基于生态学习观的学习模式与农业技术教育

以生态学习观为基础,提出了新的学习模式,并将其验证于农业技术教育中.     

作业姿势和负重对人体平衡的影响

该文通过实验研究探讨了便携式林业机械作业时 ,静态负重和作业姿势对人体平衡功能的影响 .研究结果表明作业姿势和负重对人体动摇的主要指标都具有显著影响 .作业姿势下比直立姿势下的人体动摇值显著增大 ,作业姿势的正确与否对人体动摇程度的大小有很大影响 ,从而影响作业安全 ;在不同作业姿势下 ,随着手持负重的增加人体动摇的各项指标也随着增加 ,但是直立姿势在 9.0kg、油锯作业姿势在 11kg附近时 ,人体平衡功能各项指标出现谷值 .通过多元统计分析 ,得到了人体动摇总轨迹长、动摇速度与作业手持负重以及作业姿势的定量化回归方程 .     

基于改进Cascade Mask R-CNN与协同注意力机制的群猪姿态识别

猪体姿态识别有助于实现猪只健康状况预警、预防猪病爆发,是当前研究热点。针对复杂场景下群猪容易相互遮挡、粘连,姿态识别困难的问题,该研究提出一种实例分割与协同注意力机制相结合的两阶段群猪姿态识别方法。首先,以Cascade Mask R-CNN作为基准网络,结合HrNetV2和FPN模块构建猪体检测与分割模型,解决猪体相互遮挡、粘连等问题,实现复杂环境下群猪图像的高精度检测与分割;在上述提取单只猪基础上,构建了基于协同注意力机制（coordinate attention,CA）的轻量级猪体姿态识别模型（CA?MobileNetV3）,实现猪体姿态的精准快速识别。最后,在自标注数据集上的试验结果表明,在猪体分割与检测环节,该研究所提模型与Mask R-CNN、MS R-CNN模型相比,在AP0.50、AP0.75、AP0.50:0.95和AP0.5:0.95-large 指标上最多提升了1.3、1.5、6.9和8.8个百分点,表现出最优的分割与检测性能。而在猪体姿态识别环节,所提CA?MobileNetV3模型在跪立、站立、躺卧、坐立4种姿态类上的准确率分别为96.5%、99.3%、98.5%和98.7%,其性能优于主流的MobileNetV3、ResNet50、DenseNet121和VGG16模型,由此可知,该研究模型在复杂环境下群猪姿态识别具有良好的准确性和有效性,为实现猪体姿态的精准快速识别提供方法支撑。     

基于改进YOLOv4模型的群养生猪姿态检测

为了提升猪舍环境下生猪姿态检测的速度和性能，在YOLOv4模型的基础上提出一种改进的Mini＿YOLOv4模型。首先，该模型将YOLOv4的特征提取网络改为轻量级的MobileNetV3网络结构，以降低模型参数量；其次，在检测网络的CBL＿block1、CBL＿block2模块中使用深度可分离卷积代替传统卷积，避免了复杂模型导致的内存不足和高延迟问题；最后，将原YOLOv4网络每个尺度的最后一层3×3卷积改为Inception网络结构，以提高模型在生猪姿态检测上的准确率。应用上述模型，对生猪的站立、坐立、腹卧、趴卧和侧卧5类姿态进行识别。结果显示，Mini＿YOLOv4模型较YOLOv4模型在检测精度上提升了4.01百分点，在检测速度上提升近1倍，在保证识别精度的同时提升了实时性，可为生猪行为识别提供技术参考。