Abstract:

智慧渔业无人养殖工厂作为破解传统水产养殖依赖人工经验、管理粗放等瓶颈的关键路径，是以数字化、智能化技术为核心，实现养殖全流程无人化管理的新型生产模式，其本质是通过构建覆盖生物状态监测、环境调控、资源管理与生产决策的系统性技术架构，形成从数据采集到执行反馈的闭环控制体系。本文综述了该技术体系的运行机制与研究现状，重点阐述了智能精准投喂、水质监测分析、病害预防预警、生长模型分析、智能养殖装备及自动加工生产等关键数智技术的研究进展，包括各技术的实现方式、核心算法及应用瓶颈。当前研究虽已形成多维度技术储备，但仍面临复杂水体环境多源数据融合效率低、高密度场景模型泛化能力弱等问题。未来需聚焦生物机制与数据驱动的混合建模、云边协同推理及多学科交叉创新，以推动智慧渔业无人养殖工厂的智能化升级与可持续发展。

Abstract:

随着水下机器人智能化水平的持续提升，其逐渐在渔业养殖领域中展现潜力，应用主要集中于环境监测、生物识别与捕获、网箱维护三大核心领域。水下机器人在渔业养殖中的作业优势主要体现为提高养殖效率、保障生态安全及降低人工操作风险。本文梳理了水下机器人在渔业养殖领域的应用与发展现状，针对水下机器人在渔业作业续航能力不足的瓶颈问题，分析了不同推进器布局与机械结构对其能耗的影响，并据此阐述了降低能耗的相关技术途径。指出水下机器人在渔业养殖发展中所面临的挑战为：感知信息融合能力有限，环境适应性不足及流体设计能力欠缺等。针对问题指出渔业水下机器人未来发展趋势为：通过跨学科交叉融合技术向仿生化、智能化方向发展；优化感知融合系统、智能算法以及结构设计。助力渔业养殖实现智能化与精准化生产。

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针对传统的冷冻黄鳍金枪鱼的称量及测量环节主要依赖人工操作，从而造成测量结果误差较大，操作效率不高，以及存在安全隐患的问题，本研究基于双目立体视觉技术和SAM(Segment anything model)图像分割算法，提出了一种基于双目立体视觉的鱼体体尺与体质量估算方法,以真实加工场景下的冷冻黄鳍金枪鱼作为研究对象，包含鱼体目标检测、鱼体图像分割、鱼体尺寸提取以及鱼体体质量预估模型4个模块。该方法通过深度相机对黄鳍金枪鱼进行拍摄，针对水产品加工场景的环境复杂问题，采用了YOLO v8n算法对冷冻黄鳍金枪鱼进行检测，结合BotSort的目标追踪算法与动态掩膜算法，去除了多余目标的干扰。采用SAM图像分割算法进一步提取精准的冷冻黄鳍金枪鱼图像及深度信息，以Open3D框架生成冷冻黄鳍金枪鱼的三维点云图及尺寸信息，建立了体质量预估模型，实现对冷冻黄鳍金枪鱼体质量的精确预测。该方法测得的冷冻黄鳍金枪鱼体尺与体质量数据误差较小，体长平均绝对百分比误差为4.35%，体高平均绝对百分比误差为3.37%，体质量预估值平均绝对误差为0.604kg，平均绝对百分比误差为4.63%。该方法能够高效、准确地实现黄鳍金枪鱼的三维测量与体质量估算，为冷冻黄鳍金枪鱼加工的自动化管理提供参考。

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我国水产养殖业规模持续扩大，但传统鮰鱼称量方法存在效率低、误差大、鱼体应激损伤严重等问题。提出了一种基于机器视觉与多传感器协同的鮰鱼无人称量系统，融合目标检测算法与多源信息测量技术。通过改进的YOLO 11模型（HY-YOLO 11），引入可变形卷积（DCNv3）与空间增强注意力模块（SEAM），有效解决动态场景下鱼群粘连、笼体形变及光照波动干扰问题。系统集成浮式监测平台、工业相机与拉力传感器，结合自适应吊装机构与浮力补偿机制，实现鱼群总质量与数量的同步精准测量。实验结果表明，HY-YOLO 11模型在密集遮挡场景下的平均检测精度（mAP50）达94.8%，较基线模型提升3.7个百分点，鱼群计数平均绝对误差（MAE）为0.56条，均质量计算相对误差低于4%，单次称量平均耗时58s。

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针对南美白对虾捕捞过程中人工参与度高、劳动强度大、效率低及缺乏适用于设施化温棚池塘的自动化装备等问题，基于模块化理念提出了一种轨道式捕捞系统。结合设施化温棚结构及作业需求，系统从下笼、起捕和转运等关键环节出发，明确了轨道式捕捞系统的基本设计要求和功能指标。基于模块化设计理念，设计了集电源系统、升降机构与捕捞装置于一体的总体方案，并在此基础上对系统中的驱动电机、升降电机及轨道半径等核心参数进行了详细计算与合理选型。基于ANSYS软件对系统机架的强度、电磁铁的吸附性能等关键部件进行了有限元仿真分析，验证了结构安全性与功能可行性。完成轨道式捕捞系统样机试制，并从行走稳定性、升降可靠性及捕捞效率等方面开展样机运行试验，验证了系统设计的有效性。结果表明，轨道式捕捞系统平均抓捕成功率为81.25%，单次作业平均总耗时为240s，运行平均速度为0.75m/s，具备较高的作业效率、稳定性与可靠性。研究结果可为设施化养殖条件下自动化捕捞装备的设计与推广应用提供参考。

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在远洋捕捞任务中，需要在特定水域内进行多无人艇全覆盖巡航以探测鱼群分布情况，但传统多智能体强化学习路径规划方法缺乏考虑自身与相邻智能体状态的能力，且反馈机制不够明确，导致路径覆盖效率较低、重复率过高。本文提出了一种基于改进QMIX算法（LH-QMIX）的远洋捕捞多无人艇全覆盖路径规划策略。由一个混合网络和多个智能体网络组成多智能体强化学习结构，通过混合网络将每个智能体网络的局部Q值融合成全局Q值，以指导各智能体行动。考虑到在远洋捕捞环境中无人艇通信和感知范围受限，为每个智能体网络引入一个局部损失函数，提供更明确的反馈机制，同时，引入混合注意力机制以加强无人艇之间的协作能力。在简单障碍物环境和复杂障碍物环境中，将提出的LH-QMIX算法与IQL算法、QMIX算法进行对比仿真。结果表明，LH-QMIX算法在简单障碍物环境下覆盖效率分别提升14.2%、6.9%，在复杂障碍物环境下覆盖效率分别提升22.3%、10.6%，奖励曲线在收敛后也更加稳定。研究结果为多无人艇远洋捕捞全覆盖探测任务提供了一个高效可行的解决方案，能够提升远洋捕捞效率。

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目前浅海菲律宾蛤仔采收存在挖掘阻力大、蛤仔破碎率高等问题，为此提出了一种链齿-犁协同采收方案，设计了适用于浅海蛤仔采收作业的链齿采收机构与减阻松土犁，对采收链齿进行了运动分析与受力分析，根据水平直元线法设计了犁体曲面;进行了减阻松土犁和协同采收作业过程离散元仿真研究，采用单因素试验与Box-Behnken试验优化减阻松土犁的幅宽、切土角与安装角，并进行了链齿-犁协同采收仿真试验，结果显示：当减阻松土犁幅宽为192mm、安装角为37.81°、切土角为25.84°时，犁体阻力最小，为37.81N，当犁齿间距离为30.6cm、链齿间距为33.96mm、犁体入土深度为30mm时，链齿挖掘阻力最小，为420.57N，采收率为88.43%。根据仿真得到的最优参数，加工了链齿-犁式蛤仔采收机，进行了采收试验，并与链齿式蛤仔采收机进行了对比。与链齿式采收机相比，链齿-犁式采收机挖掘阻力降低了55.35%，采收率提高了23.7%，含砂率降低了28.45%，破损率降低了25.58%。链齿-犁式采收机提高了蛤仔采收效率，降低了采收挖掘阻力，减小了贝类含砂率与破碎率。

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针对现有水下海参观测和计数方法危险性高、成本高、效率低等问题，设计了一种海参原位计数无人船系统，用于水产养殖环境中的海参多目标跟踪与计数。系统采用分层设计，模块化架构提升了灵活性、稳定性和可维护性。硬件部分包括船体、水下感知系统和机载控制盒，通过转轴卡扣设计，实现无人船快拆与折叠，便于运输和安装。此外，系统集成了自主水下拍摄视频采集模块，并结合定高算法和轨迹跟踪算法，确保视频采集的稳定性和自主性。基于YOLO v10和ByteTrack的海参识别与计数算法，实现了快速、准确计数。试验结果表明，无人船和水下感知模块在3级风浪内表现稳定，俯仰角、翻滚角为-18°～18°。计数归一化平均绝对误差为0.1111，轨迹规划平均误差为0.47m，定高拍摄算法在10s内收敛。实际养殖环境试验结果表明，该系统稳定可靠，可满足池塘养殖日常使用需求。

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水下目标的准确分割为研究水生动物的行为、生物量等奠定了基础。然而，现有的水下实例分割算法面对水下特有的环境干扰（如悬浮颗粒、颜色衰减、背景噪声）时，往往缺乏足够的鲁棒性，并且提升轻量化模型在非结构化、动态水下场景中的泛化能力是一项关键挑战。为此，本文提出了一种轻量化的实例分割模型LIS-YOLO（Lightweight instance segmentation YOLO v8），可以从不同的拍摄角度对鲟鱼、幼年鲈鱼和成年鲈鱼进行有效分割，并基于PyQt5构建了水下目标实时分割系统。首先设计了一个轻量化、高精度的C2f-Faster-EMA模块，通过更轻量化的C2f-Faster模块取代了原模型中复杂的C2f模块，并集成了高效的多尺度关注，提高了对小目标鱼类的特征提取能力。其次，在改进模型中引入Wise-IoU，减少了低质量样本产生的有害梯度，提高了模型在复杂环境下的分割能力。最后，利用图形用户界面和PyQt5接口开发了水下多目标实例分割的实时分割系统，能够可视化不同种类鱼。实验结果表明，LIS-YOLO模型的精度、平均精度均值、浮点运算量和帧率分别为97.2%、95.9%、3.60×1010和127f/s。模型参数量压缩至9.0×106，占原模型的76.3%。本研究不仅为水下目标识别提供了一种准确、轻量级的实例分割模型，而且探讨了不同拍摄角度下鱼类分割的有效性，对提高水产养殖智能化水平具有实际应用价值。

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在现代智慧水产养殖过程中，鱼类异常行为的实时监测对于提升养殖管理水平、降低群体疾病风险和优化饲料投放具有重要意义。针对鱼类异常行为检测中常见的图像模糊、环境背景复杂、行为类型多样以及算法精度与效率难以兼顾等问题，提出了一种基于改进YOLO 11架构的高鲁棒性检测模型YOLO 11-AB。该模型在主干网络中引入多尺度卷积模块C3k2_PKI Module，增强了对不同尺度行为特征的感知能力;在特征提取阶段集成了轻量级混合局部通道注意力机制（MLCA），有效融合通道与空间信息，提升了网络特征表达效果;在模型颈部结构中，采用基于超图的跨层级表征网络（HyperC2Net）与混合聚合网络（MANet），进一步强化了对复杂水下场景中异常行为特征的捕捉和判别能力。试验结果显示，该模型在检测精确率、计算效率和分类性能方面均较传统方法有显著提升，精确率提高3.3个百分点，召回率提高5.9个百分点，平均精确度提升4.4个百分点。该方法可为高密度工厂化养殖中鱼类疾病的早期预警与管理决策提供技术支持。

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为实现野外复杂环境下大鲵的快速准确识别，提出一种基于改进YOLO 11n的识别模型。采用在Backbone层引入高效注意力模块（Efficient multi-scale attention module，EMA），同时将CIoU（Complete intersection over union）损失函数替换为Wise-IoU（WIoU）损失函数，在Head层引入轻量级自适应提取卷积（Lightweight adaptive extraction of convolutions，LAE）。通过消融实验和对比实验可知：改进模型在召回率、精确率、F1分数和帧率等方面，分别达到94.85%、95.39%、95.12%和77.20f/s，模型内存占用量为11.56MB，浮点运算量为8.65×109;与基础YOLO 11n相比较，召回率、精确率、F1分数和帧率分别高5.70、6.13、5.92个百分点和27.1f/s。本文所提出模型YOLO 11n-EWL在模型的稳定性、识别速度及精度等方面都有显著提高。改进模型可满足大鲵在野外的实时检测需求且可长期适应户外工作，并构建一套大鲵全天候图像智能识别及行为检测系统。本文可为野外复杂环境下的大鲵实时检测提供理论技术支撑。

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针对工厂化循环水养殖系统组成复杂、建设运行成本高，在水产养殖中难以推广应用等问题，本文构建了一种简易式循环水养殖系统。该循环水养殖系统由蓄水池、养殖池、水位控制装置、微滤机、生物滤池和循环泵等组成，基于重力自流原理对各养殖设施设备进行配置，对养殖系统水体循环管道管径配比进行优化，并以匙吻鲟为研究对象开展90d的养殖试验，对系统阶段性运行效果及经济性进行评估。试验结果表明，该系统水体循环稳定;养殖过程中，系统水温、溶解氧质量浓度和pH值分别为12.30~24.57℃、3.96~9.32mg/L、6.82~7.60，氨态氮质量浓度、亚硝酸盐质量浓度和硝酸盐质量浓度平均值分别为（1.26±0.62）mg/L、（0.38±0.12）mg/L、（72.39±14.94）mg/L;系统对氨态氮和亚硝酸盐去除率分别为49.07%和62.00%;匙吻鲟平均质量从（144.83±15.24）g增至（437.93±60.98）g，最终养殖密度为15.48kg/m3，饵料系数为1.08，成活率为96.16%;以养殖周期为12个月进行估算，饲养成本约为17.57元/kg。本文构建的简易式循环水养殖系统运行稳定，养殖水体处理能力良好，养殖匙吻鲟能够获得良好的经济效益，为工厂化循环水养殖系统推广应用提供参考。

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针对循环水养殖饵料投喂劳动强度大、人力成本高等问题，本文设计了一种自动投喂机器人，并提出了基于物理增强神经网络的模型预测控制（Physics-informed neural network based model predictive control，PINN-MPC）方法，以解决变负载、湿滑路面下的自主路径跟踪问题。首先，设计了机器人总体架构与路径规划控制方案。其次，构建了变负载、复杂环境下的机器人模型。然后，在传统MPC架构基础上，将关键物理参数视为时变因子，引入多层前馈神经网络对其进行在线预测，提升控制精度。最后，通过仿真和现场试验验证了算法有效性。在单缸投喂试验中，PINN-MPC在2个关键观测点的平均误差分别为0.12、0.18m，较传统MPC降低50%;纵向速度波动幅度为MPC的50%，横向偏移标准差降低58.3%。在多缸投喂试验中，PINN-MPC将9个目标点间的平均路径误差控制在0.050~0.055m，轮胎横向受力波动减少58.9%。

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为缓解近岸养殖压力，以大型智能化养殖平台为依托的深远海养殖不断受到重视。大型养殖平台应用过程中产生的水下噪声，是未来评估其对水下声环境影响及开展智能化养殖的重要依据。对60000m3大型智能养殖平台“恒燚1号”开展试验研究，在平台关键位置布放不同深度的水听器对水下噪声进行测量，并在平台上布放声级计对空气噪声进行同步监测。研究表明，柴油发电机组是主要的噪声来源，在20~1500Hz频率范围内产生较为显著的水下噪声，使总声压级提高约10dB。同时，平台不同空间和深度条件下的水下噪声频谱特性也呈现出一定的差异。在未进行投喂且柴油发电机未运行的情况下，平台水下噪声与背景噪声差异较小，各水深层的噪声水平也无显著差异。基于测量结果，初步认为平台的噪声不会对养殖鱼类产生显著的负面影响，但不排除影响其活动行为的可能。研究结果为后续开展系统性试验研究，部署智能化声学养殖装备奠定了基础。

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针对深远海大型设施养殖平台单体产量突破百吨级后面临的活鱼高效起捕难题，设计了一种利用离心水泵驱动形成稳定负压的大流量吸鱼系统。基于理想气体状态方程得出：液位变化仅为集鱼箱容积总高度的10.3%以内就能形成适于吸鱼的工作压力，在此基础上设计了集鱼箱装置关键尺寸，并利用多孔介质模型构建拦鱼格栅模型，基于VOF与CFD-DEM耦合方法对吸鱼过程流动进行三维瞬态数值分析。数值结果表明：吸鱼过程液位保持基本恒定，压力波动范围在-37.5~-26.5kPa之间，最大压力变化率为0.037kPa/s，远低于鱼类损伤阈值，工作压力相对初始值（负压-35kPa）的变化不到7%;集鱼箱内鱼群分布随着流量增大呈显著差异：流量为150m3/h时鱼群初期沿进口至出水口密集分布，后期缓慢扩散;流量为225m3/h时因高流量则强涡流作用使鱼群更快分散至箱体四周，且流速越高扩散越明显;拦鱼格栅处的鱼群聚集行为随流量增加呈非线性变化：流量150m3/h时数量较稳定，流量200m3/h时波动加剧，接触数量峰值达55条，流量225m3/h时非稳态波动显著，与拦鱼格栅接触数量为63条，占总接触数量的32%，说明流量升高会增加堵塞风险，需要通过弧形格栅设计、扩大开口尺寸及增设导鱼通道优化拦鱼格栅结构以降低堵塞风险，进一步提升吸捕量。

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我国蟹塘养殖行业大都采用固定时间投喂饲料，较少结合河蟹实际摄食强度，饲料利用率较低，蟹塘水质变化直接影响河蟹摄食强度，以此为基础，结合多元DeepAR算法，设计了一种蟹塘投饲时机的判断方法。选取溶解氧含量、水温、pH值、氧化还原电位、电导率、溶解性总固体含量、氨氮含量和浊度8种水质参数为评价指标，选择三标度层次分析法为主观赋权法，基于熵权法的CRITIC法为客观赋权法，博弈论为组合赋权法，采用主客观组合赋权法构建了蟹塘水质评分方法;以时间序列、溶解氧含量和浊度为特征值，蟹塘水质分数为目标，利用多元DeepAR算法预测未来12h水质分数曲线变化，曲线峰值是水质分数最大值，河蟹摄食强度等级最强，将曲线波峰阶段定义为最佳投饲时机。结果表明，蟹塘水质评分方法与实际河蟹摄食活动具有较好的关联性，多元DeepAR算法可以更好地预测未来12h水质分数曲线变化，能够指导河蟹投饲环节。

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目前水产养殖中依赖经验判断的投饲方法缺乏长期跟踪预测投饲量的能力，易导致饲料浪费、水体污染并对水产动物生长产生负面影响。针对投饲量预测能力缺乏的问题，本文分析了影响鮰鱼投饲量的主要因素，选定水温、溶解氧含量、氨氮含量、鱼均质量、鱼总数及天气条件作为输入变量，建立了多层感知器(Multilayer perceptron, MLP)的投饲量计算模型，通过归一化处理的数据构建模型训练数据集，采用贝叶斯优化算法优化MLP模型的超参数，以提升模型性能。使用不同时期的数据进行测试，验证模型性能和泛化能力，在11#塘口投饲高峰期8、9月平均绝对百分比误差稳定在4%以下，绝对误差控制在700kg以下。研究结果对提高饲料利用率以及提升养殖效率具有重要意义。

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面向精细化和智慧化水产养殖领域水环境数据系统性或意外丢失问题，本文提出了一种基于滞后因果分析和改进SSIM(Sequence-to-sequence imputation model)的溶解氧含量数据插补算法。首先，采用固定采样频率收集水质和气象等环境数据，基于GC(Granger causality)理论，利用cLSTM(Component-wise long-short term memory)方法分析不同环境变量与溶解氧含量时序数据的滞后相关性，选择因果关系显著的环境变量构建训练样本集。其次，采用SSIM为基础框架实现溶解氧含量缺失数据插补，并提出一种结合两层BiLSTM(Bidirectional long short-term memory)结构和Dropout正则化的SSIM模型优化方法，提升模型对复杂特征的表征能力。试验结果表明，本文方法有效提升数据插补精度，1h缺失数据修复平均绝对误差、均方根误差分别达到0.04、0.05，3h缺失数据误差分别为0.16、0.17，5h缺失数据误差分别为0.43、0.45，为水产养殖数据质量控制提供了有效的技术支撑。

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近年来，随着传感器、遥感、互联网技术的快速发展，农业大数据呈现爆发式增长。传统的农业大数据集中处理方法是将多方农业数据存储在一起，然后进行作物生长评价和产量预测。然而，这些方法在数据传输过程中存在隐私泄露和共享效率低的问题。此外，多方数据还面临着数据版权保护等数据安全问题。为了解决上述问题，隐私计算作为一种新兴的数据安全技术，为在不泄露原始数据的情况下实现多方协同分析提供了可行的途径。本文首先从数据采集、预处理、存储管理、数据分析到农业大数据在精准农业、产量预测、病虫害监测、供应链溯源、农业金融等领域的关键应用，全面综述了农业大数据的发展现状。然后，系统总结了同态加密、安全多方计算、差分隐私、联邦学习等主流隐私计算技术的原理和应用场景。重点分析了隐私计算技术在农业领域的应用，概述了隐私计算在农业数据传输、病虫害检测、作物监测、产量预测等方面的研究进展，并总结了当前隐私计算技术存在的主要挑战，包括通信成本、计算复杂度、异构适应性、评估机制以及隐私保护与模型性能之间的权衡。最后，探讨了通信压缩、轻量加密、多模态建模、评估体系构建与隐私-性能优化等隐私计算技术，助力农业智能化发展。

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自然语言理解（Natural language understanding，NLU）作为人工智能的重要组成部分，凭借其在文本处理、知识抽取和智能决策等方面的优势，已在农业领域展现出巨大的应用潜力。本文回顾了自然语言理解技术的发展历程和核心技术，重点介绍了在农业领域多种应用场景所开展的研究，包括农业文本信息抽取、农业知识图谱构建、农业装备智能交互、农业服务智能交互、科研文献与专利挖掘等。自然语言理解技术在农业中的应用仍面临如农业语言多样性与方言差异、农业小样本学习与数据标注、农业跨模态数据融合与语义对齐、农业模型部署与效率优化、农业数据隐私保护与可持续发展等多方面的挑战。未来，随着自监督学习、迁移学习及多模态智能农业的快速发展，NLU技术有望进一步在精准农业、实时决策支持及农业可持续发展等方面发挥更大作用。

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音频信息技术作为农业信息感知的重要手段，凭借其非侵入性、实时性强和成本低等优势，在智慧农业中展现出重要应用价值。本文系统综述了音频信息技术在农业领域中的研究进展与具体应用。在畜禽养殖领域，探讨了采食、发情、饮水、产蛋等行为音频识别方法，以及情绪评估、应激监测、疾病检测、声纹识别和声源定位等关键技术路径;在种植领域，总结了植物干旱、冻害等胁迫状态下的声发射特征规律，分析了特定声波对植物生理与基因表达的诱导效应。此外，还梳理了农业智能语音交互系统在信息服务、农机控制与语音问答中的研究进展。最后，提出未来农业音频信息技术应重点发展多模态感知协同融合、边缘计算方案优化与标准化音频数据平台，以推动音频信息技术在农业生产场景中的智能化、高效化与规模化应用。

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为了宏观掌握农业工程技术的发展动态、前沿与研究热点，更好地推动农业工程技术的发展，本研究采用文献计量学的方法，利用Web of Science核心合集数据库和中国知网数据库检索平台，对农业工程技术2015年1月—2025年6月的相关发表论文进行分析总结。主要结论如下：农业工程技术研究呈现爆发式增长态势，国际期刊的年度发文量从2015年的64篇跃升至2024年的910篇，相较于国内期刊从2015年的153篇至2021年的288篇，其增长速率更快，年均增长率超30%，凸显人工智能、机器人、遥感等前沿技术驱动下农业工程技术研究的蓬勃活力;国家（中国、美国、巴西）交流与合作较为密切，中国和美国是农业工程技术的主要推动国，总发文量占比75.36%，但国际上的作者团队间交叉合作稍显不足;《Computers and Electronics in Agriculture》（占比48.18%）发文占国际期刊榜首，《农业工程学报》（44.61%）与《农业机械学报》（32.69%）合计贡献国内超77%的文献，构成了农业工程领域核心学术阵地;农业工程技术的研究主题由早期的简单分类问题逐渐向人工智能、深度学习与机器学习等智能化技术演变。面对农业工程技术的复杂性与跨学科需求，未来应优先强化算法层，融合人工智能与大数据技术，提升多源数据的建模与基于数据的决策能力，从而实现农业系统的驱动智能决策。感知层需通过多模态传感与三维重建实现环境及作物状态的精准获取，执行层可借助环境适应性强、成本较低的智能农机或机器人完成高效作业，支撑层则通过边缘计算、云服务与数字孪生保障系统高效运行。整合多模态传感、三维重建与数字孪生等关键技术，构建“感知—建模—决策—执行”的闭环体系，为农业智能化可持续发展提供有力支撑。

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本文阐述了华南农业大学在水稻无人化智慧农场建设中的探索与实践，重点介绍了四大关键技术：对无人农场的作业环境、作业对象和作业机械信息精准感知的数字化感知技术;对土地整治、耕整、移栽、直播、田间管理和收获方案的智能化决策技术;对农机导航和农机精准作业的精准化作业技术;对农作物生长、农机运维和农场经营管理的智慧化管理技术。实现了五大功能：耕种管收生产环节全覆盖，机库田间转移作业全自动，自动避障异况停车保安全，作物生长过程实时全监控和智能决策精准作业全无人。取得了显著的经济、社会和生态效益。至2024年底，在国内16个省启动了30多个无人农场的建设，包括水稻、小麦、玉米和花生等不同作物，水田和旱地等不同土壤，耕种管收等不同作业环节，单机和多机等不同作业模式。特别是取得了一批水稻高产记录，2021年广东增城水稻无人农场种植的优质丝苗米十九香产量达到9934.35kg/hm2，比当地平均产量增加32%;2023年湖南益阳千山红镇再生稻无人农场两季产量达到18625.5kg/hm2。表明人不下田也能种地，也能种好地，为解决谁来种地和怎样种地提供了重要途径。

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针对东北玉米一熟区免耕播种时切断式防堵装置难以兼顾切断效果和作业功率的问题，本文设计了一种可实现稳定动态滑切的分段式驱动圆盘防堵装置，在保证切断效果的同时有效降低作业功率。采用对数螺旋线作为圆盘刀刃基础曲线，通过静态滑切角分析、动静态滑切角转换，设计了刀刃分段曲线结构，确定了玉米秸秆切割最优动态滑切角为37.5°。基于离散元法建立“圆盘-土壤-秸秆”互作模型，对照试验结果表明，分段式驱动圆盘可保证切断效果同时降低作业功率;在此基础上，以切割功率和切断效果为指标，通过二次回归旋转正交试验对圆盘关键参数进行优化，得到分段式驱动圆盘最优作业参数为：转速310r/min、前进速度2m/s、外圆半径225mm。根据最优作业参数完成样机试制，并开展田间试验。田间试验结果表明，在秸秆整秆还田条件下，最优作业参数下秸秆切断率为97.85%，破茬率为91.53%，机具通过性好。与缺口圆盘和平面圆盘相比，分段式驱动圆盘作业功率分别降低23.69%和11.69%，满足东北地区玉米免耕播种作业要求。

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采用无人飞机进行播撒作业，在农业生产中的应用越来越广泛。颗粒肥料沉积分布均匀性是衡量播撒作业性能的重要指标，在沉积分布测试中颗粒肥料收集的完整性对测试结果的准确性至关重要。为了提高测试中颗粒肥料的收集率，对颗粒肥料收集装置的材质及结构参数进行优选试验。设计了聚氯乙烯、橡胶、泡沫垫和牛津布的弹跳高度对比试验，试验结果表明，牛津布的弹跳高度最低，对尿素的平均弹跳高度为2.12cm，对复合肥的平均弹跳高度为2.27cm。设计了常规的硬质材料（聚乙烯塑料、硬纸盒）以及4种柔性材料对颗粒肥料收集率对比的试验，试验结果表明，柔性材料相较于硬质材料，对尿素和复合肥的收集率大大提高，其中牛津布对尿素和复合肥的收集率分别达到96.93%和99.41%。采用牛津布分别设计锥形和弧形2种形状的收集装置，设计了台架试验进行颗粒肥料收集率对比，台架试验结果表明，锥形收集装置的收集率优于弧形收集装置，锥形收集装置对尿素和复合肥的收集率分别为96.57%和98.25%，比常规的硬质聚乙烯塑料箱的收集率分别增加约45.76、42.68个百分点。开展了无人飞机播撒作业的颗粒肥料沉积分布特性田间对比试验，田间试验结果表明，在用量75、150、225kg/hm2水平下，采用柔性材料的锥形收集装置收集尿素的收集量比硬质塑料箱分别增加0.75、1.41、2.23g;在同样的水平下，锥形收集装置收集复合肥的收集量比硬质塑料箱分别增加1.13、2.37、3.67g。采用牛津布制作的锥形收集装置能有效减少颗粒肥料的二次弹跳，显著提高沉积分布测试中颗粒肥料收集的准确性。

Abstract:

为满足杂交稻和常规稻育秧播量不同的农艺要求，设计了一种机械式滚筒排种器，通过更换不同型孔深度的滚筒实现稻种播量调节。基于水稻充种姿态的理论分析对滚筒型孔进行设计，并开展型孔排布、型孔深度、落种高度及生产率对排种器充种、落种性能影响的研究。以杂交稻华香优228和常规稻黄华占为研究对象进行仿真试验。仿真结果表明，滚筒型孔轴向分布为18行分布，深度为2.5mm（杂交稻）和4.5mm（常规稻）时，充种效果最佳;条播排量一致性变异系数随落种高度的增加而提高。以毯苗播种均匀度合格率、条播排量一致性变异系数为性能评价指标开展三因素三水平全因素台架试验，研究型孔深度、生产率及落种高度对排种器工作性能的影响。建立性能评价指标回归模型，获取响应优化结果，并通过台架试验进行优化验证。结果表明：杂交稻华香优228在型孔深度为3.0mm、生产率为591.0盘/h、落种高度为42.4mm时，合格率为88.6%，变异系数为14.9%;常规稻黄华占在型孔深度为4.5mm、生产率为500.0盘/h、落种高度为57.4mm时，合格率为89.8%，变异系数为10.2%。开展播量测定试验：在响应优化参数下，长粒型杂交稻华香优228与常规稻黄华占播量分别为40.6g/盘与73.9g/盘;型孔深度为2.0mm与4.0mm时，短粒型杂交稻甬优538与常规稻南粳9108播量分别为44.2g/盘与78.8g/盘，满足常规稻及杂交稻育秧播种的农艺要求。

Abstract:

狭窄机耕道环境下，农机进田转场轨迹规划影响农机行驶轨迹平滑性和进田作业质量和效率。针对目前农机路径规划在狭窄空间转弯处的轨迹曲率较大、不够平滑和速度规划不够精准，不利于取得较好跟踪效果等问题，本文提出一种基于Hybrid A*与最优控制的农机精准进田转场轨迹规划方法。获取先验转场的栅格地图、起始位姿和目标位姿，采用Hybrid A*算法获取满足农机运动学约束的最优或者较优转场路径;对路径节点配置时间信息，并通过数据预处理得到非线性问题求解所需初始解;采用最优控制问题的方法，在农机运动学约束、两点边值约束、动力学约束和避障约束等多约束条件下，建立缩短转场时间、提高农机操纵性和提升轨迹平滑性多优化目标代价函数;将最优控制问题转换为非线性规划（NLP）问题，且采用非线性求解器求解，得到农机进田转场轨迹和速度序列。并以洋马VP6E型插秧机作为实验平台，在农机车头背向进田通道和车头朝向进田通道2种场景中进行仿真与实车实验。实验结果表明，轨迹平均曲率为0.2312~0.2517m-1，轨迹平滑性较好，符合车辆运动学特性;在轨迹跟踪实车实验中，平均绝对横向偏差为1.56~2.59cm，平均绝对航向角偏差为0.97°~1.54°，最大绝对速度偏差为0.058~0.102m/s，平均绝对速度为0.454~0.528m/s，因此，插秧机有效跟踪本文轨迹规划方法生成的轨迹，实现了插秧机在狭窄机耕道上精准、快速地进田转场。

Abstract:

为了提高岩棉钵装盘作业效率，提出一种采用群体岩棉钵单层供给、倾斜立置输送带柔性分离调向及水平橡胶双圆带调向合体输出方法，设计了岩棉钵分离调向装置。对岩棉钵分离调向装置开展结构与参数设计，开展了作业性能试验。该装置调向带速度与橡胶圆带速度显著影响分离调向成功率，其次是岩棉钵供给量，调向带倾角的影响最小;岩棉钵在分离调向装置内的分离调节距离与岩棉钵供给量成正比，与调向带速度和橡胶圆带速度成反比;岩棉钵分离调向成功率可达95%。该装置提高了岩棉钵装盘作业效率。

Abstract:

针对油菜高速播种作业中精准变量施肥问题，设计了一种基于变径离心式集中排肥器转速-开度双变量施肥控制序列的决策调控系统。通过分析多目标粒子群优化(Multi objective particle swarm optimization, MOPSO)算法和遗传算法(Genetic algorithm, GA)的算法机理，结合标定试验建立排肥误差和控制器调节时间双目标模型，构建了GA-MOPSO施肥决策模型;为精准控制排肥轴转速，构建了排肥轴转速积分型滑模控制(Integral sliding mode control, ISMC)算法。仿真试验结果表明,在不同目标施肥量条件下，GA-MOPSO算法在30次独立运行中所得的超体积平均值分别为1.004、1.029、1.023，所得Pareto解集覆盖整个区域，连续性好，较于MOPSO和基于差分算法改进的多目标粒子群优化(DE-MOPSO)算法收敛性和均匀性更好;ISMC控制算法稳态时间为0.212s,稳态误差为0.013%,无超调量，较PID控制算法和模糊PID控制算法控制性能更优。台架试验结果表明，施肥决策模型选取权重向量为(0.9,0.1)生成控制序列，对比传统施肥决策方法，平均排量相对误差从4.17%降至2.27%，平均响应时间从0.92s降至0.83s;ISMC控制算法平均排量相对误差为2.73%，各行排量变异系数不高于5.62%，整体性能优于PID控制算法和模糊PID控制算法。路面试验结果表明，施肥决策调控系统在连续变量作业中，平均排量相对误差为3.56%，平均响应时间为0.79s。田间试验结果表明，当车速为6~12km/h、施肥量为300~600kg/hm2时，施肥决策调控系统排肥量相对误差不高于4.90%，响应时间不高于1.08s。研究结果可为集中式排肥装置高速变量施肥提供技术支持。

Abstract:

当前棉秆起拔过程中，棉秆根系-土壤界面作用机制复杂，缺乏高精度仿真模型，进而导致起拔机械在结构设计与参数优化方面面临困难。为此，基于离散元法（DEM），构建了新疆棉田典型土壤的粘结模型及棉秆根系-土壤系统，系统揭示起拔过程中的界面力学响应与破坏机制。通过无侧限抗压试验与Box-Behnken设计（BBD）相结合，完成土壤粘结参数的标定，得到最优组合：单位面积法向粘接刚度1.05×108N/m3、单位面积切向粘接刚度3.09×108N/m3、单位面积法向粘结应力6.95×105Pa/m2、单位面积切向粘结应力6.69×105Pa/m2，仿真与试验结果的轴向压力误差为1.7%。在此基础上，基于EDEM软件构建了棉秆根系-土壤系统模型，并通过仿真与田间试验对比验证，预测起拔力为592.56N，与实测值598.2N的相对误差为1%。进一步分析起拔力-时间曲线，界面响应过程可分为弹性加载、峰值加载、衰减和残余稳定4个阶段，分别对应剪应力积累、粘结破坏、根-土滑移及残余接触;揭示了剪切力主导起拔阻力演化，破坏模式受根径与土壤条件共同影响的机制。本研究为棉秆类作物根-土界面的高精度建模提供了仿真方法支撑，同时为起拔结构设计与作业参数优化提供理论基础。

Abstract:

针对目前油茶果人工采摘劳动强度大等问题，探究了一种油茶枝干振动式采摘机合适的工作参数，提高采摘效率，降低劳动强度。本文对油茶树枝干受迫振动采摘原理进行分析，得到影响油茶树枝干被迫振动的主要因素包括激振装置工作参数（激振位置、激振频率、激振时间）和油茶树物理参数（杨氏模量、枝干转动惯量、密度、横截面积）。建立油茶枝干-果实-激振装置刚柔耦合动力学模型并进行单因素仿真。设计三因素三水平正交试验，分析各因素交互作用对试验结果的影响，得到最优参数组合为：激振位置300mm、激振频率13.44Hz和激振时间7.15s，此时，油茶果实脱落率93.86%、花苞脱落率22.62%。验证试验油茶果实脱落率与优化值相差2.62个百分点，花苞脱落率与优化值相差1.46个百分点，在可接受范围内，同时有效降低了劳动强度。

Abstract:

针对丘陵山区马铃薯联合收获机提升行程长而导致伤薯率高的问题，结合丘陵山区收获模式，设计了一款马铃薯联合收获机低损阶梯式提升装置。在阐述总体结构及工作原理基础上，结合马铃薯抛落和提升过程分析，得到影响薯块损伤的关键因素。通过RecurDyn-EDEM耦合仿真模型，单因素试验得到柔性板与提升输送带间的夹角为86°，以薯土分离装置末端的喂入量、薯土分离装置运行速度和低损阶梯式提升装置运行速度为试验因素，以马铃薯最大碰撞力为评价指标，运用Box-Behnken中心组合设计方法进行仿真试验，对试验结果进行方差分析，利用响应面分析了交互因素对试验指标的影响规律，确定影响因素的最佳取值。验证试验表明，当收获机柔性板与提升输送带间夹角为86°、喂入量为12.9t/h、分离装置运行速度为0.96m/s、提升装置运行速度为0.96m/s时，电子马铃薯碰撞加速度峰值平均值为371.04m/s2，最大平均碰撞受力为61.222N，与参数优化后试验结果相差1.92N，平均伤薯率为1.11%，均满足相关标准。

Abstract:

针对菠萝植株高度偏差大和倒伏导致机械化采收采净率不高的问题，本文设计了一种链喂入式菠萝采收机。根据菠萝植株物理特性确定了采收装置结构参数。建立了菠萝植株运动学模型和菠萝果实与联合采摘装置接触力学模型，求得分苗器最低倾角、菠萝果实临界碰撞损伤时拨果机构最大转速和喂入链轮最小转速分别为20°、62r/min、25r/min，并确定分苗器倾角、拨果杆安装盘与喂入链轮转速比和喂入链轮转速为试验因素，以果实采净率和果实损伤率作为试验指标，依据Box-Behnken试验原理开展三因素三水平试验，利用Design-Expert 13.0软件建立试验指标与因素之间的回归模型，通过回归模型分析求得最优参数组合。田间试验结果表明，当分苗器倾角为28°、拨果杆安装盘与喂入链轮转速比为0.75、喂入链轮转速为44r/min时性能最优，果实采净率为92.22％，损伤率为7.1％，满足菠萝果实采收设计要求。

Abstract:

针对雪茄烟叶晾制回潮后蜷缩褶皱严重，人工展平作业劳动强度大、成本高且机械化展叶技术与装备缺乏等问题，本文提出了依次上料吸附加湿、间歇输送展平、压平定形下料的烟叶展平工艺方案，同时在晾制回潮后雪茄茄衣烟叶特性的基础上，设计了一种气力机械组合式雪茄烟叶展平装置。测试了雪茄茄衣烟叶各部位横向和纵向拉伸抗拉力，明确了采用横向拉伸展平、纵向压平定形的展叶方式;基于CFD模拟了负压腔气流场状态，仿真正交试验确定了负压带吸孔直径为6mm、深度为4mm、孔间距为25mm;分析确定了初展机构和压平机构等关键部件结构参数和工作参数，开展了精展烟叶过程力学分析，构建了压平烟叶过程力学模型。以电动推杆速度、步进电机转速、离心风机转速为试验因素，叶面平展率和烟叶破损率为评价指标，正交试验结果表明，最佳参数组合为电动推杆速度22mm/s、步进电机转速201r/min和离心风机转速2275r/min，此时，开展验证试验，展叶装置叶面平展率和烟叶破损率分别为85.72%和5.76%，与人工展叶相比，叶宽与叶面积增加率分别为93.82%和92.76%，满足雪茄茄衣烟叶展叶要求。研究结果可为雪茄烟叶展平装置机械化与自动化研究提供参考。

Abstract:

针对我国烟秆清理机械化水平较低、效率低和功能性单一等问题，设计了基于逆向交替旋掘的整烟秆拔除收集一体化作业机，可以一次性完成拔秆、运输、抖土和聚拢成堆等作业。结合农艺要求，阐明了逆向交替旋掘原理;对样机进行总体结构设计和分析其工作原理;结合刀辊运动轨迹及烟秆旋掘运动学分析，确定了刀辊部件结构参数;对输送链排进行结构设计，通过理论分析与计算确定输送链排倾斜角为22.3°;通过抛秆条件计算抛秆辊与输送链排转速比为1.3∶1;对收集箱放料口结构进行设计，使开合口的两边在完全打开后能保持平行;田间试验结果表明：拔秆率为96.7%，残茬率为3.3%，满足设计和实际作业要求。

Abstract:

为提高城市应对复杂气候的能力、满足城市双向抽水的需要，针对广泛应用的双向轴流泵开展优化研究，以提高双向轴流泵的水力性能、减小水泵能耗。首先基于工作面为前凹后凸、前凸后凹的S翼型与平板翼型，采用组合优化策略与数值模拟相结合的方法，对一比转数为1200的双向泵叶轮进行优化设计，并对比3种翼型叶轮优化设计结果，从中选择性能最优的翼型方案展开全参数优化。研究结果表明：由前凹后凸的S翼型设计得到的叶轮综合性能最优，内部流态最为平稳，平板翼型次之，前凸后凹的S翼型最差。前凹后凸的S翼型可作为双向泵设计的优选方案，而前凸后凹的S翼型叶轮为空化性能约束所需的盘面比较大，叶轮效率明显低于其它方案，不适宜作水力机械设计使用。同时适当减小轮缘和轮毂处翼型拱度、增大叶片中部翼型拱度，有利于双向泵性能的提升。经过叶片参数优化，0.8、1.0、1.2倍正向设计流量工况下叶轮效率上升1.7、1.8、5.2个百分点，研究结果可为可逆式旋转机械的优化设计提供参考。

Abstract:

林农复合模式作为南疆特色种植模式，对于提高农业生产效率、优化资源利用具有重要意义。本研究以新疆和田地区洛浦县为例，基于多源高分遥感影像，运用hybrid task cascade（HTC）实例分割模型提取农田地块。同时，结合多时相Sentinel-2遥感数据，计算关键生育期内的归一化植被指数（Normalized difference vegetation index, NDVI）和归一化红边指数（Normalized difference red-edge 1, NDre1），通过Transformer时序模型精准提取林农间作种植结构信息。并分析了洛浦县典型林粮间作（核桃和玉米）和林蔬间作（核桃和萝卜）模式的林农间作布局情况。研究结果表明，以地块为基本单元的作物种植结构分类总体精度OA（Overall accuracy）达83.2%。其中，洛浦县的林粮间作模式占主导地位，分类准确率（Accuracy）为78.4%，种植面积共计274.85km2，占提取农田地块总面积的64.5%;林蔬间作模式种植面积仅有15.55km2，分类精度高达96.5%，通常表现为分散的小地块。本研究探索了林农间作种植结构精细辨识新方法，对南疆农业精细管理有重要指导意义。

Abstract:

快速准确地进行目标区域的土地分割对于土地资源规划和利用具有重要意义，针对土地覆盖分割任务中存在的地物类型多样和边界区分不清晰的问题，本研究提出一种边缘增强的双分支语义分割网络地块识别方法（Edge-enhanced dual branch net, E2DBNet），在编码器中设计了一种边缘增强模块，将影像中额外增强的精细化边缘信息引入语义分割模型中构成双分支网络，在解码器中通过特征聚合模块高效融合全局语义特征和局部边缘特征，同时自底向上跨层连接融合特征，强调关键空间位置来进一步细化局部细节。在构建的杨陵区土地覆盖分割数据集上进行训练和测试，对比实验结果显示，本文提出的E2DBNet在不同场景下均取得了最好的分割精度，交并比、F1分数分别为67.73%、93.25%，相较于对比的分割模型分别提升2.36、3.7个百分点，同时通过消融实验验证了各个模块的作用。E2DBNet在模型参数量较少的情况下，更好地关注了样本数少的地物类型，并精准预测出难分类别的主体，同时由于引入了增强的边缘信息，对各类地物之间边界区分更加清晰，为场景复杂的土地覆盖分割提供了有效的解决思路。

Abstract:

为了准确地估算区域冬小麦产量，本研究尝试利用多时相的GF-1 WFV影像，采用多种光谱植被指数表征冬小麦的生长特征，对多个时相的不同植被指数与冬小麦产量之间进行相关性分析，基于定量分析结果优选特征，然后利用反向传播神经网络、支持向量回归和随机森林回归3种机器学习算法构建冬小麦产量估测模型，并与传统线性回归估产模型进行了比较。结果显示，植被指数与产量的相关性随着生育期的推进逐渐增强，其中3月26日孕穗期的植被指数与产量相关性最高，达到0.7。基于多时相植被指数组合的建模方式能够有效提高冬小麦产量的估测精度，采用拔节期和孕穗期的植被指数组合比单个生育期的植被指数的估产精度要高，反向传播神经网络估测模型的决定系数R2提高约0.104，支持向量回归模型R2提高约0.141，随机森林回归模型R2提高约0.107。针对孕穗期的多时相植被指数，3种模型均有较高的估测精度，反向传播神经网络模型最高估测精度为91.47%，R2为0.859，RMSE为472.873kg/hm2，支持向量回归模型估测精度最高为91.03%，R2为0.826，RMSE为492.917kg/hm2，随机森林回归模型最高估测精度达到92.25%，R2为0.908，RMSE为445.874kg/hm2，3种机器学习算法的最优精度模型对比多元回归估测模型，精度分别提升7.53、7.09、8.31个百分点。该研究为基于国产高分辨率卫星数据进行冬小麦产量估算研究提供了参考。

Abstract:

为精准估算大兴安岭地区森林蓄积量，本研究选取多源遥感Sentinel-1和Sentinel-2影像，结合地理因子和气候因子，利用Boruta方法筛选自变量，采用随机森林（RF）、梯度提升机（GBM）、轻量梯度提升机（LGBM）、极端梯度提升（XGB）、自适应增强（ADB）、极端随机树（ETR）、K-最近邻（KNN）和支持向量机（SVM）8种机器学习模型进行样地尺度森林蓄积量回归建模，并通过马尔科夫链蒙特卡洛（Markov chain Monte Carlo，MCMC）算法联合多模型框架算法组合多模型和优化组合权重，对测试数据集进行预测，生成联合多模型预测结果。结果表明，单模型预测中，极端随机树模型表现最佳，其十折交叉验证的Pearson相关系数r、决定系数R2、均方根误差（RMSE）和平均相对误差（MRE）均值分别为0.752、0.584、1.884m3和29.3%。联合模型中，五模型（LGBM+XGB+ADB+ETR+SVM）和六模型（RF+LGBM+XGB+ADB+ETR+SVM）的联合R2最高（0.62），RMSE最低，双模型的联合R2提升最大（0.037）。根据R2和RMSE评判，联合模型整体表现优于单一模型，显示出更高的预测准确性和稳定性。利用多源数据和MCMC联合多模型框架能有效提高大兴安岭地区森林蓄积量估算精度，为森林资源管理提供科学数据支持，并可推广应用于其他森林生态参数预测与模拟。

Abstract:

叶片含水率及叶绿素含量是反映作物健康生长发育的重要生理指标，为连续、快速、精准、无损、大规模获取柑橘叶片含水率和叶绿素含量，本研究基于无人机多光谱遥感技术，提出一种融合敏感植被指数优选与粒子群优化极限学习机（PSO-ELM）的协同反演方法。以鄂西柑橘为研究对象，通过全生育期无人机多光谱影像与同步地面实测数据，各筛选5个与叶片含水率和叶绿素含量相关性较强的植被指数构建敏感植被指数组，并采用偏最小二乘回归（PLS）、极限学习机（ELM）、PSO-ELM及PSO-ELM协同反演算法进行建模对比。结果表明：基于PSO-ELM协同反演在敏感植被指数组驱动下表现最优，较传统PLS模型反演叶片含水率和叶绿素含量精度提升15.16%与53.78%，较ELM模型精度提升20.80%与25.84%，较PSO-ELM模型精度提升6.18%与4.02%。基于PSO-ELM协同反演可实现柑橘叶片含水率和叶绿素含量同步估算，其中叶片含水率估算验证集决定系数R2为0.790，叶绿素含量R2为0.672。研究结果可为无人机多光谱遥感在果树生理监测方面的应用提供理论依据。

Abstract:

针对农业无人机在低空环境对受病虫害侵染的树木进行多尺度目标检测与定位时精度、准度不高与计算开销过大等问题，提出了一种适用于低空作业的改进目标检测算法DCA-YOLO。首先引入DCA动态通道注意力机制，与双分支协同注意力一同动态调整特征的学习权重，增强对目标多尺度特征与上下文信息的感知能力;在P2层添加小目标增强检测模块，并在P2、P4层的检测头处添加DCA注意力机制，有效优化中小目标的检测性能;引入Inner-IoU损失函数，提高在复杂环境背景下易混淆目标的精细识别能力。为保证模型的流畅运行，使用轻量化的GhostNetv2优化主干网络，将模型参数量减少至2.34×106，轻量化效果显著。使用改进的BiFPN优化颈部网络以进一步增强特征的重学习能力。实验结果表明：相比于原模型，DCA-YOLO在增广验证集上的mAP0.5提高5.2个百分点，检测精度提高5.6个百分点，召回率提高7.1个百分点，同时参数量降低6.7×105，浮点计算量减少26.4%，内存占用量减少16.2%，最终保持87.6%的精确率，87.4%的召回率，93.1%的平均精度均值，得到DCA的通道动态权重分配贡献度（0.41±0.07）与负样本抑制能力（-0.12±0.03），在模型轻量化的条件下有效地优化误检漏检的缺陷。DCA-YOLO通过多模块协同改进显著提高模型精度，可满足农业无人机对病虫害侵染的树木进行实时高精度检测的应用需求。

Abstract:

针对传统玉米果穗表型采集装备成本高、设备结构复杂、样本信息提取不全、操作繁琐等问题，提出果穗自转与单相机定点观测的表型采集方案，设计了直立式、多工位、同步采集的玉米果穗表型采集装置。该装置可以放置10株玉米果穗，由步进电机驱动转盘公转实现果穗依次拍摄图像，同步带驱动10工位果穗自转，完成单株果穗表型采集。封闭式机架排除了外界干扰，保持照度均匀性;相机安装在距离果穗235mm处，以视频流的方式拍摄玉米果穗表型参数，采用全景图像拼接算法展开并识别果穗的穗行数和穗粒数，根据果穗侧面图像测量穗长和穗粗。通过试验得到，基于果穗自转与单相机观测的表型采集装置单穗平均耗时为38.15s，穗长测量精度为98.89%，穗粗测量精度为97.10%，穗行数统计精度为97.31%，穗粒数统计精度为96.19%。

Abstract:

针对关龙胆根茎中茎痕与残留茎基表型特征高度相似，且根茎尺寸小、形态复杂，导致图像分割特征提取困难、识别精度不足等问题，本文提出了焦点调制-动态检测头-上下文引导-Mamba（Focal Modulation-DyHead seg-Context Guided-Mamba，FDC-Mamba）关龙胆根茎实例分割模型。首先，为解决关龙胆相邻根丝边界模糊、缠绕部位重叠问题，引入目标检测型Mamba（Object detection Mamba，ODMamba）主干网络补充纹理细节，加强结构一致性;其次，通过融合Focal Modulation与Context Guided结构部分，增强多尺度感知能力和细节分割能力;最后，将DyHead结构结合辅助检测头（Auxiliary Head）训练策略，开发一种用于实例分割新训练结构DyHead seg，提高信息传递效率、优化学习过程。与其他常用实例分割模型（YOLO系列、Mask R-CNN、PointRend、HTC、SOLOv2、RT-DETR、HYPER）、不同特征金字塔架构模块（RepBN、AIFI、LSKA）、不同下采样结构模块（SRFD、ADown、CARAFE、EUCB、Gold-YOLO、HWD、PSConv、SODConv、WaveletPool）在关龙胆根茎数据集上进行对比，改进后模型完成了对关龙胆根茎实例分割，在根茎边缘和细小区域定位方面具有更高准确度，Box类型和Mask类型精度P、AP50、AP95分别提升6.52、5.09、5.44个百分点和4.49、2.68、1.16个百分点。基于分割结果，提出了关龙胆根长、根部粗细度、含杂率和色度4种表型参数提取方法。试验结果表明，所提出模型分割精度（Mask类型P）达87.12%，比基线模型高4.49个百分点。关龙胆表型参数提取结果与人工测量结果相对误差均在5%以内。本文对以关龙胆为代表的根茎类中药材表型特征提取具有较高的准确性，可为后续炮制工艺与装备研发奠定基础。

Abstract:

为探明非破坏性快速检测方法及时反映重金属导致水稻胁迫生长引起的生理变化响应，以盆栽水稻为试验对象，土壤中添加3种外源重金属(铜、锌、镍)处理水稻幼苗，设置重金属含量的4个水平，对处理21d水稻叶片进行电阻抗谱（Electrical impedance spectrum, EIS）测定，后对叶片进行生理指标测定，以建立生理响应与电阻抗谱之间的相关性。试验结果表明,外源重金属导致水稻幼苗叶片电阻抗值Re/Ri (胞内、胞外电阻比值) 变化与电解质渗漏率和丙二醛（Malondialdehyde, MDA）含量高度相关，且与叶片选择有关。此外，铜（Cu）处理，顶部第1展开叶Re/Ri与MDA含量和电解质渗漏率相关性更高，相关系数可达0.956和0.938;而锌（Zn）处理后的第2展开叶Re/Ri 与MDA含量、电解质渗漏率有较高的相关性，相关系数分别达0.944和0.969，而镍（Ni）处理第1展开和第2展开叶阻抗值与MDA含量、脯氨酸含量及电解质渗漏率均高度相关。综上，水稻叶片电阻抗谱测定值Re/Ri可以表征重金属对水稻胁迫的部分生理指标，有助于无损快速检测水稻胁迫状况。

Abstract:

灌浆期是影响小麦产量与品质的关键时期，其旗叶与麦穗准确识别对表型分析和高产小麦选育具有重要意义。然而，灌浆期小麦点云存在数据量少、器官密集、遮挡严重等问题，为关键器官语义分割带来巨大挑战。为解决这一问题，本研究提出了一种点云数据增强策略和关键器官分割网络（Class-aware segmentation network，CA-SegNet）。首先，基于三维高斯飞溅（3D Gaussian splatting，3DGS）对80株小麦进行了三维重建并获得稠密点云数据。其次，为增强样本多样性并保持关键几何结构，提出了动态体素栅格化随机采样（Dynamic voxel farthest point sampling，DVFPS）方法，结合动态体素划分与随机最远点采样策略实现了数据集10倍扩增与标准化点云数量（8192点）处理。最后，以标准点云数据集为输入，提出了改进的点云分割网络CA-SegNet，通过类别感知特征提取（Class-aware feature extraction，CAFE）模块和结合分类准确性、空间一致性、特征约束的改进损失函数，有效提高了关键器官分割性能。试验结果表明，CA-SegNet的平均交并比、精确率、召回率和F1值分别达62.28%、76.41%、72.63%和74.47%，均优于PointNet++、PlantNet等方法。同时，消融试验也验证了DVFPS、CAFE和改进损失函数在提升模型性能方面的有效性。基于分割结果计算的麦穗体积，相关系数R和均方根误差分别为0.85和79.16cm3，进一步验证了该方法在表型解析方面的有效性。本研究有效提高了小麦点云中关键器官分割精度，为智慧农业中小麦表型检测与精准育种提供了可靠技术手段。

Abstract:

针对当前苹果叶片病害目标检测算法在复杂环境中实时性差、精度低、存在误检和漏检的问题，本文聚焦于苹果叶片上常见的黑腐病、灰斑病、锈病和疮痂病，构建一种基于改进YOLO v8的苹果叶片病害检测模型。首先，将传统卷积操作（Conv）替换为局部卷积（PConv），并基于局部卷积设计出C2f_Faster模块，用于替换主干网络中的C2f模块，在降低模型计算量同时而不影响其精度;其次，在空间金字塔池化模块（SPPF）之后添加三重注意力机制，提升复杂背景下特征提取能力;最后，将YOLO v8中的损失函数CIoU替换为基于最小点距离交并比损失函数MPDIoU以提升病害目标定位准确率。验证实验表明，针对自然场景采集的苹果叶片病害图像数据集，优化后网络架构的计算量、参数量等指标相较于原YOLO v8n基线模型分别下降20.9%和23%。同时，精确率、召回率和mAP@0.5分别提高1.5、2.9、2.2个百分点，分别达到89.2%、91.4%、94.6%。对比YOLO v3、YOLO v5、YOLO v8n、YOLO v9n、YOLO v10n模型，mAP@0.5分别提高3.5、3.0、2.2、2.4、2.6个百分点。本研究提出的方法在维持实时处理性能的基础上显著提升了识别准确率，为苹果叶片病害边缘计算检测系统的开发提供了可靠的技术支撑。

Abstract:

叶面积无损检测中，难以避免的遮挡可能导致严重的测量误差。全三维重建或单视角补全是解决遮挡问题的有效方法。提出了一种基于D-Cycle GAN网络的叶片遮挡补全及叶面积无损测量方法。设计了基于Azure Kinect相机的图像采集装置与软件，用于拍摄高分辨率的D-RGB对齐图像。运用Mask R-CNN网络对RGB图像进行实例分割获取子叶、真叶的掩膜，以此在D-RGB对齐图像中分割单个叶片的16位深度图。对Cycle GAN网络进行改进，通过添加独特的输入输出模块，使其可以补全16位的叶片深度图像。此外，采用ROI区域裁剪方法，有效避免了图像缩放时叶片尺寸过小造成的分辨率损失。补全后的叶片深度图像经点云生成、预处理及三角化后，可用于计算叶面积。实验结果显示，与人工测量、点云补全、RGB补全等方法相比，本文方法在不同生长期种苗的叶面积检测中兼具高精度（R2=0.968）和高速度（3.63s/株），在精度和通量上达成了很好的平衡，具有最好的综合性能，具有良好的应用潜力。

Abstract:

在自然环境下识别定位成熟百香果是实现其自动化采摘的首要任务。然而，在自然环境下，成熟百香果采摘面临光照变换、树枝遮挡和果实重叠等问题，需要一个高效的视觉系统作为依托，实现成熟百香果自动化采摘。为此，本文提出一种基于改进YOLO v10n的百香果成熟果实检测模型（RC-YOLO v10n）。在自然环境下采集百香果图像，并对图像中百香果果实进行标注（未成熟、近成熟、成熟时期果实）。以单阶段检测模型YOLO v10n为基础，在其Neck端引入RFAConv模块替换第9层C2f模块与第12层C2fCIB模块，以增强模型特征表达能力和特征融合效果;并使用CARAFE上采样算子替换原模型中的线性插值上采样模块，以丰富上采样语义信息。试验结果表明，相比原始模型，本文模型精确率提升3个百分点，召回率提升1.6个百分点，平均精度均值提升4.6个百分点，模型内存占用量为13.72MB，单幅图像检测时间为0.22s。本文模型性能优于Faster R-CNN以及YOLO系列目标检测算法。将改进前后模型部署到Jetson Nano上进行测试，结果表明，改进模型检测效果相比原模型有明显提升，单幅图像检测时间为1.78s，改进模型具有较好的应用价值。结合果园百香果实际采收情况给出了2种采摘策略：采摘近成熟与成熟百香果，采摘准确率为89.25％;只采摘成熟百香果，采摘准确率为92.08%。本文可为成熟百香果识别和自动化采摘提供参考。

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为解决果园环境下的柑橘多变姿态估计问题，提高柑橘采收成功率，本文提出一种轻量化目标检测网络YOLO v5-MNv4S,与改进的随机采样一致性-高斯牛顿(Random sample consensus-Gauss Newton，RANSAC-GN)点云处理算法，根据柑橘生长及末端采摘流程定义柑橘姿态，构建了柑橘姿态实时估计系统。首先将YOLO v5s骨干网络优化为轻量化特征提取网络(MNv4-Conv-S)，大幅降低训练参数，使最终输出网络权重轻量化，减少计算量，提高识别效率;其次添加CA注意力机制及替换损失函数为SIoU，解决了轻量化网络特征提取能力弱的问题。上述改进实现了YOLO v5-MNv4S网络轻量化与优于YOLO v5s的检测能力。D435i型相机采集图像后输入到YOLO v5-MNv4S获取目标边界框，使用针孔模型输出柑橘区域点云，分割出柑橘表面点云，结合本文改进的RANSAC-GN点云算法拟合出准确稳定的柑橘参数，融合果蒂空间坐标，最终输出待采摘柑橘空间姿态结果。消融试验及网络对比试验结果表明，轻量化的YOLO v5-MNv4S精度为93.1%，参数量仅为YOLO v5s的14.7%,对比 YOLO v5s-Ghost以及YOLO v7 、YOLO v8等网络，其在参数大幅缩减的同时，识别精度最佳。柑橘定位与姿态识别试验结果表明，采用RANSAC-GN的柑橘参数拟合误差为(0.18,0.19,0.44)mm,姿态估计误差为2.56°，姿态估计准确，真实果园环境下柑橘姿态估计结果与真实柑橘一致。该研究能满足果园环境下对柑橘姿态的识别，可为结构化柑橘果园机械采收设备提供技术支持。

Abstract:

针对目前甘蔗叶片病害检测算法少、模型参数大、识别准确率低等问题，设计了一种基于改进YOLO v8n的轻量化甘蔗叶片病害识别算法。该算法以5种常见的甘蔗叶片病害为研究对象，将网络结构中的标准卷积模块和C2f模块分别替换为Ghost卷积模块和C3Ghost模块，减少模型参数量和浮点运算量;在骨干网络中加入EMA注意力机制，加强算法多尺度特征提取和融合;在模型结构中加入一个小目标检测层，增强对数据中小目标的检测效果。结果表明，改进模型在测试集的精确率、召回率和平均精度均值分别为90.4%、95.7%和95.3%，相较YOLO v8n模型分别提高2.8、11.0、4.3个百分点。参数量和模型内存占用量分别减少46.5%和41.3%，并且检测效果显著优于其他轻量级检测算法，可为甘蔗叶片病害实时检测提供参考。

Abstract:

为满足内蒙古草原牧场牧户对大批散养羊群实现精准实时监控和管理的需求，提出一种高精度、轻量化的实时无人机遥感目标检测模型 MLL-YOLO v10s (MobileNetV4 LSKA LSCD-YOLO v10s),实现无人机高空视角下大批羊群中羊只的实时检测。为解决羊群密集和相互遮挡造成的羊只检测困难以及实时性差的问题，基于 YOLO (You only look once) v10 模型，采用MobileNetV4作为主干网络，降低模型参数量并提升计算效率;引入大型可分离核注意力模块（LSKA），增强对小目标的特征捕获能力;设计轻量化共享卷积检测头（LSCD），通过权重共享减少计算冗余，提高模型的计算效率。与 YOLO系列、Faster R-CNN (Faster regions with convolutional neural networks) 及其他经典网络模型相比，改进后的MLL-YOLO v10s模型在测试集上的mAP达到了93.6%，较基线模型提升3.4个百分点，平均帧率为135f/s，参数量仅1.268×107，在密集遮挡场景下漏检率显著降低，模型体积与计算量优于主流单/双阶段目标检测算法。提出的MLL-YOLO v10s模型在无人机航拍场景下对高密度聚集及部分遮挡的羊只目标展现出更强的鲁棒性，在参数量和计算量上也有明显优势，为边缘计算设备与无人机结合应用提供支持，可为天然牧场中使用无人机巡检羊群提供一种有效的实时检测方法。

Abstract:

基于视频的群养羊只跟踪对于规模化、智能化、无人化养殖具有重要作用。然而，由于羊群存在严重的遮挡、重叠及移动速度过快等问题，在复杂场景下对多只羊只进行精确跟踪较为困难。针对上述问题，为提高跟踪技术对群养羊只的适应性，本文提出一种基于YOLO v9c与改进ByteTrack相结合的羊只多目标跟踪方法。在目标检测方面，将羊只的行为划分为站立、躺卧和进食3种状态。在多目标跟踪方面，对ByteTrack做了两点改进：引入时间距离匹配模块（Time and distance matching module，TDMM），将未匹配成功的高分框与未匹配轨迹按照丢失轨迹的丢失时长与欧氏距离相结合形成身份关联系数矩阵，再次进行匹配;引入ID延时分配机制，除第1帧外，将ID分配模块移至第3次匹配并加入条件，防止ID过早分配。试验结果表明，HOTA为72.051%，MOTA为88.326%，IDF1为88.237%，IDSW为8。与ByteTrack相比MOTA提高0.242个百分点，HOTA提高2.21个百分点，IDF1提高5.734个百分点，ID跳变次数降低了约46.67%。与算法Bot-SORT和OC-SORT相比，HOTA和IDF1有明显上升，并且ID跳变次数大幅降低。多羊只复杂场景情况下测试结果表明，基于改进ByteTrack算法具有良好的多目标跟踪性能，可以有效提高对群养羊只跟踪的准确性和可靠性。该算法在与YOLO v9c目标检测算法结合对群养羊只进行多目标跟踪并保存跟踪结果时，平均帧率为47.1f/s相较于Bot-SORT算法（34.2f/s）提高约37.7%。该算法能够实时可靠地监测羊只，为羊只养殖场管理者及时发现羊只行为异常以及监测羊只健康状况提供了有效的技术手段。

Abstract:

在肉牛养殖中，肉牛质量对其生长监测和育种改良具有重要意义。传统的称量方法费时费力，且易造成牛只应激反应。然而，现有的非接触方法易受姿态和复杂背景影响，精度较低，鲁棒性差。为此，本文提出了基于改进YOLO v9u-pose的肉牛质量估算方法，包括关键点检测和质量估算2个阶段。在关键点检测阶段，以YOLO v9u-pose作为基线网络，利用ODConv（Omni-dimensional dynamic convolution）替换主干网络的普通卷积;采用DySample替换颈部网络的上采样模块;并在与检测头连接的RepNCSPELAN4模块中添加EMA注意力机制（Excitation and modulation attention），进而提高肉牛关键点检测算法精度。在质量估算阶段，利用深度图和局部点云聚类等方法提取体尺特征，并构建基于体尺和PSO-XGBoost（Particle swarm optimization-eXtreme gradient boosting，PSO-XGBoost）的肉牛质量估算算法。在自建的数据集上测试，本文提出的关键点检测算法F1值和平均精度均值（mAP@0.75）分别为97.2%和98.2%，质量估算算法平均绝对百分比误差为3.97%。最终将所提方法部署至开发板，为肉牛智能化养殖提供了技术支持。

Abstract:

问句分类的准确性对问答系统至关重要，尤其农业领域具有多样化的问句类别和复杂的语义内容情况下，有效分类用户提出的问句是开发智能农业问答系统的关键任务。针对如何在农业领域中对用户提出的问句进行有效分类的问题，本文提出了一种结合领域BERT（Bidirectional encoder representational from transformers）预训练与主题模型的农业问句分类方法TAB（Topic model with agriculture BERT for agricultural text classification），以提高分类性能。为了应对农业领域数据的专业性和复杂性，开发了专用的预训练语言模型AgCBERT（Agriculture BERT），用于文本特征向量表示。此外，采用LDA（Latent dirichlet allocation）模型表示主题特征向量，作为文本向量的补充。TAB方法最后将上述2类特征进行线性组合后输入全连接网络进行分类预测。在真实农业问句数据集上的实验结果显示，本文方法的F1值达到了72.72%，显著优于常见的文本分类模型。结果表明，融合AgCBERT与主题概率模型的TAB方法在农业问句分类中表现卓越。

Abstract:

针对农业温室复杂环境中的超宽带（Ultra wide band，UWB）定位精度受非视距（Non line of sight，NLOS）效应和多路径影响的问题，本文提出了一种融合Chan-Taylor与改进沙猫群优化粒子滤波（Chan-Taylor and improved sand cat swarm intelligence optimization particle filter，CT+ISCSO-PF）定位算法。首先，利用Chan-Taylor算法实现对目标初始位置的快速估算，为粒子滤波提供准确初值;随后，引入ISCSO（Improved sand cat swarm optimization particle filter）引导粒子向高似然区域移动，通过三角游走策略提升全局搜索能力，结合Levy飞行机制增强局部收敛效率，从而有效抑制粒子退化问题。本文模拟了3种不同噪声水平的环境。仿真结果表明，CT+ISCSO-PF算法在3种环境下，相比于传统的粒子滤波（Particle filter，PF）、Chan-Taylor与粒子滤波(Chan-Taylor and particle filter，CT+PF)、Chan-Taylor与沙猫群优化粒子滤波(Chan-Taylor and sand cat swarm intelligence optimization particle filter，CT+SCSO-PF)、Chan-Taylor与灰狼优化粒子滤波(Chan-Taylor and grey wolf optimizer particle filter，CT+GWO-PF)均表现出明显优势。 进一步以农用履带车辆为载体开展温室环境定位试验，结果显示：在LOS场景下，该算法较PF、CT+PF、CT+SCSO-PF和CT+GWO-PF的均方根误差分别降低27.9%、17.8%、7.8%和10.2%;在NLOS场景下，均方根误差降幅分别达21.4%、15.6%、7.6%和5.2%。

Abstract:

当前存在的许多路径规划方法在机器人导航中难以同时兼顾高效性和安全性。针对该问题，提出了一种基于骨架通道与骨架势场的改进A*算法，旨在确保机器人安全的前提下，高效地完成导航任务。首先对栅格地图进行多步预处理，提取骨架生成全局骨架地图;根据给定的起始点和目标点，在骨架上搜索初始路径，扩展初始路径周围的点，形成骨架通道;构建骨架势场函数，计算骨架通道中的势场值，并将其引入到A*算法的代价函数中;在骨架通道内，利用改进代价函数的A*算法搜索出最优路径，最后采用三阶贝塞尔曲线对路径进行平滑处理。在多次仿真和真实导航实验中，将所提出的算法与一种改进骨架提取的Voronoi图算法、A*算法分别进行了对比，实验结果表明，利用该算法能够规划出合理的导航路径，使机器人安全高效地到达目标点。

Abstract:

综合把握粮食主产区耕地生态系统退化风险水平、分布特征及其驱动机制可为区域耕地生态系统退化风险的防控治理提供有益参考。以黑龙江省为例，本文基于测度-分异-机制-管控框架，引入耕地生态系统服务负向价值与净价值构建耕地生态系统退化风险指数，运用空间自相关和地理探测器等方法综合分析黑龙江省2020年耕地生态系统退化风险的空间分异特征及其影响机理，并提出管控建议。结果表明，2020年黑龙江省耕地生态系统中等退化风险及以上区域占总县域数量的62.03%，区域耕地生态系统退化风险指数平均值为22.25%，为中等退化水平;耕地生态系统退化风险在空间上表现出明显的异质性及聚集性，中等及以上退化风险区主要分布在研究区西部和西南部，低退化风险区及较低退化风险区主要分布在研究区南北轴带（除中部地区）及东部区域，并呈现以低-低和高-高集聚为主的聚集特征;人口密度、路网密度、城镇化率、人均GDP、农业机械投入强度和灌溉指数等社会经济因素是黑龙江省耕地生态系统退化的主控因素;耕地投入强度与人口经济指标间相互作用、耕地投入强度关键指标间相互作用及人口经济指标间相互作用会显著影响退化风险水平;应通过分区管控降低源头压力、进行全程监控、实施退化治理等措施进行耕地质量全生命周期管控。研究成果可为黑龙江省及其他粮食主产区测度及遏制耕地生态系统退化风险提供理论和实践参考。

Abstract:

探索土地利用功能（Land use functions，LUFs）间的权衡/协同效应及其空间非平稳性和驱动机制，对有效缓解人地矛盾、提升区域国土空间总体效益具有重要意义。现有研究多从宏观尺度探讨土地利用功能间权衡/协同效应的时空分布格局与影响因素，但难以真实反映人地关系地域系统的复杂性及内在机制。本文以昆明市为例，基于网格尺度采用地理加权回归（GWR）揭示2000—2020年昆明市土地利用功能权衡/协同效应的空间异质性;运用地理探测器模型和多尺度地理加权回归模型（MGWR）深入探析“自然-社会-经济”因素对土地利用功能间权衡/协同效应的作用机制。结果表明：土地利用功能间权衡/协同效应呈显著的空间异质性，生态功能与生产功能、生活功能与生产功能呈倒“U”形凹函数分布，并存在边界效应，而生态功能与生活功能呈“U”形凸函数分布。在“自然-经济-社会”因素中，降水量、高程、坡度、与市中心距离、与县中心距离、土地利用程度和人类活动强度是影响昆明市土地利用功能权衡/协同效应的主导因素。土地利用功能间权衡/协同效应与主导因素的空间异质性呈显著关系，降水量对生态功能与生产功能的权衡效应具有负向影响，与市中心距离、与县中心距离、高程和坡度则呈正向影响;与市中心距离对生态功能与生活功能的权衡效应具有负向影响，高程、土地利用强度、坡度和人类活动强度呈正向影响;与市中心距离、降水量和高程对生活功能与生产功能的权衡效应主要呈负向影响，与县中心距离和坡度呈正向影响。研究结果有助于更深入地理解土地利用功能系统的内在机制，为土地资源的多功能开发、合理利用及科学管理提供理论依据和技术支持。

Abstract:

高标准农田建设评价对于明确高标准农田建设状况、强化高标准农田建设监管具有重要意义，但目前面临着数据来源多样、难以统一应用于评价等问题。本研究从农田基础设施建设工程、农田地力提升工程以及工程建后管理层面构建了高标准农田建设综合评定指标体系，基于多源数据和模糊聚类，提出了一套多源数据处理的方法体系，并在西南LP县进行了应用。结果表明：高标准农田建设等级评定多源数据通过模糊聚类将其分为定性数据、定量数据以及直观数据3类。其中，定性数据模糊化处理方法通常为分级打分法;定量数据模糊化处理方法包括模糊隶属函数、最小-最大标准化等方法;直观数据模糊化处理方法通常为景观指数分析后采用分级打分法。西南LP县2019年5标段高标准农田建设项目80个评定单元大多处于三等及以上水平，总体建设水平较高。单因素评定与高标准农田建设综合评定具有一定代表性。农田基础设施建设工程质量和农田地力提升工程质量在高标准农田建设综合评定中具有较为重要的影响。通过随机森林模型筛选出对综合评定结果影响较大的5个关键影响因素，包括排水能力、灌溉能力、耕作田块面积、道路可达性以及田块标准化程度，构成高标准农田建设综合评定最小数据集。研究结果可为探索适用于全国大尺度范围的高标准农田建设等级评定及关键影响因素分析提供方法参考。

Abstract:

为阐明不同覆膜与灌溉方式组合对河套灌区春玉米田面临水资源不足、盐分易于表聚且早春温度偏低影响春玉米生长等多因素耦合胁迫问题的调控效果，设置畦灌+不覆膜（CK）、覆膜畦灌+透明膜（QB）、垄膜沟灌+透明膜（GB）和垄膜沟灌+黑色膜（GH）4个田间试验处理，以探究不同覆膜灌溉方式对土壤水盐氮运移、春玉米生长、产量构成及水氮利用效率的影响。结果表明：不同处理下，土壤含水率、硝态氮含量从大到小均依次为GB、GH、QB、CK，且CK处理下表层土壤会发生明显积盐现象，而GB处理可以明显降低垄体表层土壤含盐量和氮元素淋失量，抑制盐分往地表运动，增加土壤硝态氮含量，增加土壤水有效性。不同处理下，春玉米株高和干物质量由大到小均依次为GB、GH、QB、CK，GB、GH、QB处理叶面积指数显著高于CK处理，但GB、GH、QB三者间差异不显著，叶面积指数主要取决于是否覆膜处理。GB处理下春玉米产量较QB显著提升13.64%，较CK显著提升32.04%，虽高于GH但差异不显著(P＞0.05);不同处理下，春玉米水氮利用效率由大到小依次为GH、GB、QB、CK，但GB与GH处理差异不显著。综上，GB处理综合效果最优，建议在内蒙古河套灌区推行沟灌+透明地膜垄体覆盖技术，以提高春玉米产量和资源利用效率。

Abstract:

为探究不同水稻品种间氮素利用差异对水稻产量的影响，本研究对当地5个主栽品种开展连续2年田间定位试验。试验结果表明：龙粳31为产量最高品种，平均产量达9.67t/hm2，依次为绥粳18（9.10t/hm2）、龙庆32（9.06t/hm2）、龙庆31（8.34t/hm2）、龙庆20（7.20t/hm2）。通过相关性分析和通径分析可知，共7个指标与产量的相关关系达到极显著水平(p<0.01)，其中穗粒数对产量的直接作用最大，直接通径系数达0.467，其次为氮素转运量、分蘖数峰值、抽穗期叶片氮素积累量、抽穗期叶面积指数、有效穗数、结实率。抽穗期叶片氮素积累量对产量的间接通径系数最高，达0.979，以龙粳20为对照，其余4个品种抽穗期叶片氮素积累量比龙粳20显著高19.45%~40.36%。氮素转运量与穗粒数共同作用对产量的决定系数最高，达0.221，以龙粳20为对照，其余4个品种氮素转运量比龙粳20显著高21.21%~94.05%。因此，通过提高抽穗期叶片氮素积累量与氮素转运量是促进产量提升的关键因素。研究结果可为黑土区通过水稻品种优选从而提升氮肥利用效率提供理论支撑。

Abstract:

针对传统轮式底盘转向过程存在转向半径大、轮胎和功率损耗大以及地面覆膜破坏严重等问题，本文设计了一种基于电动顶升旋转原地转向轮式移动平台。利用顶升机构完成移动平台升降，通过旋转机构实现原地转向。确定了顶升机构、旋转机构、控制系统等关键部件工作原理和结构参数;基于NX-ADAMS联合仿真技术，利用响应曲面试验方法优化了移动平台原地转向过程中顶升电机转速、顶升高度、旋转速度、下降电机转速等参数组合;最后，试制了原地转向轮式移动平台，并在最优参数组合下进行了验证试验。试验结果表明，在最优参数组合顶升电机转速1.71r/s、顶升高度40.00mm、旋转速度5(°)/s、下降电机转速3.00r/s下，移动平台原地转向过程耗费时间33.08s，对地面覆膜平均压力为32.20kPa，相较于传统转向方式的345.46kPa，降低90.68%，实现了覆膜无损状态下的高效原地转向。研究结果可为农业机器人移动平台原地转向作业提供理论和技术支撑。

Abstract:

随着低碳理念的全球推广，茧丝绸产业亟需向低碳化转型，促使其源头养蚕基地在提升经济效益的同时实现环境友好型发展。本研究以某养蚕基地为对象，针对设施长宽各异的多行设施布局问题，将桑蚕存活率及生物学特性融入布局优化框架，并以低碳目标为导向，构建了以最小化运营成本和最大化非物流关系为目标的规划方法。提出了一种融合动态变异策略与模拟退火局部搜索机制的改进NSGA-Ⅱ算法（Improved non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ, IMNSGA-Ⅱ），显著增强了算法的搜索效率与收敛性能。实验结果表明，优化方案使运营成本降低29.29%，非物流关系改善10.23%，布局面积压缩29.04%。同时，该方案严格遵循生物安全隔离规范，通过将清洗消杀区合理配置于布局边界，显著降低了交叉污染风险，为养蚕基地的低碳化运营提供了技术支撑。

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在食品感官研究领域，消费者品评文本承载了丰富的感官评价信息，分析这些文本有助于更好分析食品感官、挖掘消费者偏好和体验。目前人工分析通常需要花费大量时间和精力，同时分析人员的主观倾向也影响最终感官分析结果。为了解决此类问题，基于方面级意见提取提出一种细粒度感官分析模型FGSAM-OI（Fine-grained sensory analysis model with opinion intensity）。该模型旨在基于深度学习有效提取品评文本中针对食品某方面的感官词及相应感官强度，以准确获取消费者对食品的感官体验。首先，在FGSAM-OI中设计了一种强度注意力机制，以增强对输入序列中感官强度词的表示能力。其次，为了进一步将强度词关联到相应感官词，设计了一种强度句法树学习品评文本中的句法关系，以更准确获取感官词与强度词间的联系，进而从整体上提升对食品各个方面的感官分析效果。实验结果表明，增加强度注意力机制和强度句法树分别使感官词和感官强度的提取精确率提高3.73、5.1个百分点，有效提升了对食品品评文本的细粒度感官分析能力。

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利用具有强氧化性、无毒无污染的臭氧水，借助工厂化、无人化处理设备和工艺，根据果蔬种类和农药残留状况，喷淋不同浓度的臭氧水，是实现果蔬农药残留自动化、智能化、绿色、高效消解处理的有效手段。而快速、精准识别果蔬种类是指导工厂化、无人化处理设备针对性喷淋所需浓度臭氧水的前提。本文提出一种基于改进YOLO v7-tiny的农残消解过程中多品种果蔬精准识别方法。首先，在Head部分引入渐近特征金字塔网络AFPN（Asymptotic feature pyramid network）来替换原有YOLO v7-tiny的金字塔网络，在实现网络结构轻量化的同时进一步提高模型准确率;其次，在Backbone部分加入多尺度注意力模块EMA（Efficient multi-scale attention）来提高模型对果蔬图像中有效特征信息的提取能力;最后，将原有YOLO v7-tiny网络的损失函数替换为Wise-IoU（Wise intersection over union）以提高模型的泛化能力。试验结果表明，改进后YOLO v7-tiny模型（YOLO v7-AEW）的参数量、浮点数计算量和模型存储占用量分别达到4.5×106、1.28×1010和8.9MB，较原模型分别减少25.0%、3.0%和27.6%;准确率与平均精度均值达到97.9%和96.8%，较原模型分别提高2.3、1.3个百分点;改进后模型与Faster R-CNN、SSD、YOLO v5s、YOLO v8算法对比，平均识别精度均值分别提高37.1、38.0、32.5、7.1个百分点。搭建基于改进YOLO v7-tiny的农残消解装置并进行检测试验，改进后模型的检出率和漏检率分别为97%和3%，检测效果优于其他网络模型，证明改进后模型具有较高的实际应用价值。本研究可为基于臭氧水的工厂化、无人化果蔬农药残留消解一体机研制提供深度学习识别方法参考。

Abstract:

针对丘陵山区地形多样且复杂的耕种环境，设计了一种可调整履带姿态的拱腰式农业机器人移动底盘。该机器人通过调整履带牵引装置的姿态，增大履带与路面之间的接触比压，提升非结构化地形的通过性能。首先，阐述了机器人移动底盘结构、传动系统及履带牵引装置的设计。其次，研究了履带姿态对机器人底盘通过性能的影响，利用解析法分析了履带抬升、拱起角度与蜗轮蜗杆减速器输出轴旋转角度之间的关系，得到了履带最大抬升角和拱起角为22.87°、20.13°。再次，分析了机器人底盘的通过性能，利用机器人质心与履带姿态变化的规律，得到了履带姿态与越障高度的关系，通过Matlab计算出机器人最大越障高度为232.85mm。最后，利用Adams软件及样机对机器人的履带抬升、拱腰动作进行运动仿真，得到了履带姿态与摇杆角度之间的关系;通过爬坡、转向试验，得到了机器人能在负载150kg的条件下爬30°坡，最小转弯半径805mm。试验表明，所设计的机器人底盘在调整姿态后，提高了机器人的通过性能，能够很好地适应复杂的丘陵山地环境。

Abstract:

针对高地隙自走式喷雾机大型化易导致转向不便、易碾压作物等问题，设计了一种可实现四轮转向与蟹行的全液压负载敏感型多轮转向控制系统。其中前轮转向液压缸无杆腔串联，并接入可自行补油或卸油的补偿油路，后轮各转向液压缸独立运动，以满足不同转向模式下的阿克曼转向特性。建立了转向液压系统数学模型、转向系统控制模型和Matlab/Simulink仿真模型，并搭建了实车试验平台。在四轮转向补偿控制对比试验中，开启补偿控制后前轮最大阿克曼转角偏差为1.87°，关闭后则达6.08°。在蟹行模式下，自动控制试验中前轮最大转角偏差为2.09°，后轮为2.71°。在补偿控制情况下，前后轮转角偏差均小于阈值3°。试验结果表明，所设计转向控制系统可实现四轮转向和蟹行行驶，满足不同转向模式下的阿克曼转向特性，提高了大型自走式喷雾机在复杂工况下的转向灵活性。

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面向高端制造领域机器人作业环境复杂化及任务多样性需求，研究了一种具有多驱动模式的末端铰接并联机构设计、运动学/动力学建模及性能。基于已有构型，通过构造多种辅助结构，提出一类可实现8种驱动模式的三平动并联机构，并进行概念设计。在全关节位置分析基础上，构建多驱动模式下的雅可比矩阵及速度、加速度映射模型，并运用虚功率原理建立多驱动模式下完备的系统动力学模型与其规范式。借助虚拟样机技术，开发Simscape多体物理仿真模型，实施多驱动模式下逆动力学仿真，多体仿真与数值计算对比结果表明，力矩最大误差不超过0.03N·m，充分验证了多驱动模式下系统动力学模型的正确性。最后，基于操作空间系统动力学模型，评估机器人在不同驱动模式下的局域动态性能，进一步揭示多驱动模式的有效性和先进性。研究结果为该类新型机器人设计、建模、优化及未来实际应用奠定理论基础。

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视觉-力觉多模态融合是提升机器人操作性能的核心技术，针对当前视觉定位方法对高质量三维模型的依赖性及机器人与环境之间交互能力不足等问题，本文提出了一种面向无模型物体的机器人视觉-力觉协同交互方法。采用Colmap三维重建算法获取物体点云数据，通过位姿估计技术实现无模型物体定位。针对视觉硬件精度不足导致的定位偏差问题，采用基于力觉的物体交互策略，利用决策树算法与柔顺控制策略的动态调整机器人运动。最后，进行了物体抓取堆叠和约束放置实验。实验结果表明，所提出的视觉定位方法能够实现无模型物体定位，在未经建模物体定位方面展现出良好的泛化性能;基于力觉的物体交互策略能够进行实时碰撞预测和调整，调整后约束放置成功率从53%提升至87.5%，显著提升了多目标受限空间装配作业任务可靠性。

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位姿精度对高速运动的并联机器人性能影响较大，建立有效的误差补偿模型是提升高速运动下机器人精度的重要手段。本文以标准节拍为0.33s的高速Delta机器人为研究对象，在正逆运动学基础上建立了误差模型，探索了各误差源对位姿偏差的影响程度。在误差分析基础上，建立了基于运动学正解的补偿算法，采用改进的蛇鹭优化算法（Secretary bird optimization algorithm，SBOA)对误差函数进行寻优，得到了Delta机器人主动臂转动角补偿量。采用平均误差表示机器人实际位置与理想位置差异，建立了平均精度提升程度作为补偿效果评价指标。仿真结果表明，采用改进的SBOA算法补偿的机器人末端执行器位置精度提升程度为75.44%，实验结果表明，Delta机器人平均位置精度整体提升程度为68.28%，证明所提误差分析和误差补偿算法对Delta机器人精度提升效果较为显著。

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为了解决RRT(Rapidly-exploring random tree)算法在机械臂三维路径规划中采样随机性强、搜索范围大、效率低和路径不平滑的问题，提出了一种基于空间引导点并结合目标偏置采样策略的改进RRT算法。通过在RRT树生成前产生空间引导点，并在采样点选取时，采用目标偏置策略，降低算法搜索的随机性;在生成新节点时，采用自适应调节步长，加快算法在空旷区域搜索的效率，并降低错过障碍物附近更优点的选择;初次生成路径后，通过贪心策略去除路径中多余节点;最后利用Hermite插值对路径进行平滑处理，提升路径质量，并进行了仿真与现场试验。仿真试验结果表明，相比RRT算法，改进后的算法平均搜索时间减少70.83%，平均路径长度减少22.71%。利用6-DOF机械臂进行避障试验，结果表明，改进后的RRT算法相较于RRT算法，平均搜索时间减少79.95%，平均路径长度减少30.93%，路径规划成功率为96.77%。改进后的算法在三维空间中可以快速规划出无碰撞路径，该研究为多关节机械臂运动控制奠定了理论基础。

Abstract:

针对现有亚像素边缘定位算法复杂难解、检测精度不高和计算速度较慢等问题，本文提出一种基于直纹曲面模型的边缘检测算法。采用sigmoid曲面模型代替传统高斯积分曲面模型表征测量图像边缘，利用模型反函数可求特性，在获取像素级边缘的基础上，对像素级边缘灰度矩阵进行对数变换，对变换后矩阵元素进行光强补偿，从而标定图像饱和度不足或过盈带来的误差。搭建视觉测量系统，采用背光源照明的方式获取清晰的测量图像，使用点阵标定板确定像素当量Ar为19.4721μm/像素，应用量块标定出光强补偿系数ΔLs为0.13。量块边缘定位误差试验结果表明，相比于高斯曲面拟合算法，基于直纹曲面模型的边缘检测算法定位亚像素边缘更平滑，直线度误差为0.6μm，相同软硬件条件下计算效率提升3.3倍，测量精度从3.3μm提升到1μm。将本文算法应用于内齿轮齿廓总偏差测量，采集齿轮图像后定位出齿圈外圆弧和内齿轮齿廓亚像素边缘点，由外圆弧边缘点确定内齿轮中心，计算齿廓边缘点初始相位角，根据齿廓总偏差计算模型计算出齿廓总偏差，其误差均低于国家标准最大允许值，表明该视觉边缘定位算法可以应用于高精度机械零件测量。