Higher fear of predators does not decrease outdoor range use in free-range Rowan Ranger broiler chickens

Organic chicken production is currently experiencing a boom in Sweden, but has only recently gained access to a commercial slow-growing broiler strain, the Rowan Ranger. While these chickens are reported to grow at rates better suited to organic production than previously available strains, anecdotal evidence suggested increased fearfulness in this strain and concerns were raised that this may deter the birds from accessing the range. We subjected Rowan Rangers and fast-growing Ross 308 raised on the same organic farm to a set of behavioural tests while also tracking activity and outdoor use. The results suggest that although Rowan Rangers indeed show longer durations of tonic immobility, an index of predator-related fear, both strains made an outdoor visit on average once every 1.5?h and typically spent around 5% of their days in the range. Overall however, our results support the transition to Rowan Rangers in organic chicken production in Sweden.     

Comparison of ultrasound, computed tomography, and magnetic resonance imaging in detection of acute wooden foreign bodies in the canine manus

We evaluated the diagnostic sensitivity of ultrasound, nonenhanced computed tomography (CT) and nonenhanced magnetic resonance (MR) imaging in detecting wooden foreign bodies in the canine manus. Identical wooden splinters were manually inserted into 30 cadaver canine manus, and the limbs were evaluated using ultrasound, CT, and MR imaging by independent observers. All sites were rated as positive or negative for the presence of a foreign body, and observer certainty was scored on a 1-10 scale. Using receiver operating characteristic analysis, CT was the most accurate modality for detection of wooden foreign bodies overall and within each of the three individual regions, followed by ultrasound and MR imaging, respectively. Ultrasound evaluations were most limited in the metacarpal pad, where distal acoustic shadowing from the pad surface hindered evaluation of the tissues in some specimens.     

基于改进YOLOv7的杂交大豆苗期胚轴颜色检测模型

为构建田间杂交大豆胚轴颜色检测模型,以大田场景下的大豆植株为研究对象,利用自走式大豆表型信息采集平台获取图像数据并构建杂交大豆胚轴颜色数据集,使用不同目标检测模型（SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5、YOLOX和YOLOv7）对杂交大豆胚轴颜色数据集进行检测,将模型分数（F1）、平均精度均值（mAP）及检测速度3个指标用于评估不同模型在杂交大豆胚轴颜色检测中的性能。在YOLOv7网络中添加CARAFE特征上采样算子、SE注意力机制模块和WIoU位置损失函数,建立杂交大豆胚轴颜色检测模型YOLOv7-CSW,并利用改进模型对杂交大豆胚轴颜色数据集进行消融试验。结果表明：1)YOLOv7模型的F1(0.92)与mAP(94.3%)均显著高于其他模型;2)YOLOv7模型的检测速度为58帧/s,低于YOLOv5和YOLOX,检测速度可以满足田间实时检测任务需求;3)YOLOv7-CSW模型比YOLOv7模型的F1和mAP分别升高0.04和2.6%;4)YOLOv7-CSW模型比YOLOv7模型检测速度升高了5帧/s,可以实现杂交大豆胚轴颜色实时检测。综...     

基于YOLOv5m和CBAM-CPN的单分蘖水稻植株表型参数提取

为快速获取单分蘖水稻植株的形态结构和表型参数,该研究提出了一种基于目标检测和关键点检测模型相结合的骨架提取和表型参数获取方法。该方法基于目标检测模型生成穗、茎秆、叶片的边界框和类别,将所得数据分别输入到关键点检测模型检测各部位关键点,按照语义信息依次连接关键点形成植株骨架,依据关键点坐标计算穗长度、茎秆长度、叶片长度、叶片-茎秆夹角4种表型参数。首先,构建单分蘖水稻的关键点检测和目标检测数据集;其次,训练Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv5s、YOLOv5m目标检测模型,经过对比,YOLOv5m的检测效果最好,平均精度均值（mean average precision,mAP）达到91.17%;然后,应用人体姿态估计的级联金字塔网络（cascaded pyramid network,CPN）提取植株骨架,并引入注意力机制CBAM（convolutional block attention module）进行改进,与沙漏网络（hourglass networks,HN）、堆叠沙漏网络模型（stacked hourglass networks,SHN）和CPN模型相比,CBAM-CPN模型的预测准确率分别提高了9.68、8.83和0.5个百分点,达到94.75%,4种表型参数的均方根误差分别为1.06、0.81、1.25 cm和2.94°。最后,结合YOLOv5m和CBAM-CPN进行预测,4种表型参数的均方根误差分别为1.48 、1.05 、1.74 cm和2.39°,与SHN模型相比,误差分别减小1.65、3.43、2.65 cm和4.75°,生成的骨架基本能够拟合单分蘖水稻植株的形态结构。所提方法可以提高单分蘖水稻植株的关键点检测准确率,更准确地获取植株骨架和表型参数,有助于加快水稻的育种和改良。     

陕西省渭北黄土高原苹果发展战略研究

论述了苹果产业在陕西省渭北地区农业经济发展中的战略地位,分析了苹果产业发展中存在的主要问题,即单产低、总体质量差,产业化程度低,设施条件差、社会服务体系不健全等。提出了陕西省渭北黄土高原苹果发展的战略目标及其保障措施:陕西省渭北地区苹果面积应当保持现有规模;保障有机肥供应,生产无污染苹果;利用"八大技术",提高苹果的单产和内在品质;创新苹果产业化经营组织模式,促进苹果产业化发展。     

基于改进YOLACT++的成熟芦笋检测-判别-定位方法

为解决芦笋采收机器人选择性采收过程中成熟芦笋的判别和采摘手准确定位难题,提出了一种改进YOLACT++(You only look at coefficients)算法,利用该方法对成熟芦笋进行检测判别并定位采收切割。通过引入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制以及SPP(Spatial pyramid pooling)结构改进传统的YOLACT++主干网络,提高了特征提取的有效性;设计了适用于芦笋目标检测的锚框长宽比以保证覆盖到不同姿态的芦笋,以提高网络检测速度和准确率。利用生成的芦笋掩膜分段计算芦笋长度和基部直径,来判定成熟芦笋,并通过空间位姿向量计算成熟芦笋基部区域切割点位置。采收机器人田间试验结果表明,经过训练的改进YOLACT++模型的检测准确率为95.22%,掩膜平均准确率为95.60%,640像素×480像素图像检测耗时53.65 ms,成熟芦笋判别准确率为95.24%,在X、Y、Z方向的切割点定位误差小于2.89 mm,滚转角和俯仰角误差最大为7.17°;与Mask R-CNN、SOLO和YOLACT++模型相比...     

基于YOLO v5s的自然场景油茶果识别方法

针对油茶果体积小、分布密集、颜色多变等特点,为实现自然复杂场景下油茶果的快速精准定位,并依据果实的疏密分布,确定恰当的自动振荡采收装置夹持位置,利用YOLO v5s卷积神经网络模型,开展了自然环境下油茶果图像检测方法研究,用3 296幅油茶果图像制作PASCAL VOC的数据集,对网络进行了150轮训练,得到的最优权值模型准确率为90.73%,召回率为98.38%,综合评价指标为94.4%,平均检测精度为98.71%,单幅图像检测时间为12.7 ms,模型占内存空间为14.08 MB。与目前主流的一阶检测算法YOLO v4-tiny和RetinaNet相比,其精确率分别提高了1.99个百分点和4.50个百分点,召回率分别提高了9.41个百分点和10.77个百分点,时间分别降低了96.39%和96.25%。同时结果表明,该模型对密集、遮挡、昏暗环境和模糊虚化情况下的果实均能实现高精度识别与定位,具有较强的鲁棒性。研究结果可为自然复杂环境下油茶果机械采收及小目标检测等研究提供借鉴。     

我国北方温室园艺产业的发展方向--现代日光温室园艺产业

对中国北方发展现代日光温室园艺产业的必要性进行了充分论述,并指出现代日光温室园艺产业是我国北方温室园艺产业的发展方向。进一步明确了发展现代日光温室园艺产业的主要目标、基本要求与发展的难点和目前应采取的措施。     

面向复杂田间收获作业的轻量化三七目标检测方法

针对目前三七检测算法在复杂田间收获工况下检测精度低、模型复杂度大、移动端部署难等问题,该研究提出一种基于YOLOv5s的轻量化三七目标检测方法。首先,采用GSConv卷积方法替换原始颈部网络的传统卷积,引入Slim-neck轻量级颈部网络,降低了模型复杂度,同时提升了模型精度;其次,使用ShuffleNetv2轻量型特征提取网络对主干网络进行轻量化改进,提升了模型实时检测性能,并采用角度惩罚度量的损失（SIoU）优化边界框损失函数,提升了轻量化后的模型精度和泛化能力。试验结果表明,改进后的PN-YOLOv5s模型参数量、计算量、模型大小分别为原YOLOv5s模型的46.65%、34.18%和48.75%,检测速度提升了1.2倍,F₁值较原始模型提升了0.22个百分点,平均精度均值达到了94.20%,较原始模型低0.6个百分点,与SSD、Faster R-CNN、YOLOv4-tiny、YOLOv7-tiny和YOLOv8s模型相比能够更好地平衡检测精度与速度,检测效果更好。台架试验测试结果表明,4种输送分离作业工况下三七目标检测的准确率达90%以上,F₁值达86%以上,平均精度均值达87%以上,最低检测速度为105帧/s,实际收获工况下模型的检测性能良好,可为后续三七收获作业质量实时监测与精准分级输送提供技术支撑。     

基于轻量型网络的无人机遥感图像中茶叶枯病检测方法

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大,病斑和背景之间相似性高等问题,设计了一个轻量型网络LiTLBNet,用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络,用来提取茶叶枯病病斑的可区分特征,减少因图像中病斑的尺度、颜色和形状的巨大差异而导致的漏检。在LiTLBNet的LNeck结构中引入了SE和ECA模块,帮助网络在通道维度上学习目标的综合特征,减少因病斑和背景之间的相似性造成的误检,同时删除原基线网络最大的特征图,以减少计算量和模型大小。此外,本研究还通过旋转、加噪声、构建合成图像等方式来扩充训练样本数量,提高小样本条件下LiTLBNet网络泛化能力。实验结果表明,利用LiTLBNet检测无人机遥感图像中茶叶枯病的精度为75.1%,平均精度均值为78.5%,与YOLO v5s接近。然而,LiTLBNet内存占用量仅2.0MB,是YOLO v5s网络的13.9%。LiTLBNet网络可用于对茶叶枯病进行实时、准确的无人机遥感监测。