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期刊信息/Journal information
农业机械学报
中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院
农业机械学报

中国农业机械学会 中国农业机械化科学研究院

任露泉

月刊

1000-1298

njxb@caams.org.cn

010-64882610，64882231

100083

北京德外北沙滩1号6信箱

农业机械学报/Journal Transactions of the Chinese Society for Agricultural MachineryCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>本刊是由中国科协主管、中国农业机械学会和中国农业机械化科学研究院主办的国家级学术期刊，农业工程类中文核心期刊，美国工程信息公司（EI）收录期刊。主要刊登农业机械、农业工程、农用动力和能源、农产品及食品加工机械、农机化以及有关边缘学科的基础理论、设计制造、材料工艺、测试仪器与手段的研究成果及发展动向,反映学科最新研究成果和学术水平。同时还将及时提供中国农业机械学会举办的国内外学术活动信息，可供农机乃至机械行业中、高级技术人员、大专院校师生及科研单位的有关人员阅读参考。
正式出版
收录年代

    基于混合像元分解的分蘖期水稻基本苗数量估测方法研究

    朱文静戴世元冯展康段凯文...
    202-209页
    查看更多>>摘要：基本苗数量是反映水稻健康水平的重要依据,在分蘖期精准估测水稻基本苗数量可以指导后期的施肥量,从而调控水稻的最佳分蘖数.同时,对水稻长势监测和产量预测具有非常重要的意义.针对传统田间人工统计基本苗数量耗时长、成本高等问题,以江苏大学附属农场镇江润果农场分蘖期水稻为研究对象,利用大疆无人机(M600 Pro型)搭载多光谱相机(Rededge-MX型)获取水稻分蘖期多光谱数据,对原始图像进行图像拼接、辐射校正、几何校正等预处理操作,根据像元纯度系数提取土壤端元和植被端元,建立波谱库,然后按照完全约束最小二乘法的方法执行混合像元分解,构建植被覆盖度和水稻基本苗数量的回归模型.该研究方法获得的模型决定系数R2为0.891,均方根误差RMSE为4.6株/m2.而传统的像元二分法模型(基于NDVI、VDVI和GNDVI植被指数计算植被覆盖度),其决定系数R2为0.834、0.744、0.642,其RMSE为5.7、7.1、8.4株/m2.试验结果表明,基于完全约束最小二乘法的混合像元分解模型评价指标均优于像元二分法模型.本文基于混合像元分解方法有效提高了水稻基本苗统计精度,并且生成了水稻基本苗数量反演图,可以直观统计基本苗数量,为分蘖期水稻补苗、间苗提供指导.

    水稻基本苗混合像元分解完全约束最小二乘法像元二分法

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    柑橘木虱YOLO v8-MC识别算法与虫情远程监测系统研究

    李善军梁千月余勇华陈耀晖...
    210-218页
    查看更多>>摘要：柑橘木虱是黄龙病的主要传播媒介,其发生与活动可对柑橘果园造成毁灭性后果.为实现木虱虫情的高效监测,设计了一种集诱捕拍照、耗材更新、害虫识别与结果展示于一体的智能监测系统.设计了具备诱虫胶带自动更新、虫情图像实时获取功能的诱捕监测装置;应用选点裁剪、Mosaic数据增强(Mosaic data augmentation,MDA)和CA(Coordinate attention)注意力机制,改进了 YOLO v8木虱识别模型;开发了 Web和手机APP客户端,可实现虫情数据的可视化展示与远程控制.模型测试阶段,改进后的YOLO v8-MC召回率、F1值及精确率分别达到91.20％、91％、90.60％,较基准模型分别提升5.47、5、4.64个百分点;迁移试验中,模型召回率、F1值及精确率分别达到88.64％、87％、84.78％,且系统工作状态良好,满足野外使用需求.开发的智能监测系统能有效实现果园木虱虫情的远程监测,可为此类虫害防治管理提供有效手段.

    柑橘木虱虫害监测诱捕监测装置YOLOv8-MC

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    基于YOLO v7-ST-ASFF的复杂果园环境下苹果成熟度检测方法

    苗荣慧李港澳黄宗宝李志伟...
    219-228页
    查看更多>>摘要：针对复杂果园环境下目标检测算法参数量大、鲁棒性差等问题,本文提出一种改进的YOLO v7网络模型用于苹果成熟度(未成熟、半成熟、成熟)检测.以YOLO v7为基线网络,在特征提取结构中引入窗口多头自注意力机制(Swin transformer,ST),极大地降低网络参数量与计算量;为提高模型对远景图像中小目标的检测能力,在特征融合结构中引入自适应空间特征融合(Adaptively spatial feature fusion,ASFF)模块优化Head部分,有效利用图像的浅层特征和深层特征,加强特征尺度不变性;采用WIoU(Wise intersection over union)代替原始CIoU(Complete intersection over union)损失函数,在提高检测准确率的同时加快模型收敛速度.试验结果表明,本文改进的YOLO v7-ST-ASFF模型在苹果图像测试集上的检测速度和准确率均有显著提高,不同成熟度检测精确率、召回率和平均精度均值可达 92.5％、84.2％和 93.6％,均优于 Faster R-CNN、SSD、YOLO v3、YOLO v5、YOLO v7 以及 YOLO v8目标检测模型;针对多目标、单目标、顺光、逆光、远景、近景以及套袋、未套袋苹果目标的检测效果都较好;本文网络模型内存占用量为53.4 MB,模型平均检测时间(Average detection time,ADT)为45 ms,均优于其他目标检测模型.改进的YOLO v7-ST-ASFF模型能够满足复杂果园环境下苹果目标的检测,可为果蔬机器人自动化采摘提供技术支撑.

    苹果成熟度检测复杂果园环境YOLOv7窗口多头自注意力机制ASFF

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    基于YOLO v5+DeepSORT算法的羊群游走同步群体决策行为研究

    刘成岳训
    229-236页
    查看更多>>摘要：随着畜牧养殖智能化监控技术的产业化应用,进一步提升畜禽养殖的分类施策精细化管理,成为现代畜牧业精细高效养殖管理的新需求.采用固定机位、多角度视频采集技术,实时记录羊群牧食过程中的游走行为;针对羊群游走视频中易出现遮挡的复杂情况,设计了基于YOLO v5模型的羊群多目标检测模型,羊群游走过程中的多目标实时跟踪识别率可达90.63％;采用羊群游走多目标轨迹跟踪DeepSORT算法,通过提取羊目标的深度表观特征,计算出羊群游走轨迹和变化节拍规律.结果表明,羊的游走过程通常为慢走、快走和疾走3种方式,单只羊的游走过程通常是不固定的随机组合.在中大规模羊群中,由于亲缘关系结构的复杂性,羊群往往分化为多个小群体,这使得从整体上观察和分析羊群行为变得异常困难.为此,聚焦于小规模羊群进行研究,通过羊群散列、聚集和同步3个游走过程分析,初步验证了羊群游走节拍周期上的同步现象.

    羊群群体决策同步智慧畜牧目标跟踪YOLOv5DeepSORT

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    基于改进YOLO v5s模型的奶山羊乳房区域热红外图像检测方法

    温毓晨赵永杰蒲六如邓洪兴...
    237-245页
    查看更多>>摘要：奶山羊乳房区域的准确提取是奶山羊非侵入式体温检测的关键,但受乳房区域遮挡及热红外图像分辨率不高等因素影响,其检测精度尚待进一步提升.基于热红外成像技术,提出了一种基于改进YOLO v5s的奶山羊乳房关键部位检测方法.通过将原模型Backbone网络的部分卷积模块替换为ShuffleNetV2结构,以达到降低网络部署和训练过程中的参数量、实现轻量化网络设计的目的.通过在Neck网络检测头(Head)前端引入CBAM注意力机制,以达到在降低网络复杂程度的同时保证奶山羊乳房区域检测精度的目的.本研究采集了包含完整信息、残缺信息和边缘模糊的孕期奶山羊乳房红外图像4611幅,并在部位标注后进行模型训练.经测试,模型精确率为93.7％,召回率为86.1％,平均精度均值为92.4％,参数量为8 × 105,浮点运算量为1.9 ×109.与YOLO v5n、YOLO v5s、YOLO v7-tiny、YOLO v7、YOLO v8n和YOLO v8s目标检测网络相比,网络的精确率分别提高1.9、1.2、1.6、4.3、3.5、2.7 个百分点,召回率提高 3.4、5.0、0.1、2.6、0.9、1.5 个百分点,参数量降低 1.1 × 106、6.2 × 106、5.2 ×106、3.6× 107、2.4×106 和 1.0 × 107,浮点运算量降低 2.6 × 109、1.4 × 1010、1.1 × 1010、1.0 × 1011、6.8 × 109 和 2.7 × 1010.试验结果表明,本研究所提出的网络可以实现奶山羊乳房关键部位的精确检测,且在不损失检测精度的基础上显著降低网络的参数量,有利于网络在不同环境下的部署和使用,可为奶山羊非接触式体温监测系统设计提供借鉴.

    奶山羊乳房热红外图像YOLOv5

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    基于运动特征提取和2D卷积的鱼类摄食行为识别研究

    张铮沈彦兵张泽扬
    246-253页
    查看更多>>摘要：为了促进渔业装备智能化,近年来基于视频流的鱼类摄食行为识别研究受到了广泛关注.针对基于视频流的传统识别方法模型过于复杂,难以在边缘计算设备部署的问题,提出了一种轻量级的2D卷积运动特征提取网络Motion-EfficientNetV2,该网络以视频流为输入,能够有效识别鱼类摄食行为.提出的模型以EfficientNetV2为主干网络,基于TEA和ECANet构建了运动特征提取模块Motion,并将该模块嵌入到EfficientNetV2的每个Fused-MBConv模块中,使改进后的EfficientNetV2具有运动特征提取能力.同时使用ECANet对EfficientNetV2网络中的MBConv进行改进,增强其通道特征提取能力.在此基础上利用空洞卷积扩大感受野,提高大范围特征提取能力.试验结果表明,Motion-EfficientNetV2的参数量和浮点运算量分别为9.3 × 106和1.31 × 1010,优于EfficientNetV2.在TSN-ResNet50、TSN-EfficientNetV2、C3D以及R3D模型上进行对比试验,本文模型在降低参数量和浮点运算量的同时,使识别准确率提高到93.97％.该研究对于渔业装备智能化升级和科学养殖具有推动作用.

    鱼类摄食行为运动特征深度学习卷积神经网络轻量化EfficientNetV2

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    基于连续提示注入与指针网络的农业病害命名实体识别

    王春山张宸硕吴华瑞朱华吉...
    254-261页
    查看更多>>摘要：针对农业病害领域命名实体识别过程中存在的预训练语言模型利用不充分、外部知识注入利用率低、嵌套命名实体识别率低的问题,本文提出基于连续提示注入和指针网络的命名实体识别模型CP-MRC(Continuous prompts for machine reading comprehension).该模型引 入 BERT(Bidirectional encoder representation from transformers)预训练模型,通过冻结BERT模型原有参数,保留其在预训练阶段获取到的文本表征能力;为了增强模型对领域数据的适用性,在每层Transformer中插入连续可训练提示向量;为提高嵌套命名实体识别的准确性,采用指针网络抽取实体序列.在自建农业病害数据集上开展了对比实验,该数据集包含2 933条文本语料,8个实体类型,共10 414个实体.实验结果显示,CP-MRC模型的精确率、召回率、F1值达到83.55％、81.4％、82.4％,优于其他模型;在病原、作物两类嵌套实体的识别率较其他模型F1值提升3个百分点和13个百分点,嵌套实体识别率明显提升.本文提出的模型仅采用少量可训练参数仍然具备良好识别性能,为较大规模预训练模型在信息抽取任务上的应用提供了思路.

    农业病害命名实体识别连续提示指针网络嵌套实体预训练语言模型

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    基于公证人机制的水产品跨链交易模型研究

    邹一波景虎陈明葛艳...
    262-271页
    查看更多>>摘要：随着水产品交易规模的扩大,区块链技术在产品溯源和数据共享方面得到广泛的应用,但不同企业内或同一供应链内的不同环节构建的区块链之间数据无法有效交互和共享,致使信息孤岛问题依然存在.因此提出了基于公证人机制的水产品跨链交易模型,旨在实现水产品不同环节之间的跨链交易,解决单点故障问题,并提升交易效率.同时针对水产品跨链交易业务特点,提出两阶段跨链交易流程,完善交易错误处理机制,从而解决跨链交易过程中的数据一致性、原子性需求,并基于Hyperledger Fabric平台构建系统原型.实验结果表明,在交易量较大的情况下,交易平均成功率高于99％,平均延迟时间为0.21 s左右,模型在保证交易安全性的前提下,满足了水产品区块链跨链交易需求.

    公证人机制水产品跨链交易模型区块链

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    基于多链存储优化的水产品交易匹配模型研究

    王文娟汪海燕陈明邹一波...
    272-283页
    查看更多>>摘要：区块链技术应用到水产品线上交易架构中可以使交易双方隐私信息得到基本保障,然而,目前区块链水产品线上交易模型和系统存在海量数据存储负载大、维护成本高、数据查询效率低等问题.为进一步缓解以上问题,在梳理和分析水产品交易流程基础上,根据水产品交易业务技术需求,提出了基于多链存储优化的水产品交易匹配模型.该模型在智能合约中通过贪心算法实现了效率较高的多属性水产品线上交易匹配过程,通过区块链多通道技术构建了水产品交易多链架构,实现了用户交易信息分布式存储,提高了交易信息查询效率,同时,采用区块链与本地数据库双模式存储技术,缓解了区块链网络中各个节点海量数据存储的负载.基于Hyperledger Fabric平台实现了基于多链存储优化的水产品交易原型系统.该原型系统测试结果表明,临界值900 s平均最多可以完成1 296笔交易,说明系统在处理千条交易数据量时可以正常运行,满足水产品线上交易平台日常实际交易业务需求,同时在链上存储1 600条合同信息时查询1条用户合同信息平均时间为4.018 s,多链存储结构提高了链上数据查询速度.

    水产品交易区块链多链存储交易匹配模型贪心算法

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    秸秆还田配施氮肥对黑土玉米田土壤CO2排放与碳平衡的影响

    齐智娟徐敬文张忠学宋芳...
    284-293页
    查看更多>>摘要：为探寻不同秸秆还田方式配施氮肥对黑土玉米田土壤CO2排放与碳平衡的影响,于2023年开展大田试验,设置秸秆离田(S0,对照)、秸秆覆盖还田(S1)、秸秆旋耕还田(S2)3种秸秆还田方式,同时设置常规施加氮肥(N,250 kg/hm2)与不施加氮肥(W,0kg/hm2,对照)2种施氮模式,共计6个处理.测定不同处理下玉米生育期土壤CO2排放通量以及玉米收获后土壤有机碳(SOC)、可溶性有机碳(DOC)、微生物量碳(MBC)含量,探究土壤CO2累积排放量与SOC、DOC、MBC含量的关系,并分析黑土玉米田生态系统碳平衡状况.结果表明:各处理中土壤CO2累积排放量从大到小依次为S2N、S1N、S0N、S2W、S1W、S0W,其中S2N处理土壤CO2累积排放量较S0W处理显著增加70.31％(P＜0.05).在相同施氮模式下,秸秆还田能够有效增加SOC、DOC、MBC含量,且土壤CO2累积排放量与SOC、DOC、MBC含量呈正相关关系.不同秸秆还田方式配施氮肥下,S1N处理玉米产量最高,为13 534.4 kg/hm2,作物碳排放速率最低,为0.122 kg/kg.不同秸秆还田方式配施氮肥下黑土玉米田生态系统碳平衡值均为正值,表现为较强的碳"汇",其中S1N处理碳平衡值和土壤固碳潜力最大,较其他处理分别增加13.12％～94.05％、3.49％～25.32％.综上所述,在本试验条件下,秸秆覆盖还田+常规施氮(S1N处理)可以实现黑土玉米田土壤固碳减排和作物增产目的.

    玉米田黑土秸秆还田氮肥CO2排放碳平衡

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