摘要:设计了基于激光雷达的农田环境点云采集系统，可实现农田环境点云与农机位置姿态的稳定、可靠采集；设计了多传感器数据的采集软件，可实现准确、一致的全局点云数据获取。系统以拖拉机为移动载体，由点云数据采集模块、车体位姿采集模块和数据融合模块组成。其中，点云数据采集模块可获取周边环境点云数据，并解决近距离盲区问题；车体位姿采集模块可实时获取农机位置和姿态信息；数据融合模块可接收并融合环境点云数据与车体位姿数据，进而获取位姿补偿后的点云数据。系统实现了各传感器数据的在线采集、时间同步与空间配准，以及数据的实时显示与存储。在农田环境下进行点云采集试验，结果表明，采集系统具有良好的户外工作稳定性，在线典型丢帧率不超过1%，离线典型丢帧率不超过0.47%，能够满足农田点云数据采集的要求。为分析系统采集点云数据质量，将经过位姿补偿的点云与原始点云分别进行直通滤波地面点滤除，结果表明，位姿补偿后的点云经滤波后仅包含少量地面点云，可作为农机自主导航避障的可靠数据。

摘要:设计了一种果实自动采摘机器人，主要包括自动导航系统、采摘系统、运动系统、控制系统及动力系统。自动导航系统主要包括激光雷达导航和GNSS定位导航，可用于建立地图和规划工作路径；采摘系统通过双目立体视觉相机进行果实识别，再通过由六自由度机械臂和两指末端执行器（机械手）组成的执行机构抓紧果梗并剪断，完成果实采摘。试验结果表明，设计开发的机器人可以通过激光雷达导航完成室内工作，剪断并抓取果梗的两指末端执行器可适用于多种果实，上位机软件可以完成图像采集、机械臂控制和机器人工作路线图建立等操作。激光雷达导航试验结果表明，在1m/s的行驶速度下，导航绝对误差小于3.5cm，可满足温室果实采摘的需求。

摘要:为了快速、无损、自动获取玉米植株的三维信息，设计了一种基于移动机器人平台的玉米植株三维信息采集系统。首先，通过四轮驱动移动机器人与升降平台配合，精准控制Xtion深度相机多视角采集盆栽玉米植株的三维点云数据；然后，对获取的点云进行配准拼接与滤波，实现玉米植株的三维重建；最后，对重建后的玉米模型进行叶片的分割与参数测量。该系统的移动机器人运动误差可以控制在1cm之内，玉米植株叶片参数测量误差在1%~5%之间，证明了该系统进行玉米植株三维信息采集的可行性。

摘要:为解决番茄采摘机器人作业过程中果实识别不准确的问题，提出一种基于几何形态学和迭代随机圆相结合的目标提取算法，该算法可对图像中粘连的果实进行有效分割与识别。首先，以串收番茄佳西娜为研究对象，使用RGB相机采集图像；其次，对图像进行Canny边缘检测操作，获得果实边缘轮廓点；然后，对果实边缘轮廓点进行基于几何形态学的处理，获得果实轮廓点；最后，对果实轮廓点分组处理后，进行迭代随机圆的处理，得到果实识别结果。对该算法的正确率和准确率进行了验证，结果表明，果实识别正确率为85.1%，果实识别准确率为79.1%，此算法在一定程度上解决了复杂环境下多个果实粘连或被少量遮挡情况下的果实分割问题。

摘要:为了快速定位玉米植株位置，以苗期4~6叶玉米为研究对象，提出了一种苗期玉米冠层识别与质心定位方法。首先，在大田环境下获取农田作物视频数据，基于Faster R-CNN对玉米冠层进行识别；其次，用差分内积线性特性改进质心检测算法，对玉米冠层和杂草进行分割，并对玉米冠层识别区域进行质心定位计算，得到玉米苗质心的像素坐标；最后，通过农田实验对本文冠层识别与质心定位方法进行验证。结果表明，苗期玉米冠层识别方法的平均识别率达92.9%，检测一帧图像的平均时间为0.17s，玉米冠层质心定位误差不超过1像素。

摘要:为了实现对农田动态环境中多机协同导航作业的调度管理，开展了基于蚁群算法的多机协同作业任务规划研究。将多机协同作业任务规划分为2个环节：任务分配和任务序列规划。首先，采用全局与局部相结合的方法，综合考虑路径代价和任务执行能力，建立了多机协同作业任务分配模型；然后，通过对比分析任务序列规划问题和旅行商问题，利用蚁群算法建立了农机作业的任务序列规划模型；最后，利用Matlab平台对基于蚁群算法的任务序列规划进行了仿真试验，根据涿州试验农场的实际地块信息，设置多组不同的任务集合，分析蚁群算法优化路径、各代最佳路径长度和平均长度以及适应度进化曲线。仿真结果表明，基于蚁群算法进行任务序列优化可以有效地降低路径代价，提高作业效率，算法运行时间均小于1s，满足多机协同作业的实时性需求。

摘要:为了提高拖拉机在农田环境中自主导航作业的控制精度，设计开发了3种基于不同类型电机的方向盘转向控制系统，在分析步进电机、伺服电机和步进伺服电机3种电机的参数及其性能差异的基础上，设计了拖拉机自动转向执行机构，并配备了工控机PC、PLC控制器、前轮转角检测机构和GNSS定位系统等设备。设计了工控机车载终端软件，能够实现自动导航的嵌套双闭环控制及相应PID控制算法，设计了控制系统的电气原理图和PLC转向程序，在混凝土路面和田间播种作业两种工况下进行了拖拉机自动导航实验。实验结果表明，当拖拉机作业速度为0.8m/s时，两种实验条件下，步进电机导航系统的均方根误差分别为8.81cm和12.09cm，伺服电机导航系统的均方根误差分别为4.85cm和10.55cm，步进伺服电机导航系统的均方根误差分别为4.54cm和5.53cm，步进伺服电机在方向盘转向控制系统中自动导航效果较好。

摘要:由于田间作业环境复杂，插秧机卫星自动导航工作时GPS数据不能准确反映秧苗位置,达不到相应的作业要求。为此，提出一种利用全站仪检验秧苗路径的方法，检验插秧机的作业精度。通过研究全站仪单点静态测量所获取的秧苗点数据，得到秧苗路径的直线度和秧苗路径的对行精度，进而评估插秧机的作业精度。对相关数据进行分析可得：秧苗路径直线度的最小值和最大值分别为3.08、4.93cm，最小和最大均方根误差分别为4.299、6.263cm；秧苗路径的对行精度最小值和最大值分别为5.17、15.53cm，最小和最大均方根误差分别为4.29、5.43cm。结果表明，该方法可实现对农机田间自动导航作业精度的量化评估。

摘要:农田作业载体精准导航是提高新疆农田作业效率的重要条件。目前常用的地图导航软件，如高德和百度地图，因地图精度问题，不能在农田内实现精准导航，并且农田区域由于面积大、视线遮挡等原因使得作业载体难以快速找到目标点。鉴于此，提出一种结合Google地图API、高德地图API和最短路径算法寻找最优田间路径的方法。通过Google地图API描绘出试验田的边界轮廓，利用高德地图API提供的位置信息，基于Android应用框架设计运行于智能手机的新疆农田导航APP。该系统有效实现了人、地面机械等不同作业载体在新疆棉田内的精准导航，有利于农技人员和农业机械在路径复杂的田间环境下，进行虫害复查和喷洒药剂等作业。

摘要:为研究水田激光平地机动力学模型，提高控制算法精度，优化机械结构设计，提出一种基于单目高速相机的平地铲位姿参数动态测量方法。该方法利用直接线性变换（Direct linear transformation，DLT）分别建立单目相机与平地铲局部坐标系、单目相机与平地铲台架之间的对应关系方程，通过高斯-牛顿迭代法间接求解出平地铲上两个坐标系之间的转换关系，从而实现平地铲空间位置和姿态角的测量。利用单目高速相机进行了试验验证，并与AHRS（Attitude and heading reference system）传感器进行数据对比。试验结果表明：本文方法可以实现平地铲的位姿参数测量，与AHRS传感器相比，姿态角平均绝对误差为0.687°、标准差为0.543°，最大绝对误差为-1.92°，出现在平地铲运动到3.76s处；测得的质心位置在X、Y、Z轴方向上的变化与平地铲实际运动相符。

摘要:分析了切碎输送装置结构与工作原理，建立了茎秆切口夹角、切段长度、输送效率的数学模型，并计算其理论值。鉴于作业速度变化会引起玉米秸秆喂入量的波动，对茎秆的切口夹角和切段长度，以及碎茎秆的输送效率均有明显影响，因此以作业速度为试验因素，以茎秆切口夹角、切段长度以及输送效率为试验指标，进行了田间试验，测算得出了茎秆切口夹角、切段长度、输送效率的实际值。通过数据回归，分别得出作业速度与茎秆切口夹角、切段长度、输送器输送效率实际值修正系数的理论数学模型，构建了基于田间作业速度的茎秆切碎与输送装置工程设计模型，可为同类装置设计提供参考。

摘要:为实现对联合收获机喂入量的准确测量，降低作业环境和机器振动对测量精度的影响，对喂入量监测系统的扭矩信号、转速信号和GPS信号进行了分析与处理方法研究。根据GPS信号格式对其进行了有效信息提取、高斯投影变换和作业参数计算；根据转速脉冲信号计算转速，并对其进行插值；对扭矩信号进行了分析和双阈值滤波，对信号插值方法和降噪方法进行了对比测试。以田间采集喂入量信号为样本，对扭矩信号进行双阈值滤波、插值和降噪，对比了不同插值方法的预测效果和不同滤波方法的降噪效果。结果表明，在样本范围内，分段线性插值和自适应滤波效果优于其他方法，经信号处理后的喂入量测量平均相对误差为12.5%，在一定程度上能够满足联合收获机喂入量监测的实际需要。

摘要:农业小区内进行水稻育种、良种繁殖、栽培及土壤肥料等试验时，要在规定小区单位内完成定量秧苗插植，要求的计数值不能有任何误差。插秧机作业时要对插秧量进行计数，通过传动轴与插植轴的传动比可以得出插秧行数，目前由于结构问题大多数插秧机插植轴无法进行计数装置轴端安装，计数装置固定困难，以及由于未精确约束造成漏计数。本文提出一种适用于插秧机使用的基于精准约束原理的非轴端安装计数装置，分别将传感器和单齿转盘在离合器和传动轴上进行固定，计数装置在插秧机上实现精确约束，并将计数器预设值与实际插秧行数进行对比验证。试验表明：该计数装置可以在井关等主流插秧机机型上的狭小空间内有效实现精确约束，实际值与预设值相同，计数装置在工作时不会造成漏计的情况。

摘要:为了研究农机实际作业过程中的农机功率与深松作业效率之间的关系，以山东省深松作业为研究对象，选取323台福田雷沃重工生产、功率范围为52.20~197.61kW、装载农机深松作业远程监测终端的拖拉机，采集2015年4月到2017年4月之间深松作业运行轨迹数据37 981条，计算深松作业面积、作业时间和效率。将数据集按照无放回抽样方法分为建模集（80%）和验证集（20%），通过线性回归分析，建立了基于拖拉机功率的深松作业效率模型，拖拉机功率与深松作业效率有明显的线性关系，其R2达到0.9147，均方根误差为0.1684hm2/h，模型验证结果均方根误差为0.3396hm2/h。拖拉机作业效率模型可为拖拉机服务组织在拖拉机作业时间窗口条件下进行拖拉机作业的合理调度与分配提供科学依据。

摘要:在准确的位置投入适量的肥料是满足农田精细施肥作业的基本需求。为了实现以玉米苗期根部位置为依据的定位施肥作业，设计了一种基于电机驱动的定位施肥控制系统，该系统硬件部分主要由上位机、下位机处理器、电机和驱动器组成。分析了定位施肥过程中的迟滞现象，建立了施肥位置滞后模型；将滞后距离作为提前量，实时置入控制系统，提出了阈值控制算法；最后，通过试验平台对该控制系统稳定性和准确性进行验证。试验结果表明，该控制系统在电机转速50～201r/min的范围内运行稳定，平均系统响应时间为0.8s。

摘要:针对黄淮海地区化肥施用过量和肥料利用率低的问题，基于GNSS拖拉机自动导航技术和液压控制技术，提出一种小麦种行、肥行精准拟合的新模式，设计了一种小麦种肥精准拟合变量施肥控制系统。通过安装在拖拉机上的自动导航系统进行施肥作业，记录导航线和施肥作业轨迹，根据机具幅宽和肥（种）管位置分布，对施肥导航线进行平移，从而完成导航播种作业，同时记录播种导航线和播种作业轨迹，实现种行、肥行精准对行作业。小麦种行、肥行精准拟合变量施肥控制系统可以根据用户设置的目标施肥量，实时计算液压电动机目标转速，同步将目标转速指令发送给施肥控制器，控制器根据光电编码器反馈的电动机转速信号，调节电液比例阀开度，进而驱动液压电动机带动排肥执行机构进行排肥，实现液压电动机转速的闭环控制，一次完成带施、旋耕、深层条施的同步变量施用。田间试验结果表明，种、肥精准对行误差最大为6cm，误差在3cm以内占90%以上，完全满足黄淮海地区宽窄行种植模式下的作业需求；浅层排肥量最大误差为2.70%，变异系数最大为0.05；深层排肥量最大误差为7.95%，变异系数最大为0.08，完全满足田间试验需要。田间试验设置常规施量、减量12%施肥二水平三重复，测产结果表明，与常规施肥3900kg/hm2的产量相比，减量12%施肥的产量达到3945kg/hm2。

摘要:土壤电导率与土壤机械阻力是测定土壤理化特性的基础。为了在复杂农田环境中实时、快速检测这两种参数，开发了一种以圆盘犁和深松犁钩作为测量传感器电极的车载式土壤电导率与土壤机械阻力同步实时测量系统，测量原理分别依据电流-电压四端法与应变片电桥法。在室内土槽中对车载式同步实时测量系统进行仿真实验，电导率测量值与实际值R2为0.9268，机械阻力测量值与实际值绝对误差为0.2~2.7N,系统稳定性实验结果的电压标准差为：电导率0.059764mV，3组应变片电桥依次为0.23042、0.102203、0.109624mV，压力传感器0.172511mV，说明该系统有较高的精确度、稳定性以及可行性。

摘要:为了开展基于作物实时传感器的田间变量作业离心圆盘式撒肥机的研究，综合考虑已设计的离心圆盘撒肥机的结构和机理，选取并分析撒肥高度、圆盘叶片位置角、肥料下落位置角3个关键参数对双圆盘离心撒肥机撒肥均匀性的影响。基于DesignExpert的试验设计，进行了响应面分析试验和单因素试验，分析各因素对撒肥均匀性的影响。响应面分析试验结果表明，各因素对分布变异系数影响由大到小分别为下料位置角、撒肥高度、叶片位置角；经参数优化后，撒肥高度为68.80cm、下料位置角为60°、叶片位置角29.63°时，肥料分布变异系数最小，为9.95%；验证试验结果表明，分布变异系数预测值的平均值为9.95%，试验值的平均值为18.93%，平均相对误差为47.26%。单因素试验结果表明，单个因素变化下，撒幅范围内肥料质量分布变化明显；撒肥高度为70cm、下料位置角为30°，当叶片位置角取22.5°时，肥料分布变异系数最小，为22.87%；下料位置角30°、叶片位置角为22.5°，当撒肥高度取80cm时，肥料分布变异系数最小，为17.26%；以分布变异系数最小原则，撒肥高度为80cm、叶片位置角22.5°，当下料位置角取60°时，肥料分布变异系数最小，为15.76%。

摘要:为了实现作物生长过程中叶绿素的动态在线监测，设计开发了一款叶绿素在线检测传感器系统。应用可见-近红外（660、880nm）波段光谱检测植物叶绿素含量的体积小、功耗低的模块，通过AD转换电路、数字滤波电路得到叶片反射光数字信号，利用灰度板对反射光信号进行反射率校准，660nm和880nm波段的反射率校正模型的R2分别为0.9996和0.9995；取10个不同等级叶绿素溶液样本共80个，使用国标法检测叶绿素含量后将溶液倒入无纺布开展叶绿素梯度仿真测量。叶绿素检测模块测量双波长反射率后，分别计算归一化差值植被指数（NDVI）和叶绿素指标SPAD指数值。建立相应的叶绿素含量检测数学模型，其决定系数R2分别为0.9557、0.9587。开展活体植株叶绿素检测验证试验，叶片原位光谱测量后，再将叶片剪碎，使用国标法测量叶绿素真实值，检测样本与真实值的相关系数分别为0.8887、0.8745。进而开展在线动态监测试验，实时监测水肥胁迫组和正常水肥管理对照组玉米幼苗植株，监测90h内的叶绿素含量变化，可知，相同管理条件下植株叶绿素含量变化规律大致相同，受水肥胁迫的影响，水肥胁迫组的叶绿素浓度呈下降趋势。证明了传感器系统在线监测作物叶绿素动态的可行性，可为农作物生长与胁迫动态监测提供技术支持。

摘要:为了满足农田作物信息采集和分析服务的需求，将智能手机终端硬件、微信小程序软件与云服务平台相结合，设计了一款基于云服务架构的田间信息采集与分析系统。系统主要包括腾讯云服务器模块和手机微信小程序模块，其中，云服务器端使用MySQL搭建数据库，用于存储、处理和下载数据；使用CSS和JavaScript语言及小程序封装的组件开发微信小程序，用于交互实现数据的采集、上传与信息反馈。以田间小麦作物生物量指征参数调查为例，针对冠层覆盖度和植株行间距计算进行了系统应用测试。采集100幅出苗期的小麦冠层图像，由小程序端上传样本图像到后台处理。使用霍夫变换、图像掩膜和图像腐蚀获取定位图像后，利用HSV彩色空间突出样本像素点，计算冠层覆盖度；采用投影法和滤波法提取峰值，获取株行中心线，从而计算植株行间距。建立了图像识别像素株行间距与实测株间行距间的一元线性回归模型，建模精度R2达到0.911，可为田间作物信息检测和调查提供技术支持。

摘要:为实现工厂化育苗生产线上黄瓜苗群体株高的快速无损测量，提出一种基于RGB-D（RGB-Depth）相机的温室育苗盘中蔬菜苗株高参数原位测量方法。以黄瓜苗为观测对象，在苗的正上方0.75m处架设RGB-D相机，以获取黄瓜苗盘的俯视彩色图像、深度图像以及彩色三维点云数据。在采集的俯视彩色三维点云中分割出单株幼苗点云集、并实现单株幼苗的定位是蔬菜苗群体株高原位测量的关键。根据RGB-D相机的成像原理，将滤波与聚类分割算法相结合，实现一种基于俯视的彩色三维点云数据处理方法，用于从穴盘幼苗群体点云集中分割出单株幼苗点云集。对黄瓜苗彩色三维点云数据的实验处理结果表明，条件滤波、颜色聚类以及统计滤波相结合的滤波算法能够更好地滤除土壤背景的点云集，欧氏距离聚类分割算法可以从滤除土壤背景后的点云中有效地分割出单株蔬菜苗点云集。最后，根据基于俯视的彩色三维点云数据的幼苗株高计算方法得出单株幼苗的株高。实验结果表明，黄瓜苗株高的平均测量误差为2.30mm，平均测量相对误差为7.69%，该结果可为苗期作物群体关键生长参数的提取提供有效的解决方案。

摘要:为了准确获取冬小麦农田产量空间差异性信息，提升产量监测系统的采集精度与产量空间分布图的插值精度，采用研发的收获机产量实时监测系统，从绘制准确的产量空间分布图入手，对2013—2015年的小麦产量数据进行了插值及空间变异性分析，结果表明：阈值滤波的预处理方法可以有效剔除产量异常值，还原真实田间产量分布情况。通过RMSE对比得出，普通克里金(OK)方法绘制的试验地块产量空间分布图插值精度更高，最小值为826.70kg/hm2，出现在2013年OK法指数模型中，搜索策略为椭圆形、最大相邻要素5个、最小相邻要素3个、1个扇区。由半方差函数拟合曲线参数得出3年产量空间变异性信息及监测系统的最优采样间距，分别为2013年与2014年的产量空间变异完全来源于空间自相关，2013年主要表现在2~12m的中尺度范围，2014年表现在2~5m的中尺度范围；2015年由随机因素引起的空间变异为25%，表现在2m以下的小尺度范围，空间自相关引起的变异为75%，表现在2~15m的中尺度范围；产量监测系统的采样间距应保持在2~10m，过小或过大将受到较大随机因素或插值精度降低的影响。

摘要:为了更好地建立土壤表面的三维点云形态结构模型，使用Kinect相机拍摄土壤表面，获取土壤表面的彩色图像和深度图像。针对传统最近点迭代算法对配准点云的空间位置要求比较严格的问题，采用了点云初始配准的方法。这种方法首先去除土壤表面深度图像的无用背景信息以及噪声，再对三维点云进行初始配准以及精确配准。在初始配准的过程中，对获取的土壤表面点云信息进行归一化对齐径向特征关键点搜索，得到具有代表性、且比较均匀的点云关键点，然后采用快速点特征值直方图的方法提取关键点的特征值，采用随机抽样一致性算法提纯映射关系，以此来完成点云的初始配准。最后采用最近点迭代算法完成土壤表面三维点云的精确配准。传统的最近点迭代算法的配准时间是58.2s，配准误差是3.80cm，改进后的方法配准时间为124.8s，配准误差为0.89cm。相比传统最近点迭代算法，改进后方法的配准时间虽延长了66.6s，但配准误差降低了2.91cm。结果表明，该方法简单，易于处理，成本较低，可以实现土壤表面的三维重建。

摘要:全景相机可获取农机周围360°范围内的图像信息，具有覆盖范围大等特点，但需要对多镜头获取的图像进行拼接与融合，才能生成全景图像，为农机避障提供支持。以雷沃欧豹拖拉机为试验平台，搭载全景相机，获取实验农场的农田图像数据。首先对多幅图像进行预处理，包括通过柱面投影变换统一坐标系，采用基于特征点的SIFT算法提取图像的特征点并进行匹配；针对传统SIFT算法存在错误匹配而影响图像拼接质量的问题，使用RANSAC算法进行多次优化迭代，达到剔除错误匹配点的效果；针对匹配后生成的图像变换矩阵，为防止其线性结果不稳定并进一步优化结果，采用非线性的LM算法进行优化，使用线性加权平滑算法对图像进行融合，实现全景图像的生成。试验采用计算图像重叠区域相关系数定量评价图像拼接效果，并对获取的30组共60幅图像采用RANSAC算法和LM算法进行处理。结果表明，经过RANSAC算法处理后，误匹配点得到明显剔除，匹配特征点之间的平均几何距离偏移量明显减小，其平均值由39.4013像素下降至0.5819像素，相关系数由0.2878上升至0.7249。与手动设置阈值的剔除误匹配点方法进行了比较，经过RANSAC算法处理后的平均相关系数为0.7249，大于阈值设为0.4时的0.5933，以及阈值设为0.6时的0.2007，证明该算法能够实现多种情况下的图像拼接，剔除误匹配点；经过LM算法处理后，平均几何距离偏移量由0.5819像素进一步下降至0.5693像素，平均相关系数由0.7249进一步上升至0.7261，证明图像变换矩阵得到进一步优化，全景图像的拼接质量得到进一步提高。

摘要:为去噪的同时最大程度地保留蝗虫切片图像细小的边缘与纹理特征，利用Bandelet变换的多尺度特性和图像的几何特性，提出了基于Bandelet变换的参数化阈值函数的去噪算法。首先采用具有平移不变性的平稳小波对图像进行分解，然后利用Birge-Massart策略估计阈值、最小化Lagrange函数取得最佳几何流方向，并利用最小均方误差(MSE)原则优化四叉树，最后采用自适应Bayesshrink参数化阈值函数对图像进行去噪。实验结果表明，本文算法对图像边缘的稀疏表示效果比较理想，降噪后边缘更加清晰，纹理特征更多。对比其他方法，通过本文算法获得的峰值信噪比(PSNR)和结构相似度(SSIM)结果表明，其降噪性能显著提高。说明将基于Bandelet变换的参数化阈值函数算法应用于蝗虫切片图像去噪有效、可行，可为后续研究提供技术支持。

摘要:基于暗通道先验原理，提出一种Shannon-Cosine小波结合精细积分法的农田图像去雾算法。针对现有透射率估计方法中存在的块效应以及复原后图像纹理丢失的问题，该算法对透射率图进行了细化，利用非线性偏微分方程保边特性，运用小波数值方法对其离散，降低方程组规模。并采用精细积分法求解，提高计算精度。达到了对透射率图局部平滑、边缘突出的目的。同时，对大气值A的计算方法进行改进，提高了运算速度。实验结果表明：本文算法得到的透射率图恢复的图像具有更好的清晰度，纹理更加丰富，相比于原暗通道算法，本文算法新增可见边之比提高了30.36%，对比度提高了40.72%，标准差提高了28.21%，该算法可实现更好的去雾效果。

摘要:为了无损和高效地检测作物叶绿素含量，设计了一种采用主动光源的双波长便携式叶绿素含量检测装置，获取作物在红色范围660nm附近的光谱深吸收和近红外850nm附近的光谱强反射特征。采集作物叶片的反射光信号，经转换、调制和放大后，利用灰度标准板拟合反射率，660nm和850nm拟合的校正模型R2分别为0.993、0.979。光源稳定性与抗干扰性测试结果显示，660nm和850nm光源的稳定性均方差分别为0.0079和0.0044，误差率分别为2.378%和1.223%；抗干扰性的均方差分别为0.0099和0.0187，误差率分别为2.000%和4.360%。通过叶绿素浸提溶液配比，设计了叶绿素梯度与双波长反射率的相关性试验，结果显示，660nm和850nm与叶绿素浓度相关系数分别为-0.919和0.272。660nm附近叶绿素对光谱有深吸收的特征，将其作为主要测试波长；850nm附近是叶片结构和以环境光学响应为主，反射光与叶绿素相关性不强，将其作为检测的参比波长。以田间玉米苗期植株为试验对象，利用双波长采集作物反射率，计算归一化植被指数（NDVI）、差值植被指数（DVI）、比值植被指数(RVI）和土壤调整型植被指数（SAVI），其与SPAD仪器测量值的相关系数r分别为0.892、0.846、0.867、0.883。基于NDVI、DVI、RVI和SAVI建立SPAD多元线性回归模型，其决定系数R2为0.831。利用该装置提供的模型嵌入功能导入诊断模型可直接输出叶绿素诊断结果，为作物叶绿素含量快速检测提供支持。

摘要:为了快速、无损地获取大田作物叶绿素含量空间分布，基于无人机遥感技术研究了大田玉米冠层叶绿素含量检测及分布图绘制方法。利用无人机遥感技术采集了150幅大田玉米的航拍图像，并通过Pix4dmapper软件对其进行了拼接；在实验田中，等距获取80株玉米叶片样本，通过化学法萃取叶绿素，并使用分光光度计测量叶绿素含量，形成了基础数据源。在数据处理方面，采用ArcGIS软件对样本点的POS（Position and orientation system）数据与无人机图像进行匹配；对无人机拍摄的RGB图像，首先进行R、G、B三通道分量值提取，构建了绿红比值、绿红差值、归一化红绿差值、超绿等10种颜色特征，并计算了均值、标准偏差、平滑度、三阶矩等6种纹理特征，然后建立了基于BP（Back propagation）神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型。实验结果表明，基于BP神经网络的玉米冠层叶绿素含量检测模型的均方根误差RMSE为4.4659mg/L，决定系数R2为0.7246。通过BP神经网络检测模型计算出大田玉米图像每个像素点的叶绿素含量，基于伪彩色技术绘制大田玉米叶绿素含量可视化分布图，分析田间玉米冠层叶绿素含量分布图可以直观区分田间道路与冠层区域，显示地块叶绿素分布差异。通过无损检测大田玉米冠层叶绿素含量及叶绿素分布可视化，可为田间作物长势评价和精细化管理提供技术支持。

摘要:作物蒸腾作用是基质水分传输的主要驱动力，建立了基于基质含水率变化量的温室番茄作物蒸腾量估算模型和预测模型，并进行对比分析。使用校准后的EC5基质含水率传感器，记录第1次灌溉后与第2次灌溉前基质实时含水率变化量，使用称量法测量作物实时蒸腾量。通过基质含水率变化量与基质栽培槽体积的多元线性回归运算，建立番茄单株日蒸腾量估算模型；将基质含水率变化量、空气温度、空气湿度和光照强度作为输入，利用GABP神经网络算法，建立番茄单株日蒸腾量预测模型。将试验所得温室作物日蒸腾量估算模型和预测模型分别与温室作物实际日蒸腾量进行线性回归分析，结果表明，基于基质含水率变化量建立的估算模型在苗期、花期的预测精度分别为0.9729、0.9796，预测模型的预测精度分别为0.9915、0.9890，两者之间差异不大，但估算模型运算速度远高于预测模型的运算速度，估算模型对于温室灌溉管理具有推广应用价值。

摘要:以重金属离子Hg2+为研究对象，使用经过L半胱氨酸修饰的CdTe量子点溶液对Hg2+进行检测，Hg2+与表面采用修饰剂的量子点结合使得量子点发生荧光猝灭现象，Hg2+浓度与荧光猝灭的变化强度呈一定的线性关系，利用这种线性关系实现量子点对溶液中Hg2+含量的定量检测，检测波段为400～800nm。在优化条件下测得方法检出限为6.11×10-9mol/L (S/N=3，n=11)，线性范围为9×10-9~5×10-6mol/L，相对标准偏差（RSD）为286%。在实验环境下，对特征波段进行变量标准化（SNV）预处理，再进行偏最小二乘（PLS） 建模分析，得到较好的自预测能力和实际预测能力，其中校正集的决定系数为0.8784，RMSEC为11.6313μmol/L，验证集的决定系数为0.7287，RMSEP为18.7174μmol/L。结果表明，实验建模效果良好，操作简单、方便，实验快速、可靠、无污染，表明利用量子点荧光探针检测 Hg2+方法可行。

摘要:基于双标图法量化表征了山崎生菜、山崎草莓、山崎番茄、康奈尔生菜、康奈尔草莓5种营养液配方以及NO3N、PO4P、K+、Ca2+、Mg2+、NH4N、SO4S 7种养分元素间的差异性。研究表明，NO3N、K+、Ca2+在差异性及含量比例皆排在前3位，同时山崎系列营养液配方与康奈尔系列营养液配方各自具有高度相关性。通过分别建立统一的建模样本集合进行支持向量机(SVM)模型训练，实现了对NO3N、K+、Ca2+的准确测量，相比于未进行差异性分析为输入的SVM预测模型，在山崎配方环境下，平均相对误差分别从7.66%、11.88%、11.55%减小至6.41%、6.14%、10.20%；在康奈尔配方环境下，平均相对误差则分别降低了1.79、2.98、1.13个百分点。基于双标图营养液配方分析方法可为无土栽培营养液电极法监测提供参考。

摘要:为实现现代信息技术在盐碱地良性管理领域的技术应用，解决当前盐碱地管理中缺乏监测数据、无法有效进行改良效果评估的问题，设计了田间智能化信息化采集与控制系统，实现了暗管水质信息监测、田间气候监测、病虫害监测、作物长势监测和自动灌溉控制，构建了用于田间数据传输的ZigBee无线传感器网络，并依据山东东营农业高新技术园区的区域特点，综合考虑信号传输的鲁棒性和时效性，提出了ZigBee网络节点部署的全局优化方案。同时，应用TCP/IP协议，设计了盐碱地综合治理信息采集软件和远程信息云服务平台，实现了盐碱地资源的全方位信息监测。试验表明，系统能够满足盐碱地信息监测和田间灌溉水肥一体化自动控制的功能需求，且所设计网络数据传输的综合丢包率低于1%。

摘要:为了建立一套土壤全氮含量在线快速测量方法，基于Windows平台设计了车载式土壤全氮快速检测系统软件，系统软件设计包括软件架构设计和软件功能设计。在Windows平台上使用MySQL数据库管理软件作为检测系统软件数据库进行设计，实现检测系统软件与MySQL数据库的数据交互；软件功能设计主要包括检测系统软件主界面设计、数据采集、分析界面设计，以及利用HTML5地理位置定位技术实现土壤数据检测点的轨迹成图界面设计。当车载式土壤全氮快速检测系统进行土壤检测时，系统软件采集不同敏感波长处的土壤光谱数据，通过嵌入在检测系统软件中的土壤全氮含量预测模型，反演得到土壤全氮含量信息，同时采集的GPS信息通过HTML5地理位置定位技术实现土壤数据检测点的轨迹成图。最后，对检测系统软件进行了测试，测试结果表明，车载式土壤全氮快速检测系统软件能够有效采集和显示不同敏感波长处的土壤光谱信息、土壤全氮含量及GPS信息，并能够准确生成土壤数据检测点的轨迹图，证明了基于Windows平台的车载式土壤全氮快速检测系统软件的可靠性和稳定性，能够满足田间在线、快速检测土壤全氮含量及生成土壤数据检测点轨迹图的需求。

摘要:为直观反映土壤中氮肥的分布情况，并为变量施肥决策提供技术支持，开发了氮肥空间分布成图系统。系统基于.NET平台，使用C#语言编写，利用ArcGIS Engine实现数据文件类型转换、插值分析、栅格图层渲染等GIS功能。利用近红外光谱技术获得土壤光谱数据，通过Python构建BP神经网络回归模型，实现氮素含量预测。利用C#命令行的方式实现C#对Python模型的调用。配合车载式土壤参数传感器采集的数据对系统进行了测试，结果表明：该系统能够根据光谱数据估算出采集点对应的氮素含量，并结合采集点的地理坐标，分别使用反距离加权插值算法和趋势面插值算法生成氮肥空间分布图，为制定相应的变量施肥决策提供理论依据。

摘要:为了充分挖掘物联网的潜力，设计了基于LoRa技术的农田物联网系统，该系统可实现田间环境数据的采集，并进行了田间通信试验。选取空地及两块甘蔗地进行试验，分别获取了不同发射功率、不同通信距离、不同天气状况下的共3000个接收信号强度指示（Received signal strength indication, RSSI）数据。试验结果表明，在蔗田通信中，发射功率15dB，晴天的通信品质比发射功率10、20dB及黎明、出现露水等潮湿条件下更稳定，甘蔗密度明显影响通信品质。建立了发射功率15dB、晴天条件下RSSI值与通信距离的关系模型，其决定系数R2达到0.9291。

摘要:对2008—2017年间广西某甘蔗地装设的田间物联网获取的田间环境及气象数据进行了分析，研究通过这些数据预测甘蔗产量的可行性。对田间的环境数据（土壤含水率和土壤温度）和气象数据（降水量和空气温度）进行预处理，分别运用BP神经网络及遗传算法优化初始阈值的BP神经网络（GA-BP）对所选地块的甘蔗产量进行预测。结果表明，GA-BP神经网络模型的预测精度明显高于BP神经网络模型，R2达到0.9894，平均相对误差仅为0.64%。说明用GA-BP神经网络预测甘蔗产量是有效、可行的。

摘要:为探究电流-电压四端法和时域反射法两种接触式测量方法在不同质地土壤和不同含盐量、含水率土壤的适用性，设计基于“电流-电压”四端法的土壤电导率测量仪，对其标定并与时域反射法进行对比试验。标定结果表明，当电导率在0~14mS/cm范围内时，该仪器具有较高准确度。不同含水率的对比试验结果表明，四端法和时域反射法在一定含盐量范围内都具有较好的线性度；而当砂质壤土含水率为20%、含盐量大于0.6%时，四端法电导率测量仪测得的电导率基本保持不变；当粉质黏土含水率较低和较高时，电导率均变化不大，因此在使用时应尽量避免在土壤含水率较低和较高时进行测量。不同质地土壤的对比试验表明，四端法和时域反射法均在含盐量较低时受土壤质地影响较小，在含盐量较高时受土壤质地影响较大。

摘要:为了实时、准确监测土壤含水率，设计了一套基于窄带物联网的土壤墒情监测系统。系统探头采用圆环柱体结构，通过探头中分频器的输出频率测出土壤含水率，并对电容式土壤水分传感器进行了标定。利用恒温箱进行了环境温度对土壤含水率测量精度的影响分析，表明分频频率与温度呈现良好的线性关系，温度变化1℃，探头中分频频率变化0.1386kHz，从而得到温度补偿方程。在50.4~65.5℃和-18.0~23.6℃的环境中进行土壤含水率测量实验，结果显示，系统在较高温、较低温的环境下仍可以稳定、可靠运行。

摘要:为了提高奶牛乳房炎的检测精度，利用热红外图像测量奶牛关键部位温度，提出了一种奶牛眼睛和乳房自动定位算法。首先对奶牛热红外图像的灰度直方图进行分析，然后提取阈值分割后图像中的HSV(Hue, Saturation, Value)颜色特征和骨架特征，并基于HSV自动检测奶牛眼睛位置，计算骨架特征向量，用支持向量机(Support vector machine,SVM)分类技术自动检测奶牛乳房位置。为了验证定位算法的有效性，对随机选取的40头自然行走的奶牛进行试验验证，结果表明，本文提出的定位算法可以有效定位奶牛眼睛、乳房位置，其定位误差在20像素以内的视频帧识别精度为6867%。根据定位算法所获取的奶牛眼睛和乳房的温度差值进行奶牛乳房炎检测试验，通过温度阈值对奶牛乳房炎发病程度进行评级，并与体细胞计数法(Somatic cell count,SCC)检测结果进行对比，结果表明，等级1检测准确率为33.3%，等级2检测准确率为87.5%。本文研究结果能较准确获取奶牛自然行走状况下眼睛和乳房的位置和温度。

摘要:为了解决生猪在运动过程中目标检测与跟踪误差较大的问题，提出了一种基于骨架扫描策略的生猪头部及躯干目标检测与跟踪方法。首先，检测热红外视频中生猪的通道区域，去除复杂背景的干扰；其次，对通道区域进行预处理，提取生猪的整体骨架；再次，设计图像行列扫描策略，扫描骨架前端关键点，提取头部位置；最后，根据头部与身体的空间关系，检测躯干跟踪框的位置，同步实现头部和躯干的目标跟踪。利用采集到的50只生猪的视频数据，在Matlab R2014a平台上进行了测试，并与压缩感知跟踪、核相关滤波跟踪和快速判别尺寸空间跟踪等高效算法进行对比分析。结果表明，本文算法的平均跟踪帧速为31.63f/s，平均跟踪精确度为0.6752（阈值为20像素），分别比压缩感知跟踪、核相关滤波跟踪和快速判别尺寸空间跟踪算法高9.41、7.09、2.72个百分点。

摘要:针对目前猪只爬跨行为自动化检测程度较低的问题，提出了一种基于Mask R-CNN的猪只爬跨行为识别算法。首先获取猪只俯视图像，利用Labelme制作数据集标签，引入迁移学习方法训练ResNet-FPN网络，获取猪只分割结果，并提取每个样本中的mask像素面积。提取每个样本中的最小mask像素面积作为爬跨行为识别的经验样本集，确定爬跨行为界定阈值。利用测试集分别测试猪只分割网络模型及爬跨行为识别算法，结果表明，猪只分割网络模型的分割准确率为94%，爬跨行为识别算法准确率为94.5%。本算法能够自动有效地检测猪只爬跨行为，可为牲畜养殖自动化提供支持。

摘要:为了解决奶牛点云体尺测点的自动提取问题，提出了基于点云精简的奶牛背部体尺测点自动提取方法。首先，搭建奶牛深度视频采集平台采集数据，对Kinect相机采集到的奶牛背部原始点云数据进行预处理，去除周围复杂背景；其次，采用主成分分析法计算局部平面法矢量和曲率，对奶牛背部点云进行精简，去除噪声点和冗余点，保留奶牛背脊部和边界轮廓的特征点；最后，根据奶牛背部体尺测点的几何特征和测点间的空间结构关系，对精简后的奶牛背部点云数据进行体尺测点的自动提取。采集了33头奶牛的完整背部深度视频数据，每头奶牛选取10帧，共计330帧试验数据。利用本文方法提取到的所有体尺测点的平均绝对误差均小于1.17cm，与非均匀网络法相比，经本文方法处理后的体尺测点提取时间缩短了33.72%。本文研究结果可为奶牛体尺自动化测量提供技术支持。

摘要:针对采用机器视觉技术检测奶牛跛行过程中不易准确、自动定位牛蹄位置的问题，提出一种奶牛牛蹄定位方法。通过对可见光视频中奶牛图像预处理，提取牛蹄二值化图像，研究奶牛行走时空特性，分析牛蹄在图像中的时空变化，提出一种时空差值算法，计算连通域最低点坐标，实现对奶牛牛蹄着地位置准确定位；通过分析奶牛行走时牛蹄的运动顺序，对同侧牛蹄位置数据进行提取分类，用于轨迹提取，检测跛行。进行了牛蹄定位试验和跛行检测试验，结果表明，牛蹄定位准确，阈值为20像素时精度达到73.8%，着地位置平均误差达到11.3像素；奶牛跛行检测准确率为93.3%，跛行分类准确率为77.8%。研究结果能较准确定位奶牛自然行走状况下牛蹄位置，可实现奶牛跛行的自动检测。

摘要:为了在复杂环境下对视频目标生猪进行精确、快速检测，提出一种基于改进卷积神经网络（CNN）的多目标生猪检测算法。利用生猪图像的二值化规范梯度（BING）训练两级线性SVM，以生成高质量的候选区域，利用改进的CNN模型对候选区域进行分类识别，最后利用非极大值抑制算法剔除冗余窗口，减少训练样本和训练参数的数量。对CNN网络结构和参数进行优化实验，分析网络训练效率和目标检测效果。实验结果表明，与传统CNN模型相比，本文算法训练时间更短，且具有更快的收敛速度和更强的鲁棒性，对生猪图像前景和背景的分类正确率为96%，高于传统CNN模型的72.29%。对误检率、漏检率和平均检测时间的分析表明，本文算法的检测性能优于Faster RCNN和Yolo算法；本文算法目标跟踪成功率平均值为89.17%，中心点平均误差为6.94像素，表明该检测算法在生猪跟踪上的有效性和稳定性。

摘要:针对奶牛行为监测耗费人力、监测精度低等问题，以无线传输颈环获得的数据为研究对象，提出了一种基于萤火虫算法优化支持向量机参数的奶牛行为分类方法。该方法利用萤火虫寻优算法优化支持向量机的参数，达到较高的分类精度。实验结果表明，无线传输颈环能够实时采集和传输奶牛颈部活动信息，并能有效区分不同奶牛的进食、反刍、饮水3种行为，适用性有了较大提高，其中，分类精度、灵敏度和准确率平均值分别达到97.28%、97.03%、98.02%。对比常规的支持向量机算法，本文方法对同一奶牛的分类精度、灵敏度、准确率平均值分别提高了13.39、28.2、18.8个百分点；不同奶牛的分类精度、灵敏度、准确率平均值分别提高了0.74、2.24、2.12个百分点。本文研究结果可为奶牛异常行为检测、疾病智能化预警提供技术支持。

摘要:为了实现猪体温和饮水行为的协同感知和联合数据采集，针对传统体温测量效率低、饮水量监测不准、数据可用性差的问题，将植入式RFID温度芯片应用于集中式圈舍养殖中猪体温的测量，将水流量传感器用于猪饮水行为的监测，两者配合可以实现猪身份识别码（ID）、体温和饮水行为的协同感知和联合数据采集。根据猪用自动饮水碗的结构和饮水时的场景，设计了集水流量传感器、RFID阅读器和ZigBee模块于一体的无线监控节点，开发了在猪只饮水的同时自动进行体温测量的监测系统。对芯片植入深度、体温变化和饮水行为的监测分别设计了不同的试验，结果表明：该系统可以实现对猪只不同深度体表温度、不同饮水时长和饮水量的自动监测，3种数据的自动关联和同时采集,可为猪病早期预警和诊断提供技术支撑。该系统有效避免了人工操作失误，提高了工作效率，可以满足集中式养猪场的精细化管理要求。

摘要:针对目前奶牛动态称量存在的问题，提出了一种基于经验模态分解（Empirical mode decomposition， EMD）的动态称量算法。首先，对称量设备采集到的非线性、非平稳振荡信号进行数据预处理，得到有效信号；其次，对有效信号进行初判断，若符合预设条件即为走停状态，利用算术平均法求取均值；若不符合预设条件，则利用EMD算法区分动物的慢速行走、快速行走和剧烈运动行进状态，并计算动态称量值。实验中发现，剧烈运动状态下获取的数据波动很大，需进行滤波后再计算质量。实验结果表明，本文提出的动态称量算法可判断奶牛行进状态，计算得到的动态质量与静态质量相比，走停状态下误差率在0.16%以内，慢速行走、快速行走状态下误差率在1%以内，剧烈运动状态下误差率在1.35%以内。

摘要:深度学习作为图像识别领域重要的技术手段，具有识别速度快、准确率高等优势。阐明了深度学习技术研究的意义及必要性，概述了国内外深度学习领域农作物病虫害图像识别技术的研究进展，对深度学习技术在图像识别研究中存在的问题进行归纳总结，并指出深度学习领域中的图像识别方法存在训练样本大、模型结构复杂、复杂图像识别正确率低等问题。提出了一种CNN与胶囊网络的组合模型，经过初步实验，模型的图像识别正确率达93.75%，比CNN模型提高了3.55个百分点。随着深度学习技术的不断发展，胶囊网络研究将是未来的发展趋势。

摘要:针对越来越多的分布式电源接入农村配电网，导致电压无功控制难度增大的问题,提出了适用于含分布式电源农村配电网的电压无功优化控制方法，通过调控分布式电源无功出力、调整有载调压变压器分接头位置、投切无功补偿设备等手段,建立了考虑分布式电源利用率、网损、电压波动和无功设备投切费用的多目标协调优化控制模型，并采用收敛性较好的协同粒子群算法进行求解。最后，算例仿真验证了所提模型和算法的正确性与有效性。

摘要:环境感知是无人驾驶中的重要环节。针对目前广泛使用的感知设备——激光雷达存在价格昂贵、信息单一的问题，基于深度学习技术，提出一种同时具备图像分割、双目立体估计功能的联合训练网络，即空间语义网络（SSN）。通过空间映射，SSN可实现输入双目图像、输出语义点云的功能。经KITTI数据集训练后，用测试集验证，结果显示，本文模型对图像分割准确率可以达到82.5%；针对近点，以立体估计误差5%以内判定为准确，立体估计准确率可以达到95.5%。同时，运算速度可以达到0.135s/帧，每帧生成约4.8万个语义点云坐标，接近低速工况下的实时性要求，具有较强实际应用价值。

摘要:针对复杂背景下行人跟踪任务的深度学习网络模型和在线行人跟踪算法问题，在多层竞争融合模型目标检测预训练区域建议网络基础上，结合长期和短期并存的在线学习更新策略，实现行人跟踪任务。预训练网络的特征提取过程以VGG16为主干网络，将提取的特征投入多层竞争融合区域建议网络中，进而生成定位更准确的候选目标。在线跟踪算法使用预训练过的区域建议网络初始化参数值，选取第1帧500个正样本和5000个负样本对区域建议网络进行微调，建立长期和短期更新的帧索引集，通过正负样本对区域建议网络进行更新，最终实现在线行人跟踪算法。在公开数据集Caltech、ETH、PETS 2009和Venice上对本文模型进行实验验证，结果表明，竞争融合区域建议网络在行人跟踪任务中性能优越，在几个环境背景较复杂的行人数据集中改进的方法均取得了很好的效果。

摘要:为满足温室番茄光环境的自适应调控，设计了基于RF-GSO（随机森林-萤火虫）模型的温室番茄自适应调光系统，实现温室中温度、CO2浓度、光照强度的实时采集，同时通过无线传感网络将信息传输到温室番茄自适应调光系统软件平台上，该平台可动态显示实时环境参数，并能实现补光灯远程调控。采用RF-GSO算法对温室内番茄理想光照强度进行动态计算，并将其与传感器实测光照强度间的差值作为调控参数，实现温室内番茄光环境的自适应调控。试验结果表明，〖JP〗系统检测的光照强度与温室调光目标值的决定系数R2为0.955，均方根误差为2.168μmol/(m2·s)，系统丢包率为0.417%,说明基于RF-GSO的温室番茄自适应调光系统运行稳定、可靠。

摘要:针对目前温室植物补光无法针对植物生长状况实时反馈控制的问题，以LED补光系统为基础，设计了基于FluorMonitor叶绿素荧光传感器的植物补光测控系统。通过SDI-12和MODBUS通信协议实现对叶绿素荧光参数和光温参数的采集；并根据叶绿素荧光参数Ft、Fm、光化学量子效率Yield的测量流程和采集周期，设计了自动采集模式和手动采集模式；通过PWM调光模块的设计，完成对LED发光强度的精确调控；通过设计人机接口，实现了对光温参数和叶绿素荧光参数的显示和人机交互操作。以生菜为研究对象，进行了不同调光方式的补光调控试验，试验结果表明，基于叶绿素荧光的LED补光控制系统可以实现对光强、ETR和Yield的稳定控制，增加生菜对光能的利用效率，实现了基于作物生理信息的反馈控制。

摘要:为提高猪舍氨气浓度预测的精度和效率，提出了基于经验模态分解和长短时记忆神经网络(EMD-LSTM)的猪舍氨气浓度预测模型。首先，将猪舍氨气浓度时间序列数据进行经验模态分解，得到不同时间尺度下的固有模态分量(IMF)；然后，对IMF建立LSTM氨气浓度预测模型；最后，将各分量的预测结果相加求和作为猪舍氨气浓度的最终预测值。将本文提出的预测模型应用于江苏省宜兴市实验基地某养猪场的氨气浓度预测中，并与Elman模型、循环神经网络(RNN)模型、LSTM模型和EMD-LSTM模型进行了对比实验，结果表明，基于EMD-LSTM模型的预测精度较高，预测结果与真实值相比较，平均绝对误差、平均绝对百分误差和均方根误差为0.0723mg/m3、0.6257%和0.0945mg/m3。

摘要:针对非线性、大滞后的兔舍环境控制需求，融合多种兔舍环境参数，建立了基于模糊推理的兔舍环境调控方法。该方法以兔舍环境参数（空气温度、相对湿度、CO2浓度、NH3浓度）误差、兔生长阶段和季节作为推理机输入，利用高斯型隶属函数进行环境参数模糊化；分春秋季、夏季和冬季3种情况设置12种模糊控制规则，控制湿帘-风机控制系统和热回收系统执行机构动作，实现对兔舍环境的精准调控。为验证所建立的兔舍环境调控模型的有效性，于2018年5—9月、2018年12月—2019年3月在山东某兔舍进行了试验验证。试验结果表明，利用基于模糊推理的兔舍环境调控方法，可以将兔舍环境参数控制在适宜兔生长发育的范围内，保证了兔的生长发育。

摘要:可靠、高效的供应链运作和管理对保障生鲜农产品品质具有重要意义，神经网络技术在生鲜农产品供应链管理中因具有独特的优势而得到广泛应用。本文阐述了生鲜农产品供应链的特点和神经网络技术的优势，系统综述了神经网络技术在生鲜农产品供应链管理领域的代表性研究方法及研究成果，并针对神经网络和供应链管理的发展需求，指出生鲜农产品绿色供应链和可持续供应链将是未来发展的必然趋势，神经网络技术将向神经网络优化、组合网络模型、深度学习的方向发展。

摘要:为了实现核桃仁脂肪含量的快速无损检测，在1040~2560nm光谱范围内采集了核桃仁近红外光谱。首先，通过多元散射校正和标准正态化组合方法对原始光谱信息进行预处理，采用马氏距离法剔除异常样本；然后，运用竞争性自适应重加权采样算法与相关系数法相结合，进行特征波段筛选；最后，采用偏最小二乘回归和支持向量机回归算法建立了核桃仁脂肪含量的预测模型。结果显示，以筛选出的6个特征波段为输入，采用偏最小二乘回归算法建立的核桃仁脂肪质量分数预测模型的验证集决定系数为0.86，均方根误差为1.5849%；采用支持向量机回归算法建立的模型验证集决定系数为0.88，均方根误差为1.3716%；表明支持向量机回归算法的建模质量优于偏最小二乘回归算法。采用特征波段建立的支持向量机回归预测模型能大幅降低建模复杂度，实现核桃仁脂肪含量的快速无损检测。

摘要:为高效、准确、全面获取食品安全相关信息，以食品安全文本为研究对象，采用Lucene全文检索架构和长短期记忆神经网络(Long shortterm memory, LSTM)构建了食品安全自动问答系统。依托于从互联网爬取的文本作为非结构化数据集，利用检索架构扩充人工标注的问题答案对规模，并以此训练了可以判断问题和答案候选句匹配程度的LSTM模型。基于Lucene检索机制进行答案候选集提取和基于LSTM模型进行答案提取，构建了一个可根据食品安全相关问题给出答案所在句子的问答系统，并对比了基于Lucene直接检索的答案抽取和基于LSTM的答案抽取这两种方法。结果表明，当候选文档数量增加时，基于 LSTM 模型的问题答案匹配方法，其平均准确度始终高于基于Lucene检索方法的平均准确度；而候选句子数量较小时，基于 LSTM 模型的问题答案匹配方法的平均准确度也高于基于Lucene检索方法的平均准确度。

摘要:为了实现农产品从生产到销售全程可追踪、可溯源，分析了农产品在供应链各关键节点上的基本特征，充分利用现有编码系统的优势，在全球第一商务标准化组织（GS1）编码系统的基础上设计了一种适于农产品供应链相关企业以及个体经营者使用的农产品追溯编码方案。应用实验表明，该编码方案具有较好的灵活性和可扩展性，有利于农产品生产、加工、流通以及销售等相关企业、行业或部门之间建立高效的信息关联，为实现农产品品质安全追溯提供统一的信息媒介。

摘要:为了适应日益增长的鲜切果品消费需求，基于光谱分析技术和传感器技术，集成微型光谱仪、质量传感器、照度计和树莓派显示屏等电子元器件，设计了一套鲜切果品新鲜度可见光/近红外快速检测装置。硬件系统包括数据采集模块、光源模块、结果输出显示模块和控制器模块，软件实现处理数据、调用分级模型和反馈分级结果等功能。以鲜切苹果为例，采集24个红富士苹果样本在400~820nm波段的光谱反射率，并在室温下分别于0~2h、2.5~8h和8.5~30h 3个时间段，对每一个待测样品进行4组光谱数据测量，共获取288个原始样本数据。以切开时长2h为分界线，将苹果样品分为2个等级。利用15点的S-G平滑卷积对反射光谱数据进行平滑处理后，使用核函数为高斯核函数（RBF）的支持向量机建立苹果新鲜度可见/近红外光谱检测分级模型，预测集准确率可达86.81%。该鲜切果品新鲜度可见/近红外快速检测装置可为果品新鲜度或切后存放时长的快速无损检测提供方法与技术支持。

摘要:为快速无损检测单粒种子成熟度，推进现代良种单粒播种技术，采用近红外光谱技术结合化学计量学方法建立了单粒玉米种子成熟度快速鉴别模型。采集200份单粒玉米种子样本近红外光谱，采用多种光谱预处理方法消除单粒种子采集过程中由于颗粒形态、杂散光等引入的干扰信息，分别采用分段谱区、连续投影算法筛选特征波长，优化建立种子成熟度判别模型。经SG5_1预处理后，在5500~4000cm-1谱区建立的基于支持向量机的单粒玉米种子成熟度判别模型的分类准确率可达92%。实验结果表明，近红外光谱技术可以快速无损判别单粒玉米种子成熟度。

摘要:为实现对不同储存年限的陈化小麦进行快速、客观的评价分析，提出基于小波包变换（WPT）、改进鱼群算法（IAF）和极限学习机的小麦储存年限电子舌检测模型（WPT-IAF-ELM）。针对电子舌输出信号复杂、数据量大的特点，采用小波包变换对原始数据进行特征值提取，以降低数据维度，缩减数据规模。在此基础上，采用改进鱼群算法优化极限学习机参数，建立小麦储存年限检测分析模型。应用该模型对5个储存年限的陈化小麦进行定性分析，结果表明：该模型具有较好的分类效果，与分别用遗传算法和粒子群优化ELM算法相比，WPT-IAF-ELM的分类效果更优，其训练集正确率、测试集正确率、总体分类精度和Kappa系数分别为96%、92%、95%和0.91，表明提出的组合模型具有较好的分类效果。