检索结果-内蒙古大学图书馆

本项目从农业专家系统开发平台建设、关键技术解决、应用系统开发及精准农业技术体系建设等多个层次进行了研究。农业专家系统开发平台向农业科技人员提供实用的农业专家系统二次开发工具和应用系统框架,可大大缩短专家系统的开发周期,提高专家系统的开发质量。实用农业专家系统的应用可提高产值,降低成本,并对提高地方农村经济的科技含量具有重要作用。网络化智能化农业生产管理地理信息系统解决了现有农作物地理信息系统不能提供实质性的决策方案,难于求解比较复杂的、结构化较差的问题(如资源配置、动态规划、模拟预测等),在实际生产中可节省种、省肥,具有稳定增产、节支、增效作用。

关键词：智能化农业信息研发

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丘陵山地水稻机械化技术研究现状与展望

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农业工程学报 2025年第1期41卷 1-11页

作者：赵春江马晨李瑾王小萌北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

作为丘陵山地种植历史最久、种植面积最广、产量最高的农作物,水稻耕种收综合机械化水平的提升对于推进整个丘陵山地农业机械化全程全面高质量发展意义重大。该文以丘陵山地水稻机械化关键技术为“切口”,在梳理国内丘陵山地的特征与丘... 详细信息

作为丘陵山地种植历史最久、种植面积最广、产量最高的农作物,水稻耕种收综合机械化水平的提升对于推进整个丘陵山地农业机械化全程全面高质量发展意义重大。该文以丘陵山地水稻机械化关键技术为“切口”,在梳理国内丘陵山地的特征与丘陵山地水稻机械化发展现状的基础上,围绕水稻耕、种、收等主要环节的生产机械化开展技术前沿与态势分析,剖析国内外水稻机械化技术装备研发差距,提出不同环节下国内丘陵山地水稻机械化发展面临的挑战,并展望未来丘陵山地水稻机械化发展态势,以期为推动水稻全程全域生产机械化水平提升、补齐丘陵山地农机化发展短板、建设现代农业强国提供新思路、新方向。研究表明:1)2022年国内丘陵山地水稻耕种收综合机械化率为80.8%,并且在不同的环节间、地区间发展不平衡不充分;2)与先进国家相比,国内的水稻耕种收机械研发与应用起步较晚、基础不牢、产品的综合性能不高,特别是针对丘陵山地的轻量、高效、高稳定性的水稻耕种收机械相对匮乏,发动机高功率低排放设计制造技术、刀具抗损降耗优化设计技术、车架轻量化设计技术等关键技术仍有待进一步攻克;3)轻量化、智能化、绿色化等是未来国内丘陵山地水稻生产作业装备发展方向与趋势。

关键词：丘陵山地水稻机械化关键技术主要挑战未来趋势

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深松作业质量多维度综合评价方法研究

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农业机械学报 2025年第4期56卷 81-86+97页

作者：王培张安琪安晓飞尹彦鑫王虹孟志军北京市农林科学院智能装备技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心北京市密云区农业农村局

针对深松作业质量评价指标单一、横向比较偏差显著等问题,通过在农机上装载智能终端设备,采集农机作业GNSS、作业深度等信息,基于最小-最大归一化法,分析深松作业面积、作业效率、作业覆盖率、作业深度达标率、作业时间利用率等深松作... 详细信息

针对深松作业质量评价指标单一、横向比较偏差显著等问题,通过在农机上装载智能终端设备,采集农机作业GNSS、作业深度等信息,基于最小-最大归一化法,分析深松作业面积、作业效率、作业覆盖率、作业深度达标率、作业时间利用率等深松作业特征向量,并基于专家打分的调查问卷法确定特征向量权重,构建深松作业质量指数(AMQI),评估深松作业综合质量。2022年在黑龙江省红星农场开展深松作业质量监测实验,通过对33台不同深松设备跟踪分析,并与传统分析方法进行对比,结果表明,归一化特征向量消除不同特征间量纲影响,反映农机特征大小分布,AMQI也反映深松作业综合质量,与达标面积评价法相比,评级维度更多,且评价更加全面和科学,可以为农机作业评价提供数据支撑。

关键词：深松作业作业质量特征向量归一化处理

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基于小样本学习的鳞翅目害虫图像识别方法

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农业机械学报 2025年第2期56卷 402-410页

作者：杨信廷周子洁李文勇陈晓王慧于合龙吉林农业大学信息技术学院长春130118 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 上海海洋大学信息学院上海201306 山东农业大学信息科学与工程学院泰安271018

针对面对害虫数据稀缺的实际场景时,现有害虫图像识别方法容易出现过拟合导致模型表达能力不足的问题,本研究提出了一种结合度量学习和迁移学习的小样本田间害虫图像分类识别方法。首先,使用ECA-Pyramid-ResNet12模型在mini-ImageNet数... 详细信息

针对面对害虫数据稀缺的实际场景时,现有害虫图像识别方法容易出现过拟合导致模型表达能力不足的问题,本研究提出了一种结合度量学习和迁移学习的小样本田间害虫图像分类识别方法。首先,使用ECA-Pyramid-ResNet12模型在mini-ImageNet数据集上进行预训练;其次,在度量模块中添加ECA通道注意力机制,通过捕捉通道间的依赖关系来增强害虫的图像特征表示;然后,使用特征金字塔结构来捕获害虫图像的局部特征和害虫的多尺度特征;最后,利用20类自建鳞翅目害虫图像作为元数据集,对模型进行元训练和元测试。实验结果表明,在3-way 5-shot和5-way 5-shot条件下,本文模型准确率分别达到91.16%和87.26%,比SSFormers、DeepBDC方法分别提高4.58、1.35个百分点。提出的模型有效提升了小样本学习中目标图像特征的表达能力,能够为数据稀缺场景下的田间害虫自动识别提供方法参考。

关键词：害虫识别小样本学习迁移学习度量学习通道注意力机制金字塔全卷积网络

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结合对抗训练和注意力机制的蔬菜种植领域命名实体识别

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计算机工程与应用 2025年第9期61卷 343-352页

作者：胡乔赵春江吴华瑞缪祎晟郭旺江苏大学农业工程学院江苏镇江212013 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

针对复杂语境下的蔬菜种植领域命名实体识别任务中存在实体分布不均衡、实体边界不清晰和语义关联不足等问题,提出一种基于对抗训练和多头自注意力机制的蔬菜种植领域命名实体识别模型。以番茄为研究对象,采用ALBERT(a lite BERT)提取... 详细信息

针对复杂语境下的蔬菜种植领域命名实体识别任务中存在实体分布不均衡、实体边界不清晰和语义关联不足等问题,提出一种基于对抗训练和多头自注意力机制的蔬菜种植领域命名实体识别模型。以番茄为研究对象,采用ALBERT(a lite BERT)提取语料动态词向量,结合对抗训练对词向量扰动生成对抗样本并集成为嵌入层输出,缓解农业数据不平衡问题;在特征提取层中通过引入多头自注意力机制对BiLSTM提取的序列特征进一步优化权重分布,更多关注边界信息,加强文本语义关联;最后采用条件随机场解码标注序列。在由8个类别和5542条标注样本构建的语料库Veg-Tomato上进行了实验。结果表明,该模型的精确率、召回率和F1值分别达89.26%、85.77%、87.48%,较最优基线模型提高了0.69、3.56、2.21个百分点,在小样本数据上仍能表现较高的识别精度,适用于蔬菜种植领域命名实体识别任务。

关键词：蔬菜种植命名实体识别 ALBERT 对抗训练多头自注意力

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多源场景下粘虫板小目标害虫轻量化检测识别模型

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智慧农业(中英文) 2025年第1期7卷 111-123页

作者：杨信廷胡焕陈晓李汶政周子洁李文勇上海海洋大学信息学院上海201306 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 吉林农业大学信息技术学院吉林长春130118

[目的/意义]为了解决多源场景下粘虫板图像中粉虱和蓟马两种害虫由于个体小难以精确检测以及设备计算资源受限的问题,本研究基于YOLOv5s提出了一种名为MobileNetV4+VN-YOLOv5s的小目标图像轻量化检测识别模型。[方法]模型框架结合Mobile... 详细信息

[目的/意义]为了解决多源场景下粘虫板图像中粉虱和蓟马两种害虫由于个体小难以精确检测以及设备计算资源受限的问题,本研究基于YOLOv5s提出了一种名为MobileNetV4+VN-YOLOv5s的小目标图像轻量化检测识别模型。[方法]模型框架结合MobileNetV4主干网络构建EM模块,实现特征提取网络结构的优化和精度的提升;在模型颈部引入轻量化模块GSConv和VoV-GSCSP,替代普通卷积,降低模型复杂度;最后添加NWD (Normalized Wasserstein Distance)损失函数,用于增强小目标的判别敏感度与定位能力。[结果和讨论]所提出模型在室内场景下对小目标害虫的检测性能最佳,平均检测精度为82.5%,较原始模型YOLOv5s提升了8.4%;模型参数量降低了3.0 M,帧率提升了6.0帧/s;在室外场景下,所提出模型的平均精度为70.8%,较YOLOv5s提升了7.3个百分点,参数量降低了3.0 M,帧率提升了5.5帧/s;在混合场景下,模型的平均精度为74.7%,较YOLOv5s提升了8.0个百分点,参数量降低了3.0 M,帧率提升了4.3帧/s。同时研究发现,对原始图像进行裁剪分割能够影响模型性能,在采用5×5的比率对原图进行分割下模型的检测识别性能最佳;利用室内场景数据训练的模型能够在所有场景下都获得最佳的检测性能。[结论]本研究提出的MobileNetV4+VN-YOLOv5s模型兼顾轻量化和精度,模型可部署到嵌入式设备,便于落地应用,可为各种多源场景下粘虫板图像中小目标害虫检测提供参考。

关键词：小目标害虫检测轻量化粘虫板多源场景 MobileNetV4 YOLOv5s

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基于双维信息与剪枝的中文猕猴桃文本命名实体识别方法

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智慧农业(中英文) 2025年第1期7卷 44-56页

作者：齐梓均牛当当吴华瑞张礼麟王仑峰张宏鸣西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

[目的/意义]中文猕猴桃文本在段落上下文主题与字符间的左右关系中,展现出垂直与水平双维度特性。若能充分利用中文猕猴桃文本的双维特性,将有助于进一步提升命名实体识别的识别效果。基于此,提出了一种基于双维信息与剪枝的命名实体识... 详细信息

[目的/意义]中文猕猴桃文本在段落上下文主题与字符间的左右关系中,展现出垂直与水平双维度特性。若能充分利用中文猕猴桃文本的双维特性,将有助于进一步提升命名实体识别的识别效果。基于此,提出了一种基于双维信息与剪枝的命名实体识别方法,命名为KIWI-Coord-Prune(kiwifruit-CoordKIWINER-PruneBiLSTM)。[方法]通过设计CoordKIWINER与PruneBi-LSTM两个模块,对中文猕猴桃文本中的双维信息进行精准处理。其中CoordKIWINER模块能够显著提升模型捕捉复杂和嵌套实体的能力,从而生成涵盖更多文本信息的加强字符矢量;PruneBi-LSTM模块在上一模块的基础上,加强了模型对重要特征的学习与识别能力,从而进一步提升了实体识别效果。[结果和讨论]在自建数据集KIWIPRO和四个公开数据集人民日报(People's Daily)、ClueNER、Boson,以及ResumeNER上进行试验,并与LSTM、Bi-LSTM、LR-CNN、Softlexicon-LSTM,以及KIWINER五个先进模型进行对比,本研究提出的方法在5个数据集上分别取得了较好的F1值,分别为89.55%、91.02%、83.50%、83.49%和95.81%。[结论]与现有方法相比,本研究提出的方法不仅能够有效提升中文猕猴桃领域文本的命名实体识别效果,且具有一定的泛化性,同时也能够为相关知识图谱和问答系统的构建等下游任务提供技术支持。

关键词：中文命名实体识别猕猴桃文本自建数据集多维度注意力机制剪枝深度学习文本特征增强

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基于氮掺杂石墨烯量子点的便携式猪肉新鲜度实时荧光检测系统研究

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农业机械学报 2025年第4期56卷 512-521页

作者：史策侯梦园杨信廷吉增涛许倩郭东起北京市农林科学院信息技术研究中心华中农业大学工学院国家农业信息化工程技术研究中心农产品质量安全追溯技术及应用国家工程实验室农业农村部农产品冷链物流技术重点实验室塔里木大学食品科学与工程学院

提出了一种新型的便携式实时荧光检测系统,旨在实现生鲜猪肉新鲜度的实时检测。该系统主要由两大部分组成:氮掺杂石墨烯量子点（N-GQDs）荧光纳米材料的研究和便携式荧光检测装置的创制。通过透射电子显微镜、傅里叶变换红外光谱和X射... 详细信息

提出了一种新型的便携式实时荧光检测系统,旨在实现生鲜猪肉新鲜度的实时检测。该系统主要由两大部分组成:氮掺杂石墨烯量子点（N-GQDs）荧光纳米材料的研究和便携式荧光检测装置的创制。通过透射电子显微镜、傅里叶变换红外光谱和X射线光电子能谱等技术对N-GQDs形貌、结构和表面官能团进行分析,证实NGQDs被成功合成;探讨了N-GQDs的光学特性,证明了N-GQDs对胺类物质具有优异的灵敏度和选择性;通过响应机理分析,表明N-GQDs与NH3之间产生了静态猝灭效应。便携式荧光传感器检测装置包括硬件设计和软件设计,主要包含5个模块,分别是光源激发模块、荧光检测模块、温湿度检测模块、无线通讯模块和阈值报警模块;通过无线通讯模块将检测数据实时传输至手机APP和上位机,实现了数据的可视化和存储。将N-GQDs荧光纳米材料与便携式荧光检测装置结合开发了便携式实时荧光猪肉新鲜度检测系统,并在生鲜猪肉中进行了系统性能实验验证。实现冷藏（4℃）和室温（25℃）条件下猪肉TVB-N含量精准检测并表现出优异的线性关系(R25℃2=0.97,R4℃2=0.92)。

关键词：猪肉新鲜度氮掺杂石墨烯量子点荧光检测装置实时检测便携式

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基于EA-BiLSTM-SCSO的多步逐小时参考作物蒸腾量预测方法

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节水灌溉 2025年第3期 57-63,70页

作者：谢伟明张钟莉莉陶建平曲明山魏一博张石锐北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097 江苏省农业科学院江苏南京210014 北京市农业技术推广站北京100029 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097

在农业水资源管理领域,参考作物蒸腾量的精确预测对灌溉水高效利用至关重要。当前逐日预测方法未能充分利用日内动态变化信息,限制了预测准确性。为解决该问题,研究提出了一种基于外部注意力机制(EA)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)模型,... 详细信息

在农业水资源管理领域,参考作物蒸腾量的精确预测对灌溉水高效利用至关重要。当前逐日预测方法未能充分利用日内动态变化信息,限制了预测准确性。为解决该问题,研究提出了一种基于外部注意力机制(EA)的双向长短时记忆网络(BiLSTM)模型,使用沙猫群算法(SCSO)优化模型超参数,实现逐小时参考作物蒸腾量预测。首先利用SCSO方法对EA-BiLSTM模型进行优化,优化后的算法在70个epoch后收敛,平均R^(2)升至0.750;进而通过特征相关性分析,将模型输入的特征数据由10个减少为历史ET0、太阳辐射、空气温度、空气湿度和最大风速5个。以北京市昌平区的国家精准农业研究示范基地大田种植区ET0预测为例进行了方法验证,在对未来第7小时的预测中,R^(2)从0.619提高到0.644,获得了更好的预测效果;最后通过对模型可解释性分析证实,历史ET0对预测的贡献最高,贡献率达到了0.043,其次是空气湿度和总辐射。与DT(决策树)、Lasso(最小绝对收缩和选择算法)、LMP(多层感知机)、CNN(卷积神经网络)等预测方法的对比结果表明,采用EA-BiLSTM-SCSO的预测结果在MAE和MSE指标上均获得了最低的误差值,在R^(2)指标上,EA-BiLSTM-SCSO模型平均达到0.722较CNN模型提升了12.6%。研究验证了深度学习与特征工程在提高作物参考蒸腾量逐小时预测精度方面的优势。该方法在智慧灌溉中用于估算作物的水分需求,能够实现对未来灌溉的精准预测,从而制定合理的灌溉计划,提高灌溉水利用效率,进行有效的灌溉用水调度。

关键词： BiLSTM 外部注意力机制沙猫群优化算法逐小时参考作物蒸腾量预测模型可解释性

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