基于YOLOv5模型的仔猪社交识别方法研究

精准识别仔猪间社交关系对了解仔猪内部社交和预警异常仔猪具有重要意义。针对传统方法在仔猪社交识别时存在的人工依赖多、劳动强度大、观测效率低等问题,本研究借助机器视觉与深度学习技术,提出了一种基于改进的YOLOv5模型的仔猪社交识别研究方法。该研究以9头30~35日龄群养的长白二元杂交仔猪为研究对象,从顶部视角连续采集视频数据,经图像截取与数据增强共获得13389张图像作为数据集。首先,选取Faster R-CNN、SSD、YOLOv4和YOLOv5这4种典型目标检测算法对数据集进行训练,通过对比分析,确定用于仔猪个体身份识别最优模型;然后依据K-means聚类算法确定仔猪社交中心,通过计算仔猪与社交中心的欧氏距离量化仔猪社交值,利用位置信息构建仔猪社交网络,绘制仔猪运动轨迹,获得社交正常与社交异常仔猪的识别阈值;最后,利用该阈值对仔猪进行分类,识别社交异常仔猪个体并实现预警。经测试,改进的YOLOv5对群养仔猪个体身份识别的平均精度均值达99.29%,模型大小为13.71 MB,满足仔猪身份识别需求,与YOLOv5、YOLOv4、SSD和Faster R-CNN模型相比,改进的YOLOv5平均精度均值分别提高了0.26、1.97、12.74和4.31个百分点。通过统计仔猪社交值均值变化情况,发现正常与异常仔猪社交值均值差异明显,正常仔猪社交值均值范围[0.259~0.351],异常仔猪社交值均值范围[0.402~0.441],试验确定0.4为最佳社交判别阈值。该研究可为仔猪社交行为智能识别与异常早期预警提供方法参考。

蔬菜智能化管理技术研究进展

为进一步推动智能化管理技术在蔬菜生产经营中的应用,提出蔬菜生产智能化技术的总体架构,分析大数据背景下蔬菜数据来源和获取手段,总结蔬菜病害诊断、环境与水肥调控、栽培管理决策、生产作业管理、智能信息服务等方面的关键技术。在此基础上,指出蔬菜生产智能化管理技术在研究应用中面临的挑战,提出蔬菜生产智能化管理技术的发展建议。智能化是现代农业发展的要素,利用智能信息技术提高蔬菜产业综合生产力和效益是最终目的,应深度挖掘现实需求,整合蔬菜全产业链数据,推进智能信息技术与蔬菜产业的深度融合,支撑国内蔬菜产业转型升级。

数字乡村大数据平台设计与应用

在实施乡村振兴战略、推动数字农业与数字乡村发展的时代背景下,为了提高乡村数字化建设效率,运用物联网、系统协同、人工智能等手段获取村镇基础设施、自然环境、社会经济、生产技术、商贸物流、社会保障、基层治理等动静态数据,构建数字乡村大数据平台。平台基于“数据中台-业务前台”服务架构,支持多用户定制、数据多维分析和多业态服务扩展,实现产业兴旺、生态宜居、乡风文明、治理有效、生活富裕5个系统,通过乡村大数据管理、挖掘和决策分析为村镇管理部门、经营组织和农民提供个性化服务。该平台已成功应用于多个乡镇,为乡村产业经济发展、农民生活品质提高和基层治理能力提升提供一种开放、高效的信息化解决方案。

基于LW-YOLOv3模型的棉花主茎生长点检测与定位研究

针对大多数目标检测模型存在参数量较多、检测时间慢、缺乏空间定位能力的问题,提出1种基于轻量型LW-YOLOv3的棉花主茎生长点检测与定位方法。首先,对传统YOLOv3深度卷积神经网络架构进行改进,引入轻量级识别模型MobileNet实现对YOLOv3特征提取网络的替代,在保证检测精度的同时提高检测速度。其次,为了进一步降低参数量,用深度可分离卷积替换部分标准卷积,在不损失网络性能的前提下减少模型参数。最后,利用Realsense深度相机获取目标图像,建立了棉花主茎生长点三维空间坐标的计算模型。为验证基于LW-YOLOv3模型的棉花主茎生长点检测与定位方法的有效性,对获得的有限棉花主茎生长点图像数据集进行了样本扩充,并基于扩充后的数据集进行了LW-YOLOv3与其他轻量型模型的对比实验。结果表明,LW-YOLOv3模型平均识别准确率可达到88.66%,平均每张图片检测时间为17.8 ms,参数量与权重文件分别降低为原网络的10.85%和12.19%。棉花主茎生长点X、Y、Z三维空间定位平均误差分别小于3.04、3.00、3.53 mm。该方法在目标检测准确率与模型大小之间实现了平衡,有助于将来在机载低性能终端上实现对棉花主茎生长点检测与定位。

基于语义Web的农业生产知识集成技术

由于农业知识资源具有分布、多态、异构等特性,分布式计算环境下知识表示、组织和集成应用是一个非常复杂且具有挑战性的问题。该文基于语义Web技术提出了支持农业生产知识集成的系统框架,介绍了该框架的数据层、业务系统层、知识集成层和知识应用层的架构构成,并对其中的知识表示与描述、知识链构建、知识转化方法以及知识检索与集成等关键技术问题进行了研究,构建了农业知识语义检索原型系统,并以2000余篇农业资料为对象进行知识检索分析,结果表明,相对于传统关键词检索方式,基于语义的知识检索方法能够显著提高查准率。

蔬菜产业大数据平台应用研究

蔬菜产业链环节复杂、关联影响因素众多,精准监测、优化控制与科学经营管理极其困难。利用大数据技术实现蔬菜产业全要素关联分析,是未来支撑蔬菜产业现代化发展的有效途径。该研究提出了一套蔬菜产业大数据平台建设框架,从蔬菜产业数据来源、采集处理、挖掘分析、平台服务4个方面进行了研究分析,并将平台服务划分为基础服务、应用服务和展示服务。基础服务提供各种数据适配接入和集成共享组件;展示服务提供直观可视化方法,展示数据关联关系与趋势;应用服务提供生产预警、加工冷链物流、市场销售、产业发展等大数据分析服务。平台通过大数据为蔬菜生产、加工、贸易、市场流通、消费等产业环节的管理决策提供支撑,促进我国蔬菜产业现代化转型升级。

基于前置平滑的苗圃监测数据多元回归拟合方法

针对大面积苗圃生产环境监测网络中存在异常数据的问题,提出一种基于局部和全局平滑计算为前置条件的多元回归模型,实现监测数据的异常数据的去除和拟合处理。首先,利用局部加权回归散点平滑法和三次指数平滑法对实时采集数据进平滑处理,然后建立以两种方法数据平滑结果为自变量,预测结果为因变量的多元回归模型,进行数据精确拟合。该模型在苗圃监测系统中应用,通过模型计算可有效修正数据噪声,将异常值拟合至真实值附近,拟合精度稳定在10%以内,提高了苗圃监测数据的准确性和生产决策可信度。

农业海量信息资源管理平台设计与实现

随着农业信息化的深入,如何描述、存储、管理和处理海量分布信息资源成为农业应用的首要问题。提出基于XML/XML Schema的统一农业信息资源描述框架,将XML描述与元数据约束相结合,采用层次化管理结构实现元数据与资源信息的组织;在HDFS(Hadoop Distributed File System)云存储架构适应性改进基础之上,设计实现了农业海量信息资源管理平台,实现了海量、分布、异构资源的分类组织、存储和访问服务。平台覆盖了全国6个省市资源节点,实现了3.2 TB农业资源存储管理,与传统资源检索方法相比,平台资源检索时间缩短73%;同时,用户在同一检索条件下能更多地获得相关资源,不仅查准率平均提高5%,而且资源利用率平均提高17.7%。平台在海量资源检索和利用效率方面获得提升。

基于语义Web的农业生产协同决策服务机制研究

针对分布式农业知识资源异构、自治和难以实现共享服务的问题,采用语义Web技术,提出了基于Web本体建模语言的异构农业知识资源描述模型和决策服务形式化表达模型。以模型为基础,将农业协同决策服务需求分解为多个决策流程片段,设计了基于上下文感知计算的农业问题协同决策服务机制,实现对多个决策流程任务和知识资源的按需调度,提高了农业知识资源的利用效率和协同推理效率。与其他方案不同,该机制进一步考虑了任务均衡分解与知识资源智能调度对协同决策服务机制的影响,并通过生猪疾病协同诊断决策系统的搭建进行了应用实例验证。实验表明,该方法在求解精度、决策效率方面优于传统农业智能决策方法。

基于信息资源聚合的农民专业合作社信息系统

针对农民专业合作社信息获取与信息发布难、成本高的问题,提出基于XML Schema的农民专业合作社信息聚合元数据表示规范,设计数据传输流程和信息定制与智能推送机制,建设两层部署体系的农民专业合作社信息系统。系统信息服务中心与农业搜索引擎(AgSoso)相结合,为远端用户系统提供最新的信息资源;系统客户端实现合作社生产经营信息的本地化管理,并向信息服务中心同步最新的农产品等信息。应用结果表明,该方案投入成本、维护成本低,资源利用效率高,具有较高的实用应用价值,为农民专业合作社提供了一套基于多来源数据聚合服务的技术解决方案。

基于Web Services的农业企业内容管理系统研究

为了实现农业企业数字资源的有效管理与应用,论文提出了一种先进的农业企业内容管理与应用架构。该架构以农业企业内容管理为基础,建立了基于Web services的松散耦合的网络运行服务模式,具有良好的与其它应用集成的能力,为农业企业信息化的发展提供了完善的应用集成解决方案。

烟粉虱卵黄原蛋白通过影响自噬反应调控共生细菌Rickettsia的丰度

【目的】探明烟粉虱Bemisia tabaci卵黄原蛋白(vitellogenin,BtVg)调控共生细菌Rickettsia丰度的分子机制。【方法】通过显微注射烟粉虱MEAM1隐种雌成虫dsRNA对BtVg进行RNAi,采用qRT-PCR检测烟粉虱MEAM1隐种雌成虫BtVg和自噬基因BtAtg8的表达量,统计雌成虫死亡率,采用qPCR检测雌成虫中Rickettsia的丰度,采用免疫荧光标记显微镜技术检测BtVg和BtAtg8在雌成虫卵巢管中的定位和表达以及Rickettsia在卵巢管和中肠中的丰度。饲喂烟粉虱MEAM1隐种雌成虫含雷帕霉素(10μmol/L)的人工饲料诱导自噬后,采用免疫荧光标记显微镜技术检测BtAtg8在卵巢管中的表达和定位,采用qPCR检测卵巢中Rickettsia丰度。【结果】与显微注射dsGFP的对照相比,显微注射dsBtVg后3 d时烟粉虱MEAM1隐种雌成虫BtVg的表达量显著降低,BtAtg8的表达量显著升高,死亡率显著升高,Rickettsia丰度显著降低,卵巢管中BtVg表达量明显降低,BtAtg8表达量明显升高,Rickettsia在卵巢管和中肠中的丰度明显减少。与饲喂含DMSO的人工饲料的对照相比,饲喂含雷帕霉素(10μmol/L)的人工饲料后5 d时烟粉虱MEAM1隐种雌成虫卵巢管中BtAtg8表达量显著升高;饲喂含雷帕霉素(10μmol/L)的人工饲料后3和5 d时,烟粉虱MEAM1隐种雌成虫卵巢中Rickettsia的丰度显著降低。【结论】结果提示,BtVg能够保护Rickettsia免受自噬的降解,明确了BtVg能够调控Rickettsia在烟粉虱体内的丰度。

云环境下畜禽诊断大数据管理与服务机制

针对畜禽诊断大数据难以有效组织、共享和分析的问题,提出一套基于云服务架构的智能信息服务的应用模式,设计云环境下的畜禽大数据管理和逻辑访问框架、畜禽数据资源描述分类与元数据描述模型,实现诊断大数据资源的存储管理和高效索。研究畜禽疾病诊断大数据服务方法,该诊断服务由负载均衡器,分发、搜索和分析虚拟机服务节点共同完成,以猪病诊断为实例进行实际应用,应用结果表明,利用云环境下大数据资源的畜禽诊断知识服务,提高了诊断准确度,具有较高的实际应用价值。

基于网格的农业知识服务机制研究

为了解决网络中知识资源的共享和利用问题,在分析农业网络服务需求的基础上,给出了农业知识服务在网格中的应用模式。同时,提出了由代理封装层、服务工具层和应用层组成的农业知识服务网格架构,并描述了各个逻辑层的主要功能。基于该架构探讨了以本体知识作为桥梁,基于资源描述框架(RDF)的知识表示模型,以及知识服务转接的工作机制、知识服务Web Service封装等关键问题,为最大程度地实现农业知识资源的共享奠定了技术基础。

基于NC的农业智能系统开发平台的研究与实现

介绍了网络计算机NC的概念和特点,阐述了基于NC的农业智能系统开发平台的体系结构,探讨了构建平台的关键技术。平台基于构件理论和相关实现技术,为二次开发者提供了一个可定制、可组合、可协作的农业智能应用系统开发工具。实践证明本平台的研究应用降低了智能系统的开发成本,促进了NC面向农业领域的应用。

能量高效的农田无线传感器网络拓扑关联路由算法

针对农田无线传感器网络节点分布不均、能量约束严格等特点,提出了一种能量高效的簇头选择方法TBCS-EA,在以剩余能量进行簇头选择的基础上根据节点拓扑位置、拓扑密度等进行加权,使距离sink较近的节点与密集区节点大概率成为簇头,提高成簇能量使用效率。针对现有成簇算法频繁进行簇头选举,算法开销大等问题,提出了一种能量逼近式簇头轮换机制,节点连续担任簇头并以某一目标进行能量逼近,在达到逼近目标后进行根据簇内信息指定新簇头,减少簇头选择的次数与协议开销。仿真与实验结果表明,TBCS-EA算法的网络生命周期约为LEACH的2.2倍,CHCS的1.5倍,从节点能量曲线看能耗均衡效果与CHCS相当,明显优于LEACH。结果显示TBCS-EA综合性能较之于现有算法有明显提升。

分布式园艺作物智能系统平台的研究与开发

智能系统在园艺作物生产管理中的作用日益显著。文中实现了一个园艺作物智能系统的快速开发工具,该工具采用符合.NET标准的Browser/Server中间件,实现了分布式数据管理。基于加权模糊逻辑的推理机制,建立了应用框架模型,设计了知识检测和求精算法,确保了模糊规则的一致性、完整性和正确性。该工具在实际工作中得到了较好的应用。

网络化、构件化农业专家系统开发平台(PAID)的研究与应用

阐述了网络化、构件化农业专家系统开发平台PAID的结构和功能 ,以及开发平台利用的关键技术、运行环境。

基于Hadoop的海量农业数据资源管理平台

使用传统分布式数据库架构存储和管理海量农业数据存在资源效率不高及存储能力不足的问题,为此,在Hadoop的基础上研究海量农业数据资源组织存储与检索技术,提出基于Hadoop的大文件分块存储方法和海量农业数据资源检索方法。测试及实践结果表明,该方法为构建海量农业数据资源管理平台提供了支持,实现了海量农业数据资源高效的组织和管理。

基于ESDA的城市可持续发展能力时空分异格局研究

可持续发展是复杂城市系统的动态变化过程,准确定量地评估和分析城市可持续发展能力,能够为城市发展战略制定、资源优化配置等提供参考依据,具有重要的理论意义和应用价值。本文以2003-2013年间中国30个省级行政区280个地级及以上城市为研究对象,基于数据包络分析(DEA)和探索性空间数据分析(ESDA)方法,研究中国城市可持续发展能力的时空差异特征。首先基于数据包络分析的思路,将资源、环境投入作为输入指标,人口、经济、社会发展作为输出指标,城市每年的发展状况作为评价单元,建立评价指标体系。然后采用探索性空间数据分析方法,分析城市可持续发展能力的时空格局变化,探索其空间分布格局、空间关联模式、空间集聚状态和空间异质特征。结果表明:第一,全国地级以上城市的可持续发展能力上升趋势明显;第二,城市可持续发展能力与经济格局、行政级别存在较好拟合,呈现出东部高于西部、直辖市高于地级市的区域差异特征,地域之间差异正逐步缩小。从空间演变格局来看,2003年、2008年、2013年城市可持续发展能力呈现正的空间自相关,但相关性逐渐减弱;第三,城市可持续发展能力的空间依赖性和空间异质性同时存在,整体热点区主要分布在中国东部地区,而中部、西部地区城市的可持续发展能力逐年提高,并呈局部高值空间聚集状态。