Drought stress impact on the performance of deep convolutional neural networks for weed detection in Bahiagrass

Machine vision-based weed detection relies on features such as plant colour, leaf texture, shape, and patterns. Drought stress in plants can alter leaf colour and morphological features, which may in turn affect the reliability of machine vision-based weed detection. The objective of this research was to evaluate the feasibility of using deep convolutional neural networks for the detection of Florida pusley (Richardia scabra L.) growing in drought stressed and unstressed bahiagrass (Paspalum natatum Flugge). The object detection neural networks you only look once (YOLO)v3, faster region-based convolutional network (Faster R-CNN), and variable filter net (VFNet) failed to effectively detect Florida pusley growing in drought stressed or unstressed bahiagrass, with F1 scores ≤0.54 in the testing dataset. Nevertheless, the use of the image classification neural networks AlexNet, GoogLeNet, and Visual Geometry Group-Network (VGGNet) was highly effective and achieved high (≥0.97) F1 scores and recall values (≥0.98) in detecting images containing Florida pusley growing in drought stressed or unstressed bahiagrass. Overall, these results demonstrated the effectiveness of using an image classification convolutional neural network for detecting Florida pusley in drought stressed or unstressed bahiagrass. These findings illustrate the broad applicability of these neural networks for weed detection.     

中国水产养殖装备发展现状

水产养殖是我国渔业的最重要组成部分,水产养殖机械装备是现代水产养殖业发展的重要标志,绿色、高效的现代化水产养殖产业结构升级对水产养殖装备提出了更高的要求,基于装备与信息技术协同的智慧水产养殖成为现代渔业发展的新趋势。本文围绕池塘、工厂化、网箱、筏式以及底播养殖等我国主要养殖方式,梳理了当前水产养殖中常用的机械化装备和技术,并从环境监测、养殖对象感知、智能投喂、分级计数和养殖机器人等方向分析了我国水产养殖智能装备技术的研究进展,指出了制约我国水产养殖智能装备发展的关键问题。为实现我国从水产养殖大国向强国转变,融合机械装备和智能技术等两个领域的前沿技术,提出了“机械化、自动化、智能化并举”的水产养殖智能装备发展新思路。     

生猪自动化养殖装备与技术研究进展与展望

生猪养殖业是我国畜牧业的重要组成部分,持续增长的养殖规模对养殖装备性能要求不断提升,目前我国生猪养殖业正处于智慧畜牧业初级阶段,自动化装备已得到广泛应用,智能化设备正在持续发展。本文分析了当前生猪养殖业中常用的自动化装备和技术,从其在栏体、饲喂、环境控制以及粪污处理方面的技术手段,不同装备的优缺点与适用场景进行对比分析;基于当前发展进程对生猪养殖新阶段的智能装备和技术进行阐述,结合智能感知、物联网、云计算等技术对已有的智能饲喂、环控装备进行分析,并阐述了人工智能技术在生猪养殖设备中的应用,包括机器视觉与语音处理技术在生猪养殖智能检测系统中的应用,以及机器人技术替代人工进行养殖作业的发展。最后总结了当前生猪自动化养殖装备发展的研究重点,并展望了生猪自动化、智能化装备研究的发展趋势。     

人工智能对水土保持信息化监管技术支撑

生产建设项目水土保持信息化监管是全国各地水土保持强监管、保护生态环境的重要职责和重点工作,面对覆盖全国、数量巨大、年度多次的监管重任,监管工作及技术方法遇到了人工复核工作量大、识别分析难、快速精准监管效能低等瓶颈制约,迫切需要以人工智能为核心的高新技术支撑,破解技术难题.通过对遥感影像光谱信息、纹理结构等特征分析,影像...     

基于绿色农业的智能喷药机器人的设计与应用

随着农业生产的发展，传统的喷药方式存在着药剂浪费、环境污染和作物质量下降等诸多问题。通过智能喷药机器人的应用，提高农业喷药的效率、减少药剂的使用量和环境污染，以推动绿色农业发展和提高农产品质量。结合物联网、大数据和人工智能等技术，设计了一款由底盘、四轮驱动机构、自动配药装置、喷药装置及智能控制器、传感器等组成的喷药智能机器人，能在不同路况下行走工作。通过图像识别技术深度分析农作物所受病虫害情况，通过控制模块获取速度传感器、压力传感器及流量传感器瞬时数值动态调整药液浓度、喷药压力，实现喷药过程平稳工作。该系统的设计为后续根据作物生长态势精准靶向喷药及远距离喷药等功能实现提供思路。     

苹果生产智能底盘与除草及收获装备技术研究进展

苹果产业作为苹果主产区经济发展的支柱产业，为当地果农增收、农业增效做出了重要贡献。随着产业的转型升级，苹果生产机械化和智能化的发展程度将影响其经济效益。为推进苹果生产智能化技术研究与智能装备研发，本文概述了苹果生产各个环节机械化水平，阐述了动力底盘、除草装备、收获装备等苹果生产装备主要技术特点，归纳了自动调平与控制、自主导航、自动避障、杂草识别、杂草去除、苹果识别、苹果定位、苹果分离等技术分别在智能化动力底盘、智能除草装备、苹果采收机器人上的研究与应用进展，并阐明了上述3种智能装备关键技术的基本原理和特点。在此基础上，指出了目前苹果生产智能装备技术面临的挑战，并提出了发展建议。     

中国人工智能国际合作顶尖专家识别与评价

[目的 /意义]旨在通过对中国人工智能国际合作顶尖专家进行识别与评价,以期为加强中国人工智能国际合作提供参考。[方法 /过程]以人工智能领域H指数大于40的专家确定为顶尖专家进行研究,依托Aminer科技大数据平台,对中国人工智能国际合作的顶尖专家进行识别,并利用Topsis法对专家的综合学术水平进行评价。[结果 /结论]针对与中国有国际合作的顶尖专家识别结果,发现:(1)中、美两国的专家合作数远高于其余国家之和;(2)专家以男性为主导,女性比例极低;(3)专家所属机构分布在全球22个国家(地区),机构分布与各地区的科技、经济实力情况大体一致;(4)部分专家拥有学校研究人员及企业科学家双重身份;(5)中、美专家在论文学术领域的国际合作占据主导地位。国际迁移合作以中国学者到国外学习深造或工作为主,同时对国外专家引进的迁移合作,仍以美国专家作为优先对象。同时,Topsis评价结果显示中国人工智能的国际合作虽然已经全面铺开,但是与部分顶尖专家仍然未建立有效的直接交流合作。     

农业智能知识服务研究现状及展望

大数据、物联网和人工智能等现代信息技术在农业中的广泛应用，推动了农业农村现代化和智慧农业的发展，带动了农业经营主体对科技与知识的旺盛需求，农业知识服务成为农业转型升级和高质量发展的重要引擎。为解决现有农业知识分散无序、更新不及时、面向经营主体的知识服务不平衡、供需脱节等问题，本文总结分析了国内外农业知识服务的研究与实践现状，提出了一套基于农业全产业链、按照农业数据的全生命周期、面向农业经营主体的农业智能知识服务体系框架，设计了基于智能物联网（Artificial Intelligence & Internet of Things，AIoT）的农情感知与大数据汇聚治理、基于知识图谱的农业知识组织与计算挖掘，以及基于多场景的农业智能知识服务三个层次。文中归纳了包括空天地AIoT全维度农情感知、多源异构农业大数据汇聚治理、知识建模、知识抽取、知识融合、知识推理、跨媒体检索、智能问答、个性化推荐技术、决策支持等农业智能知识服务涉及的关键技术，并举例了其研究应用。最后从农业数据获取、模型构建、知识组织、智能知识服务技术和应用推广等方面探讨了未来农业智能知识服务的发展趋势及对策建议。总结发现，农业智能知识服务是破解当前农业知识服务供需矛盾，实现跨媒体农业数据到知识的跨越，推动农业知识服务向个性化、精准化和智能化升级的关键，亦是农业科技自立自强、现代农业提质增效的重要支撑。     

基于专利分析的玫瑰产业发展研究

玫瑰作为一种农作物,其花朵主要用于食品及提炼香精玫瑰油,玫瑰油应用于化妆品、食品、精细化工等工业,可以为一个国家和地区带来巨大的经济收益。中国具有悠久的玫瑰栽培历史,种植地域广泛,主要种植地区包括甘肃、山东以及云南等地。近年来我国玫瑰产业不断发展,逐渐成为我国特色农业产业之一,本文通过专利分析的手段系统全面的比较我国三大玫瑰主产区玫瑰产业专利的竞争态势,以期了解我国玫瑰产业的发展和技术创新现状,从而为我国玫瑰产业的未来发展提供借鉴和建议,助力我国玫瑰产业健康高质量发展。