融合GA-Attention-LSTM算法的温室樱桃环境参数预测与裂果预警

针对温室环境因素对樱桃的影响,设计一套大樱桃温室环境自动监测装置,用来采集温室内的环境参数值为樱桃裂果提供数字化预警支持及防治方案。基于采集的环境参数值,首先使用相关性分析得出与棚内裂果具有强相关性的环境参数特征;其次使用滑动窗口方法将输入的环境特征生成时间序列矩阵形式;随后提出一种融合GA-Attention-LSTM算法的预测模型,实现精准预测棚内的环境参数的功能;最后通过SPSS数据分析软件来分析不同大棚的环境参数和裂果率。所提的融合GA-Attention-LSTM算法的预测模型的平均绝对误差为0.112,均方误差为0.087,相比于LSTM网络模型高出12.80%和9.72%,对环境参数的预测精度更高,同时得出一套科学的樱桃环境参数值范围,为预测模型对樱桃裂果数字化预警提供有力支持。

基于卷积神经网络的果蔬识别与定位软件的设计与实现

在智慧农业领域,精确识别果蔬种类及定位对提高农业生产效率至关重要。基于卷积神经网络探索CNN图像识别原理及关键技术,构建一个从数据采集、预处理到智能识别的果蔬图像的高质量识别模型,设计并实现了基于卷积神经网络的果蔬识别与定位软件,该软件能高效地从复杂的果蔬外观特征中提取有效信息,智能精准识别果蔬类型及位置信息,能显著提升农业自动化和智能化水平,为提升农作物管理效率和优化生产流程提供高效的工具,对推动智慧农业的发展提供有力技术支撑。

用于边缘计算设备的果树挂果量轻量化估测模型

[目的/意义]挂果量是果树栽培管理的重要指标。传统人力抽样估测果树挂果量的方法不仅耗时费力,而且容易产生较大误差。本研究提出一种用于边缘计算设备的轻量化模型,实现视频中树上柑橘挂果量的自动估测。[方法]该模型采用CSPDarkNet53+PAFPN结构作为特征提取网络,实现更快的推理速度和更低的模型复杂度,在果实跟踪过程中引入Byte算法改进FairMOT的数据关联策略,对视频中的柑橘进行预测跟踪,以提升挂果量估测准确性。[结果和讨论]在边缘计算设备NVIDIA Jetson AGX上进行模型性能测试结果表明,本研究所建模型对柑橘挂果量的平均估测精度(Average Estimating Precision,AEP)和处理速度(Frames Per Second,FPS)分别达到91.61%和14.76,模型估测值与人工测得真实值的决定系数R^(2)为0.9858,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为4.1713,模型参数量、计算量(Floating Point Operations,FLOPs)和模型大小分别为5.01 M、36.44 G和70.20 MB,展现出较对比模型更优的挂果量估测性能和更低的模型复杂度。[结论]试验结果证明了本研究所建模型在边缘计算设备上对柑橘挂果量估测的有效性,基于算法模型研发的果园挂果量远程监测系统可满足用于果园移动平台行进状态下的果树挂果量估测需求。本研究可为果园生产力自动监测分析提供技术支持。

生物质基可降解果蔬保鲜包装材料的制备及应用

我国每年因保鲜处理不善而造成的果蔬损失率达20%~40%。生理性衰老、病菌侵害及机械损伤等因素会引发果蔬腐烂变质。因此,根据不同果蔬产品的腐败机理,研发能减缓产品新陈代谢、创造储存保鲜微环境、延缓成熟和衰老、抑制微生物生长繁殖、延长采后寿命和货架期的绿色果蔬保鲜包装材料具有重要意义。从植物纤维、半纤维素、改性纤维素等方面梳理生物质基可降解果蔬保鲜包装材料的制备、机理及应用的研究进展,并对发展趋势进行了展望,为“禁塑令”和“双碳”社会背景下推广使用生物质基可降解果蔬保鲜包装材料提供借鉴。未来,果蔬保鲜包装材料向着低碳节能化、绿色安全化、便捷智能化的方向发展。

近红外及光谱成像技术在果树栽培应用中的研究进展

光谱成像技术能够快速准确地监测作物生理形态随时空的变化,是智慧农业实践管理的有效工具。随着计算机和光谱学的发展,近红外、多光谱和高光谱仪器被广泛应用于果树生理生化特性的监测、果园养分状况的诊断以及病虫害的识别。光谱成像技术还可以与果园物理信息结合用于果园产量评估,在各物候期内为果园管理实践提供帮助。综述了光谱成像技术在果园实践管理中的研究应用,并基于文献分析提出了未来光谱成像技术在智慧果园管理实践中的建议,为相关从业及科研人员更好地了解近红外、多光谱和高光谱技术在果树栽培管理应用中的优势和局限提供帮助,进一步促进该技术在果园管理中的推广应用。

5G定制网赋能水果全产业链解决方案——以成都某县打造水果产业链为案例

针对某县水果产业上下游链条,涉及种植、加工、贮藏、运输到交易以及研发、溯源、监管等八个环节,通过分析水果产业现状及痛点,提出数字化、智慧化转型需求。围绕5G定制网研究了水果产业八个环节对5G定制网的性能指标要求,提出了5G定制网赋能水果产业全产业链的综合解决方案,包括端到端的网络设计方案、切片方案及智能节电管理方案。为打通全产业链提供5G定制服务,打造可看、可维、可控的数字化、智慧化的水果产业链。

果园升降作业平台国内外发展现状与对策建议

我国果园大部分位于丘陵山区,自然环境恶劣,地形条件复杂,高空升降作业机械是日常管理和果实收获的重要装备。阐述了国内外果园升降作业机械的发展和应用现状,分析影响其发展的制约因素,探讨我国果园机械的发展特点,并提出相应的对策与建议,以促进特色林果产业的快速发展。

一种快速分析香蕉果实采后mRNA水平变化的新方法

采用SMARTPCRcDNA合成与计算机软件相结合的方法,快速分析香蕉果实采后mRNA水平的变化。在28℃条件下分别将处于同株同穗同梳相邻位置的香蕉果实放置24、48、72h。应用这种方法对其总mRNA水平进行了分析,结果表明,香蕉采后48h时,与采后0h相比,mRNA水平最高。该方法由于使用了计算机软件TheScionImage,可对cDNA电泳图进行数字化分析,具有用材少,敏感性高,快捷方便等特点,特别适用于对较多样品进行分析。

可变透光智慧膜材料板应用于桃树的经济性状对比

将可变透光智慧膜材料应用于低纬度高原桃树种植,对比试验结果表明,应用该材料可促进试验组花芽成长率、坐果率的提升,促进果实表皮发育,进而提升果实品质,提高桃树产量,改善桃树经济性状。可变透光智慧膜材料板可以改善果园光环境,实现果实的品质与产量双丰收,可增加果树种植户的经济效益,助力产业提升。

考虑拆分策略的智能仓库订单拣选优化问题

智能仓库中用智能拣货车和拣货机器人代替了传统的拣货员,从而能实行更加有效的拣货方案。针对以最小化总延误时间为目标的智能仓库的订单拣选问题,考虑订单可以被拆分的情形,提出订单拆分策略,并建立了相应的非线性0-1整数规划模型。为高效求解智能仓库订单拣选优化问题,将问题的模型分解为订单分批阶段和批次分配阶段,并分别设计订单分批算法和智能果蝇优化算法。数值实验结果表明,拆分策略能明显减小智能仓库中订单拣选的总延误时间;通过与同类型算法的比较发现,所提出的智能果蝇优化算法具有更优越的性能。

基于物联网和改进Yolo-v4-tiny的智能果蝇诱捕方案

为了研究人工智能技术在物联网远程检测方面的应用,设计一种结合深度学习和物联网技术的自动诱捕器解决方案。设计了采用低功耗嵌入式传感系统和神经网络加速器的智能诱捕器原型。利用边缘计算设备在本地运行改进的Yolo-v4-tiny网络以完成害虫图像自动检测计数,所提模型引入了空间金字塔池化模块,并改进了原始网络的损失函数,增强了对小目标特征的捕捉能力。试验结果表明,所提嵌入式解决方案能够自动采集信息素粘虫板图像并完成准确果蔬害虫的检测,取得了最高0.842的检测精度和0.837的召回率数值,性能优于其他先进的轻量级目标检测模型,具有成本低、检测精度高、通信量低、工作寿命长的优点。

基于智能合约的果蔬区块链溯源数据存储方法研究

随着区块链农产品溯源技术的发展,果蔬产品质量安全得到保障。由于我国果蔬产品溯源跨度大、追溯周期长、涉及面广,并且区块链网络数据账本由全网节点共同记账备份,海量溯源数据存储压力大,同时所有数据透明共享,造成供应链溯源数据无法全部上链,引起产品数据上下游溯源企业共享不及时、追溯数据安全性难以得到保障、监管部门无法实时监管全部溯源数据,出现农产品质量安全问题时,责任无法定位、产品难以找到问题源头。基于上述问题,设计基于区块链多链架构的果蔬产品溯源框架,设计溯源数据存储模型,并通过智能合约实现溯源数据分类链上加密存储、链间授权访问、基于授权凭证解密查询,保证果蔬全供应链溯源隐私数据密文上链,减缓区块链存储压力、实现上下游溯源企业隐私数据无孤岛授权共享。基于联盟链Hyperledger Fabric通道技术实现多链溯源系统,经过扩散性测试,由对称加密与椭圆曲线混合加密的“链上加密存证、链间基于授权凭证共享、链上解密查询”智能合约方案,隐私数据密文变化率达95%以上,密钥密文变化率达94%以上,具备较高的安全性和混淆性;经过性能测试,所设计并实现的多链架构溯源系统公开溯源数据查询平均时延为56.9 ms,基于授权凭证的隐私溯源数据平均解密查询时延为62.87 ms,处理企业节点发起数据上链请求的平均时延为2.16s,能够满足果蔬产品追溯实际的应用需求。

智能手机在果农技术服务中的应用及展望

随着智能手机的出现,手机的功能日益丰富,软件、硬件及配件功能不断增强,在人们日常生活中发挥着重要的作用。作为一种新的通讯交流模式,在服务果农开展果树病虫害诊断防治、农业灾害天气警示、果树修剪与肥水管理、供求信息交流等方面具有深远意义。本文综述了智能手机在果树农技服务中的应用,并对其发展趋势进行了展望。

基于5G技术的智慧果树林业探究

5G技术应用的日益普遍,使我国的林业发展迎来新的机遇。针对传统的果树林业发展中,由于技术上的限制,导致抗病虫害的能力较低,果树的存活率无法得到有效的保障。为此,在现代化的林业生产建设中,就要运用智能化技术。智慧果树林业实现互联网、物联网技术等与果树种植和生产的有机结合,同时5G技术的出现和普及在某种程度上又为智慧果树林业发展提供新的思路。基于此,该文在研究中主要围绕智慧果树林业展开论述,得出5G技术在其中的具体应用价值,以此为相关工作人员提供可行性参考。

深度学习驱动的智能冰箱

食品识别是智能冰箱的核心技术之一,但冰箱中食品的种类繁多并且摆放较为随意,相互遮挡的现象比较严重,这给冰箱中的食品识别带来了诸多挑战。为了提高冰箱内食物的识别效率,以识别冰箱中的果蔬为切入点,提出了一种基于智能冰箱的数据采集、数据处理和果蔬识别的整体架构,以及一种在冰箱环境下的基于深度学习的数据融合的果蔬识别方法。使用这种方法有效提高了在冰箱环境下果蔬识别的准确率。通过对采集的大量数据进行实验,证明了该方法具有良好的性能和识别准确度,能有效解决冰箱环境下果蔬识别问题。

智慧社区“果蔬售卖机”便捷性设计探索

文章基于智慧社区背景对社区自助果蔬售卖机提出策略性研究,以为社区居民提供即食的果蔬服务,满足用户对便捷健康饮食的需求。首先对自助售卖机现状及设计趋势进行分析,得出此类产品的设计总体思路,包括通用性、便捷性、交互性;其次通过用户、平台、果农三方面提出提升果蔬售卖机便捷性的具体方案,形成一套符合智慧社区要求的果蔬售卖机系统化策略,以期为智慧社区的公共设施与服务设计等领域提供新的解决思路。