基于红外热成像的白羽肉鸡体温检测方法

为了快速、准确地检测肉鸡体温,提出了一种红外热成像技术和深度学习相结合的肉鸡体温检测方法。以卷积神经网络为基础,建立肉鸡头部和腿部的感兴趣区域(Region of interest,ROI)识别模型,提取肉鸡头部和腿部的最高温度,结合环境温度、相对湿度和光照强度,分别构建了基于多元线性回归和基于BP神经网络的肉鸡翅下体温反演模型。试验结果表明,基于深度卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNNs)的感兴趣区域识别模型在测试集上的查准率和查全率分别为96. 77%和100%,基于多元线性回归和BP(Back propagation)神经网络的反演模型平均相对误差分别为0. 33%和0. 29%。基于BP神经网络的肉鸡翅下温度反演模型具有更高的准确性,可准确检测肉鸡体温。     

基于FPGA的农田图像采集与3G无线传输系统设计

针对目前农田图像采集装置功耗大、成本高、图像无线传输速度慢的问题,设计了一套基于FPGA和3G无线通信技术的农田图像采集传输系统.该系统由农田图像采集终端和远程服务器组成,服务器与终端通过3G无线网络进行图像传输.研究了基于FPGA的JPEG压缩算法,实现了3G模块的驱动与远程数据通信.试验表明,系统能够快速采集图像并进行无线传输,传输一幅图像所需的时间约为5.42 s,无丢帧现象.     

基于平衡水分模型的稻谷含水率实时监测系统

基于静力学谷物平衡水分模型,利用无线传感器网络及嵌入式技术设计了仓储中稻谷含水率实时监测系统.通过试验验证改进Henderson、改进Chung-Pfost和改进Owin模型及对应参数的稻谷含水率预测误差和精度,结果表明改进Chung-Pfost模型具有准确预测的精度,且当参数A=363.06、B=0.1804、C=26.674时该模型的预测精度较高.通过测试传感器节点的传输质量,表明系统能够实现数据稳定的传输.     

农业机器人的开发背景及技术动向

针对当前高科技农业的发展,论述了开发农业机器人的生产背景及国内外关于农业机器人的研究现状,概述了农业机器人的技术特点及技术动向;并对未来农业机器人的发展前景做了展望.     

农作物边缘提取方法研究

为实现复杂农作物边缘检测,提出了用低通滤波对原始图像进行预处理,然后采用给定阈值的图像二值化,再利用二值膨胀滤除细小纹理,最后依照先验知识获得较完善的农作物边缘的方法。通过收获季节实验证明该方法是可靠的,能够得到预期的农作物有效边缘。     

基于EfficientDet网络的湖羊短时咀嚼行为识别方法

为分析羊进食行为、自动估算其进食量,提出一种从舍饲湖羊采食视频中自动识别其短时咀嚼行为的方法。首先,针对舍饲湖羊采食区域特点,在EfficientDet网络架构中增加目标框筛选模块,检测视频帧中羊嘴张开、上下颌错开及闭合3种状态,根据羊脸与相机拍摄角度的方位关系检测羊嘴状态,并为各状态赋编码值;然后,利用正则表达式提取连续视频帧中的一次上下颌张合对应的羊嘴状态编码值序列片段;最后,针对羊侧脸面对相机咀嚼、抬头正脸面对相机咀嚼、低头正脸面对相机咀嚼以及鸣叫等一次上下颌张合动作对应的羊嘴状态编码值序列片段构建分类规则,实现短时咀嚼行为的自动识别。对比了基于EfficientDet-D0~D4、YOLO v5和SSD网络的羊嘴状态检测性能,结果表明,改进的EfficientDet-D1网络能以28.18 f/s的传输速率,获得95.64%和98.84%的羊嘴状态检测精确率和均值平均精确率,优于YOLO v5和SSD网络。利用湖羊采食视频测试EfficientDet-D1网络结合正则表达式的湖羊短时咀嚼行为识别分类规则性能,结果表明,分类规则能以91.42%的自动识别正确率和90.85%的平均正确率直接从视频中提取湖羊短时咀嚼行为发生次数和持续时长。本研究将基于视频的湖羊短时咀嚼行为识别问题转换为羊嘴状态编码值序列分类问题,降低了分类模型的复杂度,为湖羊短时咀嚼行为的自动识别提供了一种新的研究思路。     

基于机器视觉的注水猪肉检测

通过对指定部位的生鲜猪肉,在特定的光照条件下拍摄图像,并以计算机图像分析为手段,采集猪肉的颜色参数。进而研究24位DIB图像的RGB颜色模型与被测猪肉的颜色变化的特征量。利用已测定的实验的数据和像素矩阵做差对比,判断被测猪肉是否为注水猪肉。     

基于模糊综合分析方法的谷物溯源颗粒优化设计

身份标识技术是食品溯源系统中的关键技术之一,有效的身份标识技术应具有唯一性、识别鲁棒性、耐磨损性的特点。针对粮食生产中谷物生产多源头混合配送和分销而难以追溯到源产地的问题,该文提出采用溯源颗粒标识谷物身份信息的方法,以生产工艺参数压力及配方为影响因素,设计了影响基于糖类型和基于纤维素类型2种溯源颗粒的表面粗糙度的正交试验;并应用模糊综合评判方法分析2种溯源颗粒最优工艺参数组合。该研究探索了具有较光滑表面的追溯颗粒生产过程中生产参数的优化策略,为进一步研究谷物溯源颗粒的信息标识及提高生产工艺提供技术支持。     

智能化精准灌溉施肥技术研究现状与展望

精准灌溉施肥技术是精确施肥和精确灌溉相结合的产物,精准灌溉施肥关键技术涉及到作物生长信息检测、营养液管理、决策支持系统。基于光谱技术、机器视觉技术的植物生长信息快速无损检测技术已成为精准农业的关键技术之一。营养液的配制及使用过程中的调节是精准灌溉施肥系统的核心,目前主要有基于电导率(EC)值的营养液管理方式、养分添加的营养液管理方式和基于作物模型的营养液管理方式。在精准灌溉施肥决策方面,研究农作物不同生长发育阶段与土壤、气象、管理措施的定量关系,为生成不同尺度的变量处方提供了依据,并对精准灌溉施肥技术进行了展望。     

农作物面积遥感调查中最佳波段的选择研究

以南京周边地区农作物面积遥感调查为例,对遥感图像的特征进行了研究,分析计算了研究区影像的各个波段的OIF指数和基于类内类间距离准则的J值,提出了一种基于OIF指数、类内类间距离准则的最佳波段选择方法,对于遥感图像处理中最佳波段选择具有借鉴价值。