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。     

矮化密植果园多臂采摘机器人任务规划

为提高矮化密植果园多机械臂采摘机器人的协同作业效率,该研究对存在重叠访问域的多臂协同采摘机器人任务规划进行分析,将多臂协同任务规划问题归纳为异步重叠访问域的多旅行商问题,给出了基于遗传算法的优化求解方法.试验结果表明:该研究所提任务规划算法在求解4个机械臂采摘43和90颗果实的任务规划问题时,分别在500和2000次迭...     

采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

幼树靶标探测器设计与试验

针对果园对靶喷药中幼树靶标难以精准探测的难题,该文基于红外传感器设计了幼树靶标探测器,该探测器能同时探测喷药机两侧果树树干,根据用户设置的喷雾宽度和延迟距离等参数计算出靶标喷雾位置,并准确控制电磁阀开闭以进行对靶喷药。实验室试验表明,在传感器探测范围内探测距离和树干直径对探测器探测准确性几乎没有影响,速度对探测准确性有微小量影响,速度不大于1m/s时喷雾总宽度计算精度不小于96.1%。果园试验表明,行走速度不大于0.94m/s时,幼树靶标探测器能100%探测到树干并准确计算出喷雾位置和喷雾宽度。     

我国当前农产品产地土壤重金属污染形势及检测技术分析

从农产品产地环境监测出发,针对农田土壤重金属污染问题,通过追踪一系列重金属污染事件报道,指出了进行农产品产地土壤重金属检测的重要意义;在综述现有重金属含量常规及新的检测方法基础上,分析了各自的优缺点,并针对农产品产地土壤重金属含量的检测问题,进行了现有各种重金属检测手段的对比分析,提出了目前农产品产地土壤重金属含量检测中面临的主要问题,为今后农产品产地环境中土壤重金属参数获取技术和低成本快速检测装备平台的研究和开发提供参考。     

无人机遥感解析田间作物表型信息研究进展

田间作物表型信息是揭示作物生长发育规律及其与环境关系的重要依据,传统的田间试验取样和车载高通量平台测定作物性状参数的方法耗时耗力,且空间覆盖不全,限制了作物科学研究的快速发展,而以无人机为代表的近地遥感高通量表型平台凭借机动灵活、成本低、空间覆盖广的优势成为获取田间作物表型信息的重要手段。该文根据国内外无人机遥感平台解析作物表型信息的最新研究成果,针对不同传感器类型分析了无人机遥感解析作物表型信息的应用及其不足,总结了遥感定量反演作物表型信息的方法体系,展望了无人机载遥感技术在作物表型信息解析方面的应用前景。该项研究成果对推广无人机遥感平台获取田间作物表型信息、提高复杂农田环境作物长势信息的解析和辨识能力具有重要意义。     

农田无线传感器网络中的簇首轮换机制

在大规模农田无线传感器网络WSN应用中,如何选择最优的网络架构和相应的自组织方式是一个急需研究的问题。在多跳、无线自组织网络Ad Hoc结构基础之上,针对规模农田面积大、作物生长周期长、传感器节点众多的特点,借鉴生物体内大量细胞生长发育和相互协作的组织机理,提出一种星状网和网状网相结合的分层无线传感器网络拓扑结构和簇首轮换机制,通过簇内控制减少节点与基站远距离的信令交互,降低网络建立的复杂度,减少网络路由和数据处理的开销。     

密度对不同株型玉米群体结构的调控效应

不同供试品种的茎叶夹角与株型特征密切相关,随着株型紧凑型增强,该参数值增大;在生育后期,不同株型玉米品种LAI各密度下大体表现为GY115较高,ND108次之,ZD958较低。随着密度增加,各品种LAI增大,紧凑型ZD958植株下位叶片的衰老速率相对减慢。供试品种群体中、下部1 d内各测定时期光截获的数量随密度增加明显减少,不同株型品种相比减小的幅度依数值大小依次为GY115,ND108和ZD958。随密度增大单株干物重降低,但以ZD958降低幅度较小,ND108次之,GY115较大。不同株型品种产量对密度的反应不同,获得高产的适宜密度存在明显差异。     

静液压传动拖拉机定速巡航控制系统设计与试验

针对现有农机速度调节策略功率匹配度不高、燃油经济性差的问题,以静液压传动拖拉机为平台,基于CAN总线设计了拖拉机定速巡航控制系统。该系统由拖拉机工况采集、负载检测、油门控制、变量泵排量调节、作业负载调节、通信等模块组成。设计了油门调节机构和负载调节装置,获取并解析了拖拉机工况数据,建立了静液压传动拖拉机油门开度、变量泵排量与速度对应的数学模型,制定了发动机转速与变量泵排量协同控制策略。分别在水泥路面空载、田间空载和平地作业3种工况下进行了协同控制策略试验,在平地作业工况下进行了定油门控制策略、油门排量耦合控制策略和油门排量协同控制策略试验。结果表明,3种工况下,协同控制策略的速度控制绝对误差分别为0.005、0.007、0.012m/s;在达到相同目标速度的前提下油门排量协同控制策略降低了发动机转速。拖拉机定速巡航控制系统能够在保证速度控制精度的前提下,减小燃油消耗。     

支持转速现场标定的玉米精密排种器电驱控制系统研究

针对现有玉米精密电驱排种控制系统无法快速适应多类型排种器排种控制的问题,在玉米CAN总线电动排种的基础上,设计了一种对玉米排种器排种驱动进行现场标定的电驱控制系统。系统在排种驱动电动机控制信号与排种盘转速之间的对应关系中,采用分段线性插值的方法现场获取排种器驱动曲线,实现排种盘转速标定与控制。以国产气吸式玉米精密排种器和指夹式玉米精密排种器为试验对象,在模拟车速下,对系统排种盘转速现场标定的控制准确性进行试验。电驱气吸式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距设定为25 cm,车速设定为3~12 km/h(间隔3 km/h),结果表明,系统调节时间最长为0.80 s,稳态误差最大为0.81 r/min,控制精度最低为97.42%。电驱指夹式排种器排种盘转速控制性能试验中,株距分别设定为20、25、32 cm,车速设定为4~9 km/h(间隔1 km/h),结果表明,总体排种盘转速平均调节时间为1.09 s,标准差为0.26 s;总体平均稳态误差为0.38 r/min,标准差为0.23 r/min;总体平均控制精度为98.30%,标准差为1.01%。与分段PID排种转速控制系统控制性能进行对比得出,支持转速现场标定的系统具有更好的适应性,平均调节时间减少0.51 s,平均稳态误差增大0.16 r/min,平均控制精度降低0.63个百分点。选用指夹式排种器,进行了播种均匀性田间试验,株距为20 cm,车速范围为4~7 km/h(间隔1 km/h),结果表明,播种合格指数大于等于84.26%,变异系数小于等于18.29%,说明系统能够完成对玉米精密排种器排种转速控制曲线的高控制精度现场标定,能够精准控制电驱排种转速。