基于迁移学习和金字塔卷积网络的河蟹个体图像识别方法研究

针对目前河蟹追溯成本高、消费者无法细粒度地追溯单体河蟹信息等问题,提出一种基于迁移学习和金字塔卷积的河蟹背甲图像个体识别算法。该算法使用金字塔卷积层替换普通残差卷积块构建网络模型,可以从蟹背图像中提取多尺度、深层次的特征信息。结果显示:采用金字塔卷积结构的Resnet34和Resnet50的准确率分别为98.38%、98.51%,与使用普通卷积层的模型相比,准确率提升5.49%、1.3%,而当模型深度达到101层时,模型性能不再明显提升。与使用金字塔卷积结构的全新学习模型相比,迁移学习方法的训练收敛迭代轮次从20轮降低至5轮,此时模型准确率为98.88%,较全新学习的准确率提升0.37%,同时弥补了样本量较少的问题。该研究为河蟹个体识别追溯提供了理论依据和技术支持。     

水产品追溯码加密算法设计与应用

为解决当前农产品追溯码安全性不高,难以保证一品一码等问题,以水产品为研究对象,提出了一种水产品追溯码加密算法。在深入分析各种追溯码编码方案和AES加密算法的基础上,对水产品监管码进行编码、压缩和十进制等长加密生成水产品追溯码。实验证明算法可行、可靠;密钥的动态变化和追溯码的唯一性,为追溯系统的实际应用提供了安全保障。最后给出了该算法在水产品质量追溯系统中的应用方案。     

基于手机二维条码识别的农产品质量安全追溯系统

针对现有农产品质量安全追溯中成本高、追溯设备便携性差等问题,设计了基于手机二维条码识别的农产品质量安全追溯系统。阐述了系统的架构和主要功能设计,并对系统采用Nokia 3款手机为实验终端在手机摄像头与条码不同的距离处进行了最佳识别距离、识别时间、识别率和准确率的测试,食品包装袋和标签纸上条码平均识别时间分别为7.3 s和5.1 s,平均识别率分别为67.8%和75.6%,准确率均可达到100%,识别的最佳距离为10 cm左右,最短识别时间仅为6.4 s和3.4 s。测试结果表明,该系统可以方便用户快速识别产品的二维条码标签,为消费者提供了一种新的追溯手段。     

基于USB Key的水产品企业监管溯源系统设计与应用

根据目前水产品监管溯源系统中水产品企业身份认证存在的问题,设计了一种基于USB Key的水产品企业监管溯源系统。首先,分析了几种身份认证技术的方法,重点阐述了其优缺点;然后,设计了USB Key硬件电路关键部分、软件系统以及基于USB Key认证的水产品企业的认证流程,解决了水产品信息传输的安全性问题;最后,描述了基于USB Key的水产品企业监管模式在江苏省水产品企业认证与监管追溯平台中的应用。研究结果表明,该监管溯源系统便捷安全,稳定可靠,能实现产地准出、市场准入、企业资质认证、政府实时监控的水产品企业监管溯源体系。     

农产品视频履历追溯系统设计

针对目前农产品追溯系统中履历信息单一化和信息量少的问题,设计了一个以实现生产过程中质量追溯为目的的农产品视频履历追溯系统.基于ARM9嵌入式技术与H.264压缩技术相结合对农产品生产过程进行视频履历的采集和压缩处理,应用3G无线传输技术对视频履历进行传输,通过生产服务器对视频履历进行存储,以.NET为平台开发了用户对农产品视频履历追溯系统的软件.该系统可采集农产品生产过程各个阶段的视频履历,为农产品追溯提供了更直观、更丰富、更具说服力的履历信息.该系统运行结果表明,系统具有通用性强、可靠性高、稳定性好、便携式等特点,可方便地应用于温室、农田等各种农产品生产的环境,从而满足用户的不同需求.     

基于粗糙集和WebGIS的农产品质量安全应急管理系统

针对农产品质量安全事件的特点,利用粗糙集方法,通过对10个样本案例进行属性分析与约简,确定了危害源毒性、影响范围、死亡人数、伤害人数和人口密度5个农产品质量安全事件等级综合评价指标,通过重要度分析得到各指标的权重分别为0.2、0.2、0.1、0.3和0.2.在此基础上构建了农产品质量安全事件等级评价模型;将模型计算语言化,以WebGIS为工具,设计与实现了农产品质量安全应急管理系统;通过模拟某次农产品质量安全事件表明,该系统能提高对事件的处置能力,也便于直观看到处置过程,为进行农产品质量安全应急管理提供参考.     

ArcGIS Server支持下农产品质量安全追溯模型的实现

近年来农产品质量安全事件频繁发生,利用农产品质量安全追溯信息进行质量安全应急管理已成为处理农产品质量安全事件的重要手段,但是这些信息仅能以文本表格的形式表现出来,在地图服务端存在一定的限制。模型借助于ArcGISServer,把传统的质量安全追溯与GIS功能相结合,实现追溯信息在地理空间中的形象化展示,并可对地图服务任意进行配置。该模型不仅能够图形化地模拟出农产品在不同主体之间的流通路径,而且能在发生农产品质量安全事件时快速定位到责任主体。     

基于K均值聚类和开闭交替滤波的黄瓜叶片水滴荧光图像分割

为了监测温室黄瓜叶片湿润情况以计算叶片湿润时间并用于病害预警,利用K-均值聚类算法实现黄瓜叶片的水滴荧光图像分割。选择人工气候室培育的健康且洁净的黄瓜叶片作为试验试材,采用移液枪向叶面、叶缘部位上滴水,模拟不同的叶片湿润情形,使用荧光成像仪蓝光镜头在白天（07：00）和夜晚（18：00）分别采集图像。应用 K-均值聚类算法在L*a*b颜色空间对水滴图像进行分割,首先要将原始图像由RGB颜色空间转换到L*a*b颜色空间,然后在在L*a*b颜色空间中利用a*b*二维数据空间的颜色差异,以欧式距离度量像素间的相似度,使用K均值对图像进行聚类,聚类得到的图像灰度化后进一步用数学形态学中的开闭交替滤波方法进行校正,最终完成图像分割。利用该方法对10幅含有不同水滴数量的黄瓜叶片荧光图像进行分割,为了验证该方法的有效性,分别采用基于H分量直方图分割算法、主动轮廓即C_V模型分割方法、融合K均值聚类和Ncut算法作对比试验。试验结果表明,该方法的平均匹配率、误分率相较于其他3种方法有明显的优势,平均匹配率为81.27%、平均误分率为9.57%,较之于其他3种方法,平均匹配率分别提高了44.11、11.50、10.90百分点,平均误分率分别降低了23.03、5.47和5.05百分点。该方法能够较为准确地将水滴从图像中分割出来,这为用计算机器视觉的方法监测黄瓜叶片的润湿时间提供了新的思路。     

基于遗传算法的规则包装农产品三维装箱模型

随着农产品配送规模的扩大,物流成本不断增加,农产品的高效配送成为降低企业物流成本、增加企业竞争力的主要手段。该文针对农产品物流配送中多种货物的装箱问题,设计了一种基于遗传算法的智能三维装箱模型;通过分析农产品自身特点,在考虑装箱过程中车辆载质量、物品承重和体积等约束条件的基础上,对规则农产品的装箱次序以及摆放方向进行优化设计;应用Java技术对单车三维装箱算法进行了实现。采用北京郊区某公司的农产品货箱包装数据进行了10组试验测试,测试结果表明：用于综合描述装箱率和装箱成本的目标函数值平均为72.72%,采用遗传算法优化后,算法的平均运行时间为37 947 ms,目标函数值平均为81.14%,提高了8.42%。     

多媒体技术在蔬菜病虫害防治专家系统上的应用

本文简要论述了农业专家系统的研究现状、多媒体技术在蔬菜病虫害防治专家系统中的应用,提出了系统的设计思路,并讨论了多媒体农业专家系统应用前景。