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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。
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    农业机械底盘智能化发展现状与展望

    杨帆滕利孙宜田孙永佳...
    138-147页
    查看更多>>摘要：农机底盘技术是智能农机装备的关键技术,也是影响农业农村现代化的关键技术.欧美农场化、集约化的种植场景和雄厚的工业基础的先天优势使美西方在智能农机领域领先于我国,我国农机底盘的适应性差、智能化程度不足、舒适性差以及安全系数低.为此,从智能驱动、高适应性行走和自主作业三个方面对未来农业机械底盘智能化发展的方向进行思考和展望.着重归纳液压提升、动力换挡、无级变速、可变轮距、线控转向以及无人驾驶等新技术在农业机械底盘上应用的进展,并结合我国实际应用情况阐述农机底盘各系统相关技术的基本原理与特点,最后根据国内外农机底盘的研究进展和国内外的差距,从强化电液压技术与E-CVT的研发与升级、推动多向行走与线控转向技术的落地、实现智能化控制与无人作业等方面为未来智能农机底盘研究设计以及农业农村现代化发展提供参考.

    农业机械底盘智能化自动驾驶

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    基于RGB-D双目视觉的苗期玉米三维模型重构方法研究

    马志艳万海迪陈学海申阳...
    148-153页
    查看更多>>摘要：以玉米幼苗为对象,研究基于RGB-D双目视觉的苗期玉米三维模型重构方法,实现了部分重构参数的优化.首先,针对目标进行固定步距角环绕图像采集,依据RGB图像中目标区域分割结果,对深度图像进行目标区域深度数据分割,并采用改进后的均值滤波对苗期玉米区域内深度数据孔洞进行自适应填充;其次,针对苗期玉米各角度的深度点云数据,采用先粗后精完成多角度点云配准与融合;最后,对比两种体素精简方法对点云的精简平滑效果,实现苗期玉米三维模型的重构.通过试验对比步距角对苗期玉米模型的重构效率与精度,结果表明:采用八叉树滤波精简效果较好,60°步距角建模误差最小,重构的模型与苗期玉米株高精度误差为4.4 mm,茎粗平均精度误差为0.62 mm,能满足苗期玉米的三维重构形态测量需求.

    玉米双目视觉苗期玉米模型三维重构孔洞填充点云配准

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    基于机器学习算法的扬州市冬小麦遥感分类提取

    陈雨欣刘章鑫刘欣谊刘涛...
    154-161,169页
    查看更多>>摘要：卫星遥感技术是目前较为常用的农作物监测与分类技术.为实现区域冬小麦精确分类和面积提取,以江苏省扬州市为例,以哨兵2号卫星数据及航天飞机雷达地形测量(SRTM)高程数据为数据源,利用分类与回归决策树(CART)、梯度提升决策树(GBDT)、支持向量机(SVM)和随机森林(RF)4种机器学习算法建立分类模型.同时下载并调用2021年3月22日研究区的MSI多光谱影像,提取光谱、纹理、地形特征等参数,对研究区冬小麦进行分类提取,并分析4种模型的分类效果和精度.结果表明,RF和GBDT分类方法效果最好,总体精度最高,均为0.967,Kappa系数达0.960;SVM分类方法总体精度最低,为0.514,但用户精度最高,为0.972.上述方法可以实现区域农作物的精确分类和提取.

    冬小麦机器学习单时相面积提取遥感分类

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    基于可见/近红外高光谱成像技术的梨树叶部病害识别研究

    潘健祁雁楠陈鲁威夏烨...
    162-169页
    查看更多>>摘要：梨树生长期内伴随着病害发生,喷施农药是病害防治的主要措施,而病害识别则是保证精准施药的基本要求.为实现梨树叶部病害的高效识别,提出基于可见/近红外高光谱成像技术结合机器学习对梨树病叶进行分类检测的方法.利用近地面成像高光谱仪在自然光条件下采集健康叶、褐斑病、黑斑病及日灼病四类样本的高光谱图像,提取401～935 nm波段间感兴趣区域的平均光谱数据,对比分析Savitzky-Golay卷积平滑(SG)、标准正态变换(SNV)、SG结合一阶微分和SG结合二阶微分4种预处理算法全波段模型效果,对最佳预处理方法后的数据采用主成分分析法(PCA)和连续投影算法(SPA)进行特征波长提取,建立优化的支持向量机(SVM)和误差反馈神经网络(BPNN)判别模型,并对模型分类性能进行比较,最终优选出适合梨树病害的最佳分类判别模型.研究结果表明,全光谱数据在SNV预处理后识别效果最好,通过PCA和SPA算法分别提取出12、14个特征波长,波长数目减少90%以上,且SPA算法相较于PCA算法在SVM和BPNN模型中表现均更优.经对比发现,梨树病害的最佳判别分类模型为SNV-SPA-SVM,结合混淆矩阵得出该模型测试集总体准确率达93.57%,对各类样本的分类准确率均达到90%,Kappa系数为0.916 5.利用可见/近红外高光谱技术能够有效分类识别梨树叶部病害,为实现田间梨树叶片病害的自动诊断提供新方法.

    梨树病害高光谱成像特征波长判别模型机器学习

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    基于CNN的作物分类识别图像获取平台研究进展

    张倩王明于峰陶震宇...
    170-179页
    查看更多>>摘要：基于机器视觉的作物精准分类识别是农业自动化、智能化作业的前提.在作物图像分类识别任务中,卷积神经网络(CNN)是当前应用最广泛的算法之一.作物表型特征及生长环境的复杂性,决定作物图像获取平台的多样性.通过分析2020-2022年国内外基于CNN的作物分类识别研究,图像获取平台可划分为通用平台和自建平台两大类:通用平台硬件产品成熟、部署方便,但要做好设备选型和环境搭建;自建平台分为固定式和移动式,能高效获取试验数据,但硬件集成较为复杂.详细对比分析各类平台的优缺点及适用范围.作物图像获取平台的未来趋势包括:高通量、高效率、自动化的通用图像获取装置,集成多种传感器的多模态数据采集与融合应用,自带运算处理的智能摄像头等,更精细化的图像获取平台将有效支撑作物表型的深入研究.

    作物表型机器学习卷积神经网络图像获取作物分类识别

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    基于StrongSORT算法的羊只多目标跟踪方法

    赵晓霞程曼袁洪波
    180-188,195页
    查看更多>>摘要：羊只的运动状态能够反映其健康状况,自动跟踪养殖场环境下的目标羊只是统计并分析其运动状态的前提.以圈养的羊只为试验对象,以YOLOv5-CBAM为前端检测器,结合目前比较先进的StrongSORT跟踪器,提出一种基于StrongSORT算法的羊只多目标跟踪方法.试验结果表明,在短视频跟踪中,对于10只羊的运动轨迹进行跟踪时,多目标跟踪准确度、多目标跟踪精确度、身份切换次数和IDF1值分别达到91.6%、0.269、52次和70.7%,与YOLOv5+StrongSORT算法相比,提出的YOLOv5-CBAM+StrongSORT算法的多目标跟踪准确度提高0.4%,多目标跟踪精确度基本不变,身份切换次数降低17.5%,IDF1提高3.2%;在长视频跟踪中,多目标跟踪准确度、多目标跟踪精确度、身份切换次数和IDF1值分别为57.3%、0.244、21次和 47.9%,YOLOv5-CBAM+StrongSORT的优势主要体现在身份切换次数上,与YOLOv5+ByteTrack、YOLOv5+DeepSORT和YOLOv5+OCSORT相比,分别减少13次、10次和12次.

    羊只目标检测多目标跟踪改进YOLOv5StrongSORT

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    基于GA-BP的NFT水培生菜根区温度预测

    刘艺梦潘守江丁小明王会强...
    189-195页
    查看更多>>摘要：营养液膜栽培技术(Nutrient Film Technique,NFT)模式下,作物对环境变化更加敏感.为保障作物根区环境条件合理,需要精准调控栽培管道内的温度,从而有效提高水培生菜品质,同时降低整体温室环境调控能耗.采用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)优化BP神经网络模型的输入权重和阈值,以单个NFT栽培槽为研究对象,对槽内根区不同的监测区域分别构建温度预测模型,并与标准的BP神经网络和卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)模型进行对比.结果表明,GA-BP预测模型与标准BP和CNN神经网络模型相比,均方根误差分别降低0.82和0.42,平均绝对误差分别降低0.54和0.25,绝对系数分别提高0.08和0.03.该方法可提高基于BP神经网路算法对NFT根区温度预测模型精确度,为根区温度的精准控制提供可靠依据.

    水培生菜营养液膜技术根区温度预测神经网络遗传算法

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    面向大规模农田的农机跨区作业紧急调配研究

    于春辉常淑惠张璠姚竟发...
    196-203页
    查看更多>>摘要：针对大规模农田的粮食抢收工作,由于抢收约束时间的限制,导致可能无法在规定时间内完成所有粮食的收割任务,此时则会出现粮食损失值.构建以粮食损失值最小化为目标的农机跨区紧急调配模型,提出基于两阶段的农机紧急调配算法(Agricultural Machinery Emergency Algorithm based on Two Stages,TSEA).首先按照基于距离的分区策略对大规模农田进行分区,接着采用改进的遗传算法分别对各农田分区进行农机紧急作业调配.为验证算法的有效性,主要从紧急任务的粮食损失值、算法运行时间等方面将TSEA算法与GA、SA算法进行比较,试验结果表明,TSEA算法得到的紧急调度方案优于其他两种算法.为验证本文分区策略的有效性,分别采用TSEA算法和不分区的紧急调配算法从粮食损失值、算法运行时间等方面进行比较,验证分区策略的有效性.多组试验结果表明该文提出的策略和算法对于解决大规模农田的农机跨区紧急调配问题更有效,可为农机管理部门提供解决方案.

    农业机械大规模农田跨区作业聚类分区紧急调配

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    基于局部特征和视觉词袋模型的大豆叶片病害识别

    郑金松谷海红蒋庆刚赵靖杰...
    204-209页
    查看更多>>摘要：病害检测对提高大豆作物产量至关重要.针对传统视觉法诊断大豆作物病害而导致病害识别效率和分类准确率不高的问题,提出一种基于局部描述符和视觉词袋技术以数据表征大豆叶片图像的分类算法,同时保留有关潜在疾病的视觉信息.采用SIFT、DSIFT、PHOW和SURF 4种算法对大豆叶片的霜霉病、锈病TAN和锈病RB进行分类识别.结果表明,局部描述符PHOW表现出最佳的分类识别结果,其正确分类率为96.25%.进一步研究PHOW在不同颜色空间下的大豆病害识别效果.结果表明,与灰度图像相比,使用HSV、Opponent颜色空间可有效提升对大豆叶片病害检测的正确分类率,其正确分类率分别可达99.83%和99.58%,验证采用局部描述符和视觉词袋技术识别大豆叶片病害方法的可行性和高效性,并为其他作物的病害识别提供一种通用的分类识别方法.

    大豆叶片病害识别局部描述符视觉词袋颜色空间

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    基于PMMS-Net和叶绿素荧光成像的绿豆叶斑病抗性鉴定方法

    李洁高尚兵余骥远陈新...
    210-216页
    查看更多>>摘要：考虑到相近发病指数的绿豆叶片病斑区域特征区分不明显,在检测类似大小的病斑时,使用固定尺度的卷积核检测效果不是很好,故设计一种并行多分支多尺度卷积神经网络(PMMS-Net)模型.该模型先使用并行多分支多尺度特征融合模块获取丰富的病斑特征;然后采用坐标注意力机制,使模型能更好地定位到病变区域,实现对感兴趣区域的选择性强调;最后使用特征充分提取模块,将深度可分离卷积与普通卷积结合,实现对特征的充分提取,进一步优化特征提取效果.试验数据集由绿豆叶斑病的叶绿素荧光图像构成,其中包含五种抗性类型的绿豆叶斑病图像.结果表明,本文提出的方法在试验数据集上训练迭代1 000次,所耗费时间仅比AlexNet多0.8倍,验证准确率却比AlexNet高出18.9%,本模型在该数据集上的验证准确率为87.8%,平均特异度为96.92%,参数内存仅为0.54 MB.本文提出的方法有利于将该模型部署在移动终端等资源受限的嵌入式设备上,为绿豆叶斑病的抗性鉴定提供一种新方法.

    绿豆叶斑病抗性鉴定叶绿素荧光图像坐标注意力机制深度可分离卷积

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