检索结果-内蒙古大学图书馆

电子测量技术 2023年第16期46卷 97-104页

作者：黄天艺吴华瑞朱华吉广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 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

温室湿度精准预测对病害防治策略制定、水肥自动灌溉等具有重要意义。本文研究了一种基于多模态数据驱动的预测方法。为解耦温室环境控制中环境变量复杂关系,提高模型预测效率,利用LASSO回归从多温室环境参数中筛选得到温室空气湿度变... 详细信息

温室湿度精准预测对病害防治策略制定、水肥自动灌溉等具有重要意义。本文研究了一种基于多模态数据驱动的预测方法。为解耦温室环境控制中环境变量复杂关系,提高模型预测效率,利用LASSO回归从多温室环境参数中筛选得到温室空气湿度变化强关联环境因子,结合CNN提取图像空间特征的优势,基于GAF理论将温室时间序列分别转化为GASF与GADF二维图像,进一步增强有效信息,抑制环境噪声,通过引入低复杂度的双卷积层充分提取图像潜在特征,识别湿度变化趋势,对不同湿度变化趋势的时间序列逐一构建Bayesian_LSTM预测模型,增加平稳输入提高预测精度。针对黄瓜温室,将室内温度、湿度、光照强度历史时间序列转化为二维图像作为输入,分析验证了模型的预测性能。试验数据显示当时间滑动窗口大小为15,选用GADF转化图像,Bayesian_LSTM隐藏节点数为100时,平均绝对误差、平均绝对百分比误差、均方根误差分别达到2.58%、4.56%、4.80%,为模型性能最优。对比RNN、GRU、Bi-GRU、1D-CNN共4种主流预测模型,试验结果均表现出良好的预测性能。

关键词：环境预测格拉姆角场卷积神经网络长短期记忆神经网络贝叶斯神经网络

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基于特征增强的多方位农业问句语义匹配

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西南大学学报（自然科学版） 2023年第6期45卷 201-210页

作者：王奥吴华瑞朱华吉广西大学计算机与电子信息学院南宁530004 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 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

农业问句文本数据具有专业名词多、特征稀疏、语句规范性差等特征,难以深入挖掘句间交互关系.为改善农业相似问句的匹配性能,提出一种基于特征增强的多方位农业问句语义匹配模型.模型通过共享参数的双向长短期记忆网络提取上下文向量,... 详细信息

农业问句文本数据具有专业名词多、特征稀疏、语句规范性差等特征,难以深入挖掘句间交互关系.为改善农业相似问句的匹配性能,提出一种基于特征增强的多方位农业问句语义匹配模型.模型通过共享参数的双向长短期记忆网络提取上下文向量,分别引入自注意力机制、多维注意力机制增强农业问句文本语义推断特征和文本距离特征,通过多特征增强聚焦语义特征信息,将增强特征嵌入到多方位匹配函数中,从向量值、方向和元素等角度进行句间相似度对比,以捕获句子多样性特征.从农业问答社区导出农业问答文本数据,人工标注相似问句构建试验数据集.试验结果表明:基于特征增强的多方位农业问句语义匹配模型可以增强文本特征之间的交互,获取更多的关系特征信息,在构建的农业问句数据集上正确率及F1值达95.3%和97.3%,与其他5种问句语义匹配模型相比,效果提升明显.

关键词：农业问句语义匹配特征增强自然语言处理双向长短期记忆网络自注意力机制

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一种面向蔬菜生产知识服务的主动推荐方法

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河北农业大学学报 2024年第6期47卷 127-135页

作者：刘畅王春山缪祎晟朱华吉郭旺吴华瑞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 农业遥感应用河北省工程研究中心河北保定071001

针对蔬菜生产中品种选择、病虫害防治、田间管理等环节知识需求复杂且动态的特点,提出一种面向蔬菜生产知识服务的主动推荐方法,以期为个性化农业管理提供有效支持。将知识图谱构建作为目标,通过结合自注意力机制的动态用户兴趣建模、... 详细信息

针对蔬菜生产中品种选择、病虫害防治、田间管理等环节知识需求复杂且动态的特点,提出一种面向蔬菜生产知识服务的主动推荐方法,以期为个性化农业管理提供有效支持。将知识图谱构建作为目标,通过结合自注意力机制的动态用户兴趣建模、分层嵌入技术表示和图神经网络(GNN)多跳推理机制,逐层筛选和聚合复杂关系信息,实现蔬菜生产知识服务的精准推荐。实验结果表明,所提出的方法在推荐准确率和性能指标上均显著优于现有先进模型,能够适应蔬菜生产中不同环节的动态知识需求。本研究为个性化农业管理和智能决策提供了一种高效解决方案,为农业知识服务推荐方法的研究提供了新的思路与方法。

关键词：蔬菜生产个性化推荐图神经网络知识图谱分层嵌入技术

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害虫自动识别与计数技术研究进展与展望

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环境昆虫学报 2015年第1期37卷 176-183页

作者：陈梅香杨信廷石宝才李文勇杜晓伟李明孙传恒国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 农业部农业信息技术重点实验室北京100097 北京市农林科学院植物保护环境保护研究所北京100097

害虫种类的识别与发生数量的获取是精准预测的重要基础,对害虫综合治理具有重要的决策意义。传统的害虫识别与计数方法效率低,难以满足植保现代化的要求。本文综述了害虫自动识别与计数技术的研究进展,讨论了声音信号、图像技术、红外... 详细信息

害虫种类的识别与发生数量的获取是精准预测的重要基础,对害虫综合治理具有重要的决策意义。传统的害虫识别与计数方法效率低,难以满足植保现代化的要求。本文综述了害虫自动识别与计数技术的研究进展,讨论了声音信号、图像技术、红外传感器在害虫自动识别与计数中应用的优势和不足,对提高害虫自动识别与计数技术准确率的解决措施提出了初步的建议。提出今后研究重点应将上述多种技术进行结合,不同技术之间相互取长补短,建立综合性的监测技术体系,以提高害虫识别与计数的准确率;同时应用三维技术解决害虫二维图像识别算法普适性的问题。

关键词：害虫自动识别计数红外传感器声音信号图像技术

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基于实例分割技术的草莓叶龄及冠幅表型快速提取方法

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智慧农业（中英文） 2024年第2期6卷 95-106页

作者：樊江川王源桥苟文博蔡双泽郭新宇赵春江中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 国家农业信息化工程技术研究中心/北京市农林科学院信息技术研究中心/数字植物北京市重点实验室北京100097 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨陵712100 北京派得伟业科技发展有限公司北京100097

[目的/意义]为解决高通量草莓叶龄及冠幅提取问题,提出一种基于移动式表型平台和实例分割技术的高通量表型提取方法。[方法]利用小型移动式表型平台对温室内盆栽草莓植株的俯拍图像进行数据获取,并利用改进型Mask R-CNN(Convolutional N... 详细信息

[目的/意义]为解决高通量草莓叶龄及冠幅提取问题,提出一种基于移动式表型平台和实例分割技术的高通量表型提取方法。[方法]利用小型移动式表型平台对温室内盆栽草莓植株的俯拍图像进行数据获取,并利用改进型Mask R-CNN(Convolutional Neural Network)模型对图像进行处理,以此获取草莓植株叶龄信息。首先利用带有分组注意力模块的Split-Attention Networks(ResNeSt)骨干网络替换原有网络,从而提高图像特征信息提取精度和执行效率。在训练时,利用Mosaic方法对草莓图像进行数据增强,并且使用二元交叉熵损失函数对原本的交叉熵分类损失函数进行优化,以达到更好的植株与叶片的检测准确度。在此基础上,对训练结果进行后处理,利用标定比值对冠幅进行计算。[结果和讨论]该方法能够在ResNeSt-101骨干网络下,实现80.1%的掩膜准确率和89.6%的检测框准确率,并且能够以99.3%的植株检测正确率和98.0%的叶片数量检出率实现高通量的草莓叶龄估算工作。而模型推理后草莓植株南北和东西向冠幅测试值与真实值相比误差均低于5%的约占98.1%。[结论]该方法有着较高的鲁棒性,能够为智慧农业下高通量植物表型获取与解析工作提供技术支持。

关键词：移动式表型平台实例分割草莓表型叶龄统计冠幅 Mask R-CNN ResNeSt

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基于YOLOX的穴盘甘蓝病害检测方法

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江苏农业科学 2023年第8期51卷 193-202页

作者：马驰吴华瑞于会山聊城大学物理科学与信息工程学院山东聊城252000 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

为实现穴盘甘蓝的智能化管理,针对穴盘甘蓝病害识别存在的光照不均匀、对比度低和待检测目标小等问题,研究了基于深度学习的穴盘甘蓝病害检测算法。该算法结合通道空间注意力机制模块,在特征提取模块对特征信息进行重标定,引导模型关注... 详细信息

为实现穴盘甘蓝的智能化管理,针对穴盘甘蓝病害识别存在的光照不均匀、对比度低和待检测目标小等问题,研究了基于深度学习的穴盘甘蓝病害检测算法。该算法结合通道空间注意力机制模块,在特征提取模块对特征信息进行重标定,引导模型关注病害区域特征,抑制背景噪声,降低模型漏检率。并采用自适应多尺度特征融合算法提取穴盘甘蓝病害多尺度特征,充分利用不同尺度特征的语义信息提升小目标的检测精确率。由于算法的检测框定位不准确,在回归损失函数中添加了重叠面积损失、中心点距离损失和宽高损失,对回归任务进行了优化,提高穴盘甘蓝病害预测框定位精度;同时引入变焦损失函数作为分类损失函数,利用权重缩放因子缓解模型训练过程中相似病害类间差距小的问题。结果表明,研究算法对穴盘甘蓝炭疽病、细菌性黑斑病、褐斑病、黑腐病的检测平均精确率分别为97.59%、99.70%、98.69%和97.64%;其平均精度均值达到98.41%,与YOLOX、Faster R-CNN、YOLOv3、SSD、CenterNet算法相比,分别提高了4.96、12.86、18.19、4.71、10.69百分点。

关键词：病害检测穴盘甘蓝多尺度特征融合注意力机制小目标检测

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棉花表型技术研究进展

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江苏农业科学 2023年第11期51卷 27-36页

作者：李远鲲郭新宇张颖顾生浩张永江吴升北京市农林科学院信息技术研究中心数字植物北京市重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 河北农业大学农学院/华北作物改良与调控国家重点实验室/河北省作物生长调控重点实验室河北保定071000

棉花是重要的纺织原料,表型技术的应用对棉花智慧栽培管理和数字化育种具有重要意义。随着农业监测传感器及表型平台的发展,棉花表型技术研究进入重要阶段。概述了棉花的表型构成和主要表型指标;从图像类表型平台、点云类表型平台2个方... 详细信息

棉花是重要的纺织原料,表型技术的应用对棉花智慧栽培管理和数字化育种具有重要意义。随着农业监测传感器及表型平台的发展,棉花表型技术研究进入重要阶段。概述了棉花的表型构成和主要表型指标;从图像类表型平台、点云类表型平台2个方面综述了棉花表型获取相关传感器及高通量系统平台的发展现状,总结其适用场景、通量、效率及精度;详细综述了棉花多源表型数据处理技术体系,包括图像、三维建模、机器学习、深度学习以及表型大数据建模等技术方法;总结讨论了当前表型技术在棉花精准栽培管理和数字育种方面的应用进展;展望了棉花表型技术的未来发展趋势。

关键词：棉花表型技术表型平台高通量多尺度表型组学

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作物智慧栽培学——信息-农艺-农机深度融合的新农科

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农学学报 2023年第2期13卷 67-76页

作者：顾生浩温维亮卢宪菊王传宇郭新宇北京市农林科学院信息技术研究中心数字植物北京市重点实验室北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

在社会发展进入万物智联新时代、农业科学步入数据密集型知识发现的新阶段和智慧农业技术成为国家实施乡村振兴战略的重要抓手的背景下,传统作物栽培学理论技术体系已无法满足智慧栽培发展的需要,亟需加快与其他相关学科深度融合、协同... 详细信息

在社会发展进入万物智联新时代、农业科学步入数据密集型知识发现的新阶段和智慧农业技术成为国家实施乡村振兴战略的重要抓手的背景下,传统作物栽培学理论技术体系已无法满足智慧栽培发展的需要,亟需加快与其他相关学科深度融合、协同创新,发展作物智慧栽培学。本研究首先阐述了作物智慧栽培的内涵和特征,然后阐明了作物智慧栽培学的概念、研究内容和关键技术以及相应的学科体系,最后提出了作物栽培学的发展趋势、面临挑战及对策建议。围绕智慧栽培中“联接、感知、认知、管控”四大关键环节开展重大科学发现、前沿技术突破和产业模式创新,构建智慧栽培理论技术体系,推动传统栽培向智慧栽培转型升级,有助于实现作物生产的可持续发展,加速推进农业现代化。

关键词：智慧栽培信息-农艺-农机融合智慧管控大数据

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大模型在设施蔬菜智能化生产中的应用

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蔬菜 2024年第11期 1-8页

作者：吴华瑞李晓锁国家农业信息化工程技术研究中心/北京市农林科学院信息技术研究中心/农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

以ChatGPT为代表的大模型的诞生引发了社会各界的广泛关注和深入讨论,将该类模型引入到农业领域可加快智慧农业的发展速度,大幅提升生产效率。本文立足于人工智能大模型的最新进展,系统性地梳理了其发展历程与现状,并聚焦于设施蔬菜生... 详细信息

以ChatGPT为代表的大模型的诞生引发了社会各界的广泛关注和深入讨论,将该类模型引入到农业领域可加快智慧农业的发展速度,大幅提升生产效率。本文立足于人工智能大模型的最新进展,系统性地梳理了其发展历程与现状,并聚焦于设施蔬菜生产领域,阐述了大模型在设施蔬菜智能化生产过程中的应用,包括蔬菜病虫害识别与防治、设施智能决策、蔬菜生长监测与产量预测等方面,最后总结分析了大模型技术目前面临的挑战以及未来的发展方向,旨在为未来大模型在设施蔬菜生产中的应用与推广奠定坚实的理论基础与实践指导。

关键词：智慧农业大模型人工智能设施蔬菜智能化生产

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蔬菜智能化管理技术研究进展

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中国农学通报 2023年第16期39卷 137-144页

作者：孙想吴华瑞朱华吉顾静秋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 农业农村部农业信息数字乡村技术重点实验室北京100097

为进一步推动智能化管理技术在蔬菜生产经营中的应用,提出蔬菜生产智能化技术的总体架构,分析大数据背景下蔬菜数据来源和获取手段,总结蔬菜病害诊断、环境与水肥调控、栽培管理决策、生产作业管理、智能信息服务等方面的关键技术。在... 详细信息

为进一步推动智能化管理技术在蔬菜生产经营中的应用,提出蔬菜生产智能化技术的总体架构,分析大数据背景下蔬菜数据来源和获取手段,总结蔬菜病害诊断、环境与水肥调控、栽培管理决策、生产作业管理、智能信息服务等方面的关键技术。在此基础上,指出蔬菜生产智能化管理技术在研究应用中面临的挑战,提出蔬菜生产智能化管理技术的发展建议。智能化是现代农业发展的要素,利用智能信息技术提高蔬菜产业综合生产力和效益是最终目的,应深度挖掘现实需求,整合蔬菜全产业链数据,推进智能信息技术与蔬菜产业的深度融合,支撑国内蔬菜产业转型升级。

关键词：蔬菜生产智能化管理智能调控诊断决策信息服务

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