《猪业科学》投稿须知

《猪业科学》杂志为月刊,每月25日出版,面向全国发行。内容充实、实用,每期一个主题,充分挖掘、深度报道、全面分析,全面反映养猪产业的最新成果、发展动态和市场经济信息。全彩色印刷、图文并茂适应现代"读图时代"潮流。1内容本刊主要栏目有主题策划、国际瞭望、猪场兽医、营养与饲料、环境与设施、猪群保健、遗传改良、生产管理、地方猪种、猪场人才等。     

《猪业科学》投稿须知

《猪业科学》杂志为月刊,每月25日出版,面向全国发行。内容充实、实用,每期一个主题,充分挖掘、深度报道、全面分析,全面反映养猪产业的最新成果、发展动态和市场经济信息。全彩色印刷、图文并茂适应现代“读图时代”潮流。     

基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究

针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限，导致防碰撞能力下降的问题，提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型，通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置，对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理，实现模型的训练和优化。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力，达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法，具有一定的参考价值和应用前景。     

基于有效积温的玉米冠层图像特征参数分析

为揭示滴灌水肥一体化玉米冠层图像颜色特征参数随有效积温的动态变化规律,明确有效积温对玉米冠层图像三基色RGB的动态变化影响机理,比较图像特征参数的拟合精度。以宁夏主栽品种天赐19为试验材料,于2018年在宁夏平吉堡农场开展6个不同氮素处理的小区试验,利用防抖手持云台搭载手机相机遥控获取玉米冠层垂直地面图像,提取图像色彩特征参数,以有效积温为自变量,对玉米冠层数字图像特征参数进行拟合分析并比较,并分析图像参数与叶片氮浓度的相关性。结果表明:有效积温与红光值(R)符合有理函数关系,与绿光值(G)和蓝光值(B)符合对数函数关系,通过比较可以看出,各图像特征参数中R拟合效果最好,B和G次之,均达到显著水平,图像参数与叶片氮浓度十叶期的相关系数高于六叶期。因此,数字图像参数R的拟合效果最好,可作为宁夏滴灌玉米图像监测指标和群体结构分析的参考依据,十叶期可作为该地区滴灌玉米氮素营养诊断的关键生育时期。     

裸果木种子萌发对播种深度的响应

本文以甘肃安西极旱荒漠国家级自然保护区天然分布的裸果木种子为实验材料,模拟分布区裸果木的生长环境,设置了播种深度分别达到0cm、0.5cm、1cm、1.5cm和2cm五个不同处理,研究了不同播种深度条件对裸果木种子萌发率、出苗率、出苗进程、胚根、胚轴的影响。实验结果表明,播种深度显著影响裸果木种子的萌发率、出苗率、出苗进程、胚根、胚轴。播种深度为0cm和0.5cm时种子萌发率分别为96.67%和82.11%,出苗率分别为96.67%和76.78%,胚轴分别为3.41cm和3.97cm,胚根分别为5.32cm和5.40cm。结论:0.5cm是裸果木种子萌发生长的最适播种深度,超过0.5cm时,随着播种深度的增加,裸果木种子萌发率和出苗率降低,胚轴和胚根生长缓慢。     

除草机器人视觉导航中路面检测方法研究 —基于DSP图像深度处理

除草机器人是自主作业水平较高的一种新型农机设备,由于作业环境复杂,其作业质量和效率受视觉导航系统的影响较大。为了提高除草机器人视觉导航系统的精度及实时处理图像的效率,将DSP图像处理技术引入到了视觉导航系统的设计上。为了验证方案的可行性,结合MatLa软件对系统的图像处理能力进行了仿真实验,首先将采集图像利用MatLab处理为CCS的数据文件,然后传送给DSP处理器进行处理,最后将处理数据利用CSS传给MatLab软件进行图像显示,验证其是否能够成功的提取导航线位置。     

基于计算机视觉的水下海参识别方法研究

海参识别是海参捕捞自动化和智能化的前提和关键。海参生活环境复杂且海参体色随环境变化,为解决复杂多变环境下海参识别的难题,提出基于视觉图像和海参特性的水下海参识别算法。利用海参体色随环境变化而海参刺颜色稳定呈黄绿色的特点,在图像预处理的基础上设计图像融合算法突出海参刺,然后通过边缘检测获取海参刺轮廓并计算轮廓质心坐标,进而通过椭圆拟合实现海参的识别。不同于已有的利用海参主干进行海参识别的方法,提出的基于直接最小二乘的海参刺质心椭圆拟合识别算法以海参刺的分割和椭圆拟合为途径,解决海参体色随环境变化而引起的识别率降低的问题。试验结果表明,该算法对自然环境下的海参识别平均准确率为93.33%,具有一定的实用价值。     

苹果采摘机器人本体导航系统设计与研究 —基于极限学习机与图像处理

首先介绍了苹果采摘机器人本体模型,采用图像预处理提取苹果园区路径图像的特征值;然后,基于极限学习机的路径导航模型计算和求解苹果采摘机器人本体的最优导航路径,并利用MatLab软件进行了路径导航仿真试验。试验结果表明:该系统具有很好的避障和路径导航能力,能够有效规划出最短的避障路径,从而达到智能导航的目的,验证了整个系统的可靠性和可行性。     

基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统设计

采摘机器人作业环境复杂,视觉系统往往不能准确对待采摘的果树或者果实进行准确的定位。为了提高采摘机器人视觉系统的定位精度,引入了图像边缘检测技术,通过提取待采摘果树或者果实的边缘,计算果实的位置坐标,为采摘机器人的自主行走定位和采摘作业提供可靠数据支持。为了验证方案的可行性,以待采摘果树的特征边缘提取为例,对系统的果树边缘提取的可行性及定位准确性进行了实验。实验结果表明:采用基于图像边缘检测技术的采摘机器人视觉系统可以成功地对果树进行定位,并输出果树的位置坐标,将位置坐标和实测位置坐标进行对比发现,其结果基本吻合,具有较高的定位精度。     

旋耕深度对滨海盐渍田水稻生长和产量性状的影响

采用大区对比法,在不同地点研究旋耕深度对滨海盐渍土水稻生长和产量性状的影响。结果表明:随着旋耕深度的增加,水稻叶片SPAD值、地上部干重、穗数和产量呈现增加的趋势,而耕深9 cm和12 cm间差异不显著,只有当深度达到15 cm时,各性状才呈现显著增加;旋耕深度对水稻穗粒数、结实率和千粒重的影响较小;旋耕深度对水稻性状的影响在2个地点表现出相同的变化趋势,可采取相同的旋耕措施。