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期刊信息/Journal information
河北农业大学学报
河北农业大学学报

刘大群

双月刊

1000-1573

xuebao@hebau.edu.cn

0312-7521323，7521322

071001

河北保定市

河北农业大学学报/Journal Journal of Agricultural University of HebeiCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊是在1905年直隶高等农业学堂时期创办的《北直农话报》的基础上，几经更名演进而来的，是中国最早的高校学报和科技期刊。旨在反映农业最新科研成果，促进国内外学术交流与合作，为我国农业现代化服务。本刊为全国综合性农业核心期刊，已被CA、AJ、ZR、CABI等国际性文献检索机构和国内许多权威性文献检索机构收录，多年来连续获得省内外多项奖励，是河北省优秀期刊、华北地区优秀科技期刊和全国优秀高校学报。
正式出版
收录年代

    基于数字孪生的苹果采摘机器人监控系统研究

    薛径舟冯青春李涛谢丰...
    1-7,16页
    查看更多>>摘要：为解决苹果采摘机器人作业过程中信息可视化程度低，设备数据采集困难的问题，提出了 1 种基于数字孪生的苹果采摘机器人实时监控系统。该系统基于苹果采摘机器人的整体结构与运动学分析结果，对机器人建立 1 个数字化孪生模型。利用多维度可视化监测模块和机器人孪生模型创建孪生数字场景，并结合数字孪生技术实现孪生模型与实体机器人之间的动态映射和虚实交互。融合机器人ROS软件架构和TCP通信协议，建立孪生模型与苹果采摘机器人之间的信息桥梁。开发了支持Unity和Web终端程序的机器人孪生监控系统，并对系统进行功能测试，测试证明模型和实体虚实同步过程中系统平均帧时为 14。5 ms，机器人虚实关节的位移差值小于 0。05 m，为数字孪生技术在农业机器人上的应用提供了有效的参考。

    数字孪生苹果采摘机器人虚实交互监控系统

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    基于无人机多光谱图像的田间白菜冠层叶绿素SPAD值研究

    袁帅任添翼张君申书兴...
    8-16页
    查看更多>>摘要：叶绿素含量能够反映绿色蔬菜健康状况并能够促进蔬菜的生长和发育，而白菜作为1种重要的蔬菜作物，其生长状态的监测对于提高产量和品质具有重要意义。本文通过多光谱无人机构建了 9 种颜色特征与 24 种光谱图像组合，并使用手持SPAD叶绿素仪同步获得了田间白菜冠层SPAD值。使用 4 种机器学习的方法，包括偏最小二乘回归、支持向量回归、BP神经网络和一维卷积神经网络来构建田间白菜SPAD值预测模型。通过决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对误差(MAE)来评估模型的精度。结果表明:颜色特征、可见光与多光谱图像特征相结合的预测精度，相比于单一特征来说具有较高的预测精度。其中，基于支持向量回归的田间白菜冠层SPAD预测模型精度最高，其R2=0。785，RMSE=4。320，MAE=3。451。综合分析可得出的结论是，选择多种可见光与多光谱图像特征组合作为输入变量，并使用支持向量回归的预测方法，可以显著提高SPAD值预测的准确性，为快速准确地监测田间白菜SPAD值提供新的技术支持。

    叶绿素含量无人机田间白菜多光谱图像特征支持向量回归

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    温室草莓精准灌溉系统的设计与试验

    腰彩红李扬王建春孙想...
    17-23,39页
    查看更多>>摘要：为解决传统温室灌溉系统存在的过量灌溉问题，保证草莓始终处于适宜的土壤湿度环境下，节约水资源，本文提出一种基于STM32 芯片和RS485 型传感器的灌溉设备。针对灌溉系统具有的非线性、惯性大且一定滞后性特性，提出了模糊自适应PID控制算法，结合调节型阀门，设计了根据土壤湿度变化实时、自动、精准调节灌溉量的系统。为了验证算法应用效果，根据温室草莓实际灌溉规律建立了数学模型，通过MATLAB/Simulink仿真对比传统PID和模糊自适应PID模拟灌溉模型，得出模糊自适应PID比传统PID超调量少7。98%，且达到稳定后稳态误差维持在±0。5%范围内的结果。本研究利用模糊规则改进了PID控制算法，将其应用到温室草莓灌溉系统中减小了超调量，降低了稳态误差，有效避免了水资源浪费。

    精准灌溉模糊自适应PID控制算法温室草莓仿真

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    利用深度学习实现羊只多目标跟踪

    赵晓霞袁洪波程曼
    24-31页
    查看更多>>摘要：羊只的运动状态能够反映其健康状况，对养殖场环境下的目标羊只运动轨迹进行追踪是获取其运动状态的关键一步。在特定的情况下，例如羊只分娩前或疾病治疗过程中，对少量的目标进行自动化的跟踪具有实用性。为了提高多目标追踪的准确性，本文提出了一种改进的DeepSORT-R多目标跟踪算法。在目标识别阶段，利用添加了注意力机制的YOLOV5-CBAM网络实现羊只目标的检测;在重识别阶段，采用添加了注意力机制的ResNet50 网络实现了羊只身份的识别。本文提出的方法针对测试集的试验结果表明，MOTA、MOTP和IDSW分别达到了 76。15%，0。208 和 7。5。此外，在长视频追踪测试过程中，本文提出的方法在评价指标MOTA，MOTP和IDSW的得分上均优于目前常用的YOLOV4+DeepSORT和ByteTrack。试验结果表明本文提出的方法能够用于实际养殖环境中多目标羊只的跟踪。

    羊只多目标追踪深度学习注意力机制YOLOResNetDeepSORT

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    基于注意力机制的多任务番茄叶片病害识别方法

    余富强王斌成郭娜炜魏弋杰...
    32-39页
    查看更多>>摘要：为解决传统方法在识别番茄叶片病害方面准确率低且难以应对复杂环境的问题，本文提出了基于注意力机制的多任务番茄叶片病害识别方法(Attention-based multi-task tomato leaf disease recognition method，AMTDR)。首先，采用了ResNet18 作为骨干网络，并在每个残差块后引入了卷积注意力模块(Convolutional block attention，CBA)。其次，设计了 1 个多任务结构，该结构包括病害识别和病害程度 2 个分支。病害识别分支用于准确识别番茄叶片的病害类型，而病害程度分支则用于精确评估病害的严重程度。在每个分支中，引入了卷积三元组注意力模块(Convolutional triplet attention，CTA)，以增强对病害特征的表征能力。结果显示，所提出的AMTDR方法在复杂环境下的 11 种番茄病害数据集中的准确率和F1 分数均达到了 98。54%。相较于ResNet50 网络，准确率和F1 分数上分别提高了 1。27%和 1。25%，同时参数量和FLOPs仅为ResNet50 的48。72%和 44。30%。本文提出的AMTDR方法能够有效识别复杂环境下的番茄叶片病害，为农业病害的识别提供了重要的参考价值。

    病害识别病害评估注意力机制残差网络深度学习

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    融合图神经网络、门控循环单元与注意力机制的分子性质预测方法

    随海燕袁洪波周焕笛赵欢...
    40-46,61页
    查看更多>>摘要：分子性质预测在药物研发等领域具有广泛的应用，虽然目前已经开始尝试利用图神经网络等方法来进行分子性质预测，但是仍然存在着难以处理大规模分子图和信息传播的局限。针对这一问题，本文构建了一种融合图神经网络、门控循环单元和注意力机制的网络模型(Gated recurrent unit-attention-convolutional graph neural networks，GAGCN)用于分子性质的预测。该模型通过图神经网络(Graph neural network，GNN)对分子图进行表示学习，利用节点之间的连接和信息传播来捕捉分子的结构特征;使用门控循环单元(Gated recurrent unit，GRU)对分子序列进行建模，从而捕捉分子序列中的时序信息，通过门控机制自适应地选择保留或丢弃序列中的信息。最后通过注意力机制自适应地学习不同特征之间的权重，将GNN和GRU进行融合，从而使模型可以充分利用分子的结构和序列信息，以提高分子性质预测的准确性。试验结果表明该模型对于LogP的预测精度MSE、MAE和R2 分别达到了 0。001 0、0。011 6 和 0。999 3。本文提出的模型为新农药、新兽药的研发提供了技术支持和参考。

    药物研发分子性质预测图神经网络门控循环单元注意力机制

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    基于改进海豚回声定位算法的奶牛点云配准研究

    王建雄司永胜张艳冯凡...
    47-53页
    查看更多>>摘要：针对动物点云配准精度不高、需要人工设置参数等问题，本文提出了 1 种基于改进海豚回声定位算法的奶牛俯视点云和侧视点云的精配准方法。利用 2 种策略对原算法进行改进:策略 1 改进对称线性系数函数为非线性函数;策略 2 动态调整影响半径，同时引入记忆矩阵并缩小变量取值范围进行二次离散化。根据粗配准后奶牛不同视角点云重叠区域较少的特点，对粗配准后的点云切片，基于切片重叠区域的质心建立适应度函数。应用改进的海豚回声定位算法测试了 106 头奶牛点云的精配准。结果表明:与标准海豚回声定位算法相比，采用策略 1 配准误差均值降低 27%，配准时间降低 28%;采用策略 2 配准误差均值降低 56%，配准时间增加30%。本文算法配准误差均值和中位数分别为 0。51 和 0。49 cm，比原算法分别降低 64%和 58%;平均配准时间为 1。31 s，略低于原算法。本文方法能够较为精确地实现奶牛俯视和侧视点云的自动配准，可为动物三维点云重建提供技术支持。

    奶牛三维点云配准海豚回声定位算法

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    基于改进YOLOv5s的自然环境下梨花识别

    孙乐琳高媛周桂红张秀花...
    54-61页
    查看更多>>摘要：针对梨花密集、遮挡严重、目标太小导致的召回率低的问题，本文提出基于改进YOLOv5s的自然环境下梨花识别方法。该方法首先添加了小目标检测层，通过增加CSPDarknet主干特征提取网络的浅层输出特征层，以及在PANet加强特征提取网络中对该浅层特征层进一步特征融合，增大了对浅层特征和细节信息的提取能力。其次，在PANet网络中引入了CBAM注意力模块，提高了对重要特征的表达能力。结果表明，本文改进的YOLOv5s-P-CBAM网络模型能够有效降低漏识别率，改进后模型的精确率、召回率、F1 值、mAP分别为 91。62%、83。05%、87。12%、94。06%，相比原模型分别提高了 0。16%、1。55%、0。93%和 0。61%。此外，对'雪青'、'鸭梨'和'秋月'3 个品种的梨花图像均能实现较好的识别效果，具有较强的泛化性，为梨园的机器智能疏花提供了技术支持。

    图像识别梨花YOLOv5s小目标

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    基于多目标遗传规划的农作物非生物胁迫抗逆关键基因挖掘方法研究

    孙龙君聂庆浩李佳祎牛佳欣...
    62-68页
    查看更多>>摘要：为了减少高维基因中的无效基因，挖掘农作物非生物胁迫抗逆关键基因，本文提出了一种基于多目标遗传规划的农作物非生物胁迫抗逆关键基因挖掘方法。将遗传规划算法(Genetic programming，GP)和多目标优化算法NSGA-II结合，提出一种基于多目标遗传规划的高维数据特征选择和分类方法(MONSGP)。该方法以召回率、精确率和特征数量为优化目标，获得最优Pareto解集，使用最优分类器选择策略从最优解集中选择出性能最好并且包含少量特征的分类器作为最优分类器。在 9 个NCBI高维基因数据集的实验表明，与标准GP分类算法和 3 种最新的GP分类算法相比，MONSGP能以更少的特征数量获得更好的分类性能;GO功能富集分析验证MONSGP筛选出的基因跟非生物胁迫相关且具有生物学意义。

    非生物胁迫关键基因遗传规划多目标优化富集分析

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    基于多光谱技术的大白菜叶色快速分类及量化研究

    何杨帆汪焕悦张君刘传峰...
    69-74页
    查看更多>>摘要：为解决目前人工鉴定大白菜叶色主观性强、速度慢、效率低等问题，本研究提出了一种多光谱图像处理结合机器视觉技术对大白菜叶色快速、准确分类和量化的方法。结果表明:由 19 通道多光谱系统提取到的原始光谱数据包含信息更全面更准确，由其所建立的SVM分类模型具有最优的分类效果，训练集准确率是98。24%，验证集准确率是 87。18%。运用连续投影算法(SPA)提取特征波长进行分析，选择用 5 通道相机采集的白菜样本继续研究大白菜叶色的量化。通过提取其RGB、HSV、LAB 9 个颜色特征值进行数据处理后可以准确地将大白菜叶色进行 0～100 间数值量化。

    多光谱成像机器视觉大白菜叶色分类量化

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