基于堆叠沙漏网络的单分蘖水稻植株骨架提取

针对水稻栽培和遗传育种研究中单分蘖性状高通量无损提取的实际需求,该研究提出了一种基于沙漏网络模型的单分蘖水稻关键点预测和骨架提取方法。首先,对原始图像进行批量裁剪、gamma校正和锐化卷积等预处理,获取单色背景下的水稻单分蘖图像数据集;设计水稻单分蘖各器官关键点数据标注策略,构建监督数据集。然后,构建堆叠沙漏网络架构实现叶片数固定和不固定的水稻关键点检测,引入沙漏结构整合图像的多尺度特征,结合中间监督机制整合不同沙漏模块信息。叶片数一致的情况,模型预测准确率最高可达96.48%;叶片数不一致的情况,预测准确率达到82.09%。最后,根据预测关键点及其对应的语义信息连接形成植株骨架,选取茎秆长、叶片长、穗长、叶片-茎秆夹角和茎节点位置5个表型参数对生成骨架模型的实际意义进行评估,其均方根误差依次为5.82 cm、3.09 cm、1.71 cm、3.22°和2.04 cm,证明了该方法能较好地识别水稻单分蘖关键点,为水稻骨架提取提供了一种新思路,有助于加快水稻育种速度。     

低温等离子体耦合Fe2O3催化剂去除粮食仓储环境中磷化氢

为了探究低温等离子体（Non-Thermal Plasma,NTP）耦合催化剂对粮仓中磷化氢（PH3）的去除效果,该文采用介质阻挡放电低温等离子体与催化剂耦合的反应装置,研究了NTP与Fe2O3催化剂耦合对PH3去除率的影响,并对耦合反应后的催化剂进行表征,分析产物及反应机理。结果表明,载体和催化剂与NTP耦合改变了NTP的放电状态,提高了PH3去除率;不同载体负载Fe2O3后,在输入功率超过53 W时,NTP与Fe2O3催化剂耦合对PH3去除率均高于无填充,Fe2O3/Al2O3与NTP耦合效果最好,去除效率达到了100%。耦合前后催化剂的表征结果表明,耦合反应之后,Fe2O3/Al2O3催化剂的比表面积降低了11.23%,Fe3+/(Fe2++Fe3+)含量提高了21.06%,Osur/(Olatt+Osur+Oads)含量减少了2.24%,Fe含量降低了4.69%,P含量增加了4.34倍。产物分析表明耦合后生成的主要产物为磷酸。研究结果表明NTP耦合Fe2O3/Al2O3催化剂具有很好的PH3去除效果,为粮食仓储行业去除磷化氢提供理论依据。     

南瓜饲养榕树粉蚧的发育历期与生物学特征初报

榕树粉蚧是一种重要的入侵害虫,对果蔬和园林植物存在巨大的潜在威胁.为满足开展检疫处理、防控、生物学和生理学等研究的需要,本研究以南瓜为饲养材料,在室温条件下(26±1℃,RH 65％±5％)观察榕树粉蚧的生物学特性与发育历期.结果 表明,榕树粉蚧具有典型的雌雄二型现象.雄虫主要经历卵、1～2龄若虫、预蛹、蛹、雄成虫阶段...     

蒙古野生沙棘的分布区域、形态及应用前景

沙棘是一种具有多种功能的植物,可以作为药品、水果、饲料,还可以作为固土固沙植物.受到研究者、生产商、制药商的关注,沙棘在蒙古广泛分布在其他植物不能生存的地方,其分布广泛,种类较多.     

寒潮天气表冷器-风机集放热系统对连栋大棚热湿环境的影响

连栋塑料大棚棚内环境易受寒潮侵扰,为调节棚内热湿环境,将表冷器-风机集放系统应用于连栋塑料大棚中,在白天适宜条件下运行系统,将棚内空气盈余的热量收集并储存在蓄热水箱中,夜间气温较低时,再将储存的热量释放出来用以加温。对表冷器-风机集放热系统的运行效果进行试验,通过集热量、放热量和性能系数等评价集放热性能,并且将水气温差作为主要影响因素对系统运行阶段分别进行热流量分析和分析。结果表明,在寒潮下系统可以保证棚内气温比棚外高5.2～7.8 ℃。集热量达到了390.6～693 MJ,放热量为361.2～609 MJ,系统性能系数达到了4.4～7.2,节能效果较为显著。系统在运行过程中水气温差每增长1 ℃,集热流量增加0.82 kW,放热流量增加0.58 kW,单位时间内换热量较大;此外系统在集热阶段析湿系数约为1.70,表冷器-风机进出口空气含湿量差最高可达1.3×10-3 kg/kg,说明在集热阶段系统具有冷凝除湿的效果;同时在冷凝除湿过程中系统效率随着水气温差的增加而增加,最高可达到82.8%,能量利用率较高。该研究对保证连栋塑料大棚安全越冬生产具有重要意义。     

基于序列信息的土壤CT图像超分辨率重建

受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描（Computed Tomography,CT）图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络（Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN）,实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。     

利用Kalman滤波和Hungarian算法的多目标奶牛嘴部跟踪及反刍监测

针对奶牛养殖场复杂环境下多目标奶牛嘴部自动跟踪及反刍监测的困难,该研究提出了一种基于嘴部区域跟踪的多目标奶牛反刍行为智能监测方法。在YOLOv4模型识别奶牛嘴部上下颚区域的基础上,以Kalman滤波和Hungarian算法跟踪上颚区域,并对同一奶牛目标的上颚和下颚区域进行关联匹配获取嘴部咀嚼曲线,以此获取反刍相关信息,从而实现多目标奶牛个体的嘴部跟踪和反刍行为监测;为解决奶牛快速摆头运动和棚舍栏杆遮挡引发奶牛标号变化的问题,提出未匹配跟踪框保持及扩大的方法。采集并选择实际养殖场环境下的反刍奶牛视频66段,对其中58段视频采取分帧操作得到图像,制作YOLOv4模型数据集,以其余8段视频验证跟踪方法和反刍行为判定方法的有效性。试验结果表明,YOLOv4模型对奶牛嘴部上颚、下颚区域的识别准确率分别为93.92%和92.46%;改进的跟踪算法可实现复杂环境下多目标奶牛嘴部区域的稳定跟踪,且有效解决了栏杆遮挡、快速摆头运动造成的奶牛标号变化现象,上下颚匹配率平均为99.89%,跟踪速度平均为31.85帧/s;由反刍行为判定方法获取的咀嚼次数正确率的平均值为96.93%,反刍时长误差的平均值为1.48 s。该研究可为实际养殖中多目标奶牛反刍行为的智能监测和分析提供参考,也可供其他群体动物运动部位的跟踪和行为监测借鉴。     

新疆棉田耕后土壤模型离散元参数标定

为提高耕后分层施肥开沟覆土过程离散元仿真模拟的准确性,采用EDEM离散元软件对分层施肥作业土壤的堆积和滑落过程进行仿真模拟,来标定土壤接触参数。通过通用旋转中心组合试验,采用 Design-Expert 软件对试验数据进行回归分析,以实测土壤休止角、土壤与65 Mn钢滑动摩擦角为优化目标,获得最优的离散元接触参数组合为：土壤间恢复系数0.48、土壤间滚动摩擦系数0.56、土壤间静摩擦系数0.24、土壤与65 Mn钢间恢复系数0.5、土壤与65 Mn钢间滚动摩擦系数0.1、土壤与65 Mn钢间静摩擦系数0.31。为验证标定优化的离散元模型参数的准确性,对土壤堆积试验和滑落试验进行仿真试验与实际试验对比,两者相对误差分别为1.7%和2.5%;并在最优标定参数组合条件下,采用离散法仿真模拟分层施肥装置的开沟覆土过程,获得分层施肥装置5、6和7 km/h作业速度下,仿真试验和田间试验的工作阻力相对误差分别为10.2%、7.95%、7.04%,误差在可接受范围内。仿真试验和田间试验开沟覆土效果基本一致,验证了土壤参数标定的准确可靠,可为后期分层施肥装置减阻研究提供理论基础和技术支持。     

采用改进CNN对生猪异常状态声音识别

猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）的生猪异常状态声音识别方法。该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音（生病、打架、饥饿等）数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM（Convolutional Block Attention Module）注意力机制进行优化,提出_CBAM-CNN网络模型;最后将_CBAM-CNN网络模型分别与引入SE_NET（Squeeze and Excitation Network）、ECA_NET（Efficient Channel Attention Networks）和CBAM注意力机制的CNN神经网络进行对比,试验结果表明该文提出的_CBAM-CNN网络模型在最优参数为128维梅尔频率、2 048点FFT（Fast Fourier Transform）点数、512点窗移下的梅尔谱图特征下相较于其他模型对猪只异常声音识别效果最佳,识别率达到94.46%,验证了算法的有效性。该研究有助于生猪养殖过程中对猪只异常行为的监测,并对智能化、现代化猪场的建设具有重要意义。     

侧风影响下喷头倾斜角度对雾滴飘移补偿

为研究植保喷雾作业中在不同风速和喷头倾斜角度下对水平喷雾的雾滴飘移的影响,设置3个风速水平（1、2、3 m/s）与4个喷头倾斜角度水平（0°、15°、30°、45°）进行喷雾试验,测定了不同水平的雾滴分布,以风速为0、喷头倾斜角度为0°的常规作业水平作为对照组,对垂直和水平两个方向的雾滴质量分布中心与变异系数进行分析。结果表明,垂直方向上,侧风风速与喷头倾斜角度对垂直雾滴质量分布中心的影响在±3 cm范围内整体影响较小,而侧风风速与喷头倾斜角度的增大都会使垂直方向变异系数减小,在1～3 m/s的风速下垂直方向变异系数减小的最大值分别为12.3、6.0、16.0个百分点,提高了雾滴在垂直方向上的均匀性。水平方向上,不同风速和喷头倾斜角度都会对雾滴飘移产生影响,随着喷头倾斜角度的增大,雾滴受风速的影响程度会减小,当喷头倾斜角的补偿量超过了当前风速下对雾滴的飘移量,会使雾滴飘移产生过补偿,在高风速时喷头倾斜角度的改变会带来更大的雾滴飘移改变。侧风风速与喷头倾斜角度对水平方向上变异系数会产生较大影响：随着喷头倾斜角度的增大,水平变异系数也随之增大,而风速的变化使水平变异系数呈现先增大后减小的趋势。拟合了喷头倾斜角度与风速对雾滴飘移的影响模型,并计算出在1、2、3 m/s风速条件下,最佳补偿的喷头倾斜角度分别为3°、7°、11°。该研究为植保作业中雾滴飘移改善技术提供参考。