基于人体姿态估计与场景交互的果园喷施行为检测方法

果园农药施用情况是果品质量安全的重要检验标准,农药喷施行为的可靠记录是果品溯源体系的重要环节。针对我国目前常见的果品种植专业合作社中难以确切掌握农药施用真实情况的问题,本研究提出了一种基于人体姿态估计与场景交互的果园背负式喷施行为检测方法。首先采用微调后的YOLO v5模型完成背负式喷雾器与果树目标的精确检测,提取场景交互特征;之后采用OpenPose模型识别喷施人员姿态及动作信息,提取人体姿态特征;最后对上述特征分别进行距离和角度计算,将其融合为11244组特征向量并使用优化后的支持向量机(Support vector machine,SVM)进行训练,完成果园喷施行为的准确检测。为了验证算法的有效性,对包含不同光照、不同距离、不同人数和不同遮挡程度等的92段视频进行了测试。试验结果表明,该算法的准确度为85.66%,平均绝对误差为42.53%,均方根误差为44.59%,预测标准偏差为44.34%,以及性能偏差比为1.56。同时,本研究对不同光照、遮挡、距离变化和多人中单人喷施情况下的果园喷施行为识别的有效性进行了分析。试验结果表明,将该模型用于果园喷施行为的检测是可行的,本研究可为果品溯源体系中果园管理环节的规范化和可信度提供技术参考。

基于微信小程序的阳台种植助手开发设计

为满足阳台种植新手便捷获取种植品种及种植管理技巧的需求,利用微信web开发者工具开发一种基于微信小程序的种植助手。阳台种植助手小程序可实现对阳台种植用户的即时服务与个性化服务,为种植爱好者提供新的种植体验。