提高模型的识别速度。利用预处理后的11 695张猪脸数据集训练并验证模型,通过设置7组不同环境下的对比实验,分析改进的模型在复杂环境下的识别效果。【结果】86层的基于多尺度分类网络的识别模型权重大小和每轮样本的训练时间分别为498.4 M和66 s,比16层的VGG网络权重小1140 M,每轮训练速度快8 s。利用7组测试集的对比实验的结果表明,提出的模型在7种环境下的识别率都高于其他网络,尤其是在真实养殖环境下识别率高达99.81%。当猪脸图像中出现遮挡和旋转的情况时,提出的模型识别率皆高于92%。【结论】提出的针对脸部特征的猪个体身份识别模型是有效的,并在多变环境下具有较高的识别率和鲁棒性,为实现一体化管理及追踪溯源的研究提供参考。     

畜禽精准饲喂管理技术发展现状与展望

传统的畜禽饲喂方式易产生畜禽营养不均、饲料浪费等问题,且人工劳动强度较大、生产率有待提高。随着信息技术的进步,以节省饲料和人工成本、促进畜禽营养均衡、保障畜产品品质及安全等为显著优势的精准饲喂管理技术应运而生,并逐渐研发应用。该文阐述了畜禽精准饲喂中饲养信息获取、饲料精准配方及智能饲喂技术的发展现状并分析了当前存在的问题及未来的发展趋势。     

农业院校现代文献信息服务体制探讨

文章以南京农业大学近几年文献信息工作的实践为基础 ,介绍了一种将网络中心、文献信息中心及电化教育中心一体化管理的新型服务模式 ,评价了这种一体化模式对现代文献信息服务的影响。     

基于改进YOLOV5s网络的奶牛多尺度行为识别方法

奶牛站立、喝水、行走、躺卧等日常行为与其生理健康密切相关,高效准确识别奶牛行为对及时掌握奶牛健康状况,提高养殖场经济效益具有重要意义。针对群体养殖环境下奶牛行为数据中,场景复杂、目标尺度变化大、奶牛行为多样等对行为识别造成的干扰,该研究提出一种改进YOLOV5s奶牛多尺度行为识别方法。该方法在骨干网络顶层引入基于通道的Transformer注意力机制使模型关注奶牛目标区域,同时对奶牛多尺度行为目标增加路径聚合结构的支路与检测器获取底层细节特征,并引入SE（Squeeze-and-Excitation Networks）注意力机制优化检测器,构建SEPH（SE Prediction Head）识别重要特征,提高奶牛多尺度行为识别能力。试验验证改进后的奶牛行为识别模型在无权重激增的同时,多尺度目标识别结果的平均精度均值较YOLOV5s提高1.2个百分点,尤其是对奶牛行走识别结果的平均精度4.9个百分点,研究结果为群体养殖环境下,全天实时监测奶牛行为提供参考。     

农业院校现代文献信息服务体制探讨

文章以南京农业大学近几年文献信息工作的实践为基础,介绍了一种将网络中心、文献信息中心及电化教育中心一体化管理的新型服务模式,评价了这种一体化模式对现代文献信息服务的影响.     

浅谈函授站管理的几个问题

浅谈函授站管理的几个问题钱金高荣华（南京农业大学南京２４００１４）近几年来，随着我校函授教育的迅速发展，我们在校外陆续设置了一批函授站。１９９３年，我校在校外仅设有一个函授站，１９９４年，增设了４个，１９９５年，校外函授站增至８个。函授站是函授教育发...     

畜禽养殖疾病诊断智能传感技术研究进展

畜牧业是我国农业的重要组成部分,目前我国畜牧业向着规模化、集约化发展,同时也增加了畜禽疾病诊断的难度。为提高畜禽养殖中的动物福利水平,并降低畜牧养殖中因动物疫病与健康异常带来的经济损失与公共卫生安全风险,近年出现了一批通过数字化、智能化手段实现畜禽疫病诊疗的自动化方法,如机器视觉分析、动物音频分析、红外温度感知、深度学习分类等,这些方法可以有效提高对患病或异常畜禽动物的诊断效率、缩短诊断周期、降低畜牧养殖中人工巡检劳动力。畜禽疫病自动诊疗方法不同于常规的基于病理学知识的诊断方法,其主要通过各类传感器自动获取畜禽在养殖过程中的图像、声音、体温、心率、排泄物等各类特征信息,而后通过梅尔倒谱系数、Logistics回归分析等数学模型和支持向量机、深度学习等智能算法对采集的信息进行综合分析与处理,并对动物的健康状态做出评价与预测。文章分别从畜禽形态诊断技术、行为诊断技术、声音诊断技术、体温诊断技术、其他生理参数诊断技术等几个方面总结阐述了目前动物疫病智能诊断技术研究的进展和一些基础的方法原理,这些方法基于动物外型与体尺、行为与动作、鸣叫与声音、体温、排泄物、呼吸与心率等数字化特征,通过数学模型对传感器采集到的特征进行实时分析与分归类,基本实现了对理想环境下动物健康状态的评价。目前的畜禽动物疾病自动诊疗技术研究成果丰富,但相关诊断方法大多是在理想环境下进行,而实际的生产养殖环境中干扰因素很大,目前的诊断方法大多无法很好地排除干扰并精确提取出所需特征信息;并且目前的数字化禽畜疾病诊断方法多是基于禽畜的一种特征信息进行分析诊断,这使得诊断系统的诊断准确度受到影响,诊断结果说服力不足。同时目前的大多数数字化禽畜疾病诊断方法还存在诊断泛化能力差、抗干扰能力差等问题,这些问题制约了其推广与应用。未来畜禽疾病自动诊断的研究重点是提高其传感算法的精度和数学模型的适用性与鲁棒性,并进一步发展基于多种特征耦合与数据融合的智能化畜禽疾病诊疗专家系统,争取实现实时、高效、智能、精准的畜禽健康诊断。     

基于加速度计的肉牛次级采食行为自动识别方法研究

【目的】 肉牛采食行为包括卷食、咀嚼、卷食—咀嚼等几种次级行为。监测肉牛次级采食行为有助于评估牛只的健康状况和营养水平。文章旨在利用加速度传感器研究肉牛次级采食行为识别方法,对比不同监测部位对次级采食行为识别的影响。【方法】 将加速传感器安装在肉牛的鼻子、右颌、左嘴3个部位,检测次级采食行为的加速度信号,经过衍生变量函数计算,扩充数据维度,使用ExtraTreesClassifer选择出9种重要特征,运用XGBoost算法识别肉牛采食次级行为（卷食、咀嚼、卷食—咀嚼、其他）,最后使用HMM-viterbi算法修正次级行为识别结果。【结果】 XGBoost和HMM-viterbi在鼻子、右颌、左嘴3个部位识别的平均结果相同,XGBoost识别的平均准确率、精确率、F1得分和召回率分别为0.95、0.93、0.93和0.93,HMM-viterbi修正后识别的平均准确率、精确率、F1得分和召回率均为0.99。因此,运用HMM-viterbi模型可以有效修正行为识别结果。在XGBoost识别结果中,鼻子部位识别次级行为的得分较高,考虑长期佩戴传感器的稳定性,推荐采用鼻子作为检测部位。【结论】 在肉牛鼻子部位佩戴加速度器,利用XGBoost结合HMM-viterbi的方法可以自动识别肉牛次级采食行为。     

多结构参数集成学习的设施黄瓜病害智能诊断

单一特征已不能很好的描述作物病害典型特征,而生长环境参数(土壤温湿度、pH值、空气温湿度等)与病害密切相关,多结构数据学习向量化与特征最优组合能够有效提升病害诊断准确性。该研究以黄瓜白粉病、角斑病、炭疽病、菌核病4种病害50个样本为实例,融合结构化作物生长环境参数与非结构化图像特征,通过智能化物联网,对实时采集到的环境参数进行监测、分析,并将其与图像特征融合,构建多结构病害特征最优组合模型。试验结果表明,样本识别率在79.4%～93.6%,对比卷积神经网络图像识别识别率,卷积神经网络由于需要对病害图像数据进行降维,后台识别时间较高;深度迁移学习的图像识别方法,需要大量图像数据输入深度网络学习,而现实中病害图像数量不足以满足深度学习要求,因此识别率会因为样本不充分而降低;该方法借助少量图像数据,同时结合环境与专家知识资源,采用多结构参数集成学习的方法进行病害识别,在较少识别时间的基础上确保识别的准确性。     

东风运水车连夜驰援丹江口抗旱

5月25日清晨,15辆标志醒目的运水车在丹江口市农机局大院一字排开,迎接上午举行的交车发放仪式。这批车辆是为抗旱救灾,丹江口市向东风汽车股份有限公司特种车事业部专项采购,东风方面安排专人连夜送到的。