基于深度可分离卷积网络的粘连鱼体识别方法

及时准确地识别出养殖区域内的粘连鱼体是实现水产养殖中鱼群计数、养殖密度估算等多种基本养殖操作自动化的关键技术。针对目前粘连鱼体识别方法存在准确率低、普适性差等问题,该研究提出了一种基于深度可分离卷积网络的粘连鱼体识别方法。首先采集鱼群图像数据,采用图像处理技术分割出鱼体连通区域图像,构建粘连鱼体识别数据集;其次构建基于深度可分离卷积网络的粘连鱼体识别模型,采用迁移学习方法训练模型;最后基于训练好的模型实现粘连鱼体的识别。在真实的鱼体图像数据集上进行测试,识别准确率达到99.32%。与基于支持向量机（Support Vector Machine, SVM）和基于反向传递神经网络（Back Propagation Neural Network, BPNN）的机器学习方法相比,准确率分别提高了5.46个百分点和32.29个百分点,具有更好的识别性能,为实现水产养殖自动化、智能化提供支持。     

基于迁移学习的葡萄叶片病害识别及移动端应用

为解决已有的卷积神经网络在小样本葡萄病害叶片识别的问题中出现的收敛速度慢,易产生过拟合现象等问题,提出了一种葡萄叶片病害识别模型(Grape-VGG-16,GV),并针对该模型提出基于迁移学习的模型训练方式。将VGG-16网络在ImageNet图像数据集上学习的知识迁移到本模型中,并设计全新的全连接层。对收集到的葡萄叶片图像使用数据增强技术扩充数据集。基于扩充前后的数据集,对全新学习、训练全连接层的迁移学习、训练最后一个卷积层和全连接层的迁移学习3种学习方式进行了试验。试验结果表明,1)迁移学习的2种训练方式相比于全新学习准确率增加了10～13个百分点,并在仅训练25轮达到收敛,该方法有效提升了模型分类性能,缩短模型的收敛时间;2)数据扩充有助于增加数据的多样性,并随着训练次数的增加,训练与测试准确率同步上升,有效缓解了过拟合现象。在迁移学习结合数据扩充的方式下,所构建的葡萄叶片病害识别模型(GV)对葡萄叶片病害的识别准确率能达到96.48%,对健康叶、褐斑病、轮斑病和黑腐病的识别准确率分别达到98.04%、98.04%、95.83%和94.00%。最后,将最终的研究模型部署到移动端,实现了田间葡萄叶片病害的智能检测,为葡萄病害的智能诊断提供参考。     

采用复合知识蒸馏算法的黑皮鸡枞菌图像分级方法

为解决黑皮鸡枞菌品质分选速度慢、精度低等问题,该研究提出了一种基于复合知识蒸馏算法的鸡枞菌分级检测方法。采用4 800根黑皮鸡枞菌（共分4级,每级1 200根）图像对教师模型（Resnet50）进行预训练,然后截留教师模型的前25层输出并对学生模型（Resnet18）前9层卷积模型进行参数训练,最后将经过预训练的学生模型的前9层卷积模型与其后半部分拼接,进行整体模型知识蒸馏。经过复合蒸馏的Resnet18识别精度为96.89%,识别单幅图像所用时间为0.032 s。通过对比发现,该研究提出的复合知识蒸馏算法相比Resnet50识别单幅图像所用时间缩短68.93%,相比未经过知识蒸馏及经过单次知识蒸馏的Resnet18模型,精度分别提升了0.97个百分点和0.52个百分点。结果表明,该研究提出的复合知识蒸馏算法可在不增加运行时间的前提下,使小模型的准确率逼近大型模型训练的准确率,研究结果可为鸡枞菌品质分级生产线提供技术支持。     

基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别

针对花生荚果人工分级效率低、机械分级不精确等问题,该研究提出一种基于迁移学习的卷积神经网络花生荚果等级图像识别方法。利用翻转、旋转、平移、对比度变换和亮度变换等操作,对获取的5个等级花生荚果图像进行数量扩充和预处理,得到花生荚果等级图像数据集;对比分析了GoogLeNet、ResNet18和AlexNet 3种基本模型下花生荚果图像分级识别的性能;通过迁移AlexNet卷积层对花生荚果等级识别模型进行了改进,用批归一化替换局部响应归一化且将激活函数置于批归一化层前后不同位置,设计了4种不同的识别训练模型;对改进的4种AlexNet模型进行迁移学习对比试验和超参数学习率优化试验,研究了非饱和激活函数和改进的非饱和激活函数对模型性能的影响。试验结果表明,在满足测试精度的基础上AlexNet模型所用训练时间最少;基于AlexNet的改进模型的迁移学习中学习率是需要优化的超参数,合适的学习率能够加快模型的训练并提升识别能力;改进模型中批归一化的引入及网络参数的减少,缩减了220 s训练时间,模型性能提高。所构建的花生荚果等级识别模型（Penut_AlexNet model,PA模型）对花生荚果5个等级分类识别准确率达到95.43%,该模型对花生荚果等级识别具有较高的准确率,也可为其他农产品精确分级提供参考。     

基于MICS-CoTNet的黑木耳品质分类方法

针对传统黑木耳品质分类效率低,识别准确率不佳等问题,提出一种基于卷积神经网络和Transformer相结合的黑木耳图像品质分类方法。该研究以CoTNet模型为基础网络,设计了MICS-CoTNet黑木耳品质分类网络模型。首先,重新规划CoTNet模型主干特征提取模块的迭代次数,降低模型的计算冗余;其次,提出坐标归一化注意力机制以增强黑木耳图像局部关键特征权重,抑制主体特征干扰;最后,引入MobileNetV2模型中特征提取模块Inverted Block,并优化CoTNet模型核心模块CoT block,增强模型对黑木耳数据的特征提取能力。将MICS-CoTNet模型与EfficientNetV2、NfNet等12种模型进行对比,结果表明,综合模型准确性和轻量性等方面,MICS-CoTNet模型表现最佳。其中,MICS-CoTNet模型在干黑木耳数据中识别准确率可达98.45%,相较标准CoTNet提升5.22个百分点;在鲜黑木耳数据中识别准确率可达98.89%,相较标准CoTNet提升2.60个百分点。MICS-CoTNet模型占用内存为30.98M,相对于原CoTNet模型减少96...     

基于改进ResNet50模型的大宗淡水鱼种类识别方法

针对传统鱼类识别方法存在特征提取复杂、算法可移植性差等不足,该研究提出了一种基于改进ResNet50模型的淡水鱼种类识别方法。研究以鳙鱼、鳊鱼、鲤鱼、鲫鱼、草鱼、白鲢6种大宗淡水鱼为对象,通过搭建淡水鱼图像采集系统获取具有单一背景的淡水鱼图像,同时通过互联网搜索具有干扰背景的淡水鱼图像,共同构建淡水鱼图像数据集;再对淡水鱼图像进行预处理,以增加样本多样性;构建改进ResNet50模型,增加全连接层Fc1以及Dropout,引入迁移学习机制训练模型,同时选择CELU作为激活函数提高神经网络表达能力,通过Adam优化算法更新梯度,并嵌入余弦退火方法衰减学习率。为验证改进ResNet50模型的准确率等性能,对6种淡水鱼进行种类识别,结果表明：在单次验证方法下,选用包含单一背景图像和干扰背景图像构成的淡水鱼图像数据集训练模型,识别准确率为96.94%,比经典模型提高1.22%,单张淡水鱼图像样本的平均检测时间为0.234 5 s;在四折交叉验证下,选用具有单一背景的图像数据集,模型的识别准确率为100%,选用包含单一背景图像和干扰背景图像的淡水鱼图像数据集,模型的识别准确率为96.20%,说明模型具有较好的泛化性能和鲁棒性。针对混淆矩阵的可视化结果表明：改进的ResNet50模型具有通用的结构和训练方式,对不同背景下的淡水鱼进行种类识别具有较高的准确率,可为淡水鱼种类识别提供技术借鉴。     

基于改进VGG-19卷积神经网络的冰鲜鲳鱼新鲜度评估方法

保障冰鲜水产品的质量安全是提升水产行业供求效益的关键环节之一。传统的水产品新鲜度检测方法存在破坏样本、操作复杂、检测效率低等问题,冷链储运的发展急需一种快速、准确的鱼肉新鲜度检测技术。该研究以冰鲜鲳鱼为研究对象,提出基于计算机视觉的鲳鱼新鲜度评估方法,为鱼肉冷链储运系统智能化发展提供技术支持。首先,建立冰鲜鲳鱼新鲜度等级图像数据集。其次,针对数据集规模小的问题,结合迁移学习方法训练基于卷积神经网络CNN（Convolutional Neural Network）提高模型的泛化能力,并选择试验效果较优的VGG-19（Visual Geometry Group 19）为分类算法主模型。最后,针对VGG-19分类网络结构复杂的问题,优化全连接层数量及结构,该优化模型的鲳鱼新鲜度识别准确率可达99.79%,与优化全连接层前相比准确率提升了1.05个百分点,全连接层参数量降低了97%,占空间降低了443.9 MB,时间效率、空间效率也均有提升。此外,为进一步说明模型对鲳鱼新鲜度等级的判定依据,该研究利用类激活映射方法对鲳鱼新鲜度分级结果进行可视化,试验表明鲳鱼腹部特征是对新鲜度分级最有效的信息,研究结果为构建基于深度卷积神经网络的鱼肉新鲜度分级模型提供参考。     

融合高光谱图像技术与MS-3DCNN的小麦种子品种识别模型

小麦品种的纯度和小麦产量密切相关,为了实现小麦种子品种的快速识别,该研究利用高光谱图像技术结合多尺度三维卷积神经网络（Multi-Scale 3D Convolutional Neural Network,MS-3DCNN）提出了一种小麦种子的品种识别模型。首先,利用连续投影算法（Successive Projections Algorithm,SPA）对原始高光谱图像进行波段选择,以减少MS-3DCNN模型的输入图像通道数量,降低网络训练参数规模;其次,利用多尺度三维卷积模块提取特征图的图像特征和不同特征图之间的耦合特征;最后,以6个品种小麦共6 000粒种子的高光谱图像（400～1 000 nm）为研究对象,基于SPA算法选择了22个波段高光谱数据,利用MS-3DCNN、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分别构建了识别模型。试验结果表明,MS-3DCNN模型取得了96.72%的测试集识别准确率,相较于光谱特征SVM识别模型和融合特征SVM识别模型分别提高了15.38%和9.50%。进一步比较了MS-3DCNN与基于二维卷积核、三维卷积核、多尺度二维卷积核构建的多个识别模型性能,结果表明多尺度三维卷积核能提取多种尺度的信息,其识别模型的准确率提高了1.34%～2.70%,可为小麦种子高光谱图像品种识别提供一种可行的技术途径。     

基于通道特征金字塔的田间葡萄实时语义分割方法

复杂环境下葡萄的快速检测识别是智能采摘的关键步骤,为解决目前葡萄识别精度低和实时性差的问题,该研究提出一种轻量级葡萄实时语义分割模型（Grape Real-time Semantic Segmentation Model,GRSM）。首先,利用通道特征金字塔（Channel-wise Feature Pyramid,CFP）模块进行特征提取,该模块通过1?3和3?1空洞卷积的跳跃连接,在减少模型参数量的同时提取葡萄图像的多尺度特征和上下文信息;然后,采用池化卷积融合结构完成下采样,增加可训练参数以减少信息损失;最后,利用跳跃连接融合多种特征恢复图像细节。试验结果表明：该研究所提出的模型在田间葡萄测试集上达到了78.8%的平均交并比,平均像素准确率为90.3%,处理速度达到68.56帧/s,网络结构大小仅为4.88MB。该模型具有较高分割识别精度和较好实时性,能满足葡萄采摘机器人对视觉识别系统的要求,为葡萄的智能化采摘提供了理论基础。     

基于Enhanced VGG16的油茶品种分类

随着油茶产业不断壮大，市场上也出现了油茶幼苗品系混乱、以假乱真、以次充好的现象，因此急需开发一种专门的分类识别算法实现不同油茶品种的准确识别。农业领域常用VGG、ResNet网络模型进行分类工作，但存在权重空间过大和准确率不高等问题。该研究对VGG16网络模型进行层间删减以及结构调整，提出了Enhanced VGG16网络模型，在油茶叶数据集上完成模型训练与测试，并与现有经典卷积神经网络（AlexNet、VGG16、Resnet50、InceptionV3、Xception）进行对比。结果表明，Enhanced VGG16网络模型的训练集准确率和测试集准确率分别为98.98%和98.44%，权重空间为90.6 MB。与原始VGG16模型相比，训练集准确率和测试集准确率分别提高3.08和2.05个百分点，权重空间下降165.4 MB，模型性能显著提升。Enhanced VGG16网络模型与经典卷积神经网络相对比，模型综合性能更优。该研究为通过油茶叶进行品种分类识别提供了依据，同时可为其他农作物品种识别提供参考。     

改进RegNet识别多种农作物病害受害程度

针对传统农作物病害识别方法效率低、受害程度识别不准确的问题,提出了一个基于深度迁移学习和改进RegNet的多种农作物病害受害程度识别模型。该模型首先在RegNet输入端进行在线数据增强,用以提高训练样本的多样性;其次在模型的特征提取层引入了有效通道注意力机制,用以提高模型的特征提取能力;然后在模型的分类层引入多尺度特征融合策略,用以提高模型对细粒度特征的分类能力;最后使用深度迁移学习来优化模型的整体性能,加快模型的收敛速度,提高模型的泛化能力。试验结果表明,改进后的网络模型在农作物病害受害程度数据集上准确率达到了94.5%,相较于RegNet原模型准确率提高了10.4个百分点。改进后的模型具有更好的特征提取能力,对细粒度特征有更强的分类能力,该模型为农作物病害类型及其受害程度的识别提供了一种有效方法。     

基于机器视觉的鸡胴体断翅快速检测技术

为实现肉鸡屠宰过程中断翅鸡胴体的快速检测,提高生产效率,该研究利用机器视觉系统采集了肉鸡屠宰线上的1 053张肉鸡胴体图,构建了一种快速识别断翅缺陷的方法。通过机器视觉装置采集鸡胴体正视图,经图像预处理后分别提取鸡胴体左右两端到质心的距离及其差值（d1、d2、dc）、两翅最低点高度及其差值（h1、h2、hc）、两翅面积及其比值（S1、S2、Sr）、矩形度（R）和宽长比（rate）共11个特征值,并通过主成分分析降维至8个主成分。建立线性判别模型、二次判别模型、随机森林、支持向量机、BP神经网络和VGG16模型,比较模型的F1分数和总准确率,在所有模型组合中,以VGG16模型的F1分数和总准确率最高,分别为94.35%和93.28%,平均预测速度为10.34张/s。利用VGG16建立的模型有较好的分类效果,可为鸡胴体断翅的快速识别与分类提供技术参考。     

原料鸡类型对鸡汤煲品质的影响

为探索不同生长速度的黄羽肉鸡品种差异对鸡汤风味的影响,筛选更适合煲汤的黄羽肉鸡,本研究以快速型三黄鸡、中速型三黄鸡和慢速型三黄鸡为原料,通过测定3种黄羽鸡肉的水分、灰分、蛋白含量及所熬制鸡汤的游离氨基酸含量、粘度、滋味和挥发性风味物质等指标,探究不同生长速度的黄羽肉鸡所熬制鸡汤的品质差异。结果表明,慢速型三黄鸡鸡肉中水分含量低、蛋白含量显著高于快速型和中速型三黄鸡(P<0.05);慢速型三黄鸡熬制鸡汤中的游离氨基酸含量和感官评定分值显著高于其他2种鸡汤(P<0.05)。综上,慢速型三黄鸡最适合加工成汤煲类产品。本研究结果为鸡汤的实际生产提供了理论基础和科学依据。     

用动态图层融合与纹理-灰度梯度能量模型的果树行识别

为解决果园机器视觉导航中果树行识别易受果园复杂环境干扰的问题,该研究提出一种采用动态选取融合因子对彩色图像与深度图像进行图层融合并采用纹理-灰度梯度能量模型进行图像分割的果树行视觉识别算法。首先,通过搭建立体视觉系统获取果园彩色图像与对应的深度图像,并基于饱和度（S）通道图像的灰度值选取动态融合因子,实现对果园彩色图像与深度图像的图层融合;然后,分别计算融合图像的纹理特征图像与灰度梯度特征图像,并建立纹理-灰度梯度结合的能量模型,基于模型能量最小原则进行树干与背景的分割;最后,以树干与地面交点为果树行特征点进果树行直线拟合,完成果树行角度的识别。并对上述算法分别进行果树行识别试验与移动作业平台视觉对行导航试验。果树行识别试验结果表明,该研究算法果树行角度识别平均偏差为2.81°,与基于纹理、灰度梯度特征的果树行识别算法相比识别平均偏差分别降低2.37°和1.25°。移动作业平台视觉导航试验结果表明,在作业平台速度为0.6 m/s时,对行行驶最大偏差为12.2 cm,平均偏差为5.94 cm。该研究提出的视觉导航算法可以满足果园移动作业平台视觉对行导航需求,研究成果将为基于机器视觉的果园自动导航系统的研究与优化奠定基础。     

构建矩阵模型提取以黄板为背景的昆虫图像

为自动识别黄板上的昆虫图像,本文根据RGB颜色模型原理,通过构建矩阵模型来分割黄板的黄色背景与目标昆虫图像,为自动识别黄板上的昆虫图像的关键一步,即分割昆虫图像与黄板背景,提供了非常好的方法,也为其他彩色图像分割提供了新的方法,该方法定义一类颜色矩阵为5行n列,根据不同的矩阵值来定义任意一类颜色区间。     

采用改进YOLOv4-tiny的复杂环境下番茄实时识别

实时识别番茄的成熟度是番茄自主采摘车的关键功能。现有目标识别算法速度慢、对遮挡番茄和小番茄识别准确率低。因此,该研究提出一种基于改进YOLOv4-tiny模型的番茄成熟度识别方法。在头部网络（Head network）部分增加一个76×76的检测头（y3）来提高小番茄的识别准确率。为了提高被遮挡番茄的识别准确率,将卷积注意力模块（Convolution Block Attention Module,CBAM）集成到YOLOv4-tiny模型的骨干网络（Backbone network）部分。在深层卷积中使用Mish激活函数替代ReLU激活函数以保证提取特征的准确性。使用密集连接的卷积网络（Densely Connected Convolution Networks, DCCN）来加强全局特征融合,并建立红风铃番茄成熟度识别的数据集。试验结果表明,与YOLOv3、YOLOv4、YOLOv4-tiny、YOLOv5m和YOLOv5l模型相比,改进YOLOv4-tiny-X模型的平均精度均值（mean Average Precision, mAP）分别提高了30.9、0.2、0.7、5.4和4.9个百分点,在Nvidia GTX 2060 GPU 上达到111帧/s的速度,平均精度均值达到97.9%。不同模型的实时测试可视化结果表明,改进模型能够有效解决遮挡和小番茄识别准确率低的问题,可为番茄采摘车研制提供参考。     

A survey of the production and use of animal manures in England and Wales

Abstract. A survey of manure management practice was undertaken in 1996, by postal questionnaire submitted to a stratified sample of egg and broiler producers in England and Wales. Out of a target of 500 laying hen and 500 broiler (chickens produced for meat) production units in the survey sample, 356 (36%) returned questionnaires. The survey provided information on amount and type of manure production, manure storage and land application strategies (timing, techniques and awareness of nutrient content). Within the survey, no attempt was made to differentiate between organic and conventional production systems. About 45% of manure production was estimated to come from layer holdings, 55% from broiler litter. It was estimated that 70% of the national manure production is litter‐based and about 30% are droppings collected without litter. Sawdust/shavings are the most popular bedding material, with an average final depth of 100 mm for broilers and 140 mm on litter‐based layer units. Commonly, storage is available within housing for at least the length of the cropping cycle (6 weeks in broiler production, or 12 months in deep pit laying houses), around 60% of poultry manure is stored for a period following removal from the house, most commonly for 3‐6 months. Overall, autumn was the peak period for manure spreading, with over 40% of laying hen manure and 50% of broiler manure applied at that time. On grassland, spreading was reasonably evenly distributed throughout the year but autumn application was favoured for arable crops, especially before the establishment of cereals and root crops, overall, almost 50% of layer and broiler manure was applied in the autumn. In the survey, up to 10% of manures were claimed to be incorporated within a day of application and about 60% within a week of application, presumably because of concern about odour nuisance. Around 25% of poultry manure was applied by contractors. A high proportion of farmers (c. 40% with layers, c. 60% with broilers) exported manures from their holdings, the proportion removed amounting to almost 90% on these farms. Although evidence elsewhere indicates that farmers make little allowance for manures in planning crop fertilizer inputs, the survey responses suggested that farmers do make an effort to allow for manures but that their confidence in the advice available to them is lacking, or they may have other technical reasons for not taking advantage of the manurial value. Information provided by the survey is of significant importance to policy makers (e.g. for the construction of environmental emissions inventories), researchers, consultants and farmers.     

Comparative evaluation of broiler and layer poultry manure for greenhouse lettuce production

Abstract

Disposing poultry manure from broiler and layer flocks by its incorporation into the soil was evaluated on greenhouse lettuce (Lactuca sativa L. cv. Paris Island cos). Floor litter that contains the manure mixed with sawdust and wood shaving, was 8 weeks old from broilers and one year old from layers. Broiler manure had 19% moisture and 5.5% N, while layer manure had 22% moisture and 3.7% N. Application of 27.5 ton/ha broiler manure and 18 ton/ha layer manure, on wet basis, gave comparable yield of lettuce as did an application of 100 kg N/ha from NH₄NO₃ in 2 split applications, and an unfertilized treatment. The manure was effective for lettuce growth 10 months after its incorporation in the soil. The highest yield was in manure treated plots, however, the lack of significant response in yield is due to the sufficient levels of soil NO₃‐N and available P. There was no effect on soil EC, pH, and available P due to the treatments; however, soil NO3‐N was significantly increased under all fertilized treatments. Leaf concentration of PO4‐P was not affected by the treatments, but NO3‐N was significantly increased under all fertilized treatments. It may be concluded that broiler and layer poultry manure when disposed of by soil incorporation, are equally effective as a fertilizer for a leafy crop such as lettuce.