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期刊信息/Journal information
中国农机化学报
中国农机化学报

曹曙明

双月刊

2095-5553

jcam@vip.163.com

025-84346270 84346296

210014

江苏省南京市中山门外柳营100号

中国农机化学报/Journal Journal of Chinese Agricultural Mechanization北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊为农业机械化专业性期刊。宣传党的农业机械化的方针政策，探索农业机械化的方向和道路，交流农业机械化经营管理和教育培训经验，传播农业机械化信息，普及农业机械化基础知识。
正式出版
收录年代

    国内外农业农村信息化研究的知识图谱分析

    吴琼李志刚陈敏
    215-222页
    查看更多>>摘要：农业农村信息化是农业农村现代化的战略制高点,是带动农业增效与农民增收的先导力量与重要引擎.以2000-2021年中国知网和Web of Science核心合集数据库中的585篇文章作为数据集,使用知识图谱软件CiteSpace对国内外农业农村信息化的研究现状进行分析.结果表明,国内外在农业农村信息化领域年度发文数量总体呈递增趋势.中国在该领域的发文量最高达84篇.美国在该领域的影响力最高,其中介中心性为0.35.国内外均形成3个主要由科研院所和高校构成的核心研究团队.国内研究热点是信息化、乡村振兴、数字乡村等方面.国际的研究热点是影响、气候变化、农业、保护等方面.国内研究前沿是乡村振兴、数字农业,国际的研究前沿是生产率、系统、决定因素.

    农业农村信息化知识图谱文献计量CiteSpace

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    基于实时点云重建的播种均匀性变异系数测量方法

    王超柱杨浩勇邬晓倩丁永前...
    223-227,232页
    查看更多>>摘要：传统播种均匀性变异系数的测量需人工定位和计数,耗时耗力,效率较低.为提高播种均匀性变异系数测定的速度和精度,研究利用实时点云重建技术实现播种均匀性变异系数的自动测量.首先通过深度相机获取种子图像和环境稠密点云信息;接着进行图像分割,计算种子形心的图像坐标;然后再从实时点云信息中筛选出种子的三维坐标;最后将该三维坐标转换至初始坐标系,并向水平面投影,进而根据投影结果实现播种均匀性变异系数的测定.试验结果表明,所提出的方法与人工测量相比,在水平方向的平均定位误差分别为2.08 mm和2.443 mm,单次测量耗时小于0.5 s,播种均匀性变异系数误差为0.4%.

    实时点云播种机播种均匀性变异系数深度相机

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    基于图像处理的水稻剑叶夹角测量

    李家超罗斌周亚男黄硕...
    228-232页
    查看更多>>摘要：水稻剑叶夹角对于水稻理想株型的选育具有重要意义.为实时、准确地实现水稻剑叶夹角在体测量,采用颜色空间转换、骨架提取、Hough直线提取和K-means聚类等图像处理技术,设计水稻剑叶夹角测量算法,并将算法置于服务器,结合背景板与手机端的应用程序,实现水稻剑叶夹角的实时测量.利用该算法在田间对160株水稻样本进行剑叶夹角测量,将该算法得到的数据与人工测量的数据进行对比.结果表明,该算法与人工测量结果一致性高,决定系数为0.999 6,平均绝对误差为0.32°,能够实现水稻剑叶夹角田间在体精准测量.

    水稻剑叶夹角图像处理在体测量

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    田块尺度水稻农情遥感监测平台设计与试验

    邹耀鹏裴杰刘一博方华军...
    233-240页
    查看更多>>摘要：为解决我国水稻种植过程中由于药肥施用不当和缺乏系统化管理所导致的单产低、农业面源污染严重等问题,并针对现有农情系统数据源单一的现状,以多源数据的协同监测为核心,基于WebGIS和Ant Design搭建前端框架,整合多源时空地理数据和分布式数据存储方法,采用 Python、HTML、Javascript+CSS、ArcGIS Server、Mapbox Studio以及PostgreSQL等技术,构建一个前后端分离(F/B Separation)、云端实时更新的田块尺度水稻农情监测平台,以实现水稻生长参数反演、产量预估、田块参数查询、时空数据可视化与统计分析等功能.以江西兴桥镇与井冈山国家农业科技园为试验区,应用该系统的案例分析表明2022年兴桥镇水稻田块分布破碎,且镇内东北区域水稻产量高于西南,水稻田产量介于6 750～8 250 kg/hm2;同时发现试验区内田块水稻的长势与历史药肥施用量存在明显关联,药肥施用策略显著影响田块水稻长势.综上,本平台在多源数据协同作用下,能较好地满足大区域下田块水稻监测所要求的准确性、全面性,并在一定程度上实现水稻长势与产量的归因分析,可作为实现田块尺度水稻农情多源精细监测的有效示例.

    水稻遥感农情监测多源异构数据WebGIS

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    基于自适应特征融合的番茄叶病害识别方法

    杨胜英潘炜垚雷景生张淑萍...
    241-246页
    查看更多>>摘要：图像分类技术在农业领域应用广泛,尤其在病害检测和分类方面,相比传统的人工方法更高效和准确.传统的特征融合方法采用固定的加权操作来增强局部特征,并抑制干扰特征的表达,但病害类别图片的差异影响模型泛化能力,导致分类效率和准确率较低.为此,提出一种基于多层自适应特征融合的番茄叶病害识别方法,先通过数据增强算法对数据集进行增强,缓解数据样本量不足、类别不平衡的问题;然后利用特征增强捕捉关键特征,再通过自适应权重的特征融合,以此实现番茄叶病害类别的精准识别.本方法对番茄叶病害图像识别准确率达到 99.67%,对比其他InceptionV3、ResNet50等深度网络模型,识别准确率提高2.07%～15.33%.本方法实现对番茄叶病害的图像精准识别,为番茄等农作物病害的识别技术提供思路与方法.

    数据增强番茄叶病害图像分类特征融合特征增强

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    基于边界样本分位数的葡萄霜霉病自适应识别方法

    高芮武琼韩玮杨涛...
    247-253页
    查看更多>>摘要：针对葡萄霜霉病病斑组织图像阈值难以确定的问题,提出一种基于边界样本分位数的自适应阈值确定方法,通过高斯滤波识别病斑边界,并采用边界样本的50%分位数确定为病斑阈值.之后采用蒙特卡洛方法,通过随机采样方法估算病斑比例.结果表明,与其他阈值确定方法对比,所提方法能够自适应获取病斑灰度阈值,识别精度达到92.2%,明显高于其他阈值确定方法;与传统的机器学习方法对比,在识别精度上高于BP神经网络、卷积神经网络、支持向量机,略低于VGG16 模型的 94.3%与ResNet50 模型的 96.26%,但计算时间为 1.410 s,远快于VGG16 模型与ResNet50 模型的5.588 s与20.317 s,说明方法能够在较短的运行时间内实现较高的精度.

    葡萄霜霉病边界识别样本分位数病斑识别高斯滤波

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    多执行器故障条件下植保无人机的自适应鲁棒容错控制

    李园园侯宝顺朱书慧
    254-261页
    查看更多>>摘要：针对多执行器故障条件下难以保证植保无人机的高度与姿态的准确控制问题,提出一种多执行器故障条件下植保无人机自适应鲁棒容错控制算法.在建立植保无人机高度、姿态动力学模型和执行器故障模型的基础上,基于非线性back-stepping自适应控制原理,设计一种无需故障检测和隔离机制的非线性高度和姿态自适应容错控制器.通过容错控制器的自适应性保证多个执行器故障下植保无人机在高度与姿态上的跟踪控制性能,利用鲁棒控制保证系统在建模不确定性条件下的稳定性.结果表明,在单执行器故障条件下植保无人机的高度和姿态跟踪的最大误差分别为 0.13 m和[±3.26°±2.71°±1.16°],在多执行器故障条件下植保无人机的高度和姿态跟踪的最大误差分别为0.21 m和[±3.11°±4.75°±3.07°],本文方法能够有效保证植保无人机的高度和姿态跟踪的跟踪性能,且跟踪误差渐近收敛.

    植保无人机执行器故障鲁棒容错控制稳定性

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    基于注意力机制和迁移学习的小样本茶叶病害识别

    张莉杨明辉孙嘉成
    262-268页
    查看更多>>摘要：为提高茶叶病害识别的准确性,提出一种基于注意力机制和迁移学习的小样本茶叶病害图像识别方法.首先,通过对训练集图像随机旋转、随机翻转、随机色彩以及随机亮度调整操作,扩充训练集样本,旨在降低网络模型的过拟合风险.其次,引入卷积块注意力机制(CBAM)对ResNet50网络模型进行优化,使其能够更加精准地聚焦于茶叶病害的特征.最后,借助植物病害数据集对ResNet50模型进行预训练,并将预训练后的模型参数迁移到茶叶病害数据集进行训练.试验结果表明:扩充后的数据集识别准确率较原数据集提高7.85%,进行二次迁移学习后识别准确率又提高3.26%,再添加CBAM注意力机制后识别准确率又提高0.81%.在对8种茶树病害进行验证时,所提方法的样本识别率与原始模型相比由77.24%提高至89.16%.改进后的模型具有更好的特征提取能力,能够有效提高小样本茶叶病害的识别准确率.

    图像识别深度学习注意力机制迁移学习茶叶病害

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    基于无人机RGB影像的棉花苗期株数提取研究

    阳光李晓娟梁治刘博...
    269-273,280页
    查看更多>>摘要：快速、准确、大范围地获取棉花苗期株数对于棉花早期育种决策以及实现棉田的精准管理起着至关重要的作用.针对棉花苗期田间存在盖地膜等干扰易对株数提取造成影响,提出一种基于过红指数和超绿指数,结合图像处理方法对无人机RGB影像进行棉花株数统计的方法.利用新疆阿克苏地区阿瓦提县的棉田无人机影像进行研究,对采集到的数据进行预处理、超绿指数(ExG)和过红指数(ExR)计算、Otsu阈值分割等处理,经处理后的二值图像噪点以及盖地膜产生的误分类像选择采用Majority分析处理进行去噪,其中对Majority分析中的3×3、5×5、7×7、9×9不同大小的变换核的去噪效果进行对比分析,实现对棉花苗期株数的提取.经试验得出在过红指数9×9变换核处理下棉花株数提取效果最好,统计的株数准确率达到97.84%.超绿指数在不同大小的变换核处理后的棉花株数统计准确率都在95%以上,其中基于5×5变换核提取的棉花株数准确率达到98.86%.本方法不仅能够提高棉花株数统计的准确性,也可为棉田早期育种,精准管理提供技术支撑.

    棉花育种棉田精准管理棉花株数过红指数超绿指数阈值分割

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    基于改进YOLOv8的多阶段草莓检测算法

    章璞乔波陈义明
    274-280页
    查看更多>>摘要：为实现温室复杂环境中草莓的快速、精确检测,提出一种基于改进YOLOv8的多阶段草莓检测算法.首先,针对温室环境下采集到的草莓数据集,使用LabelImg对数据集进行标注;其次,针对草莓体积小、环境复杂等问题,在主干网络中融入BiFormer动态注意力机制,实现更加灵活的计算分配和特征感知,使网络模型更加关注小目标检测,并提高其在复杂环境下的果实检测能力;最后,在Neck部分引入VanillaNet模块,以降低模型计算量,进一步提高对草莓的识别精度.试验结果表明,相较传统的YOLOv8,改进后的YOLOv8 的平均精度均值mAP提升 4.6%,达到 93.8%.改进后的YOLOv8具有更高的检测精度,同时在小目标检测方面表现出色,为后续的采摘机器人实时小目标检测提供支撑.

    深度学习草莓检测YOLOv8注意力机制数据增强

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