辣椒疫病的识别与综合防治

辣椒疫病是辣椒的主要病害之一,近几年来,由于高温雨涝的气候条件增多,老菜田重茬严重,施肥不合理,致使辣椒疫病的发生日益严重。尤其在辣椒春露地和秋延迟栽培中表现更为严重,应及早做好病害的识别与防治。     

井冈蜜柚炭疽病的识别与诊断及综合防控技术初探

柑桔炭疽病是吉安市井冈蜜柚生产上最重要病害之一,其分布广,发展快,发生普遍,主要为害井冈蜜柚等柑桔类的果树。近年来炭疽病为害逐年加重,严重影响了井冈蜜柚生产和果品质量安全。为系统研究井冈蜜柚炭疽病的发生规律,我们从2009年开始对井冈蜜柚病虫害进行田间系统调查等工作,初步掌握了该病在井冈蜜柚上的发生规律,进而提出了系统的综合防控技术。     

甜菜筒喙象Lixus subtilis Boheman在藜麦上大暴发

甜菜筒喙象是世界潜在入侵象虫网收录的一种重要象甲科昆虫,主要为害甜菜,以及藜科、苋科和蓼科的一些杂草,国内外未曾见有为害藜麦的报道,2016年7月下旬我们发现该种象虫在北京严重为害藜麦。本文首次报道甜菜筒喙象在藜麦上的发生为害情况,同时介绍了其形态识别特征、生物学特性,给出了防治建议,并提出下一步研究重点,为有效防范甜菜筒喙象的进一步扩散为害,保障我国藜麦产业的健康发展提供科学支撑。     

苹果金纹细蛾的识别与综合防治

金纹细蛾属鳞翅目,细蛾科,是苹果树上常见的一种潜叶害虫,在陕西一般3月中下旬越冬代成虫出土,6—8月为危害盛期,它主要以幼虫潜入叶片上下表皮之间取食叶肉,致使下表皮与叶肉分离、皱缩、上表皮拱起。叶肉被吃成筛孔状。造成苹果树叶片提早脱落,树势减弱,产量降低、品质下降,给广大果农带来严重损失。为此,我们根据有关资料和生产实践,将其识别与综合防治措施介绍如下,     

7种俗称“胡桃（核桃）木”的木材识别及比较全文替换

核桃木是市场上常见的家具用材,本文针对7种俗称“胡桃（核桃）木”的木材,从宏观及微观构造特征方面进行比较分析,总结这些木材的识别要点,帮助行业相关从业人员及消费者准确识别,进而规范木材市场秩序,维护木材贸易环境。     

基于运动数学模型的割草装置控制系统研究

以自动化割草装置为研究对象,分析现阶段割草装置存在的自动化程度不高、运动控制精确度低、无法适应复杂的多种使用环境条件及自动续航能力低等缺陷,提出一种基于运动数学模型建立的自动化割草装置控制系统.在运动数学模型建立的条件下,搭建割草装置对草地的模式识别模型,实现割草过程中的障碍规避;建立运动控制过程数学模型,以机器视觉信...     

基于改进Mask R-CNN的笼养死鸭识别方法

针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式时,存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题,以层叠式笼养肉鸭为研究对象,提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据,首先面向立体层叠式养殖环境设计了一款适用于肉鸭舍的自主巡检装备。针对笼养肉鸭舍铁丝网遮挡严重的问题,基于机器视觉对笼网进行修复,基于OpenCV对图像进行增强处理。构建了一种基于Mask R-CNN的死鸭识别模型,采用Swin Transformer对模型进行优化,解决了Mask R-CNN网络缺乏整合全局信息能力的问题。对比分析了SOLO v2、Mask R-CNN和Mask R-CNN+Swin Transformer模型识别笼内死鸭准确率。实验结果表明,在平均精度均值为90%的条件下,Mask R-CNN+Swin Transformer模型对笼内死鸭总体识别准确率可达95.8%,在自主巡检装备上的检测效果优于其他主流的目标检测算法。     

农户闲置宅基地市场化配置感知风险识别及防控

推进闲置宅基地市场化配置是宅基地“三权分置”改革的主要目标,识别农户宅基地市场化配置的感知风险是稳慎推进宅基地要素市场化配置的基本前提。为科学客观识别农户宅基地市场化配置的感知风险,该研究基于“有监督”的机器学习算法,结合重庆市典型宅改试点的实证,定量识别农户宅基地市场化配置的感知风险,并从“事前预防”“事中防控”“事后防范”3个维度,差异化探讨不同配置方式下的风险防控策略,以期为深化宅基地市场化配置改革提供政策建议。结果表明：1）农户宅基地市场化配置的感知风险等级总体呈“两头低,中间高”的类正态分布。2）就地直接入市中的农民权益风险最高（46.74%）,应联合地方政府、村集体和农户,注重“事前预防”;规划调整入市中的社会稳定风险最高（35.66%）,村集体应注重“事前预防”,而地方政府应注重“事后防范”;复垦指标入市中的耕地保护风险最高（29.13%）,地方政府应注重“事中防控”,而村集体应注重“事后防范”;复绿指标入市中的农民权益风险最高（34.24%）,地方政府应注重“事前预防”。3）4种方式下农户宅基地市场化配置的风险识别结果存在异质性;农户宅基地市场化配置的风险防控既需要“因时而动”,也依赖“多方合力”,需结合不同配置方式的突出致险因子分阶段、分主体协同防控。     

自动化场景区分下FABF-YOLOv8s轻量化肉牛行为识别方法

针对现有目标检测模型在自然天气环境下肉牛行为识别易受复杂背景干扰及模型参数量、计算量、权重文件占用内存较大等问题,该研究提出基于自动化场景区分的轻量化肉牛多行为识别方法。首先,通过FasterNet模型自动区分天气场景。其次,对YOLOv8s网络进行轻量化设计改进,在Backbone端更换FasterNet 轻量级模型主干,结合尺度内特征交互AIFI,捕获重要特征信息;利用加权双向特征金字塔BiFPN作为Neck端网络,选择特征提取网络C2f-Faster作为节点,缩减卷积过程中参数量和计算量的同时提高模型精度,使其更适用肉牛行为识别及后期的部署。然后,使用MPDIoU 函数,解决肉牛交叉遮挡等局限性问题。最后,设计系统可视化界面,以图像和视频形式输入模型,借助可视化系统完成对肉牛行为识别效果展示。试验结果表明,FABF-YOLOv8s（FasterNet、AIFI、BiFPN、C2f-Faster,FABF）模型在肉牛行为数据集上,相较于YOLOv5s、YOLOv7和原YOLOv8s模型的mAP@0.5分别提升了1.1、4.7、0.4个百分点,参数量和浮点数计算量分别减少59.48%和43.66%,降低到4.51M和16.0 GFLOPs。引入自然场景因素构建的FasterNet-FABF-YOLOv8s模型mAP@0.5达到了94.6%。研究表明,自动化场景区分下构建轻量化肉牛行为识别系统,可为农户监测肉牛健康状况以及自动化智慧养殖提供技术支持。     

东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的主控因素及有效性分析

柴达木盆地阿尔金山前东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的矿物组分复杂、纵横向变化快、裂缝及溶蚀发育程度不均一、物性参数评价难度大,导致其主控因素及有效性不明确。为此,利用地层元素测井、电成像测井及常规测井资料,通过两种岩性识别方法——M-N-GR三变量岩性识别法与铝-硅-钙三元素岩性识别法建立了适用于研究区基岩潜山风化壳裂缝性储层的岩性识别标准。通过岩心分析与电成像人工拾取刻度重构了双侧向电阻率测井裂缝孔隙度模型,利用声波时差测井结合元素测井建立了变声波骨架值及分岩性声波骨架值的基质孔隙度模型。分析了裂缝发育及物性与断层距离、地层变形程度、岩性、风化淋滤作用的关系,总结了影响东坪地区基岩潜山风化壳裂缝性储层的主控因素。在精确识别岩性及求取物性参数的基础上,结合PoroTex技术、核磁谱型分析、裂缝与地应力走向分析等方法,综合评价了裂缝性储层的有效性。研究成果为东坪地区基岩潜山风化壳储层气藏的动态开发提供了测井技术支持。