基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别

准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络（Light Weight Residual Network,LW-ResNet）用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。     

基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法

针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法（Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism,MSFF-AM-CNNs）。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构（Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module）;其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。     

混流式水轮机叶道空化涡诱发高振幅压力脉动特性

混流式水轮机部分负荷叶道空化涡不稳定特性已成为制约水电与其他可再生能源多能互补发展、扩大水轮机稳定运行范围急需研究的技术难题。该研究以HL702低水头混流式模型水轮机为研究对象,通过非稳态数值模拟技术及涡流可视化试验,对部分负荷工况下的叶道空化涡不稳定涡流演化及压力脉动特性展开研究。结果表明,叶道空化涡在水轮机转轮内为一个体积周期性变化的动态过程,其涡结构脉动主频为转轮转频的1.1倍。叶道空化涡诱发时,水轮机转轮叶片压力面和吸力面均捕捉到与涡结构频率相同的压力脉动信号。叶道空化涡体积的变化主要发生在转轮叶片背面出水边与下环交界附近,引起压力脉动幅值的局部放大。进一步分析发现,叶道空化涡发生工况下水轮机内部的瞬时压力脉动信号与空泡体积加速度成正比,表明涡流演化是引起压力脉动幅值上升的重要原因。研究进一步阐明了部分负荷工况叶道空化涡的演化特征,揭示了涡流诱发不稳定高振幅压力脉动的内在机制。     

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。     

百里香酚对鱼源耐药性维氏气单胞菌的体外抑菌效果及其机制研究

为探究百里香酚对鱼源耐药性维氏气单胞菌(Aeromonas veronii)的抑菌效果和作用机制,从患病黄颡鱼(Pelteobagrus fulvidraco)体内分离得到一株维氏气单胞菌,药敏试验结果显示,其对氟苯尼考、环丙沙星和恩诺沙星耐药。通过测定最低抑菌浓度(MIC)、最低杀菌浓度(MBC)和生长曲线来评价百里香酚对耐药性维氏气单胞菌的抑菌活性;通过测定百里香酚对其细胞膜通透性、可溶性蛋白、乳酸脱氢酶活性和DNA的影响,结合电镜观察细菌超微结构的变化研究其作用机制。结果显示,百里香酚对耐药性维氏气单胞菌的抑菌效果明显,MIC为256μg·mL^-1,MBC为512μg·mL^-1。经512μg·mL^-1的百里香酚作用1 h后,维氏气单胞菌液电导率极显著(P<0.01)上升,DNA外渗量迅速上升至(115.6±0.5)mg·L^-1。经512μg·mL^-1的百里香酚作用后,维氏气单胞菌的可溶性蛋白明显变少,细菌乳酸脱氢酶活性在2、4、6、8 h分别极显著(P<0.0...     

辊刷式蓖麻收获机采摘机构优化设计与试验

针对蓖麻机械化采收时采净率低、破损率高等难题,结合蓖麻物理特性和种植模式,研究设计了辊刷式蓖麻收获机采摘机构。首先在分析采摘机构总体结构的基础上阐述了辊刷式采摘原理,阐明了辊刷、螺旋输送器、传动系统等关键部件的设计。进一步地,为探究采摘机构相关参数的最优组合,提高蓖麻采摘质量,采用Box-Benhnken响应面试验设计理论,以前进速度、辊刷转速、刷丝长度为影响因素,以采净率、籽粒破损率及含杂率为作业质量评价指标,进行参数优化试验。建立各影响因素与指标之间的回归数学模型,并分析各因素对响应值的交互影响,同时对模型进行了综合优化,获得最优参数组合为:前进速度0.72 m/s、辊刷转速371.69 r/min、刷丝长度56.60 mm,对应的采净率、籽粒破损率、含杂率分别为90.81%、0.17%、11.27%。对优化结果进行验证试验,试验结果表明在最优参数组合下,采净率为91.36%、籽粒破损率为0.18%、含杂率为11.67%,各评价指标与预测值均很接近。研究结果可为辊刷式蓖麻收获机进一步完善结构设计和工作参数优化提供参考。     

基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部

为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值（mAP）为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但mAP提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51%和16.32%;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。     

碳酸铵对意大利青霉的作用机制及对不同柑橘果实品质的影响

为了寻求一种安全有效的方法防治由意大利青霉（Penicillium italicum）引起的柑橘青霉病,该研究分析了碳酸铵作为通常认为安全的药剂抑制意大利青霉生长的可能作用机制及对脐橙、皇帝柑、沃柑3种不同类型柑橘贮藏品质的影响。结果表明,碳酸铵能抑制意大利青霉孢子萌发和菌丝生长,且呈现剂量依赖效应,在质量浓度分别为 0.4 g/L和0.8 g/L时可完全抑制孢子萌发和菌丝生长。结构观察表明,碳酸铵引起菌丝生长节点稀疏和分支减少;超微结构观察发现菌丝严重皱缩,菌丝线粒体结构异常。生理生化分析表明,碳酸铵处理,引起线粒体的钠/钾离子ATP酶（Na+/ K+-ATPase）、钙离子ATP酶（Ca2+-ATPase）和镁离子ATP酶（Mg2+-ATPase）活性下降,导致还原型谷胱甘肽（Reduced Glutathione,GSH）含量及谷胱甘肽还原酶（Glutathione Reductase,GR）活性降低,活性氧清除体系超氧化物歧化酶（Superoxide Dismutase,SOD）、过氧化氢酶（Catalase,CAT）、过氧化物酶（Peroxidase,POD）活性紊乱,促进H2O2积累。添加活性氧清除剂半胱氨酸（Cysteine,Cys）能部分恢复碳酸铵处理的病菌孢子萌发。活体接种表明,16 g/L碳酸铵处理显著减小了柑橘果实接种意大利青霉的病斑直径（P<0.05）,减轻果实发病。碳酸铵处理能降低3种类型柑橘果实自然发病率,且对果实失重率、色泽、可溶性固形物、可滴定酸、维生素C、还原糖含量无不良影响。结果表明,碳酸铵通过损伤意大利青霉菌丝线粒体结构和功能,促进活性氧积累来发挥抗真菌活性,碳酸铵可以作为杀菌剂的绿色有效替代方法,研究结果为碳酸铵防治柑橘果实采后腐烂提供参考。     

基于语义分割的非结构化田间道路场景识别

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。     

注意力与多尺度特征融合的水培芥蓝花蕾检测

准确辨识水培芥蓝花蕾特征是区分其成熟度,实现及时采收的关键。该研究针对自然环境下不同品种与成熟度的水培芥蓝花蕾外形与尺度差异大、花蕾颜色与茎叶相近等问题,提出一种注意力与多尺度特征融合的Faster R-CNN水培芥蓝花蕾分类检测模型。采用InceptionV3的前37层作为基础特征提取网络,在其ReductionA、InceptionA和InceptionB模块后分别嵌入SENet模块,将基础特征提取网络的第2组至第4组卷积特征图通过FPN特征金字塔网络层分别进行叠加后作为特征图输出,依据花蕾目标框尺寸统计结果在各FPN特征图上设计不同锚点尺寸。对绿宝芥蓝、香港白花芥蓝及两个品种的混合数据集测试的平均精度均值mAP最高为96.5%,最低为95.9%,表明模型能实现不同品种水培芥蓝高准确率检测。消融试验结果表明,基础特征提取网络引入SENet或FPN模块对不同成熟度花蕾的检测准确率均有提升作用,同时融合SENet模块和FPN模块对未成熟花蕾检测的平均准确率AP为92.3%,对成熟花蕾检测的AP为98.2%,对过成熟花蕾检测的AP为97.9%,不同成熟度花蕾检测的mAP为96.1%,表明模型设计合理,能充分发挥各模块的优势。相比VGG16、ResNet50、ResNet101和InceptionV3网络,模型对不同成熟度花蕾检测的mAP分别提高了10.8%、8.3%、 6.9%和12.7%,检测性能具有较大提升。在召回率为80%时,模型对不同成熟度水培芥蓝花蕾检测的准确率均能保持在90%以上,具有较高的鲁棒性。该研究结果可为确定水培芥蓝采收期提供依据。