基于机器视觉的大田环境小麦麦穗计数方法

基于机器视觉技术研究了一种低成本、针对局部小范围的小麦麦穗计数方法。通过部署的田间摄像头采集大田环境下小麦麦穗低分辨率群体图像,实现了复杂大田环境下小麦麦穗图像的降噪增强处理;提取麦穗的颜色、纹理特征,采用SVM学习的方法,精确提取小麦麦穗轮廓,同时构建麦穗特征数据库,对麦穗的二值图像细化得到麦穗骨架;最后通过计算麦穗骨架的数量以及麦穗骨架有效交点的数量,即可得到图像中麦穗的数量。经过2014年5月和2015年5月在方城县赵河镇示范区的试验测试,以小麦麦穗图像640像素×480像素（约250穗）为例,小麦麦穗计数平均耗时1.7 s,准确率达到93.1%,满足大田环境下小麦麦穗计数要求,可以为小麦估产提供可靠的参考数据。     

基于颜色特征的小麦抽穗扬花期麦穗识别计数*

识别小麦抽穗扬花期抽穗情况,可用于指导后期水肥管理、病害防治和产量预测等。为实现准确、自动地麦穗计数,提出一种基于颜色特征的麦穗计数方法。抽穗扬花期小麦麦穗与叶片、茎秆颜色非常接近,常见颜色特征并不能有效分割麦穗,通过彩色直方图均衡化和红绿归一化差异指数对麦穗进行有效提取。针对图像中麦穗粘连问题,利用改进Harris角点检测算法分别对垂直拍摄和45°夹角拍摄的小麦图像进行验证。通过样本图像进行计数试验,准确率分别为96.06%和94.74%。结果表明,经均衡化处理后麦穗、叶片和茎秆出现明显颜色色差,可以利用颜色特征提取大田环境下抽穗扬花期麦穗图像;麦穗细化后进行骨架交点检测,可用于粘连麦穗的准确计数。     

麦收时节细算机收损失账

夜来南风起,小麦覆陇黄.6月7日,在联合收割机的轰鸣声中,河北的小麦机收从南到北全面展开. 10时,邯郸市成安县成安镇南鱼口村的一处麦田旁,当地种粮大户杨俊山正指挥收割机准备进田作业."今年小麦长势很好,我管理的3500亩小麦平均亩产能达到1000斤以上."杨俊山摘下一株麦穗,放在手中搓了几下,向记者展示:"麦粒饱满,...     

基于图像处理技术的大田麦穗计数

为了实现不同播种方式下单位面积小麦穗数的智能计算,设计了一种利用图像分析技术实现大田麦穗快速计数的方法,分析了利用颜色特征和纹理特征分割麦穗的优缺点和粘连区域麦穗个数的计算方法。通过对撒播和条播各35幅样本图像进行计数实验,准确率分别为95.77%和96.89%。结果表明,利用颜色特征和纹理特征均可提取大田环境下麦穗图像,其中利用颜色特征提取速度快。麦穗骨架角点个数能够反映粘连区域麦穗个数,在条播和撒播小麦田中计数准确率均较高。     

不同用量水溶肥小麦穗期“药肥混喷”试验效果初报

在小麦齐穗扬花初期"药肥混喷"同力牌含腐植酸水溶肥料能够改善小麦的生物学性状,主要表现为增加千粒重、实粒数、结实率,提高小麦产量,每667 m~2用量80～100 mL,与单用药剂(CK1)相比可增产9.10%～12.26%,增收85.48～93.08元;与清水(CK2)相比可增产14.26%～17.56%,增收98.64～106.24元,小麦穗期"药肥混喷"防病增产效果十分明显。     

农机合作社成为农民增收“铁靠山”

<正>七月的齐鲁大地,到处麦浪翻滚,机声隆隆,一派丰收景象。济南市历城区的麦田里,诚信农机作业服务专业合作社的农机手李学钢正熟练地驾驶着小麦收割机来回穿梭,一株株金黄的麦穗瞬间便成为了机仓中"饱满的麦粒"。"今年又是一个好年景,农民丰收了,我们的收入也不错。"望着自己的战果,李学钢忍不住地感叹"有了合作社做靠山,挣钱就容易多了"!     

安徽:秸秆禁烧的机械化出路

<正>6月初,安徽小麦主产区的田间地头,除了随处可见撒着欢儿大口"吃"进麦穗的收割机外,秸秆灭茬还田机和打捆机成为一道新的风景。今年为缓解环保压力,安徽秸秆禁烧力度空前,各式秸秆处理机械成为"香饽饽",在政府大力推动和农机部门引导下迅速发展。与此同时,一些新问题开始出现,大规模秸秆机械化处理带     

基于图像处理的小麦穗长和小穗数同步测量

小麦穗长和小穗数能够直接反映小麦产量,是育种家非常关心的两个穗部形态参数。为快速测量这两个参数,本文提出一种基于图像处理技术的穗长和小穗数同步测量方法,首先采用形态学处理算法去除麦芒得到麦穗主部图像,然后采用拟合麦穗主部中心曲线的方法来计算麦穗长度,最后采用将曲线穿过小穗区域并统计灰度差异的方法计算小穗数。针对4个品种的50个麦穗进行测量试验,以验证算法性能。试验结果表明,本文穗长和小穗数同步提取算法不仅适用于较直立的麦穗,而且适用于弯曲的麦穗;和人工用直尺沿穗身测量穗长的方法相比,本文穗长提取算法测量结果的平均绝对误差为0.47cm,相对误差为3.95%;和人眼计数测量小穗数的方法相比,本文小穗数提取算法测量结果的平均绝对误差为1.6(≈2),相对误差为7.89%,能有效同步测量穗长和小穗数。     

基于FE-P2Pnet的无人机小麦图像麦穗计数方法

针对无人机图像背景复杂、小麦密集、麦穗目标较小以及麦穗尺寸不一等问题,提出了一种基于FE-P2Pnet（Feature enhance-point to point）的无人机小麦图像麦穗自动计数方法。对无人机图像进行亮度和对比度增强,增大麦穗目标与背景之间的差异度,减少叶、秆等复杂背景因素的影响。引入了基于点标注的网络P2Pnet作为基线网络,以解决麦穗密集的问题。同时,针对麦穗目标小引起的特征信息较少的问题,在P2Pnet的主干网络VGG16中添加了Triplet模块,将C(通道)、H(高度)和W(宽度)3个维度的信息交互,使得主干网络可以提取更多与目标相关的特征信息;针对麦穗尺寸不一的问题,在FPN(Feature pyramid networks)上增加了FEM(Feature enhancement module)和SE(Squeeze excitation)模块,使得该模块能够更好地处理特征信息和融合多尺度信息;为了更好地对目标进行分类,使用Focal Loss损失函数代替交叉熵损失函数,该损失函数可以对背景和目标的特征信息进行不同的权重加权,进一步突出特征。实验结果表明,在本文所构建的无人机小麦图像数据集(Wheat-ZWF)上,麦穗计数的平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和平均精确度(ACC)分别达到3.77、5.13和90.87%,相较于其他目标计数回归方法如MCNN(Multi-column convolutional neural network)、CSRnet（Congested scene recognition network)和WHCNETs (Wheat head counting networks)等,表现最佳。与基线网络P2Pnet相比,MAE和MSE分别降低23.2%和16.6%,ACC提高2.67个百分点。为了进一步验证本文算法的有效性,对采集的其它4种不同品种的小麦（AK1009、AK1401、AK1706和YKM222）进行了实验,实验结果显示,麦穗计数MAE和MSE平均为5.10和6.17,ACC也达到89.69%,表明本文提出的模型具有较好的泛化性能。     

基于注意力机制金字塔网络的麦穗检测方法

为了准确预测小麦产量,提出了一种基于特征金字塔网络改进的小麦穗部检测方法。针对检测结果中存在的误检或漏检等问题,本文首先在原始特征提取网络的编码和解码区域分别引入通道注意力机制和空间注意力机制,以增加对麦穗空间信息和语义信息的提取,有效提升网络对遮挡麦穗的检测性能;其次对原始区域建议网络的输入进行改进,设计了一种加权区域建议网络,在通道级别上将高层具有强语义信息的低分辨率特征图融合在一起,经过一系列的全连接层和激活函数生成对应维度的概率后,对底层高分辨率特征图进行加权以增强有用的信息通道,为难以检测的较小麦穗生成更精确的检测框。关于实地采集的灌浆期麦穗图像的实验结果表明,本文方法明显改善了对遮挡麦穗和较小麦穗的检测效果,其检测精确度、召回率和平均精度分别达到80.53%、87.12%和88.53%。通过对公开ACID数据集上不同时期麦穗检测结果的对比分析,进一步验证了本文方法的有效性。     

雷沃客服增设专家组解决用户“三夏”麦收大问题

正滚滚麦浪绿变黄,沉沉麦穗迎风扬。连日来,全国各地小麦大面积开镰收割,怀揣致富梦想的机手们也开始了一年一度的抢收之旅,而刚成立不久的"雷沃专家客服"也迎来了首次"三夏"大考,为用户作业保驾护航,让农户小麦颗粒归仓。据了解,福田雷沃国际重工股份有限公司(以下简称雷沃重工)客服专家组成立于2017年12月份,共设有5个技术专     

基于Sobel算子边缘检测的麦穗图像分割

单位面积麦穗数是小麦产量预测的一个重要参数,如何从图像上自动识别出麦穗数是测产的关键。为此,使用Sobel算子对麦穗图像进行边缘检测,使麦穗从混有少量杂草的模糊的背景中分割开,并与加权平均法、G分量法和最大值法处理后的图像进行了比较。随机选取麦穗无交叉的50幅图像样本,分别使用上述方法处理,Sobel算子法与其他3种方法相比,图像分割的总体耗时至少减少了10%。实验结果表明,Sobel算子对麦穗图像分割是有效的。     

小麦留行套种玉米机械化作业主要技术要求

<正>小麦留行套种玉米是利用小麦、玉米共生期的"空间差"、"时间差",实现小麦—玉米一年两熟双高产的种植技术,是我州因地制宜推行"二熟三收制"的主要套种模式。     

封面新闻

<正>六月的夏天,骄阳似火,热浪滚滚,但总挡不住丰收带给人们的喜悦之情,金灿灿的麦浪映衬着农民的笑脸,沉甸甸的麦穗承载着丰收的喜悦。图为山东省邹城市农民喜迎小麦丰收的情景。     

图片新闻

6月12日，晴朗的天气一扫这几天的阴雨，微风吹过金黄色的麦穗沙沙作响。眼下，正是小麦收割的时节，收割机欢快地在麦田间飞舞，小麦脱粒装袋、秸秆粉碎还田，农民们看到今年小麦丰收都开心的笑了，机械化收割让他们不再累弯了腰。图为在江苏淮安市淮阴区王兴镇桥口村拍摄到小麦收割时的一景。     

“麦子收得净,秸秆切得碎”

正端午前后,小麦开了镰,皖北整个儿成了金黄色。"今早8点多机子下了地,2400多亩小麦,三天就能收完。"5月27日上午,颍上县王岗镇种粮大户罗应利要收麦了。麦田间,草绿、大红的收割机穿梭行驶。"轰轰轰……"收割机的声音里,罗应利脸上笑开了花:这片不是高产田,亩产也能过千斤。远远的地那头,草绿色的收割机看不真切,只听得低沉的机器声,地毯一般的麦田里便有了一条不断拉长的"缺口"。几分钟后,机器轰鸣着到了跟前,但见麦穗被     

科乐收与河南天和携手助力许昌农业现代化发展

<正>5月31日,端午假日刚结束,在河南许昌的平原上,机手们已经拉开了小麦收割作业的序幕。在众多小麦收割机不断吞吐麦穗和麦秸的地头,有一台机器分外扎眼:6米宽的割台,可伸缩的底板,再加上侧刀,除小麦外,还可以轻松收割大麦、油菜、水稻等多种作物;CLAAS APS Hybrid轴流+切流的混合脱粒分离系统,能保障脱粒效果达到最佳;1万升的粮仓,可以保证充足的连续作业时间;326马     

割麦

蚕老一时，麦熟一晌。早上看着还青头青脑的麦穗，到了晌午竞齐齐黄了梢。迎着火辣辣的西南风，黄老汉不由得着了急。     

冬小麦麦穗小花的三维可视化建模方法的研究与实现

小麦麦穗器官的空间复杂性使其很难在虚拟中真实再现.为此,研究了冬小麦麦穗小花主要器官(麦芒、麦粒等)的建模方法.同时,提出了基于等高线的三维重建方法实现麦芒的建模,采用球面变形方程实现了麦粒以及内稃和外稃的建模.研究表明,利用新提出的建模方法可以有效实现麦穗小花主要器官的建模以及可视化模拟,虚拟效果可视化结果逼真度较高.     

小麦赤霉病流行规律加重原因分析

小麦赤霉病是一种对小麦产量、品质都有严重影响的重大病害,在全国各麦区都有发生,一般年份以长江中下游和东北春麦区发生最重,重发年份波及黄淮海麦区。赤霉病侵染小麦不但会引起麦穗枯黄发霉、籽粒腐败变质,而且病菌分泌的毒素还能使人畜中毒。赤霉病一旦流行,不仅造成小麦减产,品质下降,而且病菌产生的毒素还会导致小麦失去食用、乃至饲用价值,大流行年份可造成小麦减产50％～60％,甚至绝收,对小麦生产构成严重威胁。