简介:摘要 : 为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性,实现在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,本研究通过改进轻量级的 MobileNetV3网络,结合关键点预测的目标检测网络( CenterNet),构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型( M-CenterNet),并通过与 CenterNet和单次多重检测器( Single Shot Multibox Detector, SSD)网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明,本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为 88.9%、 10.9%和 5.8%;模型体积和帧率分别为 14.2MB和 8.1fps;在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下,所提网络模型体积仅为 CenterNet网络的 1/4;相比于 SSD网络,所提网络模型的 AP提升了 3.9%,模型体积降低了 84.3%;本网络模型在 CPU环境中的运行速度比 CenterNet和 SSD网络提高了近 1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。
简介:摘要 : 数十年来,遥感技术一直被用作精准农业的重要数据采集工具。根据距离地面的高度,遥感平台主要包括卫星、有人驾驶飞机、无人驾驶飞机系统和地面车辆。这些遥感平台上搭载的绝大多数传感器是成像传感器,也可以安装激光雷达等其他传感器。近年来,卫星成像传感器的发展极大地缩小了基于飞机的成像传感器在空间、光谱和时间分辨率方面的差距。最近几年,作为低成本遥感平台的无人机系统的出现极大地填补了有人驾驶飞机与地面平台之间的间距。有人飞机具有飞行高度灵活、飞行速度快、载荷量大、飞行时间长、飞行限制少以及耐候性强等优势,因此在未来仍将是主要的精准农业遥感平台。本文的第 1部分概述了遥感传感器的类型和三个主要的遥感平台(即卫星、有人驾驶飞机和无人驾驶飞机系统)。接下来的两个部分重点介绍用于精准农业的有人机载成像系统,包括由安装在农用飞机上的消费级相机组成的系统,并详细描述了部分定制和商用机载成像系统,包括多光谱相机、高光谱相机和热成像相机。第 4部分提供了五个应用实例,说明如何将不同类型的遥感图像用于精准农业应用中的作物生长评估和作物病虫害管理。最后简要讨论了将不同遥感平台和成像系统用于精准农业上的一些挑战和未来的努力方向。
简介:摘要 : 叶片湿润时间( LWD)是植物病害模型的重要输入变量之一,它与许多叶部病原菌的侵染有关,影响病原侵染和发育速率。为了准确地预测日光温室黄瓜病害的发生时间和方位,本研究于 2019年 3月和 9月在北京两个不同类型日光温室内按照棋盘格法设置了 9个采样点部署温湿光传感器和目测叶片湿润时间,每隔 1 h采集一次温度、湿度、辐射和叶片湿润数据进行定量估算分析。分析结果表明: BP神经网络模型在两个温室的试验条件下获得了相似的准确度( ACC为 0.90和 0.92),比相对湿度经验模型估算叶片湿润时间的准确度( ACC为 0.82和 0.84)更高,平均绝对误差 MAE分别为 1.81和 1.61 h,均方根误差 RSME分别为 2.10和 1.87,决定系数 R2分别为 0.87和 0.85;在晴天和多云天气条件下,叶片湿润时间的空间分布总体规律是南部>中部>北部,南面是叶片湿润平均时间( 12.17 h/d)最长的区域;由东向西方向上,叶片湿润时间的空间分布总体规律是东部>西部>中部,中部是叶片湿润平均时间( 4.83 h/d)最短的区域;雨天的叶片湿润平均时间比晴天和多云长,春季和秋季分别为 17.15和 17.41 h/d。这些变化和差异对温室黄瓜种群水平方向的叶片湿润时间分布具有重要影响,与大多数高湿性黄瓜病害的发生规律密切相关。本研究为预测温室黄瓜病害分布提供了有价值的参考,对控制病害流行和减少农药使用具有重要意义,提出的区域化分析温室内叶片湿润时间的方法,可以为模拟日光温室叶片湿润时间的空间分布提供参考。
简介:摘要 : 水肥一体化自动装备的使用能够有效提高水肥资源利用率,但需要在作业前获知作物的营养状况及水肥需求量,而通过人工手持测量仪器来获取这些信息,存在着时效性差和劳动强度大等缺点。针对以上问题,本研究以常见的作物玉米为研究对象,使用大疆精灵Ⅲ无人机携带 RedEdge-M多光谱相机在田间上空采集玉米多光谱图像,同时使用 YLS-D系列植株营养测定仪测量玉米植株的氮素和水分含量等营养信息,根据这些信息将采集的图像分为 3个等级(每个等级共包含 530幅五通道图像,其中 480幅作为训练集, 50幅作为验证集),提出了一种基于卷积神经网络的玉米作物营养状况识别方法。并基于 TensorFlow深度学习框架搭建了 ResNet18卷积神经网络模型,通过向模型输入彩色图像数据和五通道多光谱图像数据,分别训练出适合于彩色图像和多光谱图像的玉米植株营养状况等级识别模型。试验结果表明:训练后的模型能够识别玉米作物的彩色图像和多光谱图像,能够输出玉米的营养状况等级和 GPS 信息,识别彩色图像模型在验证集的正确率为 84.7%,识别多光谱图像模型在验证集的正确率为 90.5%,模型训练平均时间为 4.5h,五通道图像识别平均用时为 3.56s。该识别方法可快速无损地获取玉米作物的营养状况,为有效提高水肥资源利用率提供了方法和依据。
简介:摘要 : 针对温室番茄智能化管理需要,研究茎秆、叶片和绿果等 3类相近色目标的多波段图像融合方法,以凸显目标与背景亮度差异,提高目标视觉识别效率。根据其各自在 300~1000 nm范围的反射光谱特征差异,建立了针对其光谱数据分类的 Lasso正则化逻辑回归模型。基于模型的稀疏解特征,确定具有较大权值系数的 450、 600和 900 nm等 3个波段作为最优成像波段,在此基础上构建了温室番茄植株多波段图像在线采集系统。结合最优成像波段下相近色目标图像特征分析,提出了基于 NSGA-II的多波段图像加权融合方法,以增强特定目标与近色背景物体的图像亮度差异。最后通过现场试验对多波段图像融合效果进行评估。结果表明,分别以茎秆、叶片和绿果器官作为识别目标,通过多波段图像融合处理后,目标与背景之间的图像灰度差异绝对差值相应达到单波段图像的 2.02、 8.63和 7.89倍,即被识别目标与其他近色背景的亮度差异显著增强,且背景物的亮度波动得到抑制。本研究结果可以为农业环境近色目标视觉识别相关研究提供参考。
简介:摘要 : 植被分类是高光谱影像分类中的特定应用问题,光谱特征和空间特征是植被分类中常用的两类特征,比较这两类特征的性能,对实际植被分类应用中选择合适的特征类型或两者的有效结合具有指导意义。用主成分分析( PCA)提取光谱特征时,常选择前几个主成分( PCs)作为光谱特征,虽然它们包含较大的信息量但并不能保证较高的类别可分性和分类正确率,针对这一问题本研究提出了一种混合特征提取方法,对高光谱影像在 PCA的基础上用改进的基于分散矩阵的特征选择方法选出具有较高类别可分性的 PCs用于后续分类。利用一景 AVIRIS高光谱植被影像,从分类精度的角度,首先比较了所提出的混合特征提取方法和原始 PCA、独立主成分分析( ICA)及线性判别分析( LDA) 3种常用子空间特征提取方法在高光谱影像植被分类中的性能。试验结果表明所提出的混合特征提取方法在研究中数据集 1和 2上均获得了最高的总体分类正确率,分别为 82.7%和 86.5%。与原始 PCA相比,本研究提出的混合特征提取方法的总体分类正确率,在数据集 1和 2上分别提高了 1.5%和 2.5%。由此阐明了所提出的混合特征提取方法在高光谱植被分类中的有效性。对光谱特征和空间特征在高光谱影像植被分类性能的比较中,总体上空间特征获得的分类正确率比光谱特征高,特别是 Gabor特征,在两个数据集上均获得了最高的总体分类正确率分别为 95.5%和 96.7%。由此表明空间特征较光谱特征在高光谱影像植被分类中更具优势。本研究结果为后续改进空 -谱特征方法及其两者有效结合,进一步提高植被分类正确率提供了参考。
简介:摘要 : 随着信息技术的发展,利用大数据分析、物联网监控、传感器感知、无线通信等技术构建一种蜂箱蜂群实时在线监测系统,是减少因开箱检查造成蜂群应激反应的可行解决方案。本研究针对蜂箱封闭环境进行实时监测困难的现状,利用 STM32F103VBT6 32位微控制器,同时融合了温湿度传感器、微麦克风以及激光对射传感器,开发了一套低功耗、可连续工作的蜂群箱体关键参数在线监测系统,实现了养蜂生产过程中多参数信息获取以及蜂箱内蜂群的环境参数和生活状态的实时在线监测。系统主要包括核心处理模块、数据采集模块、数据发送模块以及数据库服务器等。数据采集模块包括蜂箱内部温湿度采集单元、蜂群声音采集单元、蜜蜂进出巢数量计数单元等,通过接入移动通信网络进行数据传输。系统现场部署性能测试结果表明,研制的系统能够实时监测蜂箱内温湿度,有效区别进出蜂箱的蜜蜂并记录进出巢门的蜜蜂数量,且自动获取的蜂群声音与标准的蜂群声音分布相吻合。本系统符合设计要求,采集参数准确可靠,可以作为蜂群相关研究的数据采集方法。
简介:<正>为加强农药管理,逐步削减高毒农药的使用,保护人民生命安全和健康,增强我国农产品的市场竞争力,经全国农药登记评审委员会审议,我部决定撤销甲胺磷等5种高毒农药混配制剂登记,撤销丁酰肼在花生上的登记,强化杀鼠剂管理。现将有关事项公告如下:一、撤销甲胺磷等5种高毒有机磷农药混配制剂登记。自2003年12月31日起,撤销所有含甲胺磷、对硫磷、甲基对硫磷、久效磷和磷胺5种高毒有机磷农药的混配制剂的登记(具体名单由农业部农药检定所公布)。自公告之日起,不再批准含以上5种高毒有机磷农药的混配制剂和临时登记有效期超过4年的单剂的续展登记。自2004年6月30日起,不得在市场上销售含以上5种高毒有机磷农药的混配制剂。二、撤销丁酰肼在花生上的登记。自公告之日起,撤销丁酰肼(比久)在花生上的登记,不得在花生上使用含丁酰肼(比久)的农药产品。相关农药生产企业在2003年6月1日前到农业部农药检定所换取农药临时登记证。三、自2003年6月1日起,停止批准杀鼠剂分装登记,已批准的杀鼠剂分装登记不再批准续展登记。