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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

    融合注意力及多重知识迁移的茶叶病害轻量化检测方法

    毛致颖刘宇航杨春勇田永胜...
    140-147页
    查看更多>>摘要：茶树病虫害是影响茶叶产量及品质的主要原因,精准检测茶叶病虫害种类是当前国内的热点问题之一.针对传统目标检测网络模型参数量大、精确率低导致工业部署困难的问题,建立茶叶病虫害表型图像数据集;对网络模型进行轻量化处理,优裁基于知识蒸馏的多重知识迁移训练模型;构建基于视觉注意力模块(CSA)的YOLOv5目标检测网络模型,优化茶叶病虫害检测方法.结果表明,添加视觉注意力模块(CSA)的YOLOv5目标检测模型与YOLOv5网络模型、添加传统注意力模块SE、CBAM模块的YOLOv5网络模型相比较,其平均准确率分别提高3.1％,1.1％,1％.对比蒸馏前学生模型,构建的模型最佳准确率提升4.1％,对比教师模型,模型容量降低5.4 MB,单帧图片推理时间下降35％.设计的网络模型在不损失准确率的情况下,降低网络计算的开销,可为资源受限的农业信息化领域边缘计算系统提供植入可能.

    茶叶病虫害注意力模块知识迁移轻量化农业信息化边缘计算

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    基于改进FPN模型的西瓜幼苗智能识别方法

    李彦勤王晓婷
    148-153页
    查看更多>>摘要：为提高对不同时期西瓜幼苗智能识别的准确度和运行效率,采用深度学习技术提出改进特征金字塔模型(FPN)的智能识别方法.首先结合特征金字塔网络模型和Res2Net模型设计网络模型,利用有效通道注意力机制(ECA)赋予空间特征不同权重,采用通道参数共享的方式,降低模型的计算复杂度;然后采用残差结构对模型进行优化改进,在不增加训练参数的情况下,解决网络深度不断提升时出现的网络退化问题;最后在全连接层使用深度可分离卷积替换传统卷积,从而大幅减少计算量,实现轻量化的设计.对不同生长期西瓜幼苗叶片进行试验.结果表明:与几种较为先进的识别算法相比,提出的识别方法具有更高的识别准确度和最短的运算耗时,识别率达到96.84％,等误率仅为0.54％,平均精度mAP达到91.68％,运算耗时低至112 ms,为推动智慧农业的发展和实现智能化的农业管理决策提供技术保障.

    农作物表型识别深度学习特征金字塔残差网络多尺度特征可分离卷积

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    基于高光谱的猕猴桃叶片叶绿素含量智能检测研究

    霍迎秋凌晨东孙江昊蔡嘉甜...
    154-161页
    查看更多>>摘要：为准确实时分析猕猴桃树的生长健康状况,以陕西关中平原猕猴桃树为研究对象,构建叶片高光谱数据集;基于随机法和Kennard-Stone方法划分数据集,采用竞争自适应重加权采样算法(CARS)、主成分分析法(PCA)和迭代保留信息变量算法(IRIV)提取样本的特征波段;进而采用多元线性回归(MLR)、岭回归(RR)、偏最小二乘回归(PLSR)、支持向量回归(SVR)和随机森林回归(RFR)等方法建立叶片叶绿素含量智能检测模型.模型对比分析表明,基于CARS算法所提取的81个特征波段建立的CARS-RR模型预测效果最好,验证集上的R2为0.86,RMSE为2.71.因此,提出的智能检测模型能够基于光谱信息无损检测猕猴桃树叶绿素含量,进而分析果园整体健康状况,为后续果园精细化管理提供决策支撑.

    猕猴桃叶绿素含量回归模型高光谱波段提取

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    联合上下文感知与边界约束的遥感影像林地提取方法

    胡永进
    162-167页
    查看更多>>摘要：准确地提取林地分布信息是林地管理、保护和可持续利用的关键步骤.针对现有林地提取方法精度较低且边缘不够精细的问题,提出一种联合上下文感知与边界约束(CABC-Net)的遥感影像林地提取方法.首先,设计上下文感知(CA)模块,用于探索空间像素信息之间的联系,并通过层间特征传递提取足够的全局上下文信息,以降低上下文差异和复杂背景对检测结果的干扰.其次,为进一步优化边缘细节,提出边界约束(BC)模块,将边界特征与深层特征结合作为模型的辅助特征,缩小定位林地边界的波动范围,校准不确定性区域以提高边界判别能力.最后,为验证方法的有效性,建立一个新的数据集并开展案例试验分析.结果表明,该方法交并比提高0.55％～9.45％,像素准确率提高0.19％～7.53％,本方法在面对复杂场景时具有更好的边界完整度,能够更好地用于林地提取.

    林地提取上下文信息边界约束遥感影像语义分割

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    基于遥感影像的农田边界提取方法研究进展

    孔鸣凤郑海峰
    168-174,199页
    查看更多>>摘要：农田边界的自动提取对高效量化农田土地资源和制定相关调控政策十分重要,是农业现代化和智慧化发展的必要条件.统计多种农田边界提取尺度下常用的遥感数据,简述农田边界提取技术经历了从无监督到监督提取的发展,总结并对比农田边界提取的4种主要方法,包括基于边缘检测的方法、基于区域的方法、混合方法和深度学习方法,深度学习方法属于监督提取技术,与遥感技术的发展息息相关.简述农田边界提取精度评定中的参考图像获取与精度评估方法.提出目前存在农田边界特征利用和挖掘不足、缺乏公开实时的数据集、缺乏针对小农地区的研究、提取方法普适性不足的问题.在综合应用农田边界特征、共享农田边界大数据和应用云计算平台、开发小农地区农田边界提取方法、融合时空协同的多源数据方面作出展望.

    农田边界地块分割边缘检测图像处理

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    基于机器视觉的白籽南瓜种子几何特征识别方法

    张若愚葛宜元陈栋陈天恩...
    175-180页
    查看更多>>摘要：针对瓜类砧木定向播种装备缺乏,人工播种效率低、育苗质量差等问题,提出基于机器视觉的白籽南瓜种子几何特征的识别方法.选取京欣砧2号南瓜种子为研究对象,利用工业相机采集种子的原始图像,通过灰度化、均值滤波、动态阈值处理得到种子的灰度值、种子轮廓等形态特征,根据轮廓区域的方向和纵横比拟合最佳椭圆,并获得种子几何中心坐标和长短轴数据,以沿种子长轴方向的轮廓端点与几何中心点的最大距离来判断芽点方向,再以几何中心点为基准运用三角函数计算种子芽点所在位置,并开展试验验证.试验结果表明,利用该方法可以有效地判断出芽点位置和角度信息,芽点识别准确率为98.85％,芽点角度平均偏差为1.53°,25粒种子识别平均耗时为0.092 s.

    机器视觉白籽南瓜种子定向播种轮廓提取芽点识别

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    地块尺度的南方丘陵地区水稻种植识别方法

    吴瑞姣陈光剑
    181-186页
    查看更多>>摘要：针对南方多云雨且地块分布复杂的丘陵地区,提出一种适用该地区的多季水稻地块级结构信息识别方法.利用一期亚米级光学影像与时序Sentinel-1A SAR影像,结合Psi-Net模型进行多任务语义分割,分析水稻生长物候特征与后向散射系数的关系,最终通过阈值法实现对多季水稻种植分布信息的准确提取,并在福建省浦城县进行验证.结果表明,该方法在形状保持能力和识别精度上表现优异.中稻和晚稻种植地块的边界与地面真实值吻合度较高,豪斯多夫距离为21.368,明显优于单一任务的U-Net网络.中稻和晚稻识别的总体精度分别达到88.6％和87.7％,Kappa系数分别为0.752和0.738.所提方法在南方复杂气候和地形条件下的水稻种植地块识别上具有显著应用潜力和实用价值.

    南方丘陵地区水稻识别SAR影像时间序列高分辨率地块

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    基于颜色和纹理特征的青椒识别方法

    张珍吴雪梅黄华成吴雪君...
    187-192页
    查看更多>>摘要：自然环境下青椒与叶片和茎秆的颜色较为相似,为提高青椒采摘机器人在自然环境下对青椒果实的识别效率和采摘精度,提出一种基于颜色和纹理特征的青椒识别方法,在自然环境下可以达到较好的识别效果.首先,将青椒图像由RGB转换为HSV颜色空间,经过对比分析S-V分量颜色差异能够突出果实,去除部分复杂背景;然后,再提取青椒LBP特征和HOG特征,建立单特征和多特征融合模型;最后,使用不同的分类器SVM、AdaBoost进行特征训练,找出最适合青椒识别的分类算法.试验结果表明:LBP+HOG+AdaBoost算法的识别准确率达到99.3％,均优于其他模型.可为青椒采摘机器的智能识别提供研究基础.

    青椒识别SVMAdaBoost颜色特征纹理特征

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    基于弱监督学习的小样本早期苹果叶片病害检测

    王勇周强吴凯
    193-199页
    查看更多>>摘要：针对现有苹果叶片病害检测方法的性能过度依赖标注数据集的问题,提出一种基于弱监督学习的小样本早期苹果叶片病害检测算法.首先,利用一组共享权重的主干网络将病害叶片映射到高维特征空间;其次,利用多层注意力机制建立双分支特征语义关联模块,并在关联语义特征图上生成指导查询图片中新病害类型分类的原型集;再次,利用无参数的匹配方法计算原型集与查询图片中新病害叶片特征间的相似度,根据相似度值定位与识别病害区域;最后,利用虚线框标注建立弱监督学习机制,并借助标签平滑交叉损失端到端优化模型.通过在开源的Plant Village数据集和自建的早期苹果叶片病害数据集上进行试验,所提出方法分别实现96.39％、94.81％的精准率,96.71％、94.67％的召回率和97.24％、95.20％的F1值,优于当前经典的目标识别算法.

    苹果叶片病害检测小样本学习弱监督学习多层注意力机制

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    水氮耦合对设施樱桃番茄全生育期生长发育及产量品质的影响

    刘杨夏皓李远任妮...
    200-207页
    查看更多>>摘要：为明确水氮耦合对设施樱桃番茄生长发育、产量及品质的影响,同时为设施番茄水氮管理提供科学依据,设置4个灌溉处理,在5个生育期(缓苗期、发育期、开花期、结果前期和结果后期),维持不同的土壤含水量:W1(80％-80％-80％-80％-80％)、W2(70％-70％-60％-70％-80％)、W3(60％-60％-60％-70％-70％)、W4(45％-50％-60％-60％-70％),同时设置 3 个氮肥施用水平:N1(300 kg/hm2)、N2(240 kg/hm2)、N3(180 kg/hm2),观测不同水氮耦合对设施樱桃番茄的影响.结果表明,不同灌溉和施氮的处理对番茄的产量和品质影响显著,且灌溉因素大于施氮因素,适当缺水灌溉可在不显著降低番茄产量的同时提高番茄品质.结构方程模型的结果表明,总灌溉量与株高、茎粗和产量均呈极显著正相关(P＜0.001);施氮量与茎粗呈显著负相关(P＜0.05),与甜度呈显著正相关,与产量呈极显著正相关.根据试验结果,构建针对樱桃番茄产量及甜度的水氮耦合模型.模型模拟的结果表明,总灌溉量、施氮量为69.08 L和300 kg/hm2时,樱桃番茄产量达到最大(2.77 kg);总灌溉量、施氮量为41.08 L和225 kg/hm2时,樱桃番茄甜度达到最大(7.67).构建的水氮耦合模型可为设施樱桃番茄的管理提供科学的水氮配方,并为未来设施樱桃番茄的水肥一体化应用提供数据基础.

    樱桃番茄水氮耦合设施栽培光合作用结构方程模型

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