检索结果-内蒙古大学图书馆

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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融合农村居民意图的健康知识推荐方法

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计算机工程与设计 2024年第7期45卷 2142-2149页

作者：王馨悦吴华瑞陈雯柏韩笑朱华吉赵春江北京信息科技大学自动化学院北京市农林科学院信息技术研究中心国家农业信息化工程技术研究中心农业农村部数字乡村技术重点实验室

为提高农村居民健康认知水平，提出一种融合农村地区居民意图的健康知识推荐方法。考虑到村民对不同健康知识的偏好，建模用户层中村民与健康知识间的关系路径，捕获村民获取健康知识的潜在意图，利用图卷积与注意力机制传播聚合村民意... 详细信息

为提高农村居民健康认知水平，提出一种融合农村地区居民意图的健康知识推荐方法。考虑到村民对不同健康知识的偏好，建模用户层中村民与健康知识间的关系路径，捕获村民获取健康知识的潜在意图，利用图卷积与注意力机制传播聚合村民意图邻居节点信息，获得村民与健康知识的高阶邻域表示，通过双交叉聚合器将初始节点与邻域表示进行聚合，增强村民与健康知识的表示能力，实现村民健康知识精确推荐。基于农村健康知识数据集验证研究模型有效性，结果表明该模型在准确率、NDCG指标上均得到了一定程度的提高。

关键词：农村知识推荐注意力机制知识图谱嵌入传播健康知识神经网络

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基于多模态数据驱动的黄瓜温室湿度预测方法

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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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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 2024年

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

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（ALiteBERT）提... 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（ALiteBERT）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%，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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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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基于多源遥感信息的作物病虫害生境评价研究进展

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中国生态农业学报（中英文） 2023年第7期31卷 1012-1025页

作者：沈艳艳张竞成沈栋田洋洋黄文江杨小冬杭州电子科技大学人工智能学院杭州310018 中国科学院空天信息创新研究院数字地球重点实验室北京100094 农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室/北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097

作物病虫害严重影响粮食产量和质量,对农业生产造成巨大损失。开展作物病虫害生境适宜性评价能够对适合病虫害繁殖和流行的环境区域进行有效表征,为病虫害预测提供重要信息。由于作物病虫害发生和流行受多种生境因素影响,同时这些生境... 详细信息

作物病虫害严重影响粮食产量和质量,对农业生产造成巨大损失。开展作物病虫害生境适宜性评价能够对适合病虫害繁殖和流行的环境区域进行有效表征,为病虫害预测提供重要信息。由于作物病虫害发生和流行受多种生境因素影响,同时这些生境因素时空异质性高,难以通过传统气象站点数据、人为调查等方式进行有效表征,为病虫害生境评价带来较大的挑战。遥感技术的发展和成熟为病虫害生境信息表征带来重要机遇。多源遥感信息在时空异质信息表征方面具有天然优势,同时能与传统气象站点数据形成信息互补,为病虫害生境适宜性评价提供全面、丰富的信息,支持生境适宜性评价模型的构建。本文对多源遥感信息在作物病虫害生境适宜性评价方面的研究进展进行综述,重点分析多源遥感数据在寄主作物分布及生长状态、环境气象条件和景观等病虫害生境因子表征方面的潜力,以及大范围生境适宜性评价涉及的统计模型、机器学习模型和生态位模型等建模方法。在此基础上,提出基于多源遥感信息的作物病虫害生境评价模型构建的框架,并对技术的发展趋势进行探讨,为更加精准、科学的区域尺度病虫害防控管理提供技术支撑,为病虫害统防统治和绿色防控提供科学指导。

关键词：多源遥感信息作物病虫害因子表征生境适宜性

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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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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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农产品数字互动体验系统研究与建设

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软件 2019年第5期40卷 57-70页

作者：闫俊均王殿亮郭新宇北京农学院北京102206 北京农业信息技术研究中心北京10097 北京市农林科学院数字植物北京市重点实验室北京100097

21世纪以来,人们正在步入数字化的时代,技术的不断更新带来了新的文化生活和新的社会现象。随着新兴的科学技术与数字技术的发展,农业体验正朝着智能化、网络化、数字化的方向进步,数字互动体验系统也逐渐出现在人们的视野当中。农产品... 详细信息

21世纪以来,人们正在步入数字化的时代,技术的不断更新带来了新的文化生活和新的社会现象。随着新兴的科学技术与数字技术的发展,农业体验正朝着智能化、网络化、数字化的方向进步,数字互动体验系统也逐渐出现在人们的视野当中。农产品与我们的生活息息相关,农产品的质量安全直接关系我们的健康和安全,更是食品安全的前提和保障,所以向用户展示农产品的生产过程是十分重要的。本文主要研究如何将虚拟现实技术、增强现实技术等信息技术与农业知识相结合,设计集真实性、科学性和趣味性为一体的数字互动体验系统。为用户科普农业信息,将农产品背后的故事更好的呈现在用户面前,向用户展示我国产业科技的发展,让用户感受农业科技的力量,以及农业发展的蓬勃生机。

关键词：农产品数字互动虚拟现实增强现实

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