定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机设计与试验

针对香蕉秸秆粉碎机具缠绕造成秸秆粉碎率不达标等问题,该研究设计了一种定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机。在粉碎过程中,粉碎定刀与高速运转中的Y型甩刀对香蕉秸秆形成三点支撑,进而实现秸秆粉碎与避免秸秆缠绕。其中,Y型甩刀由2个L型刀片组合的Y型粉碎刀与甩刀构成。确定了各关键部件的结构参数、动定刀排列组合方式及香蕉秸秆粉碎过程受力分析,明确了影响粉碎效果的主要因素为机具前进速度、粉碎刀辊转速以及Y型甩刀折弯角。以前进速度、刀辊转速和甩刀折弯角为试验因素,以香蕉秸秆粉碎合格率和抛撒不均匀度为评价指标,进行三水平三因素正交田间试验,确定优化参数组合为前进速度1.85 m/s,刀辊转速1 500 r/min,Y型甩刀片折弯角140°,此时香蕉秸秆粉碎合格率为95.1%,抛撒不均匀度为14.6%,满足香蕉秸秆粉碎作业性能要求。与已有秸秆粉碎机进行性能对比试验,结果表明,该研究研制的定甩刀防缠式香蕉秸秆粉碎还田机秸秆粉碎合格率提高了1.7个百分点,防缠性能更优。该机具的研制对解决蕉区秸秆粉碎还田关键技术问题具有重要意义和应用价值。     

基于轻量级神经网络MobileNetV3-Small的鲈鱼摄食状态分类

在集约化水产养殖过程中,饲料投喂是控制养殖成本,提高养殖效率的关键。室外环境复杂多变且难以控制,适用于此环境的移动设备计算能力较弱,通过识别鱼类摄食状态实现智能投喂仍存在困难。针对此种现象,该研究选取了轻量级神经网络MobileNetV3-Small对鲈鱼摄食状态进行分类。通过水上摄像机采集水面鲈鱼进食图像,根据鲈鱼进食规律选取每轮投喂后第80～110秒的图片建立数据集,经训练后的MobileNetV3-Small网络模型在测试集的准确率达到99.60%,召回率为99.40%,精准率为99.80%,F1分数为99.60%。通过与ResNet-18, ShuffleNetV2和MobileNetV3-Large深度学习模型相比,MobileNetV3-Small模型的计算量最小为582 M,平均分类速率最大为39.21帧/s。与传统机器学习模型KNN（K-Nearest Neighbors）、SVM（Support Vector Machine）、GBDT（Gradient Boosting Decision Tree）和Stacking相比,MobileNetV3-Small模型的综合准确率高出12.74、23.85、3.60和2.78个百分点。为进一步验证该模型有效性,在室外真实养殖环境进行投喂试验。结果显示,与人工投喂相比,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式的饵料系数为1.42,质量增加率为5.56%。在室外真实养殖环境下,MobileNetV3-Small模型对鲈鱼摄食状态有较好的分类效果,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式在一定程度上能够代替养殖人员进行决策,为室外集约化养殖环境下的高效智能投喂提供了参考。     

利用显著图构建注意力深度网络检测诱虫板蔬菜害虫

为提高诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,针对背景区域容易导致误检的问题基于显著图分析技术构建了一种注意力深度网络害虫智能视觉检测方法。首先通过显著图筛选出粗候选区域;然后在粗候选区域内用全卷积神经网络精选出细候选区域;接着用神经网络分类器识别细候选区域害虫种类,得到含有冗余的若干检测框;最后用改进的非极大值抑制消除冗余检测框,实现诱虫板图像中目标害虫的检测。针对小菜蛾和瓜实蝇展开试验,获得86.4%的平均精度均值和0.111只的平均绝对计数误差均值,所提方法平均精度均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别高2.74和1.56个百分点,平均绝对计数误差均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别低0.006和0.003只;同时,消融试验中移除显著图注意力模块后平均精度均值下降了4个百分点、平均绝对计数误差均值增加了0.207只。试验结果表明,所提方法有效提高了诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,其中,引入显著图注意力模块对提升检测精度有重要作用。     

基于深度学习的玉米拔节期冠层识别

为了满足田间玉米植株快速识别与检测的需求,针对玉米拔节期提出了基于深度学习的冠层识别方法,比较并选取了适于玉米植株精准识别和定位的网络模型,并研制了玉米植株快速识别和定位检测装置。首先拍摄玉米苗期和拔节期图像共计3 000张用于训练深度学习模型,针对拔节期玉米叶片交叉严重的问题,提出了以玉米株心取代玉米整株对象的标记策略。其次在Google Colab云平台训练SSDLite-MobileDet网络模型。为了实现田间快速检测,开发了基于树莓派4B+Coral USB的玉米冠层快速检测装置。结果表明,田间玉米冠层识别模型精度达到91%,检测视频的帧率达到89帧/s以上。研究成果可为田间玉米高精度诊断和精细化作业管理奠定基础。     

基于语义部位分割的条纹斑竹鲨鱼体运动姿态解析

条纹斑竹鲨具有较高的经济价值和医用研究价值。人工驯养对环境和温度等因素要求较高,时常出现大规模病死现象。利用视频图像量化分析鱼体运动行为,有助于进行异常识别和早期预警,将有效提高养殖养护水平。该研究针对人工驯养的条纹斑竹鲨鱼,提出一种基于深度神经网络的语义部位分割方法,并将分割结果应用于剖析条斑鲨鱼体运动姿态。首先,依据条斑鲨形态特征将其划分为7个可视的身体组成构件(头部、右胸鳍、左胸鳍、右腹鳍、左腹鳍、躯干、尾巴);再对全景养殖监控视频中抽取的476幅条斑鲨子图进行各部位的像素级标记,通过数据增强到1 944幅建立鱼体语义部位数据集,其中训练集为1166幅图像,测试集为778幅图像;然后,在语义分割网络模型基础上进行深度学习训练,使用深度学习框架对网络参数进行微调使得网络训练结果达到最优。最后,利用语义部位分割结果定位躯干和鱼头质心建立随体坐标,通过随体坐标的方向变化判明鱼体动作姿态。基于FCN-8s和Segnet两种深度网络模型进行了鱼体部位分割的对比试验,测试结果表明基于Segnet网络的分割方法在头部、右胸鳍、左胸鳍、右腹鳍、左腹鳍、躯干、尾巴部位的准确度分别高出FCN-8s深度网络1.50,4.70,6.95,6.56,6.01,0.85,0.84个百分点。语义部位分割结果能够有效判别条斑鲨鱼体目标的动作姿态,可为鱼体异常行为识别和进一步开展面向条斑鲨的动物行为学试验提供技术参考。     

融合卷积神经网络与视觉注意机制的苹果幼果高效检测方法

果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block, SE block)和非局部块(Non-Local block, NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。     

便携式柑橘虫害实时检测系统的研制与试验

为实现柑橘虫害的快速、准确识别,帮助果农及时掌握果园内虫害的危害程度和分布情况,该研究结合嵌入式图像处理技术设计了一套基于深度卷积神经网络的柑橘虫害实时检测系统。优选MoblieNet作为虫害图像特征提取网络,区域候选网络生成害虫的初步位置候选框,快速区域卷积神经网络(Faster Region Convolutional Neural Networks,Faster R-CNN)实现候选框的分类和定位。检测系统根据目标图像中虫害数量计算危害程度,按照正常、轻度、中度、重度4个等级判定柑橘虫害的严重程度,形成虫害识别与级别定量化测评软件。最后引入北斗模块获取采样点位置信息,进一步处理成可视化的虫害热力图。结果表明,该方法可实现对柑橘红蜘蛛和蚜虫的快速准确检测,识别准确率分别达到91.0%和89.0%,单帧图像平均处理速度低至286ms。该系统实现了柑橘虫害的精准识别与定位,可为农药喷洒作业提供精准信息服务。     

基于机器学习的棉花叶面积指数监测

为实现基于机器学习和无人机高光谱影像进行棉花全生育期叶面积指数(Leaf Area Index, LAI)监测,该研究基于大田种植滴灌棉花,在不同品种及不同施氮处理的小区试验基础上,对无人机获取的高光谱数据分别采用一阶导(First Derivative, FDR)、二阶导(Second Derivative, SDR)、SG(Savitzky-Golay)平滑和多元散射校正(Multiplicative Scatter Correction, MSC)进行预处理,并结合Pearson相关系数法、连续投影(Successive Projections Algorithm, SPA)、随机蛙跳(Shuffled Frog Leaping Algorithm, SFLA)和竞争性自适应重加权(Competitive Adaptive Reweighting, CARS)筛选敏感波段,将筛选出的波段,使用偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression, PLSR)、支持向量回归(Support Vector Regression, SVR)和随机森林回归(Random Forest Regression, RFR)3种机器学习算法构建棉花LAI监测模型。结果表明:棉花冠层LAI敏感响应波段集中在可见光(400～780 nm)和近红外(900 nm之后)波段;对比3种机器学习算法,各预处理下RFR建立的LAI监测模型精度最高,稳定性最好,其中以FDR-SFLA-RFR模型最佳,在建模集的决定系数为0.74,均方根误差为1.648 3,相对均方根误差为26.39%;验证集的决定系数、均方根误差分别为0.67和1.622 0,相对均方根误差为25.97%。该研究基于无人机获取的棉花冠层光谱反射率,从不同光谱预处理、波段筛选及建模方法建立的模型中筛选出最佳估算模型用于棉花全生育期LAI监测,研究结果可为棉花大田精准管理及变量施肥提供依据。     

速效氮与缓控释氮配比一次性侧深施对双季稻产量、氮素利用率及氮素损失的影响

为探究在机插同步一次性侧深施肥作业方式下的速效氮与缓控释氮合理配比,保证水稻产量,提高肥料利用率,降低氮素流失,实现水稻的清洁化生产,采用田间小区试验,设置7个处理,分别为CK:不施肥,T1:农民习惯施肥(施N量早稻150 kg·hm~(-2),晚稻165 kg·hm~(-2)),T2～T6:机插同步一次性侧深施肥(施N量早稻105 kg·hm~(-2),晚稻132 kg·hm~(-2)),其中T2～T6处理的缓控释氮分别占总氮的0%、10%、20%、30%、40%。结果表明:在早稻季,各处理间产量差异不显著;晚稻季,T3～T5处理的产量间差异不显著,T6处理产量显著低于T4和T5处理;与T1处理相比,T2～T6处理的氮肥吸收利用率提高了8.08～14.10(早稻)个和6.68～26.61(晚稻)个百分点。与T2处理相比,早、晚稻T3～T6处理氨挥发累积量分别降低了5.20%～38.20%、29.41%～35.60%,田面水总氮平均浓度下降了20.90%～38.22%、7.39%～29.14%,田面水铵态氮平均浓度降低了26.26%～46.09%、42.57%～45.61%,其中T4处理早、晚稻不减产,肥料吸收利用率达到37.93%(早稻)、61.32%(晚稻),氨挥发累积量、田面水总氮平均浓度和铵态氮平均浓度分别下降37.00%、30.48%、31.88%(早稻),35.58%、12.88%、52.58%(晚稻),综合效果最好。研究表明,在湖南双季稻生产中,采用机插同步一次性侧深施肥作业方式,缓控释氮占总氮的20%较为合适。     

氮、钾用量对机采加工番茄果实成熟、产量及品质的影响

为探索适合新疆地区膜下滴灌机械采收加工番茄的施肥规律,研究不同氮肥(N)、钾肥(K)及交互作用(N×K)对机械采收加工番茄果实成熟、产量及品质的影响,设置氮肥和钾肥二因素随机区组试验,设计9个处理,3次重复。结果表明不同N、K用量及其互作对加工番茄果实物质积累量、单果质量、果实红熟率、产量、可溶性固形物含量、番茄红素含量影响显著,对果实叶绿素含量、β-胡萝卜素含量、L值影响不显著。N₂K₂、N₂K₃、N₃K₂条件下加工番茄产量≥16.12×10⁴kg·hm^-2、成熟度≥93.29%、果实固形物含量≥5.22%、番茄红素含量≥21.38mg·hg^-1,可满足机械采收对加工番茄的要求。通过经济效益分析推荐施肥量为N 152.1 kg·hm^-2,K₂O 118.2kg·hm^-2。