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。     

Emerging Marine Biotoxins in European Waters: Potential Risks and Analytical Challenges

Harmful algal blooms pose a challenge regarding food safety due to their erratic nature and forming circumstances which are yet to be disclosed. The best strategy to protect human consumers is through legislation and monitoring strategies. Global warming and anthropological intervention aided the migration and establishment of emerging toxin producers into Europe’s temperate waters, creating a new threat to human public health. The lack of information, standards, and reference materials delay effective solutions, being a matter of urgent resolution. In this work, the recent findings of the presence of emerging azaspiracids, spirolildes, pinnatoxins, gymnodimines, palitoxins, ciguatoxins, brevetoxins, and tetrodotoxins on European Coasts are addressed. The information concerning emerging toxins such as new matrices, locations, and toxicity assays is paramount to set the risk assessment guidelines, regulatory levels, and analytical methodology that would protect the consumers.     

高通量分子标记检测方法的研究进展

分子标记直接反映基因组序列水平上的遗传多样性,被广泛地应用于基因定位、多样性分析、作物遗传育种及医疗等领域。近几年,伴随着芯片杂交技术和测序技术的快速发展,高通量、高自动化的分子标记检测技术有许多新发展。本文针对目前常用的分子标记检测新技术,包括dCAPS、KASPar、基因芯片、简化基因组测序和靶向测序基因型检测等技术的原理、方法、优缺点和其应用前景进行综述,为分子标记的检测和遗传相关研究提供信息支持。     

基于改进YOLOv8n的复杂环境下柑橘识别

针对复杂环境下柑橘果实大量重叠、枝叶遮挡且现有模型参数量大、计算复杂度高等问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的柑橘识别模型YOLOv8-MEIN。首先,该研究设计了ME卷积模块并使用它改进YOLOv8n的C2f模块。其次,为了弥补CIoU损失函数在检测任务中泛化性弱和收敛速度慢的问题,使用Inner-CIoU损失函数加速边界框回归,提高模型检测性能。最后,在自建数据集上进行模型试验对比,试验结果表明,YOLOv8-MEIN模型交并比阈值为0.5的平均精度均值mAP_0.5值为96.9%,召回率为91.7%,交并比阈值为0.5~0.95的平均精度均值mAP_0.5～0.95值为85.8%,模型大小为5.8MB,参数量为2.87M。与原模型YOLOv8n相比,mAP_0.5值、召回率、mAP_0.5～0.95值分别提高了0.4、1.0、0.6个百分点,模型大小和参数量相比于原模型分别降低了3.3%和4.3%,为柑橘的自动化采摘提供技术参考。     

中小粒径种子播种检测技术研究进展

播种检测技术是实现播种智能化的关键技术之一,可为变量播种提供基本的技术支撑。该研究分析了国内外中小粒径种子播种检测技术进展及相应检测装备,重点阐述了中小粒径种子感知方法,主要包括机械机电报警检测法、机器视觉检测法、光电传感检测法、电容传感检测法、压电传感检测法,并对不同检测方法优劣进行分析;同时围绕播种机故障监测、播量、播种频率、行距、株距、漏播、重播等评价指标,明确了播种检测的主要内容,结合精准农业要求为不同播种模式提出对应播种检测指标;进一步分析了为解决漏播问题的变量补种技术和播种检测信息传输技术的研究概况。在系统总结和分析播种检测相关技术的基础上,提出在精准农业背景下对中小粒径种子播种检测的发展要求,展望未来中小粒径种子播种检测技术发展趋势。     

基于优化Transformer网络的绿色目标果实高效检测模型

果园环境中,检测目标果实易受复杂背景、果实姿态和颜色等因素影响,为提高绿色目标果实检测的精度与效率,满足果园智能测产和自动化采摘要求,本研究针对不同光照环境和果实姿态,提出一种适于样本数量不足的绿色目标果实高效检测模型。该模型采用优化Transformer结构,首先借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)网络提取图像特征;然后输入编码-解码器生成一组目标果实预测框,最后通过前馈神经网络(Feed-forward Network,FFN)结构预测检测结果。在训练过程中,引入重采样法扩充样本数量,解决样本数量不足问题;引入迁移学习,加速网络收敛。分别制作苹果、柿子数据集用于模型训练。试验结果表明,经迁移学习后该模型训练效率大幅提高;与流行的目标检测模型相比,优化后的模型在检测绿色柿子与绿色苹果时,精度分别为93.27%和91.35%。该方法可为其他果蔬绿色目标检测提供理论借鉴。     

采用改进YoloV4模型检测复杂环境下马铃薯

为解决马铃薯联合收获机在作业过程中分级清选的问题,并在收获作业过程中实时监测评估收获状态,该研究提出一种在光照亮度变化大、土壤与薯块遮挡、机器振动以及尘土干扰等情况下对马玲薯进行识别检测并快速准确获取马铃薯数量以及损伤情况的机器学习模型。在卷积神经残差网络中引入轻量级注意力机制,改进YoloV4检测网络,并将YoloV4结构中的CSP-Darknet53网络替换为MobilenetV3网络,完成特征提取。试验结果表明,基于卷积神经网络的深度学习方法相比于传统Open-CV识别提高了马铃薯识别精度,相比于其他传统机器学习模型,MobilenetV3-YoloV4识别速度更快,马铃薯识别的全类平均准确率达到91.4%,在嵌入式设备上的传输速度为23.01帧/s,模型鲁棒性强,能够在各种环境下完成对正常马铃薯和机械损伤马铃薯的目标检测,可为马铃薯联合收获机智能清选以及智能收获提供技术支撑。     

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。     

采用组合增强的YOLOX-ViT协同识别温室内番茄花果

番茄花果的协同识别是温室生产管理调控的重要决策依据,针对温室番茄栽培密度大,植株遮挡、重叠等因素导致的现有识别算法精度不足问题,该研究提出一种基于级联深度学习的番茄花果协同识别方法,引入图像组合增强与前端ViT分类网络,以提高模型对于小目标与密集图像检测性能。同时,通过先分类识别、再进行目标检测的级联网络,解决了传统检测模型因为图像压缩而导致的小目标模糊、有效信息丢失问题。最后,引入了包括大果和串果在内的不同类型番茄品种数据集,验证了该方法的可行性与有效性。经测试,研究提出的目标检测模型的平均识别率均值（mean average precision,m AP）为92.30%,检测速度为28.46帧/s,其中对小花、成熟番茄和未成熟番茄识别平均准确率分别为87.92%、92.35%和96.62%。通过消融试验表明,与YOLOX、组合增强YOLOX相比,改进后的模型m AP提高了2.38～6.11个百分点,相比于现有YOLOV3、YOLOV4、YOLOV5主流检测模型,m AP提高了16.56～23.30个百分点。可视化结果表明,改进模型实现了对小目标的零漏检和对密集对象的无误检,从而达到...     

无人机机载激光雷达提取果树单木树冠信息

定株管理是未来果园精准生产管理的趋势,果树单木树冠信息的提取是定株管理的关键。该研究利用无人机采集的苹果园激光探测与测量数据（Light Detection and Ranging,LiDAR）检测和测量每棵果树的树冠面积和树冠直径,并评价空间分辨率对于果树单木树冠检测与提取的影响。该方法主要包括使用反距离权重插值法间接生成冠层高度模型（Canopy Height Model,CHM）;使用局部极大值滤波算法和标记控制分水岭分割算法（Marked-Controlled Watered Segmentation,MCWS）对果树进行单木树冠检测与提取,通过与参考数据的比较,评估了该方法的精度,并定量分析了空间分辨率对于单木树冠检测与信息提取结果的敏感性。结果表明,该方法有效地实现果树单木树冠检测与信息提取,代表果树检测精度的F1得分为94.86%,树冠轮廓提取准确率为86.39%,树冠面积的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.81和20.56%,树冠直径的提取数据集和参考数据集的线性拟合结果决定系数和归一化均方根误差分别为0.85和14.79%,树冠面积和直径不同程度地被高估。此外,冠层高度模型的空间分辨率接近果树平均树冠直径的1/10时精度最高,可以有效检测果树单木树冠及提取树冠轮廓,从而准确提取果树单木树冠信息。