基于轻量化网络与注意力机制的育肥猪采食行为识别方法研究

[目的]针对育肥猪采食行为识别误差大、检测速度慢等问题，提出一种具有轻量化结构的育肥猪采食行为检测模型，实现对育肥猪采食行为的快速检测与采食时长统计。[方法]以YOLO v5L目标检测算法为基础，构建侧视视角下的猪只采食行为检测模型。对比更换不同轻量化主干网络后对模型检测效果的影响，选取性能最优的模型；改进ShuffleNet V2网络结构基本单元，采用Mish激活函数提高模型泛化能力与推理速度，引入SE注意力机制给予目标特征更高的权重以提高目标识别精度；对比分析模型增加非营养性访问行为检测前、后的采食行为识别准确率。[结果]优化后的育肥猪采食行为检测模型大小为38.2 MB,计算量为37.8 GFLOPs,视频检测平均帧耗时7.6 ms。与非营养性访问行为进行区分识别后，猪只采食行为检测识别准确率为96.4%,召回率为92.5%。模型检测采食时长与人工统计采食时长相对误差为6.1%。[结论]改进的YOLO v5L-ShuffleNet网络模型检测速度和模型大小均能满足实际生产需求，可在复杂养殖环境中全天候识别育肥猪采食行为。     

面向猪的姿态识别的特征优选方法研究

猪的姿态识别是猪的行为分析和数字化养殖的重要前期工作,为了得到准确的猪的姿态,首先利用均值漂移图像分割算法、形态学操作及滤波处理技术来获取猪的二值图像;然后建立猪的备选几何参数特征集(圆形度F_1、矩形度F_2、伸长度F_3、质高比F_4和质心左右比F_5),并运用粗糙集的约简方法对其进行筛选;最后采用模板匹配算法优选出来最优特征组合。试验结果表明,针对不同的姿态识别对象,由于决策的目标不同,会选用不同的最优特征组合。其中,站立和躺卧姿态采用最优特征组合{F_1F_2}进行姿态识别,复杂程度降低的同时提高了识别率;平视、低头和抬头站立姿态采用最优特征组合{F_1F_2F_3F_4F_5}进行姿态识别,有较高的识别精度。     

基于改进YOLO v5复杂场景下肉鹅姿态的检测算法研究

[目的]肉鹅姿态是预警肉鹅异常行为、评判肉鹅健康状态的重要指标,针对传统养殖场人工观察肉鹅姿态耗时费力且有很大主观性等问题,提出了一种基于深度学习模型自动识别肉鹅姿态的检测算法。[方法]利用YOLO v5模型对扬州鹅4种姿态(站立、休憩、饮水和梳羽)进行识别;对YOLO v5模型加入SENet、CBAM、ECA三种注意力模块改进网络结构,提高模型的识别能力;设计明暗试验和密集场景试验进一步验证模型在复杂场景下的鲁棒性。[结果]YOLO v5+ECA模型的平均检测精度(mAP)为88.93%,相比YOLO v5提升了2.27%。在识别精度(AP)上,站立姿态为91.85%,休憩姿态为93.42%,饮水姿态为90.02%,梳羽姿态为80.42%。在明暗试验和密集场景试验中,YOLO v5+ECA模型性能表现稳定,漏检现象和误检现象相对较少。[结论]该模型可以实现养殖场复杂场景下肉鹅姿态准确快速检测,为后续肉鹅行为监控和健康防疫提供数据支撑。     

基于机器视觉的圈养豪猪检测与基本行为识别方法研究

为了更好地了解豪猪的习性,提高豪猪人工养殖技术水平,本文设计了基于一种视频图像分析的圈养豪猪检测及基本行为识别方案。首先通过混合高斯模型背景建模法,对圈养豪猪养殖环境进行背景建模,标记出场景中的豪猪及其他运动物体轮廓,采用分类算法对识别出的轮廓进行分类,对豪猪的识别准确率达到86.34%;为了进一步提高准确率,引入图像局部特征ORB关键点作为分类属性,使豪猪的识别准确率提升到93.23%;在此基础上,以饲养池结构及豪猪活动实际情况为判断依据建立圈养豪猪行为识别模型,实现了对豪猪静息、进食、饮水、排泄、啃咬铁门及水槽等7种基本行为的识别。     

基于Kinect的哺乳期母猪姿态识别算法的研究

[目的]哺乳期母猪的姿态是其母性的外在表现,为监测母猪在哺乳期的哺乳行为,提出了一种基于Kinect的无接触式母猪姿态识别算法。[方法]使用Kinect 2.0采集位于限位栏内哺乳期小梅山母猪的深度数据。先通过姿态预分类将母猪的姿态分为站姿与卧姿,而后针对卧姿,使用基于DBSCAN(density-based spatial clustering of applications with noise)密度聚类算法计算母猪高度信息的簇数,通过比较簇的个数将卧姿分为侧卧与趴卧;针对站姿,使用基于脊背线提取的识别算法,将脊背线分成前后2段,通过比较前后2段脊背线的平均高度将站姿分为站立与坐立。[结果]比较人眼观察结果与算法识别结果,该算法识别站立、坐立的准确率分别为94.3%、92.6%,趴卧识别准确率为84.2%,侧卧姿态为93.7%。[结论]提出了一种无接触式的哺乳期母猪姿态识别算法,为母猪哺乳能力的评判与健康状况的分析提供了技术支持。     

基于机器视觉的母猪哺乳行为监测方法研究

[目的]针对母猪哺乳行为及哺乳时长的自动化监测水平低、人工观测费时费力等问题,提出一种基于YOLOv5结合db4小波的方法,实现非接触式母猪哺乳行为的判定和哺乳时长的监测.[方法]利用YOLOv5对目标母猪和仔猪进行识别并输出母猪姿态,选择姿态为侧卧的母猪获取其预测框面积,根据哺乳特征的预测框面积变化与哺乳行为建立对应...     

水稻害虫图像识别技术研究

[目的]解决水稻害虫传统识别方法的低时效性问题。[方法]采用数字图像处理方法对水稻害虫进行图像识别和分类,对水稻害虫的虫体面积、虫体周长、偏心率、形状参数、似圆度、叶状性、球形性等几何形状特征进行提取和研究,并采用支持向量机(SVM)分类器对水稻害虫二化螟、三化螟、稻飞虱、卷叶螟进行分类。[结果]利用所建立的6个特征判别函数对4种水稻害虫进行判别分类,识别率达到96.67%,说明这6个经过筛选的特征具有很强的判别性。[结论]支持向量机分类器的识别方法很好地解决水稻害虫传统识别方法的低时效性问题。支持向量机以风险最小化为原则,兼顾训练误差与测试误差的最小化,具体体现在分类模型的选择和模型参数的选择上。     

基于K-means-BP神经网络的舍饲环境母羊产前运动行为分类识别

为了探讨舍饲圈养方式对怀孕母羊生理及心理健康产生的影响,设计以三轴加速度传感器MPU6050为核心的母羊产前运动行为监测装置,并对37只成年小尾寒羊母羊产前的运动行为(站立、行走、趴卧及刨地)进行分类识别.针对母羊趴卧和站立2种静态行为识别难度大的问题,提出采用K-means聚类算法对趴卧行为进行识别.在此识别结果的基...     

基于CenterNet搭配优化DeepSORT算法的断奶仔猪目标跟踪方法研究

[目的]断奶仔猪是生猪养殖业中的重点关注对象,群养环境下的仔猪精准跟踪是分析仔猪个体行为、监测仔猪个体健康的基础。本文提出1种基于深度学习的断奶仔猪目标跟踪方法。[方法]利用基于中心点的CenterNet检测算法设计断奶仔猪目标检测模型,对DeepSORT算法的检测部分进行优化;训练优化跟踪过程中提取仔猪目标外观特征的模型,结合卡尔曼滤波和匈牙利匹配算法,改进重识别环节,实现具有深度关联度量的断奶仔猪目标实时检测与跟踪。[结果]算法测试结果表明,断奶仔猪目标检测模型的平均精度均值和召回率分别为99.0%和78.6%,多目标跟踪精度MOTA和MOTP指标分别为96.8%和81.8%。[结论]本文所提方法改善了因断奶仔猪外表高度相似性以及黏连遮挡情况导致跟踪困难的问题,可在群养环境中精准跟踪断奶仔猪个体,算法为后续仔猪个体行为分析研究提供技术支撑。     

基于机器视觉的断奶仔猪腹泻自动识别方法

[目的]断奶仔猪腹泻严重影响养猪业的经济效益,本试验基于机器视觉技术提出一种排泄姿态与异常粪便结合的断奶仔猪腹泻检测方法以实现断奶仔猪腹泻的快速、准确检测。[方法]以深层卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)为基础构建腹泻检测分类模型,实现仔猪身份、姿态与异常粪便的一体化识别,对比不同迭代次数对模型效果的影响,选取最优模型;提出时空信息融合判定法,从时间序列先后和空间距离远近两方面,关联最优模型识别出的目标姿态与病便,实现断奶仔猪腹泻的视频检测。[结果]在训练迭代25 000次时接近模型最优值,对姿态、病便等目标识别的平均精度均值和召回率分别为95.75%和89.13%;基于时空信息融合方法的断奶仔猪腹泻视频检测识别准确率和召回率分别为97.92%和95.92%。[结论]深层卷积神经网络分类模型结合时空信息融合判定法为断奶仔猪腹泻自动识别提供了有力的技术支撑。     

基于GIS的工厂化养殖适宜性评价研究

选取滨海新区汉沽作为研究区域,通过查阅相关文献、咨询水产专家和实地调研等多种形式,筛选出19个对滨海新区汉沽工厂化养殖发展影响较大的因子作为评价指标,综合应用德尔菲法(Delphi)和层次分析法(AHP),确定各级指标的权重,构建滨海新区汉沽工厂化养殖适宜性评价模型,利用IDRISI进行综合运算,将工厂化养殖区域划分为"不适宜"、"一般适宜"、"适宜"和"非常适宜"4种类型,从而为工厂化养殖区域规划和管理提供科学依据。     

基于HTML文档的WEB图像分类研究

随着信息技术的快速发展和Internet的普及应用，Internet已经成为包含各种信息形式，如文本、图像、视频、音频等的巨大信息资源库。然而由于Web图像从主题、格式，到功能和来源都多种多样，很难用一个统一的标准进行分类。本研究首先从Web页面上图像的功能角度对图像进行初步分类，将其分为链接类、装饰类、广告类和内容类。初步分类可提高Web图像处理的效率和性能，并为它基于Web的应用与研究提供帮助。     

苯酚对废水生物硝化过程的抑制

由于硝化细菌对水产养殖水质可以起到明显调节作用，近年来在水产养殖领域的应用日益广泛。但废水中有毒有害物质的存在常常会导致硝化细菌的活性受到严重抑制，从而严重影响养殖水体及水产品的质量。本文利用富集培养的硝化污泥研究了苯酚对生物硝化过程的抑制效应。结果表明，苯酚对氨氮生物硝化过程的抑制属于非竞争性抑制，抑制常数K1和EC50均为2．61mg／L。泥龄相同的条件下，有苯酚抑制剂存在时氨氮的出水浓度高于无抑制情况，且苯酚浓度越高，氨氮出水浓度也越大；而达到相同的氨氮出水浓度，抑制剂存在条件下的泥龄大于无抑制条件，且抑制程度越高，所需泥龄越长。     

黑龙江省番茄根腐病研究概述

文章对黑龙江省番茄根腐病病原菌的鉴定、病原菌的生物学特性、苗期抗性鉴定技术及寄主抗性遗传规律、番茄根腐病的病症与识别、病害的发生和流行规律等内容进行了综述。     

苯酚对废水生物硝化过程的抑制

由于硝化细菌对水产养殖水质可以起到明显调节作用,近年来在水产养殖领域的应用日益广泛。但废水中有毒有害物质的存在常常会导致硝化细菌的活性受到严重抑制,从而严重影响养殖水体及水产品的质量。本文利用富集培养的硝化污泥研究了苯酚对生物硝化过程的抑制效应。结果表明,苯酚对氨氮生物硝化过程的抑制属于非竞争性抑制,抑制常数K1和EC50均为2．61mg／L。泥龄相同的条件下,有苯酚抑制剂存在时氨氮的出水浓度高于无抑制情况,且苯酚浓度越高,氨氮出水浓度也越大;而达到相同的氨氮出水浓度,抑制剂存在条件下的泥龄大于无抑制条件,且抑制程度越高,所需泥龄越长。     

转化糖药学研究概况

综述了转化糖药理及其现代临床研究概况,并对其药学应用前景进行了展望。     

布氏艾美尔球虫研究之回顾

布氏艾美尔球虫(Eimeriabrunetti)是鸡的一种致病性较强的寄生性原虫,但是我国球虫流行病学的报道很少谈及,有关研究报道更为少见。为此,笔者回顾了自1942年Levine首次报道布氏艾美尔球虫以来人们对这个种所做的研究。主要对这个种在世界的流行情况、生物学特性、致病性、免疫原性、内生性发育、体外培养、致弱及在球虫疫苗中的地位作了回顾和评述。     

低聚壳聚糖在水稻上的应用研究

0.3 g/L低聚壳聚糖水剂是一种新型植物生长调节剂。通过在水稻苗期和秧田期使用该水剂,探讨其对水稻生长及产量的影响。结果表明:0.3 g/L低聚壳聚糖水剂可促进水稻根系发育和分蘖;增加千粒重,提高产量;对恶苗病防效达48%。其较佳使用方法为苗期浇灌,移栽返青后茎叶喷雾。     

图书馆搬迁工作经验谈

总结了福建师范大学协和学院图书馆搬迁工作的经验,阐述了图书馆搬迁工作在各阶段面临的问题以及需要采取的措施。     

香蕉喷施“碧护”试验总结

为探讨＂碧护＂在香蕉生产上的应用效果,通过碧护0.136%赤·吲乙·芸可湿性粉剂在福建省漳州市香蕉主栽品种天宝高蕉的喷施试验,表明＂碧护＂能显著提高香蕉的抗叶斑病力和抗寒力,消除或减轻田间肥害或药害,促进香蕉平衡生长发育,还可明显提高香蕉果实的外观质量和商品性能,而对蕉株及其生长发育均无任何不良影响。＂碧护＂在香蕉生产上的使用是安全的,可大力推广应用。