基于深度学习的图像分割在畜禽养殖中的应用研究进展

图像分割作为智慧农业养殖中“视觉系统”的重要组成部分,被广泛应用于畜禽的智慧养殖中。近年来,深度学习算法飞速发展,基于深度学习的图像分割技术也取得了重大突破。这些方法赋予了分割区域更准确的语义信息,使得图像分割更加精准和智能,为畜禽智慧养殖提供了更强的技术支持。本文通过广泛收集和整理国内外研究的相关文献,重点阐述了图像分割技术在畜禽养殖中的畜禽计数、体尺体质量测量、姿态估计与行为识别、体况及疾病检测、精准饲养等方面的应用现状,给出了如何根据实际性能需求（精度、处理速度）、数据集、计算资源等方面选择合适图像分割方法的建议,总结分析了当前研究中与畜禽养殖相关且可用于图像分割训练的公开数据集;并指出了基于深度学习的图像分割技术在畜禽养殖中所面临的挑战与未来的发展趋势,希望能为畜禽养殖中图像分割技术的具体应用提供参考。     

基于计算机图像技术的作物籽粒识别

图像识别技术是计算机视觉技术的重要内容之一。为了解决传统作物籽粒计数方法的不足,以水稻籽粒为试验对象,通过外部设备获取高质量的籽粒图像,利用计算机图像处理技术设计配套的软件,并改进相应的图像分割算法,可以快速准确识别出水稻籽粒数量,准确率可达98%以上。结果为计算机视觉识别技术在农业上的进一步应用奠定了理论与实践基础。     

一种基于混合深度置信模型的面部表情识别方法

针对特征提取算法中存在的特征标注困难、有效特征丢失等问题,文中提出一种基于混合深度置信模型的识别方法,该方法利用深度模型来解决维度灾难,实现视觉特征的分层学习,从而提高识别精度.首先,为达到融合局部特征和全局特征信息的目的,本文根据表情特征分布特点进行图像分割,由分割的关键区域图像和整体图像加上不同的贡献度形成混合模型;其次,将图像输入到深度置信网络中,实现数字图像视觉特征的分层学习,抽象出代表表情类别的有效特征,从而避免人工设计特征提取中存在的提取困难和特征丢失的缺陷;最后,利用训练样本求解、更新混合模型组件的贡献度,提升算法的精度和鲁棒性.在JAFFE、Cohn-kanade表情库中的实验结果表明,本文提出的混合深度置信模型方法能对表情视觉特征进行有效学习,提高了表情识别的精度,识别率达到97.94%.     

基于Kinect的温室番茄盆栽茎干检测与分割

立体视觉系统能够得到图像的深度信息,可以很好地将植物前景与温室的背景分开。茎干是植物的骨架,也是识别植株的重要特征。通过采用基于Kinect的立体视觉系统对温室盆栽植物的茎干进行检测和分割。通过细化算法、Hough变换、基于直方图的统计方法及Otsu算法在深度图像上进行植物茎干检测,从而分割植物的茎干。最后基于OpenGL图形平台,实现了番茄植株个体的形态可视化,从而为番茄植株生长的可视化奠定了技术基础。     

深度学习在作物及其近缘种抗病性智能鉴定上的研究进展

作物及其近缘种抗病性的精准鉴定是筛选和培育作物抗病性品种的关键环节，是安全有效防治作物病害的重要方式，也是野生种质资源异位保存和开发利用的重要基础。传统的抗病性鉴定方法工作量巨大，且严重依赖于调查人员的主观判断，快速、准确的作物及其近缘种抗病性智能化鉴定方式是未来的发展方向。近年来，随着深度学习方法的快速发展与大量应用，基于深度学习的作物及其近缘种抗病性智能鉴定成为可能。本文首先以水稻3大病害(稻瘟病、白叶枯病、纹枯病)为例，从阐述其抗病性鉴定的规范标准和传统抗病性鉴定方法出发，随后从病害检测、病害分割和病害危害程度评估3方面综述了深度学习在作物及其近缘种抗病性智能鉴定中的研究进展，凝练了深度学习在抗病性鉴定上的应用情况和面临的难点与挑战，并对未来进一步研究的方向与发展趋势进行展望，旨在为深度学习在作物及其近缘种抗病性鉴定中的进一步研究应用提供参考。     

大田经济作物性状研究中的图像分割技术应用

大田经济作物在我国占有重要地位,其性状研究在机械化生产收获过程中至关重要,直接影响到生产效率和产品质量,数字图像技术的引入不仅为其性状研究带来高效的解决方案,更显示出广阔的应用前景。综合分析了近年来不断改进的图像分割方法,将其分成传统分割方法和结合特定工具的图像分割算法两大类,重点介绍了传统分割方法中基于阈值的分割方法和基于边缘检测的分割方法两种流行算法,结合特定理论工具的图像分割算法中的小波分析变换、遗传算法、主动轮廓模型、聚类算法、深度学习方法等 6 种方法,并对各大类算法中使用的各种图像分割方法进行归纳总结,列举其在油菜、棉花、大豆和花生等经济作物性状研究中的应用,同时对遗传算法、主动轮廓模型、聚类算法和深度学习中的 Fast R-CNN 算法添加技术框架图。最后对图像分割技术在大田经济作物中应用存在的主要问题进行分析并提出展望。     

基于人眼视觉的农产品图像分割方法

为实现利用机器视觉技术进行农产品检测分级，对农产品检测图像的分割进行了研究。考虑到农产品图像色彩相似性情况下的分割，提出一种基于人眼视觉特性的农产品图像分割方法。实验证明，该方法能够避免过分割，并能被人眼的视觉感官所接受。     

图像分割算法在肉鸡深度图集上的研究

【目的】针对在复杂环境背景中难以识别分割多只肉鸡的问题,探讨基于深度学习实现对多只肉鸡深度图像分割的方法。【方法】利用深度相机,通过不同的拍摄角度（俯视、正视、侧视）在自然环境下采集肉鸡不同姿势（站立、俯卧、抬头、低头等）形态的深度图像,并使用CVAT标注软件对深度图像进行精确标注,建立肉鸡深度图数据集（含4 058张深度图像）。利用FCN、U-Net、PSPNet、DeepLab和Mask R-CNN等5种神经网络实现肉鸡深度图像的识别与分割,根据测试集得到预测结果,比较与评估不同模型的性能,实现对肉鸡深度图像的识别与分割。【结果】基于Mask R-CNN神经网络模型的识别分割准确率为98.96%,召回率为97.78%,调和平均数为95.03%,交并比为94.69%,4个指标值均为5个模型中的最优值。【结论】基于Mask R-CNN神经网络的算法简单快速,且能准确实现肉鸡的自动识别与分割,对肉鸡遮挡有较佳的鲁棒性,基本可以满足养殖场鸡群均匀度预测的识别分割要求。促进了计算机视觉在现代农业的应用,可为鸡群计数、鸡群均匀度预测以及肉鸡福利饲养等鸡场作业提供理论和实践基础。     

基于机器视觉的稻茬麦单茎穗高通量表型分析

【目的】高通量表型技术不仅是现代育种领域的重要手段,也是解析田间作物生理生态行为的工具,但不同类别高通量表型技术的基础架构特征仍不清楚,因此需要针对机器视觉高通量表型技术进行专门探讨。【方法】本文用机器视觉技术检测计算稻茬麦茎穗一体的表型指标。使用宁麦13、鲁原502和郑麦9023 3个小麦品种,进行小区化对比试验,使用等孔距栅条精播板进行单粒精播,准确控制条播小麦的群体条件。于稻茬麦成熟期进行茎穗一体图像获取,对图像进行灰度增强、直方图均值化、S分量提取、Otsu阈值分割、茎穗分离和茎穗形态参数提取等操作。提取的稻茬麦地上部单茎穗各器官的形态参数包括茎秆长、茎秆平均宽度、茎秆投影面积、茎秆周长、麦穗长、麦穗平均宽度、麦穗投影面积和麦穗周长。同时,使用传统方法获取小麦单叶片质量、单茎秆质量、单穗质量和单穗籽粒产量等农艺性状指标。分别构建线性模型、二次模型、指数模型及拓展模型进行多维指标拟合,包括小麦单茎穗生物量与单穗籽粒产量关系、单茎穗的麦穗形态参数与单穗籽粒产量关系等拟合分析。在单茎穗层面对小麦茎穗的表型指标与单穗籽粒产量之间的关系进行相关分析和回归分析,进而基于机器视觉在小麦茎穗一体方面的个例应用,讨论大田高通量表型分析的机器视觉技术研发的要点。【结果】宁麦13、鲁原502和郑麦9023 3个小麦品种的单叶片质量与单穗籽粒产量的相关系数依次下降,小麦单茎穗形态参数与单穗籽粒产量的相关性显著低于生物量指标,但单穗投影面积、单穗长与单穗籽粒产量依然存在显著正相关。3个小麦品种在单茎穗的各生物量指标与单穗籽粒产量的最优回归模型各不相同,麦穗图像的形态参数不能准确反映单穗籽粒产量,但单茎穗的茎秆和麦穗形态参数的组合应用表现出最佳的拓展模型拟合结果。利用茎穗一体的数字图像处理所得的复合型形态参数可以准确预测单穗籽粒产量,从而表明利用机器视觉技术观测小麦的生长过程并实时预测产量的可行性。【结论】机器视觉技术能提供远高于常规农艺性状的高通量指标集,为解析各类农艺性状之间的联系及产量的通径分析提供更多的途径,但也造成高维指标集和有价值信息提取的技术困难。应用于田间小麦群体的机器视觉技术应具备多尺度智能化自适应的技术架构,同时应具备基于场景、群体、个体和器官的多空间尺度和苗期、分蘖期、拔节期等多生理时间尺度的统计性数字表型发现和计算能力,同时,机器视觉各技术研发环节和各技术模块都需要农艺学深度参与和校准,而配备标准表型数据库更是保障高通量技术实用性和可靠性的基础。     

小麦麦穗几何表型测量的精准分割方法研究

[目的]小麦麦穗表型获取涉及麦穗到籽粒不同几何尺度的参数精确测量,本文针对麦穗籽粒图像分割粘连现象,研究达到像素级别的精准分割算法,并基于该方法给出籽粒的基本几何参数。[方法]田间随机采集小麦麦穗,对采集的麦穗标本获取表型信息并采集图像,进行数据增广和标注,构建1个包括深度残差网络(deep residual network,Res Net)、区域建议网络(region proposal networks,RPN)和全卷积网络(fully convolutional networks,FCN)的实例分割算法Mask R-CNN,对训练集图片进行迭代训练获得模型。[结果]测试集测量结果表明,在测试麦粒上获得的籽粒像素测量平均精度(averageprecision,AP)值为0.85,F_1(F_1-measure)值为0. 830,对麦穗长度测量穗长的平均绝对误差为3. 30 mm,平均相对误差为3.40%,宽度测量的平均绝对误差为0.72 mm,平均相对误差为4.10%,综合测量误差为3.75%,试验结果显著优于最大类间方差法(OTSU)以及全卷积网络。通过对特征提取网络层数的修改在处理速度上达到4.26 FPS(frames per second),对比FCN处理速度提升了8.5倍。[结论]利用Mask R-CNN分割方法得到1个对整株麦穗和单个籽粒进行目标定位、目标检测和实例分割为一体的端到端、像素级的分割模型,可以对麦穗及部分籽粒进行精确的几何表型测量。     

浅谈饲料中有效能的测定技术

饲料中有效能是供动物生长发育的基础.不同动物所用的有效能体系不同,目前大多数动物采用消化能、代谢能体系,但随着研究的发展与深入,发现最能反映饲料有效能的是净能体系.无论哪种体系,采用合理的测定技术准确测定饲料中的有效能值显得尤其重要,通过对饲料有效能值的准确测定可以实现动物所需能量的精确供给,减少养殖成本,使经济效益最大化.文章综述了几种有效能评价体系的测定技术.     

《河北农业大学学报》创刊年代考

清光绪二十八年(1902)河北农业大学前身—直隶农务学堂诞生,经几易其名,于1958年更名为河北农业大学至今。清光绪三十一年(1905)直隶高等农业学堂时期创办了《北直农话报》,清光绪三十四年(1908)更名为《直隶农务官报》,中华民国七年(1918)改出《农学月刊》,中华民国十七年(1928)易名为《河大农刊》,中华民国二十三年(1934)更名为《河北通俗农刊》,中华民国二十四年(1935)易名为《河北农林学刊》,1948年更名为《河北农学院研究专刊》,1959年更名为《河北农业大学学报》至今。《河北农业大学学报》前身诸刊都与现时的《河北农业大学学报》有着一脉相承的历史渊源,各刊之间联系紧密,连续性、继承性强。因此,《河北农业大学学报》的创刊时间应追溯至1905年创办的《北直农话报》。     

高校贫困生认定工作面面观

国家贫困生资助政策实施以来,对贫困生帮助很大,同时在实际运行中还存在着一些问题。本文提出贫困生认定工作仍需要进一步采取各种相关配套措施,以推动和保障贫困生资助工作更好地开展。     

生态旅游潜在客源市场特征的调查研究--以湖南永州金洞森林旅游开发为例

为探明客源市场生态旅游消费的潜在特征,采用问卷调查的形式,就长沙市居民对湖南金洞生态旅游开发的意向等问题进行抽样调查．结果显示,生态旅游符合人们“回归自然”的旅游新时尚,有着极大的开发空间,指出生态旅游的开发要注重环境保护和可持续发展．开发的产品要以休闲度假类的大众产品为主,开发生态旅游都市客源市场还要多种渠道并用,尤其是要注重媒体的宣传．     

动物疫苗接种异常反应的处理

动物疫病是畜牧业生产的大敌,要发展畜牧业生产就要防治动物疫病。但在疫苗接种时,经常出现正常反应外的其他不利于机体的反应,如废食、皮疹、休克、死亡等,正确处理或避开这些问题,对推行动物疫病的计划免疫,实施强制免疫,保护人畜安全具有十分重要的现实意义和作用。     

探究板栗的科学贮藏方法

板栗属壳斗科栗属(Castanea mollisima Blume),其种子属于顽拗型种子,不耐贮藏。基于近年来板栗贮藏保鲜技术研究成果,从合理采收、贮前处理、贮藏方法等方面进行论述。     

厚胶合板弹性模量预测模型

为了预测厚胶合板弹性模量,通过简化层合板理论,该文建立了胶合板弹性模量预测模型,并以单板条、经过涂胶热压处理的单板条和相同工艺条件下的单板层积材的弹性模量,采用4种不同铺层方式的19层桉树胶合板对模型进行了验证。结果表明:3种预测值与实测值的趋势一致,相关系数R2顺纹在0.86以上,横纹在0.88以上,但是精度不同。采用单板条弹性模量预测的胶合板弹性模量比实测值偏低;采用经过涂胶热压处理后的单板条弹性模量预测的胶合板弹性模量比实测值偏高;采用相同工艺条件下的单板层积材弹性模量预测的胶合板弹性模量与实测值偏差较小,顺纹平均误差为4.64%,横纹平均误差10.94%。因此,采用相同工艺条件下的单板层积材的弹性模量来预测胶合板的弹性模量是可行的。      

增强我国水果业出口竞争力的思考

分析了入世4年来,我国水果出口在量上实现了突破,但并没有实现质变的主要原因,指出我国水果业存在的问题。论述了引进外资对发展我国水果业的意义,并提出了具体可行的对策与建议。     

山茱萸多糖提取工艺优化及马钱苷含量测定

采用L（934）正交设计试验,对山茱萸浸提液中山茱萸多糖的酶水解法提取工艺进行了优化研究,并对浸提液的中有效成分马钱苷含量进行了HPLC法分析。结果表明,山茱萸多糖浸提的最佳工艺为：液料比1∶5,浸提时间4 h,浸提温度80℃,果胶酶添加量0.55 g/L。用HPLC法测定出的山茱萸浸提液中马钱苷平均含量为0.512 ...     

黑豆不同部分馏油的体外抗氧化性比较

[目的]通过体外抗氧化体系比较黑豆不同部分馏油抗氧化性活性。[方法]通过正交试验优化索氏提取黑豆馏油的最佳工艺,提取黑豆不同部分馏油;研究黑豆不同部分馏油对羟基自由基(·OH)、DPPH自由基(DPPH·)的清除能力。[结果]在样品浓度为1.0 mg/mL时,黑豆不同部分馏油对·OH的清除率分别为全豆馏油83.9%、豆黄(黑豆去皮部分)馏油64.8%、豆皮馏油17.3%,对DPPH·的清除率分别为全豆馏油41.3%、豆黄馏油33.2%、豆皮馏油77.9%。[结论]黑豆不同部分馏油均具有较好的抗氧化性,是良好的天然抗氧化剂。黑豆不同部分馏油对·OH的清除能力从大到小依次为全豆馏油、豆黄馏油、豆皮馏油,对DPPH·的清除能力从大到小依次为豆皮馏油、全豆馏油、豆黄馏油。