采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题，提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism，MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module，MSFF Module）；其次在DenseNet基础上，结合浅层网络主要提取纹理、细节特征，深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法，通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构，使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能；同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明，MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升，其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点，召回率分别提高了6.31和5.00个百分点，F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点，平均识别准确率可达95.92%，具有较高的识别准确率及广泛的适用性，能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求，可为植物叶片缺素识别提供参考。     

基于t分布函数的玉米群体三维模型构建方法

为利用少量实测数据快速构建能够反映因品种、环境条件、栽培管理措施等因素产生形态结构差异的玉米群体三维模型,提出基于t分布函数的玉米群体三维模型构建方法。通过实测数据构建主要株型参数的t分布函数,在其约束下生成群体内各植株主要株型参数,通过构造株型参数相似性度量函数调用玉米器官三维模板资源库中的器官几何模板,结合人工交互或图像提取的各植株生长位置与植株方位平面角2组群体结构信息生成玉米群体几何模型。利用三维数字化仪获取的玉米群体田间原位三维数字化数据所构建玉米群体计算得到的LAI与该方法构建玉米群体计算得到的LAI进行对比验证,结果表明:该方法所生成玉米群体叶面积指数与原位三维数字化数据所构建玉米群体计算得到的LAI相比,误差在±2%以内,可以满足面向可视化计算的玉米结构功能分析研究需求。方法可为玉米株型优化设计、耐密性鉴定、品种适应性评价等虚拟试验研究提供技术手段。     

基于德劳内三角化和二分查找法的土地自动分配方法

为解决预分方案制定效率低的问题,该文提出一种基于德劳内三角化和二分查找法的地块分配算法。首先生成待分配地块的最小边界几何(minimum bounding geometry,MBG),对MBG进行三角剖分;其次在地块内通过累加三角形的面积执行查找,接近合同面积时采用二分查找法进行微调;最后遍历项目区内所有地块直至生成土地预分配方案。通过对算法进行编程实现,以试验区的土地整治项目为例对算法的可行性进行验证,并从分配效率、精度和形状指数3个方面对结果进行评价。结果表明:项目区内的地块划分仅需231 s,与仅用二分查找法相比,采用该文方法分割效率提高29.3%,精度提高28.2%,形状规则度提高18.2%;在减少农用道路占地面积的同时,分割后的地块具有良好的通达性。该方法可满足自动创建和动态调整土地分配方案的需求,为在一定约束条件下制定最优土地分配方案提供了技术支撑。     

支持转速现场标定的玉米精密排种器电驱控制系统研究

针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。     

智慧农业发展现状及战略目标研究

<正>01前言人类社会经历了农业革命、工业革命,正在经历智能革命。具体到农业领域,农业自身发展经历了以矮杆品种为代表的第一次绿色革命、以动植物转基因为核心的二次绿色革命,随着现代信息技术在农业领域的广泛应用,农业的第三次革命——农业智能革命已经到来。农业智能革命的核心要素是信息、装备和     

基于级联卷积神经网络的番茄花期识别检测方法

对作物花期状态的准确识别是温室作物执行授粉的前提。为提高花期状态识别的准确度，该研究以温室番茄为例提出了一种基于级联卷积神经网络的番茄花朵花期识别方法。首先采用改进的端到端的特征金字塔网络FS-FPN实现番茄花束的分割，然后采用Prim最小生成树对分割后的花束图片进行花期识别优先级排序，最后将已排序的分割花束图片输入改进的Yolov3网络，实现番茄花朵花期状态的精准识别。在由1600幅包含花蕾期、全开期、谢花期、初果期4类花期状态的番茄花束图像构成的数据集上，所提方法对番茄花朵花期平均检测时间为12.54 ms，平均检测精度分别比Mask R-CNN和SPP-Net提高了3.67%和2.39%，识别错误率比改进前的Yolov3网络降低了1.25%。最终将该方法部署到番茄授粉机器人上，并在大型玻璃温室内进行验证，结果表明，所提方法对番茄花朵各花期的检测精度分别为花蕾期85.71%、全开期95.46%、谢花期62.66%、初果期88.34%，该研究结果可为智能授粉机器人的精准作业提供重要依据。     

植物三维形态数字化设计评价指标体系探讨

 针对植物可视化建模与数字化设计技术及软件工具研发中存在的目标不明确、流程不统一、技术不规范、难以量化评价等问题,结合植物三维形态结构、形态建成过程特点和软件工程技术标准,探讨了当前植物三维形态数字化设计目标以及应用需求,提出了植物三维形态数字化设计的功能评价指标和技术评价指标,并以模糊综合评价模型为实例阐述了评价体系的应用。     

无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展

田间作物表型信息是揭示作物生长发育规律及其与环境关系的重要依据,传统的田间试验取样和车载高通量平台测定作物性状参数的方法耗时耗力,且空间覆盖不全,限制了作物科学研究的快速发展,而以无人机为代表的近地遥感高通量表型平台凭借机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势成为获取田间作物表型信息的重要手段。该文根据国内外无人机遥感平台解析作物表型信息的最新研究成果,针对不同传感器类型分析了无人机遥感解析作物表型信息的应用及其不足,总结了遥感定量反演作物表型信息的方法体系,展望了无人机载遥感技术在作物表型信息解析方面的应用前景。该项研究成果对推广无人机遥感平台获取田间作物表型信息、提高复杂农田环境作物长势信息的解析和辨识能力具有重要意义。     

机器视觉在农产品物流分级检测中的应用

综述了近些年国内外机器视觉技术在农产品品质分级检测中的研究进展,选取水果、谷物籽粒、家畜、家禽和蔬菜为代表,重点阐述了机器视觉技术针对这些农产品特征进行分级检测的方法以及成果。同时,总结了目前机器视觉技术应用于农产品物流分级检测的不足之处,展望了未来的发展趋势。