摘要:为确定最优包衣玉米种子离散元仿真接触参数组合，以真实试验和不同参数组合下仿真得到的包衣玉米种子休止角和堆积角的误差为响应值，标定包衣玉米种子离散元仿真参数。采用经典力学理论建立量化描述散体颗粒的运动力学方程，通过分析力学方程确定主要接触参数。通过Central Composite试验建立模型参数与响应值之间的多元二次回归方程，利用遗传算法NSCA-Ⅱ对多元二次方程进行多目标优化，获得最佳包衣玉米种子离散元模型接触参数组合：种间静摩擦因数为0.432、种间滚动摩擦因数为0.082、种间碰撞恢复系数为0.178。结合台架试验和仿真试验，通过斜面滑动试验，得到马齿形玉米种子与有机玻璃间静摩擦因数为0.1164。验证试验得到堆积角仿真试验结果为27.83°，与实测落种测得堆积角数值之间的误差为1.76%，结果表明，标定的包衣玉米种子离散元模型接触参数准确可靠，可用于离散元仿真试验。

摘要:针对我国玉米收获机智能化水平较低，玉米收获机参数的调节多通过机械操纵杆，玉米收获时含水率较高，高含水率玉米收获籽粒破碎率和夹带损失率较高等问题，对国内某纵轴流籽粒收获机进行了智能化改装，并设计了基于CAN总线的高含水率玉米低损脱粒智能控制系统。根据玉米收获机工作过程的需要，设计了手动控制和自动控制两种控制模式，提出了自动控制策略，并结合离散化PID控制算法实现了高含水率玉米低损脱粒。对系统进行了控制策略测试和田间试验，系统测试结果表明，各工作参数可按控制策略调节并稳定在设定的阈值内；田间试验结果表明，在高含水率玉米收获时，本系统可使籽粒破碎率和夹带损失率达到国家标准要求，其中籽粒破碎率最低为3.35%，最高为4.05%，平均为3.75%，夹带损失率最低为1.56%，最高为2.08%，平均为1.77%。

摘要:针对目前我国果园深松机深松铲的铲柄与机架联接处经常由于强度不够而出现变形、断裂和损坏等现象，设计了一种凿型铲式深松机。采用CATIA对凿型铲式深松机三维建模，运用ABAQUS、ISIGHT与FE-SAFE软件对凿型铲式深松机数字化模型进行结构优化设计与疲劳寿命分析。田间试验结果表明，轻量化后的深松机作业时，当前进速度为2.1km/h、耕深为350mm、土壤含水率为15%时，强度性能扭矩最小，深松效果最佳。通过软件ISIGHT的优化设计及FE-SAFE的疲劳寿命分析后，整机质量由0.55t降低到0.45t，降低了16.4%，实现了轻量化设计，为果园深松机的自主研发提供一定的参考。

摘要:针对鲜烟叶装炕劳动强度大，用工成本高，安全隐患突出等问题，设计了一种烤房装烟机双旋转式烟叶装卸装置，主要由载烟机构、双旋转机构、倾斜机构及PLC控制系统构成。提出了一种由锥齿轮组构成的主、副旋转机构，解决烟叶装卸中脱落、刮伤、干涉等问题。利用投影法和遗传算法对机构进行设计，确定了该机构结构参数。为保证装置具有良好的装卸效果，对载烟机构、倾斜机构进行空间力系和运动学分析，确定了其结构参数。以烟夹倾斜角、空心轴转速和载烟杆长度为试验因素，以烟叶装卸成功率为评价指标，进行正交试验。试验结果表明，当烟夹倾斜角为23°、空心轴转速为12r/min、载烟杆长度为650mm时，烟夹装卸效果最优，此时烟叶脱落率为1.5%，烟夹偏移率为1.4%，烟叶损伤率为2.1%，烟叶装卸成功率为95%，装置可靠性高。

摘要:为了检测与无人机喷雾质量相关的雾滴参数，并将其应用于各种复杂环境，设计了一种基于水性丙烯酸树脂和数字图像处理技术的无人机喷雾质量检测系统。该系统由雾滴采样模块、图像采集模块、图像处理模块、无线通信模块、图像和数据存储模块、数据显示模块组成。利用水性丙烯酸树脂在遇到水时会发生变色反应这一特性，将其制成雾滴采样模块，并对雾滴采集装置上的雾滴图像进行获取，随后利用数字图像处理技术对雾滴图像进行处理，计算得出雾滴参数。在农田环境下，通过无人机喷雾试验对系统的性能进行了评价。该系统可实时检测雾滴粒径、雾滴沉积密度、雾滴覆盖率等4种雾滴参数，从而实现对无人机喷雾质量的检测。初步试验结果表明，系统运行稳定，系统检测结果分布曲线与水敏纸法检测结果分布曲线基本一致，能够及时、准确地检测无人机喷雾质量。

摘要:株高和茎粗是玉米株型中重要的表型参数，可以反映玉米的生长状况和活力，地基激光雷达可实现表型参数的快速自动测量。首先，使用地基激光雷达获取田间2个玉米品种在4个生长期的三维点云数据；其次，使用点云处理软件对采集的玉米点云数据进行匹配、分割，人工点云测量玉米表型；之后，对玉米点云进行下采样、直通滤波、基于随机采样一致性平面分割、统计滤波和圆柱分割等处理，分割单株玉米、去除地面点云、滤除离群点、植株点云分层和提取待测量茎秆点云；运用最高点提取和地面点分割，测量玉米株高，椭圆拟合测量茎横截面长轴和短轴长度。结果表明，与田间测量值相比，京农科728人工点云测量株高、茎横截面长轴和短轴长度的均方根误差分别为21.5、1.24、1.86mm，农大84分别为23.6、1.56、1.23mm。与人工点云测量值相比，京农科728自动点云测量值的均方根误差分别为10.2、6.65、3.45mm，农大84分别为7.1、4.95、3.26mm。研究表明，地基激光雷达点云数据测量株高、茎粗的方法，适用于不同生长期、不同品种的玉米，与人工田间测量方法具有高度的一致性，可以替代人工测量。

摘要:为了提高农田平整作业中地势测量速度与精度，本文提出一种基于无人机LiDAR的农田平整地势测量方法。通过无人机搭载LiDAR测量系统，获取高精度农田地势点云数据。对采集的点云数据进行预处理，通过直通滤波方法去除z轴方向上的大量噪点。使用渐进式形态学滤波算法，分割农田地面点与非地面点。在保留主要农田地势信息特征的基础上，使用基于VoxelGrid滤波器的农田地势点云精简方法对农田地势点云数据进行精简。在4块不同面积的农田中，分别使用无人机LiDAR测量方式与全球导航卫星系统（GNSS）测量方式进行地势测量试验，试验结果表明，与GNSS测量真值的平整度相比，其准确度分别为94.681%、91.364%、90.588%和90.287%，与GNSS测量真值的最大高程差相比，其准确度分别为99.391%、98.167%、97.025%和98.776%，与GNSS测量真值的高差分布列相比，其准确度分别为99.307%、97.914%、98.673%和95.110%。本文提出的基于无人机LiDAR的农田地势测量方法可快速精准测量农田地势信息，可为下一步农田平整作业提供数据支持。

摘要:为实现自动导航农机的避障，解决搭载在农机顶部的全景相机获取其周围360°的图像信息并精确实时快速检测出障碍物的问题，提出了一种改进YOLO v3-tiny目标检测模型，实现了田间行人和其他农机的检测与识别。为了提高全景图像中小目标的检测效果，以检测速度快、轻量级的网络模型YOLO v3-tiny为基础框架，通过融合浅层特征与第二YOLO预测层之前的拼接层作为第三预测层，增加小目标的检测效果；为了进一步增加网络模型对目标特征的提取能力，借鉴残差网络的思想，在YOLO v3-tiny主干网络上引入残差模块，增加网络深度和学习能力，从而能够较好地提高网络的检测能力。为了验证模型的性能，建立了农田环境下1100幅行人与农机两类障碍物图像原始数据集，经数据扩增后得到2200幅图像数据集，按8∶1∶1将数据集划分为训练集、验证集和测试集，在Pytorch 1.8深度学习框架下进行模型训练，模型训练完后用220幅测试集图像对不同模型进行测试。试验结果表明，基于改进YOLO v3-tiny的农田障碍物检测模型，平均准确率和召回率分别为95.5%和93.7%，相比于原网络模型，分别提高了5.6、5.2个百分点；单幅全景图像检测耗时为6.3ms，视频流检测平均帧率为84.2f/s，模型内存为64MB。改进后的模型，在保证检测精度较高的同时，能够满足农机在运动状态下实时障碍物检测需求。

摘要:为了实现农田环境下的苗期玉米定位定量施肥作业，提高肥料利用率，本文设计了基于机器视觉的苗期玉米定位施肥控制系统，控制自驱动履带式田间玉米定位施肥机，使用切片式排肥器结构实现间歇式施肥。采集苗期玉米冠层图像后，利用颜色特征区分连续拍摄过程中的大量背景图像和识别错误的株心，改进了株心识别定位方法；建立施肥滞后误差补偿模型，实时计算施肥相对距离，准确计算排肥器的落肥时刻，实现了按株间歇式自动定位施肥。经过试验与验证分析，改进的株心定位识别方法明显缩减了图像处理时间，提高了算法鲁棒性；3个挡位施肥量（7.25、14.5、21.75g）的施肥稳定性变异系数分别为1.93%、1.87%、1.93%，施肥量控制精度大于95%，施肥位置准确性平均误差为3.2cm，可以实现精准定位施肥。本文设计的施肥控制系统可以实现苗期玉米按株定位定量施肥，达到了减施提质、科学施肥的目的。

摘要:针对变量施肥位置滞后问题，在已有研究的基础上，以提高变量施肥机作业精度为目标，利用压力传感器、ArduinoUNO等设备搭建了滞后时间检测系统，并建立了落肥时间及其影响因素之间的关系模型，以该模型为数据基础提出了基于滞后距离的施肥位置修正方法。该方法利用滞后时间和作业速度计算滞后距离，当机具与网格边界距离与滞后距离相等时改变施肥状态，实现施肥位置的修正。田间试验结果表明：本文提出的滞后时间检测方法的检测精度为84.1%；建立的转速-滞后时间模型能够准确计算滞后时间，基于滞后距离的施肥位置修正方法能够有效提高施肥位置精度，施肥位置滞后距离减小了61.8%。

摘要:针对基于深度相机的生猪体尺检测中，生猪胸围、腹围因栏杆遮挡而无法准确测量的问题，本文提出一种基于阈值分析的三次B样条曲线拟合和边缘检测相结合的方法，实现对侧视点云缺失区域的补全。对DK深度相机采集到的模型猪左侧原始点云数据进行预处理，采用直通滤波、体素网格下采样、统计滤波及欧氏聚类等方法提取生猪的侧视点云。对侧视点云进行切片、阈值分析、投影，拟合得到曲线拟合之后的补全点云。对侧视点云进行边缘检测得到边缘点云，对边缘点云的缺失区域进行拟合补全，得到完整的边缘点云，将曲线拟合之后的补全点云与边缘点云进行对比分析，剔除超出边缘的补全点云得到最终补全点云。最后，分别对未补全点云、补全点云进行体尺测点的自动化提取和人工提取，比较点云补全前后体尺测点的提取误差。试验结果表明，通过本文方法对腹部缺失点云进行补全后，腹围测点的提取误差由1.54cm降至0.64cm，对胸部缺失点云补全后，胸围测点的提取误差由3.41cm降至0.89cm。

摘要:针对复杂造型灌木修剪过程中机器人末端运动平稳性差的问题，提出了一种基于双切矢连续的改进三次B样条轨迹光顺算法。首先建立了线性轨迹拐角过渡模型，利用B样条曲线局部性质构造衔接点切矢约束，使初始不平滑的修剪轨迹经光顺处理后可达到G 2连续；其次构建平面多段轨迹在不同光顺算法下的过渡曲线，经对比分析，本算法所构造的过渡曲线在相同逼近误差下，相比传统圆弧过渡算法曲率极值降低40.5%，相比传统三次B样条过渡算法在衔接点处曲率更加连续，整体光顺效果更优；最后为验证算法对空间修剪轨迹的光顺效果，建立了5轴关节机器人模型进行鸭形轨迹修剪仿真，结果表明本算法可使机器人末端速度极值提升13.5%，加速度极值降低86.9%，机器人各关节运动更平稳，验证了本算法在复杂修剪轨迹光顺方面的可行性与有效性。

摘要:为了提高有限样本下遥感时序估产效果，本文提出一种基于BSO-SVR的香蕉遥感时序估产模型。该模型以广西壮族自治区扶绥县的71块香蕉田块为研究区，利用时间序列Sentinel-2遥感影像数据，结合实测产量数据，对2019—2020年香蕉产量进行预测与分析。融合阈值分割和形态学开操作方法，滤除香蕉关键生育期内遥感影像的厚云和云阴影区域；引入头脑风暴优化算法(Brain storming optimization algorithm, BSO) 自动搜寻支持向量回归算法（Support vector regression，SVR）的最优惩罚因子和核函数参数，解决SVR模型的参数优化不足导致模型预测精度低的问题；搭建基于BSO-SVR的时间序列遥感估产模型，深入挖掘多时相遥感信息，以提升香蕉估产准确度。结果表明，相较于网格搜索算法（Grid search，GS）和灰狼优化算法（Grey wolf optimizer，GWO）搜寻SVR模型的最优参数，本文提出的头脑风暴优化算法具有更高的预测精度和更快的预测速度， 在2019年和2020年BSO-SVR模型测试集的决定系数（Coefficient of determination，R 2）分别为0.777和0.793，验证集R 2分别为0.765和0.636，运行时间分别为0.320、0.331s；与传统的岭回归模型（Ridge regression，RR）和偏最小二乘回归模型（Partial least squares regression，PLSR）相比，BSO-SVR模型的预测性能最佳，其次是RR模型，PLSR模型表现最差。本文提出的时序估产模型实现了香蕉田块产量的精准预估。

摘要:Kinect v2深度测量受光照环境的影响较大，为定量分析光照因素对Kinect v2测量精度的影响，构建Kinect v2深度测量试验系统，进行了不同距离和不同光照强度下深度测量的正交试验，得出了深度数据中噪声分布的具体区域，建立了光照强度影响下深度数据修正模型，对深度测量误差进行了补偿。试验结果表明，深度数据中的噪声干扰主要存在于边缘和4个边角部分，且随着测量距离的增加和光照强度的增大向中心部分逐渐扩散，但是光照强度的影响更为显著，当光照强度超过6500lx时，深度数据的有效率不超过60%。利用光照强度补偿模型对深度测量数据进行修正后，深度数据测量平均相对误差缩小率为44.55%。在花生冠层信息获取中进行了应用，验证了本文数据修正模型的有效性。

摘要:目前大部分对农作物病害识别的研究都是基于公开数据集进行的，而这些公开数据集大多是简单背景的单一病害图像，当在真实农业生产环境中应用时，往往无法满足需求。本研究采用AlexNet、DenseNet121、ResNet18、VGG16模型在自行构建的复杂背景农作物图像数据集2和公开的简单图像背景数据集1上进行对比实验，结果表明在数据集1上取得了较好的效果，平均识别准确率基本都达到90%左右，而在数据集2上模型的识别效果普遍较差。为此本文在数据集2上采用SSD目标检测模型，实现对复杂背景农作物图像病害区域的预测，实验结果表明，最终模型在测试集的平均精度均值达到83.90%。

摘要:为解决设施环境下番茄病害在线探测问题，以温室大棚内采集的番茄叶部图像作为研究对象，以番茄早疫病为例提出了一种结合颜色纹理特征（color moments+color coherence vector+co-occurrence among adjacent LBPs，CCR）并基于支持向量机（SVM）的CCR-SVM叶部图像病斑识别方法。为实现小样本及复杂背景下的快速识别，首先采用滑动窗口将训练用番茄叶部病害图像切割成小区域图像，选取不包含背景的小区域图像作为样本，从而增加样本数量和多样性。通过训练的CCR-SVM模型对早疫病病斑子图像正负样本分类识别。实验结果表明，本文方法离线识别准确率为96.97%，在线平均识别准确率达86.39%，平均单帧图像识别时间为0.073s。表明CCR-SVM模型可准确识别并定位复杂背景下的早疫病病斑，且该方法计算量小、系统要求低，为复杂环境下番茄病害快速识别提供了新的思路。

摘要:为了解决苹果表面早期损伤难以检测的问题，提出了一种基于近红外相机成像技术和图像阈值分割方法的苹果表面早期损伤检测方法。使用T2SL近红外相机采集苹果样本近红外图像，通过最大类间方差法对近红外图像进行背景分割，基于图像的灰度直方图进行无损和有损区域分割阈值的设定，并结合形态学处理提取苹果样本的损伤区域。该方法对无表面损伤苹果样本的判别准确率是88%，对即时损伤后样本的判别准确率是90%，对损伤后30min样本的判别准确率达到96%。基于近红外相机成像和阈值分割的苹果早期损伤检测不需要建模学习，类似一种无监督判别分析方法，研究结果表明，利用该方法进行苹果表面早期损伤检测是可行的。

摘要:为了实现苹果内部病变的无损检测，设计了基于近红外稳态空间分辨技术的苹果病变检测系统。系统选用波长830nm的半导体激光器作为光源，选择感光面积大、感光系数灵敏的FDS1010光电探测器实现苹果内部病变无损检测。搭建试验平台对检测系统的性能进行了分析，包括电流稳定性、温度稳定性和光强稳定性，系统稳定性满足试验需求。选择Evans Blue固体配制不同质量分数的纯吸收溶液，对检测装置的准确性和灵敏度进行验证，发现随着溶液浓度的升高，吸光度呈现线性变化的趋势，在纯吸收溶液中系统表现出了稳定的检测性能，且对不同质量分数也表现出良好的分辨性能。根据稳态空间分辨检测技术原理，设计苹果病变替换试验，通过改变光源的位置，并记录“源-探”之间的距离，依据漫射传输方程求出苹果病变位置的光学参数，与目前已知的苹果内部组织光学参数一致。研究结果表明该系统可以实现苹果内部病变无损检测。

摘要:提高农业生产技术效率是推动农业高质量发展的重要内容，但传统的基于前沿面的技术效率评价模型在实际应用中存在模型运算速度慢和灵活性低等问题，难以对大量新增样本的效率进行快速评价。基于此，本研究将基于前沿面的DEA技术效率测算模型与集成学习模型相结合，提出一种农业生产技术效率的评估预测方法，并利用葡萄生产技术效率数据集验证了模型的效果。研究结果显示，Stacking融合模型的准确率和AUC分别达到了94.8%和0.984，均优于其他对比模型，表明基于Stacking集成学习模型具有较高的预测准确性，能够实现更加高效、快速的技术效率评价。

摘要:针对我国现存网络农业数据库同质异构、知识零散化、一物多词、歧义解析缺乏规范等问题，提出了基于语义知识图谱的农业知识智能检索方法。本文方法围绕农作物品种、农作物病虫害、农作物简介、模型方法4个要素，自顶向下构建模式层；通过本体建模形成知识图谱的概念框架，自底向上构建数据层；通过数据获取、知识抽取、融合、存储建立实体间关联关系。针对语料中歧义字段问题，本文方法在构建知识图谱中收集大量专有词汇，并对其进行分词及词性标注。为了解决在农业知识中一物多词的问题，收集了数量庞大的主要农作物别名，并作为实体赋予明确属性，采用Bi-LSTM-CRF进行实体识别，并通过LSTM将问题进行分类，利用TF-IDF进行关键字提取，最后将知识存储于Neo4j图数据库中，从而对相关农业知识数据做规范分类，解决一物多词、一义多解问题。

摘要:针对目前普及程度较高的以电话直接咨询、集中技术培训和专家现场指导为主的农业信息服务，受时空和人力限制，存在及时性和便捷性欠缺的问题，研究开发Android端农技智能问答机器人APP，为农民提供信息服务。利用爬虫工具采集互联网平台上的海量农技问答数据，经过预处理后形成语料。对语料特征进行自动标注后训练CRF模型识别农技命名实体。并根据词频和信息熵计算命名实体的评价指数，构建“农作物-病虫害-农药”三元组知识库。将知识库导入Neo4j建立农技知识图谱。在Android端集成命名实体识别和知识图谱查询推荐算法，解决用户问题的关键词识别和查询结果的择优推荐问题。所设计问答系统为农技问答提供了一种智能解决方案，具有较高的自动化程度和应用价值。

摘要:为解决农业病虫害问句分类过程中存在公开数据集较少、文本较短、特征稀疏、隐含语义信息较难学习等问题，以火爆农资招商网为数据源，构建了用于农业病虫害问句分类的数据集，提出了一种用于农业病虫害问句分类的深度学习模型BERT_Stacked LSTM。首先，BERT部分获取各个问句的字符级语义信息，生成了包含句子级特征信息的隐藏向量。然后，使用堆叠长短期记忆网络（Stacked LSTM）学习到隐藏的复杂语义信息。实验结果表明，与其他对比模型相比，本文模型对农业病虫害问句分类更具优势，F1值达到了95.76%，并在公开通用领域数据集上进行了测试，F1值达到了98.44%，表明了模型具有较好的的泛化性。

摘要:为解决病虫害文献识别过程中存在语义特征学习不够、上下文信息不能充分利用等问题，以病虫害相关文献摘要为研究对象，提出一种基于注意力池化策略和堆叠式双向长短期记忆（Bi-directional long-short term memory, BiLSTM）的神经网络模型（AP-LSTM）。该模型采用堆叠式长短期记忆结构，提高了对语义特征的学习能力，在进行堆叠操作时，通过将输入向量与输出向量拼接，进一步加强了对语义信息的表征；然后采用基于注意力机制的池化策略为不同的词分配不同权重，使模型在抓住重点的同时能够充分利用上下文信息。本文在包含1439条正例、1061条负例的自标注数据集上进行了实验，所提出的AP-LSTM模型在该数据集上的精确率、召回率、〖JP2〗F1值和准确率分别为92.67%、97.20%、94.88%和94.00%，实验结果表明，AP-LSTM模型能够有效识别病虫害文献。

摘要:无人机（Unmanned aerial vehicle, UAV）作为一种灵活、高效的农业环境信息和作物生长信息获取技术的载体，近年来在农业生产和科研领域得到了广泛的应用。无人机搭载感知成像设备已经成为智慧农业中信息获取的重要技术手段，与地上或地下传感器等共同构成空地一体化系统，为智能化农业管理提供数据支持和决策依据。多源信息融合是提高无人机感知能力的关键技术之一，其研究对于无人机的应用有着重要意义。与单一信息获取相比，基于多源数据融合的方法，将多源性的各类信息进行各种运算与处理，来提取目标的特征信息，以便进行分析与理解，最终实现对目标的识别、检测和控制等。总结了国内外20多年来有代表性的相关研究和解决方案，从无人机影像背景复杂、目标较小、视场大、目标具有旋转性的特点出发，对无人机目标检测近期的研究进行了归纳和分析。最后讨论了存在的问题，给出了今后的研究趋势与发展方向判断。

摘要:为了解我国家禽类地理标志保护产品时空特征，以2002—2020年家禽类地理标志产品数据为依据，借助空间分析方法，从整体、部门和品种3个层面分析了我国家禽类地理标志的空间分布特征，应用莫兰指数从全局和局部两个维度对我国家禽类地理标志产品进行空间自相关分析。空间分布结果表明，家禽类地理标志登记整体呈增长趋势，空间上在南北方向上呈“南强北弱”分布，东西方向上呈“U型”分布，区域间分布差异明显；不同部门间家禽类地理标志登记增长趋势差异明显，省市分布呈“高数量省市少”的分布差异，空间上在南北方向呈“南强北弱”分布，东西方向差异明显；不同品种家禽类地理标志登记数量差异明显，受保护品种的资源占比情况与受保护品种总量占比不成正比，省市分布呈“高数量省市少，未申请省市多”分布，空间上呈“南强北弱，东强西弱”分布；空间自相关结果表明，在全局自相关上，部门综合、农业农村部和商标局的家禽类地理标志存在正的空间相关性，国家知识产权局家禽类地理标志不存在相关性；品种上，鸡和鹅类地理标志存在正的相关性，鸭和鸽类地理标志不存在相关性。局部自相关结果表明，已登记家禽类地理标志的省份中，大部分省份的地理标志保护情况会影响到邻近省份对家禽类地理标志的保护。在聚集差异上，家禽类地理标志在整体和部门间的聚集分布相似，均存在高-高聚集的省市集中于南部沿海地区，低-低聚集于北部地区，低-高聚集于中部和南部地区，高-低聚集于东部沿海地区现状。品种均存在高-高聚集于南部地区，低-低聚集于北部地区现状。总体上我国家禽类地理标志在中部地区和西部地区显著性差异不大。

摘要:体长作为鱼类主要可测量属性之一，是其生长状况监测、水质环境调控、饵料投喂、经济效益估算的重要信息依据。近年来，随着成像技术、计算能力和硬件设备的快速发展，基于机器视觉的无损测量方法迅速兴起，克服了传统方法在鱼体损伤、成本和性能方面的局限性，凭借快速准确、及时高效、可重复批量检测的优势成为鱼体长度测量的有力工具。通过文献整理和分析，对基于机器视觉的鱼体长度测量中所需的图像采集设备、鱼体轮廓提取算法和长度测量方法进行了系统的分析和总结，并对不同方法的优缺点和适用场景进行了比较。最后，提出了鱼体长度估算研究的主要挑战和未来趋势。

摘要:我国家禽养殖规模和数量在不断扩大，智能化养殖是当前家禽饲养监管的热点研究方向。计算机视觉技术能够提供无创、非侵入式、低成本、高效益的动物行为识别方式，用于检测鸡群活动水平、诊断疾病和发现死禽。总结了用于检测鸡和识别鸡行为的视觉系统，并从表型参数和行为参数两方面分别回顾了与繁殖性能的相关关系、表型性状特征提取与识别以及行为识别算法；分析了当前视觉系统存在的问题并提出其优化策略；讨论了基于计算机视觉技术选留优质种公鸡的可行性，并初步提出了公鸡选种算法框架。最后展望了计算机视觉技术在家禽养殖行业的应用前景及优化方向。

摘要:以水体中氨氮浓度为研究对象，在水杨酸分光光度法基础上结合微流控技术进行比色传感实验，实现对溶液中氨氮浓度的定量检测。通过比较4种特征波长筛选方法对建模的影响，发现连续投影算法选出的波长变量最少，所建立的预测模型效果最好，建模集校正标准差和预测集校正标准差分别为0.00931mg/L和0.02857mg/L，相对分析误差为11.2141。在优化条件下测得该方法的线性范围和检测限分别为0.04~0.92mg/L和0.016mg/L。对养殖水体和海水进行加标回收实验，平均回收率在95.8%~116%之间，相对标准偏差在2.1%~6.3%之间。结果证明了利用水杨酸分光光度法结合微流控技术检测氨氮浓度方法的可行性。

摘要:准确实现鱼群计数对于水产养殖中的生物量估算、存活率评估、养殖密度控制和运输销售管理等有着重要的指导作用。针对目前鱼群计数方法难以处理复杂背景、多尺度鱼群图像的问题，提出了一种基于多尺度融合与无锚点YOLO v3（Multi-scale fusion and no anchor YOLO v3, MSF-NA-YOLO v3）的鱼群计数方法。首先采集多源鱼群图像，构建鱼群计数数据集，其次采用基于多尺度融合的方法提取鱼群图像特征，最后基于CenterNet目标检测网络识别出鱼群图像中的鱼体目标，实现鱼群计数。在真实的鱼群数据集上进行测试，计数准确率为96.26%，召回率为90.65%，F1值为93.37%，平均精度均值为90.20%。与基于YOLO v3、YOLO v4和ResNet+CenterNet的鱼群计数方法相比，召回率分别提高了5.80%、1.84%和3.48%，F1值分别提高了2.26%、0.33%和1.68%，平均精度均值分别提高了5.96%、1.97%和3.67%，表明基于本研究方法的计数结果与实际计数结果相差较小，综合性能更好。

摘要:针对现有多目标鱼体检测大多针对受控环境进行，泛化能力有限的问题，提出了一种简单、有效的复杂背景下多目标鱼体检测模型。通过迁移学习构建基于DRN的特征提取方法，对原始图像进行特征提取，结合RPN进一步生成候选检测框；构建基于Faster R-CNN的复杂背景多目标鱼体检测模型。在ImageNet2012数据集上的实验结果表明：该模型对复杂背景下金鱼的检测平均精度达到89.5%，远高于R-CNN+AlexNet模型、Faster R-CNN+VGG16模型和Faster R-CNN+ResNet101的检测精度，表明该模型可以高效精确地实现复杂背景下的多目标鱼体检测。

摘要:为了提高池塘水体中溶解氧含量（DO）预测精度，本文提出了一种基于改进的天牛须搜索算法(Improved beetle antennae search algorithm, IBAS)和长短期记忆网络(Long short-term memory, LSTM)相结合的溶解氧含量预测模型。为了降低模型输入维度，提高模型计算效率，采用皮尔逊(Pearson)相关系数分析法得出各因子与溶解氧含量之间的相关性，提取强关联因子作为模型输入特征；为了使天牛须搜索算法(Beetle antennae search algorithm, BAS)在全局搜索和局部搜索中达到平衡，提高算法的收敛速度，提出衰减因子指数递减策略改进天牛须搜索算法，将衰减因子γ与迭代次数相联系并呈指数函数递减；通过IBAS优化LSTM网络，得到最优参数组合策略，建立P-IBAS-LSTM非线性溶解氧含量预测模型。并利用该模型对江苏省宜兴市水产养殖研究中心某池塘水体溶解氧含量进行验证，预测2h后的溶解氧含量。在与常见的7种模型对比中发现，本文所提出的方法在各项指标中都取得了最优的性能，均方误差(MSE)为0.6442mg2/L2、均方根误差(RMSE)为0.8026mg/L、平均绝对误差(MAE)为0.5306mg/L。实验结果表明本文所提出的模型预测精度更高，泛化性能更强，可以满足实际对溶解氧含量准确预测的需求，并为池塘养殖中水质预警控制提供参考。

摘要:针对目前国内蝗虫监测主要以人工监测为主、监测效率低且计数不准确的问题，以5龄东亚飞蝗为实验对象，提出了一种蝗虫视频计数方法K-SSD-F算法。该方法可以实时、连续、自动监测蝗虫的数量。首先利用背景分离法中的KNN算法提取视频前后帧的时空特征；然后通过标注好的数据训练SSD模型，并对视频进行检测，提取视频的静态特征，二者结合以提高计数准确率；最后利用补帧算法识别因姿态变化导致的漏计数的帧。实验结果表明，蝗虫识别准确率为97%，召回率为89%，平均检测精度（mAP）为88.94%，F1值为92.82%，且检测速度达到了19.78f/s。本文方法具有较好的鲁棒性，可以实现蝗虫的实时和自动计数，其精度优于其他模型，也可为其他种类的昆虫自动识别计数提供理论基础。

摘要:目前奶牛体况评分主要为人工，但受人工主观性影响，评分结果的可靠性较差，评定过程耗时费力，严重依赖于评估人员的经验，基于计算机视觉的奶牛体况评分研究逐渐成为研究热点。奶牛体况评分的发展主要经历了人工评分阶段、传统机器学习阶段和深度学习阶段，后两者又可细分为2D领域和3D领域的研究。当前基于传统机器学习的奶牛体况评分方法主要存在依赖于人工标记的问题，单纯地改进降维、提取特征的方法，只能在特定的情况得到提高，使用场景局限，且效果提升有限。随着深度学习的兴起，研究者们开始对不需要人工标记特征的方法进行探索。深度学习与3D技术的使用使得自动体况评分的精度有了进一步的提升，但在实际生产中，为满足奶牛不同生长阶段营养管理需求，奶牛体况值与理想值差应始终维持在±0.25以内，现有自动评分系统的精度与实际养殖管理的理想标准仍具有一定差距。本文通过文献分析，对当前利用计算机视觉的奶牛体况评分的研究热点和理论进行总结研究，提出潜在的研究方向。

摘要:针对利用热红外技术检测奶牛乳房炎精度低的问题，提出了一种改进YOLO v3-tiny的奶牛乳房炎自动检测方法，构建了自动检测奶牛关键部位模型。改进YOLO v3-tiny算法以YOLO v3-tiny为基础，首先在卷积层与池化层之间加入残差网络，增加网络深度，进行深层次地特征提取、高精度地检测分类；其次在网络的关键位置加入了压缩激励（Squeeze and excitation, SE）注意力模块，强化有效特征，增强特征图的表现能力；最后比较了激活函数ReLU、Leaky ReLU与Swish的性能，发现激活函数Swish优于激活函数ReLU和Leaky ReLU，故将网络模型主干部分卷积层中的激活函数更改为Swish激活函数。改进后的奶牛关键部位检测模型检测结果准确率为94.8%，召回率为97.5%，平均检测精度为97.9%，F1值为96.1%，与传统模型相比，准确率提高了9.9个百分点，召回率提高了1.7个百分点，平均检测精度提高了2.2个百分点，F1值提高了6.2个百分点，性能指标均优于YOLO v3-tiny模型，满足实时检测的要求。使用该目标检测算法进行奶牛乳房炎检测试验，将获得的温差与温度阈值比较，判定奶牛乳房炎的发病情况，并以体细胞计数法进行验证。结果表明，奶牛乳房炎检测精度可达77.3%。证明该方法能够实现奶牛关键部位的精准定位并应用于奶牛乳房炎检测。

摘要:基于热红外视频的生猪体温实时检测过程中，针对生猪头部姿态多变不能准确检测耳根温度的问题，提出了一种生猪耳根温度精准检测方法。首先，根据生猪头部运动轨迹数据，对饲喂栏通道进行最佳耳根测温区域划分；然后，提出了一种位置偏移算法，检测最佳耳根测温区域中的头部姿态端正帧（Head posture correct frame，HPCF）；最后，构建了基于YOLO v4的生猪头部和耳根检测模型，对生猪头部和耳根区域进行精准定位，实现了HPCF的自动检测，分别提取HPCF的左、右耳根检测框内的最高温度作为各自的耳根温度。试验结果表明，基于YOLO v4模型的平均检测精度(mAP)达到93.15%，头部和耳根定位精准；HPCF检测准确率为91.33%；将算法提取的耳根温度和手动提取的耳根温度进行比较，分析结果表明，对于测试的HPCF中的左右耳根温度，误差在0.3℃以内的测试图像分别占97％和98％。上述研究结果可为生猪体温异常实时监测与预警提供技术手段。

摘要:为了提高生猪头部在线检测的实时性，实现基于热红外视频的生猪耳根体表温度在线监测，提出一种基于最优步长的生猪头部快速检测方法。首先在生猪头部左右两侧的可能运动区域，设计5条动态扫描线，从通道入口开始扫描头部的运动状态。在生猪头部左右两侧可能的运动区域，沿水平方向分别设计生猪头部检测框的左边线和右边线。在生猪头部前侧可能的运动区域，沿垂直方向依次设置了生猪头部检测框的下框动态扫描边线、垂直区间动态扫描线和垂直区间动态扫描线的下限线；其次，当生猪进入通道时，将高温阈值分别与左边线和右边线的温度进行比较，计算左框和右框的动态扫描线是否需要水平平移，进而确定生猪头部检测框体左边线和右边线的位置；最后，将高温阈值与垂直区间动态扫描线的温度进行比较，计算出最优垂直移动步长，进而分别确定生猪头部检测框体上边线和下边线的位置，实现基于最优步长的头部快速检测。利用采集到的40头生猪视频数据，在Matlab及C#平台上进行了测试，并与骨架扫描策略、压缩感知、核相关滤波等方法进行对比分析。结果表明，本文方法检测平均帧速分别比骨架扫描策略、压缩感知方法提高了74.4%和54.1%，检测精度比压缩感知、核相关滤波分别提高了11.03、13.82个百分点，耳根温度平均误差为0.235℃。

摘要:针对离子选择电极预测土壤硝态氮浓度易受土壤悬液组分影响的问题，以提高离子选择电极预测土壤硝态氮浓度精准度为目标，探讨了Nernst、SAM、BP-ANN 3种模型的浓度预测性能。开展标准溶液检测实验，预判3个模型的预测性能，结合田间玉米监测实验和盆栽粉冠番茄监测实验验证样本实验结果。实验结果表明，3个模型的预测结果与样本真值均具有较好的一致性。其中，SAM模型的浓度预测结果最为精确，其决定系数均不小于0.9，且MAE、MRE、RMSE分别为2.03~5.08mg/L、0.64%~8.79%、2.21~5.49mg/L。SAM浓度预测模型具有精度较高、抗干扰性好的特点，对基于ISE的土壤硝态氮原位检测具有一定的参考价值。

摘要:为对冬小麦作物-土壤全氮含量进行一体化监测，提出一种基于改进灰狼优化算法(Improved grey wolf optimization algorithm，IGWO)的冬小麦作物-土壤全氮含量共同冠层高光谱特征波长选择方法。以河南省漯河市郾城区的40块拔节期冬小麦农田为研究区，通过采集冬小麦冠层反射光谱，结合实验室测定精确全氮含量，利用IGWO算法选择冬小麦作物-土壤共同特征波长。结果表明，相较于遗传算法(Genetic algorithm，GA)等其他仿生学优化算法，改进灰狼优化算法可以选择冬小麦作物-土壤共同冠层反射光谱特征波长。在随机森林(Random forest，RF)回归模型下，冬小麦作物和土壤全氮含量测试集的决定系数(Coefficient of determination，R 2)分别为0.7888和0.7534。与其他仿生学算法相比，IGWO选择的特征波长405、495、582、731、808nm预测性能最佳，能够有效利用全谱信息且符合冬小麦生理特征。改进灰狼优化算法能够选择冬小麦作物-土壤共同的冠层反射光谱特征波长，实现对冬小麦作物-土壤全氮含量的较高精度估计，可作为估测田间冬小麦作物-土壤全氮含量的有效途径。

摘要:为了提高农田土壤-作物全氮一体化检测精度，以冬小麦冠层光谱为研究对象，定量分析了4种数据降维方法（保持邻域嵌入法（NPE）、t分布随机近邻嵌入法（t-SNE）、拉普拉斯映射法（LE）和局部线性嵌入法（LLE））在冠层光谱特征提取及作物、土壤全氮含量检测精度。分别采集了豫麦49-198、周麦27、矮抗58和西农509等4个品种的冬小麦在4个施氮水平下的作物冠层光谱反射率以及对应的作物、土壤全氮含量。选取波段400~900nm的可见光与部分近红外波段分别进行NPE、t-SNE、LE以及LLE数据降维处理，随后在4组降维特征的基础上，建立了随机森林回归模型。对比全谱信息以及4组降维特征在作物、土壤全氮含量的预测性能表明，利用LLE-RF混合方法取得了最优的氮素预测效果，作物全氮含量预测决定系数R2v为0.9150，预测均方根误差（RMSEP）为0.2212mg/kg；土壤全氮含量预测决定系数R2v为0.8009； RMSEP仅为0.0085mg/kg，均优于原始全谱数据以及其他3组降维特征。实验结果表明，利用LLE降维后得到的特征光谱信息可有效地表征作物全氮含量以及土壤全氮含量。

摘要:针对高光谱技术应用于土壤养分定量检测中忽略彩色图像外部特征与土壤养分的内在关系的问题，结合土壤的光谱信息与图像特征构建一种图谱特征融合的土壤全氮含量预测模型，探究图谱特征融合对于土壤全氮含量的预测能力。通过实验室高光谱成像仪获取土壤样品的高光谱图像，从高光谱图像提取土壤的光谱信息与图像特征。使用无信息变量消除算法（Uniformative variable elimination，UVE）和竞争性自适应重加权采样算法（Competitive adaptive reweighted sampling，CARS）的联合算法对光谱信息进行特征波长的选择，选择后的特征波长作为土壤光谱信息；通过相关性分析选择与土壤全氮含量相关性较高的图像特征。将CatBoost（Categorical Boosting）算法应用到土壤全氮含量预测中，分别对基于单一光谱信息、单一图像特征和图谱特征融合对土壤全氮含量进行预测并比较。结果表明，UVE-CARS联合算法选取的特征波长为942、1045、1199、1305、1449、1536、1600nm，与含氮基团的倍频吸收相吻合。与土壤全氮含量相关性较高的图像特征为角二阶矩、能量、惯性矩、灰度均值和熵。通过CatBoost算法建立的基于单一光谱信息特征波长的模型最终预测土壤全氮含量R 2为0.8329，RMSE为0.2033g/kg；基于图像特征建立的模型最终预测土壤全氮含量R 2为0.8017，RMSE为0.2197g/kg；基于图谱特征融合建立的模型最终预测土壤全氮含量R 2为0.8668，RMSE为0.1602g/kg，预测精度均高于单一光谱特征和单一图像特征的预测精度，与基于单一光谱特征和单一图像特征相比，基于高光谱图谱特征融合的土壤全氮含量预测模型效果较好，为土壤全氮含量的预测研究提出一种新的方法。

摘要:为快速无损获取土壤有机质含量信息，基于光谱学原理设计了一款便携式土壤有机质含量检测仪。检测仪主要由机械部分、光路系统和控制部分组成，其中机械部分为检测仪提供平台支撑，光路部分由光源、蓝宝石玻璃、滤光片和光电探测器组成，控制系统实现对土壤测量信号的采集和处理。便携式土壤有机质检测仪工作时，光源发出光照射到待测土壤表面，漫反射光经过滤光片滤波后由光电转换器实现光信号转换成电信号，再经信号处理单元计算出各个敏感波长处的反射率，通过测量光谱反射率检测土壤有机质含量。采集了北京市中国农业大学上庄实验站土壤的光谱数据和土壤有机质含量实测值，经过光谱数据预处理后，对比了CARS、MCUVE、MWPLS和随机蛙跳4种波长筛选算法对土壤光谱的处理结果，建立了土壤有机质含量的偏最小二乘和随机森林预测模型。结果表明，基于CARS算法挑选出的4个特征波长建立的随机森林模型预测精度最好，建模集R 2为0.923，预测集R 2为0.888。将CARS-RF模型嵌入有机质检测仪系统，实验结果表明检测仪测量值与标准值的相关系数达到0.891。开发的检测仪精度较高，可以实现快速检测土壤有机质含量。

摘要:设计了一种基于树莓派的表层土壤容重检测系统，利用易于获取的土壤表面图像特征对表层土壤容重进行预测。提取图像的Tamura纹理特征以及图像的分形维数特征。经过验证，Tamura 纹理特征中的粗糙度、对比度、方向度以及图像分形维数特征与土壤容重的相关性较高，相关系数分别为-0.754、-0.799、-0.806、-0.849，因而选用这4个参数作为预测模型输入。分别采用SVM回归模型和GRNN回归模型以及基于SVM、GRNN的Bagging集成模型对土壤容重进行预测。基于SVM、GRNN的Bagging集成模型预测结果同环刀法得到的结果进行相关性分析，决定系数R 2达到0.8641，预测结果的平均绝对误差（MAE）达到了0.0316g/cm 3，相对单一SVM回归模型和单一GRNN回归模型具有更好的预测结果。基于树莓派的农田表土层土壤容重检测系统的田间实时测量结果显示测量的平均绝对误差（MAE）为0.0412g/cm 3，满足了田间精准、快速检测的要求。

摘要:针对基于电流-电压四端法的车载式土壤电导率测量系统激励源会随着土壤负载的变化而波动，从而影响测量结果的问题，采用波形标准、抗干扰能力强的可调频、调幅数字信号发生器代替普通激励源，通过探究信号发生器不同频率、幅值对实验结果的影响，进而找到最适合车载式测量系统的频率与幅值。为减少大田复杂环境对实验结果的影响，实验分为实验室探究性实验和大田验证性实验。实验室探究性实验设置5个幅值和20个频率进行实验，通过分析60组样本的6000组实验室数据可知，同频率下幅值越大实验效果越好，最佳幅值为10V；同幅值下随着频率的增加土壤电导率呈现先增加后减小的抛物线趋势，幅值10V、频率100Hz梯度下土壤电导率测量值和参考值决定系数R 2达到0.9505，实验效果最佳。大田验证性实验最佳幅值仍为10V，但由于土壤负载随着电极间距的变大而变大，大田验证性实验最佳频率变为1kHz，幅值10V、频率1kHz梯度下电导率测量值和参考值R 2为0.8484，为最佳实验效果。

摘要:镁离子(Mg 2+)是植物光合、呼吸及遗传物质合成等重要生理过程的必需营养元素，准确检测无土栽培营养液中Mg 2+含量对作物生产调控具有重要意义。Mg 2+荧光探针材料合成复杂且易受钙离子(Ca 2+)、锌离子(Zn 2+)干扰。本研究采用水杨醛荧光探针开展了营养液Mg 2+检测，系统测定了该分子探针的灵敏性、选择性、抗干扰性，并通过加标回收率结果证明了水杨醛荧光探针测定的重复性。试验结果表明：在Mg 2+浓度0~800μmol/L范围内，水杨醛探针荧光响应强度线性良好，决定系数达到0.999，响应时间约为2min，可实现对溶液中Mg 2+的快速测定；探针对Mg 2+的选择性良好，等浓度Ca 2+、Zn 2+荧光响应强度同比增长系数仅为Mg 2+强度的2.5%、9.1%。同时，探针具有较好的抗干扰性，Ca 2+、Zn 2+与Mg 2+等量共存，较单一Mg 2+溶液水杨醛荧光探针测定荧光强度同比增长系数在-0.004~0.009之间，上下波动小于0.01。Ba 2+、Cu 2+、Mn 2+、Fe 2+、Fe 3+对水杨醛探针存在荧光猝灭影响；实际样本的加标回收率为99%~104.9%，较离子色谱法测定结果的相对误差不大于1.33%，RMSE为5.78mol/L。本研究初步验证了水杨醛荧光探针用于营养液Mg 2+检测的可行性。

摘要:我国在农业生产中仍然使用传统的生产模式，造成大量人力物力浪费的同时，也不利于农业的可持续性发展。远程控制技术能够自动、高效、精确地控制终端设备，从而将人力从传统的生产方式中解放出来，对农业生产具有十分重要的作用。因此，将现代工业控制技术、无线通信技术以及物联网技术等应用于农业生产中，不仅能改进农业生产管理模式，也可以提高农业生产效率，有助于将现代农业变为智慧农业。通过对国内外农业中应用远程控制技术现状进行综述，并分析和总结了当前农业中所使用远程控制技术存在的问题，同时，归纳总结了ZigBee、WiFi、LoRa、NB-IoT、5G等通信技术中存在的问题和解决方案，最后指出5G技术缩短了数据获取、传输的时间，扩大了数据采集的空间，将5G技术应用到农业远程控制中是未来研究方向，即利用传感器等技术采集数据信息，通过5G网络上传到服务器或云端，并对其进行分析处理，从而做出正确的决策。

摘要:为满足对异步电机暂稳态过程准确、快速仿真的需要，提出了一种基于移频理论的多模式voltage-behind-reactance (VBR)异步电机仿真模型。首先，基于希尔伯特变换，将电气信号转换为相应的解析信号；其次，进一步引入移频变换技术，分别构建多尺度VBR与近似VBR异步电机移频仿真模型。最后，通过不同的移动频率和不同的VBR模型之间的切换，实现准确、高效的多时间尺度暂态和稳态过程仿真。当移动频率等于零时，该模型与传统电磁暂态近似VBR电机模型等价，可刻画高频暂态过程，且电机模型具有恒定阻抗矩阵，大幅度提升了仿真效率；当移动频率等于系统基波频率时，采用多尺度VBR移频暂态模型，模型可使用大步长仿真，获得低频暂态和稳态的包络曲线。仿真结果表明，所提出的模型可实现准确和高效的异步电机多时间尺度暂态与稳态仿真。

摘要:针对我国农村综合能源建设无法照搬城市能源结构的问题，结合光伏扶贫和农村沼气循环利用模式，创新性地设计出融合农村产业发展特色的农村综合能源站，并提出优化配置方法。该模型综合考虑光伏扶贫、沼气循环利用成本、收益和农村能源站电、热、冷约束，对燃气轮机、燃气锅炉、电制冷机、储能装置等装置容量进行优化配置。以北方某贫困村为研究对象，利用当地光伏扶贫政策支持及生物质资源丰富特点，对其农村综合能源站设备进行优化配置，分析了基于光伏扶贫的农村综合能源站的收益。算例分析表明，本文提出的农村综合能源站优化配置结果合理有效，为未来农村综合能源规划及绿色产业扶贫提供理论和技术支持。

摘要:随着高渗透率分布式电源与电动汽车的接入，智能配电网运行状态日趋复杂多变，呈现常态化的不确定性与波动性，对协调优化控制提出了更高的要求。针对分布式电源随机性出力制约其消纳与利用、电动汽车无序充电加剧尖峰负荷等问题，根据分布式电源出力与负荷预测结果，提出了一种计及电动汽车有序充电的智能配电网协调优化控制方法。该方法主要对响应分时电价的电动汽车的充电时间、充电顺序与充电位置进行动态优化，高效匹配分布式电源的随机性、波动性出力。综合考虑分布式电源消纳、负荷峰谷差与峰负荷、电动汽车用户的充电成本与充电满意度，构建了多目标协调优化控制模型，并采用粒子群-非支配排序遗传混合优化算法进行求解。算例分析结果表明，所提模型与方法能够有效减少EV用户充电成本、提升EV用户充电满意度、促进DG消纳、削峰填谷以及降低网损。

摘要:作为一种能够精准分析用户特征、描绘用户行为的数据分析工具，用户画像技术近年来受到广泛关注。本文首先阐述了用户画像的基本概念和特征，综述了用户画像构建关键技术的国内外研究进展，并分析比较了不同技术的特性和优缺点。然后对用户画像技术在农业领域中的应用研究进行了系统分析，包括农户特征描述、农业服务的个性化推荐、农产品精准营销和农业经营管理决策支持等多方面。最后，总结了当前用户画像技术存在的问题，并对未来研究的趋势及用户画像技术在农业领域的应用前景进行了展望。

摘要:为解决传统兔舍环境参数预测方法忽略环境参数间耦合关系的问题，提出了基于LSTM的Seq2Seq兔舍环境多参数关联序列预测模型。在建模过程中，使用双层LSTM作为Seq2Seq结构的编码器和解码器，以提高环境参数预测模型的表征能力及预测精度，而Seq2Seq结构不仅能够有效提取兔舍环境参数序列自身时间相关性，还能够挖掘参数间的耦合关系。利用该模型对浙江省嵊州市某兔场兔舍环境数据进行实验及预测。结果显示，该兔舍环境多参数预测模型取得了良好的预测性能，分别与标准LSTM、标准SVR模型对比分析，温度预测精度分别提高28.41%和48.60%，相对湿度预测精度分别提高9.84%和56.08%，二氧化碳浓度预测精度分别提高5.39%和11.19%。表明所提出的兔舍环境多参数预测模型能够充分挖掘关联环境参数序列间的耦合关系，满足兔舍环境数据精准预测的需要。

摘要:针对智慧温室科普中幻灯片讲解对知识的传达不直观，实地参观的成本高昂，并且这两种方案中智慧温室控制系统的人机交互界面缺乏吸引力问题，设计了基于虚拟现实（VR）的智慧温室科普系统。该系统集温室大棚三维场景展示、温室设备三维仿真、温室设备交互功能于一体，采用4层软件架构体系：模型层、Unity3D服务层、业务逻辑层和表现层。进行了虚拟现实科普和幻灯片科普的对比实验，通过事后问卷调查法对比了两种方案的科普效果，同时对科普系统进行了可用性评估。实验结果显示，使用虚拟现实的体验者中，100%的体验者认为自己在学习过程中保持专注，93.3%的体验者相比幻灯片讲解更喜欢虚拟现实，33.3%的体验者认为自己有强烈的知识获得感，并且他们客观题的平均得分比使用幻灯片的体验者高13.96%。以上结果表明虚拟现实科普系统具有较高的可用性。

摘要:为研究温室内光照及空气温湿度的变化趋势，指导温室作物生产，以下沉式日光温室为研究对象，利用无线传感器网络实现光照强度与空气温湿度的实时采集，分析在夏季日光温室内部光照强度及空气温湿度的变化趋势，得到靠近温室内南侧测点（S）、北墙测点（N）、东侧测点（E）、西侧测点（W）、中部测点（M）与室外测点（O）的光照强度变化趋势，以及温室跨度1/2截面内不同位置处的空气温湿度变化特征。实验结果表明，夏季晴朗天气下，温室内外日间平均光照强度由大到小依次为O（68267lx）、S（53359lx）、M（44770lx）、W（44141lx）、N（38907lx）、E（28615lx），南北方向光照环境较东西两侧光照环境更为接近，温室内日间平均温度高于35℃，日间平均相对湿度低于50%，不利于作物生长。夏季阴天时，温室内整体光照较弱，温室整体温、光、湿环境较晴朗天气下均匀，靠近北墙区域的光照明显不足（日间平均光强7985lx）。

摘要:针对目前传统温室当中仍然存在着远程操作困难、数据采集需要人工干预、智慧化程度低等问题，构建了以边缘计算为基础的智慧化边缘Mesh传感网，并提出一种基于改进LEACH算法的温室温湿度传感网簇头选举方法。利用ESP8266-12F型无线模块、NodeMCU型物联网扩展板和DHT-11型温湿度传感器组建了温湿度传感节点并开发了自动化数据采集算法，基于ESP8266-12F型无线模块构建了边缘无线Mesh传感网，实现了节点之间的自动化组网。针对中心路由器多节点负载消耗大以及信号传输速率低等问题提出了一种基于中心路由器RSSI值划分网络的方法，提升了网络的传输速率，在此基础之上改进了 LEACH算法，设计了一种适用于温室温湿度Mesh传感网的Sink簇头选举方法，以均衡网络整体的能量效率。仿真结果表明，当初始簇头概率为0.1时，原始LEACH算法在中心位置出现簇头的概率为10.86%；应用权重k=1改进LEACH算法在中心位置出现簇头的概率为17.42%；应用权重k=2改进LEACH算法在中心位置出现簇头的概率为24.96%。

摘要:为预测温室番茄水分胁迫程度，利用传感器获取温室内部环境信息，包括空气温度(Ta)、空气相对湿度（Rh）、基质湿度（Hs）、光照强度(Li)、二氧化碳浓度(CO2)和基质温度（Ts），通过气象站获取温室外部环境信息，包括风速(Ws)、室外相对湿度(Rho)和室外空气温度(Tao)。根据以上9个参数建立基于布谷鸟搜索优化CatBoost（CS-CatBoost）的温室番茄水分胁迫指数（CWSI）预测模型。通过梯度提升算法计算特征权重并进行筛选，对比不同输入特征数量下CS-CatBoost算法的性能。同时，与原CatBoost模型、CS-LightGBM模型和CS-RF模型进行对比分析。结果表明，当模型的输入参数数量为7时，CS-CatBoost与CatBoost、CS-LightGBM、CS-RF相比，RMSE降低了0.0123、0.0118和0.0311，MAE下降了0.0066、0.0075和0.0208，MAPE下降了0.963、1.1232和3.0892，R 2则提高了0.0177、0.0165和0.0767。在模型输入参数数量为其他值时，CS-CatBoost模型的预测能力均优于其他3种模型。该研究证明了CS-CatBoost模型拥有较好的预测能力与泛化能力，可为温室番茄种植的水分胁迫程度分析提供一种新的策略，从而提高农业水资源的利用效率。

摘要:针对现有滚筒筛分设备应用在堆肥行业中部件易损耗、筛分效率低且能耗高等问题，设计了一种滚筒式堆肥物料筛分机，设计了新型传动方式，增设了清筛装置。构建了滚筒筛分机物料颗粒运动数学模型，确定了关键部件结构参数，对影响筛分机工作性能的主要因素进行了试验和分析。以滚筒筛分机的喂料量、滚筒转速和滚筒倾角为试验因素，基于最优筛分效果，采用三因素五水平试验，分析筛分效率和功耗的最佳参数组合。结果表明：当喂料量39.6t/h、滚筒转速12.4r/min、滚筒倾角5.6°时，滚筒筛分机筛分效果最佳，筛分效率为96%，功耗为2.55kW。通过工厂试验验证，在最优参数组合条件下，筛分效率为95%，功耗为2.69kW，与模型预测结果的相对误差为1.1%和5.5%，满足物料筛分质量要求。

摘要:针对牛粪好氧发酵生产生物有机肥过程中，由于工艺参数不当造成的发酵周期长、肥料质量差及秸秆资源短缺等问题，以牛粪和核桃果枝为原料，以C/N比、菌剂类型、翻堆间隔时间为试验因素，以发芽指数、有机质质量分数、总养分质量分数为试验指标，在大量单因素试验的基础上，选取较优的水平开展多因素正交试验，确定了最优工艺组合。试验结果表明，当C/N比为25，菌剂选用菌剂2,翻堆间隔时间为4d时，牛粪好氧发酵的升温速度快，高温维持时间长，发酵周期短，发酵所得的生物有机肥产品的腐熟度高，有效活菌数（cfu）达到2×108个/g，总养分质量分数为14.86%，发芽指数可达96.6%。

摘要:针对对虾前处理的定向环节依赖人工操作、未实现自动化作业的问题，以南美白对虾为研究对象，提出了一种分流式腹背定向方法。该定向方法基于对虾腹背轮廓曲线斜率差异的特征判断腹背朝向，然后通过分选的方式实现腹部朝前和背部朝前两类对虾的分流，达到腹背定向的目的。理论分析表明，采用双行光电检测的方法可以判断对虾的腹背朝向，通过控制对虾的输送间隙可以分选对虾，最终实现对虾的腹背分流定向。根据腹背定向方法，设计了对虾腹背定向系统，完成了系统的硬件搭建与软件开发。系统硬件主要由光电对射传感器、输入输出模块、计算机和分流机构组成。试验结果表明，针对大型规格和中型规格对虾，定向系统的平均检测正确率分别为96.9%和98.8%，定向系统的平均定向成功率分别为95.4%和97.5%。

摘要:针对目前辊轴式对虾剥壳机存在的物料规格适应性差、自动化程度不高等问题，研究了基于机器视觉技术的物料信息检测方法和设备运行参数控制技术，设计了辊轴式对虾剥壳机参数检测与控制系统。该系统主要由图像采集模块、参数检测模块和控制模块3部分组成，能够实现剥壳机主要参数的实时检测和优化调控。通过分析对虾像素数量与对虾质量的关系，结合对虾规格划分范围，提出了对虾规格和对虾喂入速率的检测模型。根据剥壳机的工作特点，提出了辊轴转角和转速、挺杆频率、原料提升带转速和水流速率的检测方法。试验结果表明，对虾规格、喂入速率、辊轴转角、辊轴转速、挺杆频率、原料提升带转速、水流速率的检测误差分别为0、3.46%、0.51%、1.73%、1.93%、3.34%、0.92%；辊轴转角、辊轴转速、挺杆频率、原料提升带转速的控制误差分别为0.53%、1.04%、2.15%、3.34%。该系统实现了对虾剥壳机运行参数的自动调控。

摘要:山核桃壳是山核桃加工生产中的内源性异物，其颜色与果仁差异性较小，难以通过颜色进行准确识别。针对此问题，提出了一种基于高光谱成像和深度学习的山核桃内源性异物检测方法。以山核桃为研究对象，根据山核桃的组成和结构特征，将山核桃分为内仁、外仁、内壳和外壳4种组分，使用高光谱成像技术获取了各组分的高光谱图像，依次通过大津法、形态学算法和逻辑与运算对高光谱图像进行了背景分割，提取了山核桃各组分像素点的光谱，并利用多元散射校正对各组分光谱进行了预处理。基于一维神经网络（1DCNN），提取各组分光谱的深度特征，建立山核桃内源性异物的1DCNN检测模型。为了提高检测模型的性能，将归一化的各组分光谱转化为二维向量，作为二维卷积神经网络（2DCNN）的输入，建立2DCNN山核桃内源性异物的检测模型，模型的性能优于所建立的1DCNN模型，将训练集和测试集的分类正确率分别提高到100％和98.5%。

摘要:保障冰鲜水产品的质量安全是提升水产行业供求效益的关键环节之一，冷链储运的发展急需一种快速无损的鱼肉品质检测技术。以冰鲜鲳鱼为研究对象，提出用于鲳鱼新鲜度质变敏感区域定位与评估的目标检测网络SSD优化方法。首先，建立冰鲜鲳鱼新鲜度目标检测数据集。其次，依据先验知识，以鲳鱼的鱼眼和鱼鳃作为感兴趣区域，基于SSD目标检测算法自动定位与识别图像中的质变敏感区域，构建鲳鱼新鲜度评估目标检测模型，通过改进主干网络和设计自适应先验框提升网络性能。优化后的SSD网络在金鲳鱼和银鲳鱼数据集上的平均检测精度均值分别达到98.97%和99.42%，检测速度达到37帧/s。

摘要:在实际的农产品生产销售场景中，消费者共同购买行为所形成的网络结构非常复杂且多变。虽然社区发现算法可以有效挖掘出共同购买行为背后隐藏的信息，但存在分析结果不易理解、支持决策条件不足的问题。为此，考虑到社区发现算法在共同购买网络分析中的广泛应用及可视化技术对分析结果的呈现能力，提出一种基于社区发现的共同购买网络可视化分析方法。该方法首先利用社区发现算法Clauset-Newman-Moore（CNM）划分共同购买网络，其次对网络结构的不同社区中农产品数量、共同购买行为频数和农产品价格众数所占百分比进行分析，然后对各社区共同购买农产品的消费者信息进行交互式分析，最后将分析结果进行交互式可视化展示，根据可视化界面得出共同购买的一些行为规律，进而深度挖掘消费者的消费模式。为了更好地呈现该分析方法，通过设计实现的可视化分析界面，交互式探索分析了一组在青岛地区的农产品动态销售数据。

摘要:食源性疾病是公共卫生关注的主要问题。根据2015—2019年我国猪肉产品抽查数据(n=22340)，开展了一项关于猪肉产品的质量安全影响因素分析，评估我国猪肉产品市场的安全状况。结果显示，猪肉产品不合格率从2015年的10.87%下降到2019年的2.44%，这意味着近年来我国猪肉产品的安全性有了很大提高。通过对影响猪肉产品安全的主要因素进行分析，发现添加剂的检出率为1.62%，是影响猪肉产品安全的主要因素之一。其次，微生物污染和兽药残留也是影响猪肉产品安全的重要因素，与受季节和温度影响的微生物污染不同，兽药残留水平主要与动物疾病有关。此外，重金属污染虽然只占所有抽样产品的0.17%，但与其他因素相比，重金属污染与原料养殖环境污染密切相关，可能会在很长一段时间内对产品安全产生持久的影响。

摘要:随着信息技术、包装和物流技术的快速发展，包括农产品在内的电商产品范围和规模越来越大，同时，网上购物在线评论数据也呈指数级增加。在线评论成为关注的热点。以京东电商平台为例，挖掘鸡蛋消费在线评论文本，深入分析消费者鸡蛋消费情感倾向，提出了一种结合机器学习的领域情感词典（Domain sentimental lexicon with machine learning，DSLML）分类方法，该方法通过情感倾向逐点互信息(Semantic orientation pointwise mutual information，SO-PMI)方法构建领域情感词典，并选择机器学习模型作为情感分类器，实现对鸡蛋在线评论的情感倾向分类；然后构建LDA主题模型挖掘出鸡蛋评论中的正、负向主题。实验结果表明，与单独的机器学习模型和领域情感词典（Domain sentimental lexicon，DSL）相比，DSLML分类模型在文本情感倾向分类中的各指标均有所提升；主题挖掘结果表明，消费者最为关心的是鸡蛋品质和包装。本研究结论可以为鸡蛋电商经营者有针对性提升经营策略、提高服务质量提供数据支持和理论支撑。

摘要:深入挖掘和分析生鲜农产品的电商评论数据对于降低消费者的感知风险、辅助消费者决策具有重要意义。首先阐述了中文在线评论文本数据的获取方式、预处理方法、文本表示方法、基于不同模型和技术的文本情感分析等研究进展，然后重点分析了评论文本对生鲜农产品销量的影响机制、评论的信息属性和情感属性以及评论矛盾性对生鲜农产品网络销量影响的最新研究成果，并提出未来研究将进一步注重提升评论数据的质量、融合评论中的多模态数据和研究表情符号在情感表达中的作用。

摘要:生食水产品携带微生物、寄生虫和病菌等危害生食水产品品质的有害副产物,为延长生食水产品的货架期，保证其食用的安全性，杀菌环节至关重要。不同品类水产品需要不同的杀菌强度，过低则会导致杀菌不完全影响其保质期，过高则损害生食水产品的蛋白质质量影响其口感，因此需要对杀菌强度进行智能调控。本文设计适用于生食水产品的紫外线杀菌强度智能调控系统，包括传感层、信号处理层、数据收集整理层和分析执行层，传感层对加工生产线上生食水产品品类信息和环境信息实时采集、存储、上传云端数据库，对比杀菌数据判断杀菌等级，并自动化调节紫外线杀菌强度，实现了自动化生产线水产品分类分级杀菌。在牡蛎加工生产线上对牡蛎进行智能表面杀菌试验，并检测了相同环境下作为牡蛎传统品质指示指标的牡蛎挥发性盐基氮含量的变化，且测得其杀菌前后菌落总数，杀菌水产品平均货架期提升4d，杀菌率为96.47%。结果表明本智能紫外线杀菌系统杀菌效果好，对生食水产品货架期提升效果显著。

摘要:对于生鲜蛋供应链知识图谱构建过程中供应链领域实体名称多样、特征信息提取不充分的问题，提出了一种基于BERT-CRF模型（Bidirectional encoder representations from transformers-conditional random field）的命名实体识别方法。该方法使用BIO（Begin、Internal、Other）标记规则进行序列标注，以字向量和位置向量作为输入，通过BERT预训练模型提取输入序列全局特征,并在模型的末端添加CRF层引入硬约束，构建适合生鲜蛋供应链领域命名实体识别的模型框架。所提出的模型与其他3种命名实体识别模型在自建数据集上进行了对比实验，该数据集包含12810条文本语料数据，5大类21个小类。实验结果表明，本文模型取得了很好的结果，准确率、召回率和F1值分别达到91.82%、90.44%、91.01%，验证了本文模型优于其他3种模型。最后本文模型使用自建的食品领域菜谱数据集进行实验，结果表明模型具有一定的泛化能力。

摘要:针对农用运输车制动性能快速测试验证及等效路面试验精度差的问题，设计一种整车制动性能试验台，以实现农用运输车不解体测试。基于整车制动过程能量分配提出机电惯量耦合补偿机理，基于多级组合飞轮、滚筒组转动件机械惯量及电机输出电惯量耦合补偿实现被检车辆惯量无级模拟，匹配农用运输车制动过程中整车的能量转移分配。建立转速-转矩双输入电机矢量双闭环控制系统，提高电机输出转矩控制精度。基于Matlab/Simulink建立农用运输车整车-试验台机电惯量耦合补偿仿真模型，对比在纯机械惯量补偿及机电惯量耦合补偿两种条件下模型常规制动的参数输出情况，验证了机电惯量耦合补偿的有效性。搭建制动性能试验台硬件及上下位机分布式测控系统，并基于某型农用运输车进行惯量补偿对比试验。试验结果表明：基于机电惯量耦合补偿前、后轴速度平均偏差为1.539km/h，速度偏差方差为1.730km 2/h 2，能够实时匹配制动过程中被检农用运输车的能量转移情况，提高整车台架不解体试验的有效性及等效路面试验精度。

摘要:针对176kW拖拉机单排行星机构、两区段液压机械无级变速器（Hydro-mechanical continuously variable transmission，HMCVT）传动系统的稳态传动效率进行了分析。为揭示系统稳态特性与预测传动效率的变化规律，研究静液压传动系统（Hydrostatic transmission system，HST）输入输出轴扭矩比变化规律，通过转换机构研究行星轮系（Epicyclic gear train，EGT）传动构件间扭矩比变化规律，构建HST流量连续性方程与变速器输入轴扭矩平衡方程并进行求解，使HST与EGT建立有机联系，最终获得HMCVT传动系统效率表达式。为验证该稳态传动效率表达式准确性，按照换挡策略对该HMCVT物理样机进行了10种工况台架试验。台架试验结果表明，该传动系在大负荷牵引作业时，除工况1、2外，传动效率均高于0.85。仿真与台架试验结果表明，仿真较好地反映了HMCVT传动系统稳态特性，最小排量比工况仿真误差约为4.7%，其余工况误差小于2%。

摘要:针对传统多机协同路径规划方法未充分考虑从机自主性，地头转弯路径可能发生重叠，存在碰撞风险的问题，本文提出一种面向主从跟随模式的多机协同作业导航路径规划方法。基于方向包围盒算法和分离轴定理建立农机安全状态检测模型，检测农机之间是否发生碰撞；建立基于地块全覆盖算法的主机路径规划模型，计算最佳作业方向角并规划地头转弯模型；建立从机作业路径规划模型，根据主机与从机在协同作业中的相对距离要求规划从机直线作业路径，制定协同转弯策略，根据主机和从机的转弯状态判定从机停车等待时刻，避免因转弯路径交叠引发的碰撞危险。以某小麦收获地块为测试场景开展仿真试验。试验结果表明，所建方法能够规划出地块覆盖率高、作业时间短、动力消耗少的多机协同作业路径；当地头转弯路径发生重叠时，主机和从机能够根据所设计的协同转弯策略先后转向，避免碰撞危险；路径规划算法用时最小值为0.453s、最大值为1.563s、平均值为0.951s，可为小麦、青贮收获等主从跟随式多机协同自主作业提供有效的全局作业路径。

摘要:为了实现农田作业环境下的多机协同导航作业的远程调度管理，开展了基于改进A*算法和Bezier曲线的全局路径规划研究。阐述了农田作业环境下的多机协同路径规划，多机协同路径规划分为全局路径规划和局部动态避障；利用改进A*算法实现了全局路径寻优和拐角优化，并基于Bezier曲线对全局路径进行了平滑处理；根据随机生成的障碍物环境地图和涿州试验农场环境地图，利用Matlab平台分别对全局路径规划算法进行了仿真试验。仿真结果表明，通过调节改进A*算法中的权重w(n)，搜索效率得到了明显提高，基于涿州试验农场的仿真试验中，优化后算法运行时间为0.832s；通过对全局路径进行拐角优化，在路径长度相近的情况下，有效降低了转弯次数；同样，利用Bezier曲线进行路径平滑后，拐角处的尖峰得到了优化，确保农机在实际农田作业中平稳行进，初步满足了实时性和平滑性需求，为实现农田作业环境下的多机协同路径规划提供了基础。