基于语义分割的非结构化田间道路场景识别

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。     

基于中值点Hough变换玉米行检测的导航线提取方法

为解决机器视觉对早期玉米苗带在多环境变量下导航线提取耗时长、准确率低的问题,该研究提出了一种基于中值点Hough变换作物行检测的导航线提取算法。首先,改进了传统的2G-R-B算法,再结合中值滤波、最大类间方差法和形态学操作实现土壤背景与玉米苗带的分割。其次,通过均值法提取玉米苗带特征点,然后采用中值点Hough变换拟合垄间两侧玉米苗列线,最后将检测出的双侧玉米苗列线为导航基准线,利用夹角正切公式提取导航线。试验结果表明：改进的灰度化算法能够正确分割玉米苗带与土壤,处理一幅640×480像素彩色图像平均耗时小于160 ms,基于中值点Hough变换检测玉米苗列再提取导航线的最大误差为0.53°,相比于传统Hough变换时间上平均快62.9 ms,比最小二乘法平均精确度提高了7.12°,在农田早期玉米苗带多环境变量影响因素下导航线提取准确率均达92%以上,具有较强的可靠性和准确性。     

基于图像特征选择识别田间籽棉品级

依据中国籽棉品级文字标准,在HSI颜色空间提取了反映籽棉颜色和杂质含量的14个纹理特征以及反映棉瓣大小、结构的16个形状特征,该特征集存在维数灾难,需要进行降维。面向籽棉品级识别的特征选择问题属于非多项式(NP)难题,该文基于交叉验证、混合Filter-Wrapper和启发式搜索提出了一种求解算法。首先,以最优特征组合和浮动搜索为启发式搜索策略,基于10-折交叉验证在每一个训练集上用Filter启发式搜索最优l维特征子集（l=1, 2, 3,…, 30）,评价函数为类可分性准则;其次,在10个训练集上用Wrapper从最优l维特征子集中选择最优特征子集的容量（l=1,2,3,…,30）,评价函数为Bayes分类器的误分率,10个验证集的平均误分率极小处产生最优特征子集的容量;最后,在最优特征子集容量处验证预测集的平均误分率。结果表明,所选择的10个最优特征子集在预测集上的平均识别率为88.39%,混合Filter-Wrapper和浮动搜索的特征选择算法效率高、效果好。     

棉花异性纤维中麻绳与羽毛的分类特征

摘要：为准确识别棉花异性纤维中较难识别的羽毛和麻绳异性纤维,采用机器视觉技术,通过图像处理方法采集异性纤维目标,对羽毛和麻绳异性纤维的色彩和纹理特征进行有效的特征提取,形成异性纤维目标的特征向量。再通过一种自底向上的凝聚型层次聚类算法对提取的羽毛和麻绳的色彩与纹理特征进行层次聚类分析,选择最优特征向量。将8个特征向量进行降维分析并比较各维数下的层次聚类效果,试验结果表明,选取红色(R_ave)、绿色(G_ave)、蓝色(B_ave)、能量、熵、惯性矩等6个特征进行层次聚类效果最好,羽毛识别率达到94%,麻绳识别率达到95%, 说明选择的特征向量对这2种异性纤维具有理想的区分性。该研究可为棉花异性纤维的正确识别提供参考。     

华北平原典型农区农地细碎化对村级农田林网的影响--以河北省曲周县为例

本研究以河北省曲周县农地细碎化的杏园村、西魏村和农地规模经营的东刘庄村为例,采用实地测量和问卷调查的方法,探明农地细碎化对村级农田防护林的影响及其根源。结果表明,农地细碎化对村级农田林网结构和配置造成破坏。农地细碎化的林网网格增大,主带距是华北平原区推荐值的2.70倍。农地细碎化林网树种单一,配置不合理。杏园村和西魏村约53.8%的干道北侧无林木,干道北侧林带林木数量平均比南侧显著减少60.8%;其紧邻农田行树木密度为0~26株·50m-1,比次邻行的数量显著减少25.8%(P0.05),比东刘庄减少47.3%。据林带面积与林木数量关系的拟合曲线,东刘庄村林木最高密度为23.2株·100m-2,比其余两村高56.5%。多数农户反对田边地头栽树,经营林网技术匮乏。人多地少矛盾是林网毁坏的深层原因,林木胁地是其直接原因,农地细碎化激化了这些矛盾。土地整理规划是解决现状的根本途径,同时不可忽视社会教育和管理。     

基于光谱特征空间的农田植被区土壤湿度遥感监测

土壤湿度遥感动态监测在农业生产中具有重要作用。近年来,多种基于光谱特征空间的土壤水分监测指数被陆续提出,并得到广泛关注和应用,但当前多数监测指数未考虑混合像元的影响。该文针对垂直干旱指数(perpendicular drought index,PDI)在农田植被覆盖区监测精度降低问题,分析了植被覆盖下的PDI误差分布规律,引入垂直植被指数(perpendicular vegetation index,PVI)作为植被覆盖表征量,在PVI-PDI二维空间对PDI模型进行调整,提出了适于植被覆盖的植被调整垂直干旱指数(vegetation adjusted perpendicular drought index,VAPDI),并利用内蒙古明安镇研究区实测土壤湿度数据,对PDI与VAPDI进行了比较和验证。结果表明,在裸土、麦茬、土豆、豇豆4种植被覆盖类型中,PDI与土壤实测含水率的决定系数分别为0.630、0.504、0.571、0.543,VAPDI与土壤实测含水率的决定系数分别为0.599、0.523、0.602、0.585。VAPDI在植被区的误差略小于PDI,一定程度上克服了植被覆盖对监测精度的影响。通过PDI和VAPDI空间分布图的比较也说明,VAPDI对土壤湿度的差别有更好的区分能力,在中尺度土壤表层水分遥感反演方面具有一定的优势。该研究可为农田土壤湿度遥感监测方法选择及监测误差分析提供参考依据。     

基于光谱吸收特征的土壤含水量预测模型研究

为了定量分析土壤含水量与反射光谱特征之间关系,并为土壤含水量速测提供理论依据。以黑土作为研究对象,测定实验室光谱反射率,利用去包络线方法提取反射光谱特征指标,建立土壤水分含量高光谱预测模型。结果表明:黑土含水量与1 420 nm、1 920 nm附近吸收谷的主要光谱特征(吸收谷深度、宽度、面积)呈显著正相关;1 920 nm附近吸收谷可作为黑土土壤水分的特征吸收谷,由其光谱特征参数预测黑土含水量;以1 920 nm附近吸收谷面积为自变量建立的一元线性回归模型预测精度高,输入量少,可以作为土壤含水量速测仪器研制的理论依据。     

一种基于NIR-RED光谱特征空间的干旱监测新方法

土壤水分作为干旱监测的重要指标,一直是干旱遥感监测研究的重要内容。本研究利用MODIS数据的EVI、红波段反射率、近红外波段反射率数据构建了基于Nir-Red反特率光谱特征空间的EPDI模型进行土壤水分的反演。利用野外同步测量数据对PDI、MPDI、EPDI三种干旱指数模型获取的拉萨河流域土壤水分进行了验证和对比分析,研究结果表明EPDI能够更准确地反演土壤水分,其样本点的相对误差仅为0.1040,线性相关系数为0.9181,反演精度相比PDI、MPDI(0.1646、0.1472)分别提高了36.83%和29.35%,为利用遥感影像数据进行大尺度的干旱动态监测提供了新途径。并且相比MPDI,EPDI模型参数更容易获取,模型构建受人为因素影响小,从而为模型的大范围推广提供了可能,具有很好的应用意义。     

基于声信号特征加权的设施养殖羊行为分类识别

中国西部地区正在发展集约化和规模化的设施养羊业,通过监测羊舍内的声信号可以判别羊只的行为状态,从而为设施养羊的福利化水平评估提取基础依据。梅尔频率倒谱系数（mel frequency cepstrum coefficient,MFCC）模拟了人耳对语音的处理特点且抗噪音性强,被广泛用于畜禽发声信号的特征提取,但其没有考虑各个特征分量表征声信号的能力。该研究构建羊舍无线声音数据采集系统,采集20只羊在设施羊舍内的打斗、饥饿、咳嗽、啃咬和寻伴共5种行为下的声信号,并通过Audacity音频处理软件选出720个清晰且不重叠的声音样本数据。根据MFCC各分量对羊舍声信号表征能力,特征参数提取采用一种熵值加权的MFCC参数,再求其一、二阶差分并进行主成分分析降维,得到优化的19维特征参数。通过对羊舍声信号的声谱图分析,设计了支持向量机二叉树识别模型,并对模型内的4个分类器参数进行网格化寻优测试,该识别模型对羊只5种行为下的声信号进行分类识别,用改进的特征参数与传统MFCC和线性预测倒谱系数（linear predictive cepstrum coefficient,LPCC）进行对比分析。结果表明,该特征参数对5种行为的识别率平均可达83.6%,分别高于MFCC和LPCC参数14.1%和26.8%,羊只打斗和咳嗽行为的声信号属于相似的短时爆发类声音,其识别率分别仅为80.6%和79.5%,啃咬声特征显著不易混淆,其查全率可达到为92.5%,改进特征参数更好的表征了羊舍声信号的特征,提高了羊只不同行为的识别率,为羊只健康和福利状况的监测提供理论依据。     

多对象特征提取和优化神经网络的玉米种子品种识别

为了实现机器视觉代替人的视觉,对玉米种子品种进行实时、客观、准确和无损伤识别,研制了玉米品种识别硬件系统和软件系统。针对玉米种子及种子图像的特点,对玉米种子品种识别技术与算法进行了深入地研究和探索,提出了一种基于多对象有效特征提取和主成分分析优化神经网络的玉米种子品种识别方法,提取了玉米种子的几何特征和颜色特征参数,优化了基于机器视觉的玉米种子图像处理策略和品种识别算法,提高了玉米品种识别的速度和准确率。对农大108、鲁单981、郑单958、五岳18共4个品种玉米种子进行了品种识别试验,每粒种子识别的平均耗时为 0.127 s,综合识别率达到97%以上。研究表明,基于机器视觉的玉米种子品种识别与检测方法是可行的,该方法可提高玉米种子品种识别效率和正确率。