检索结果-内蒙古大学图书馆

中国农机化学报 2025年第2期46卷 253-258页

作者：曾德斌陆万荣郑良芳施明登陈文绪塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学) 新疆阿拉尔843300 华讯网络系统有限公司上海市200000

为提高复杂背景情况下植物叶片分割算法精度、效果以及减少卷积计算量,提出一种改进的U^(2)—Net语义分割模型U^(2)—DSCNet。该模型基于U^(2)—Net的RSU残差结构引入深度可分离卷积,采用DSC—RSU残差模块替代U^(2)—Net的RSU单元,得到... 详细信息

为提高复杂背景情况下植物叶片分割算法精度、效果以及减少卷积计算量,提出一种改进的U^(2)—Net语义分割模型U^(2)—DSCNet。该模型基于U^(2)—Net的RSU残差结构引入深度可分离卷积,采用DSC—RSU残差模块替代U^(2)—Net的RSU单元,得到改进的U^(2)—Net语义分割模型U^(2)—DSCNet。模型由编码器、解码器、特征融合3部分构成,编码器有6层编码模块(En_1~En_6),解码器有5层解码模块(De_1~De_5),接着对5个解码器输出的图进行特征融合,得到融合不同尺度语义信息的特征图来用于模型训练。在测试集和自然环境下采集的图片上进行模型验证试验,与FCN、SegNet、U—Net和U^(2)—Net等算法进行对比。采用精确率、召回率、Fβ分数和交并比作为评价指标,U^(2)—DSCNet在4个指标中的结果为0.952,0.956,0.952,80.3,相比于其他几种分割算法均有显著提高,并且模型尺寸和训练效率也比U^(2)—Net更好,模型尺寸为137 MB,训练时间为0.72 s。该模型在拥有高分割准确率的同时具有良好的泛化能力。

关键词：植物叶片 U^(2)—DSCNet 语义分割残差连接深度可分离卷积

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叶面喷施ABA对花铃期棉花叶片超微结构及光合作用的影响

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西北植物学报 2025年第1期45卷 64-73页

作者：程国赵修帅殷姿王兴鹏何帅塔里木大学水利与建筑工程学院/自治区教育厅普通高等学校现代农业重点实验室新疆阿拉尔843300 塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300 中国农业科学院西部农业研究中心新疆昌吉831100 农业农村部西北绿洲节水农业重点实验室新疆石河子832000

【目的】探究ABA对棉花花铃期叶片光合效应和超微结构的影响机理,为通过ABA调控南疆棉花无效水分损耗提供理论依据。【方法】以新疆阿拉尔大田栽培棉花品种‘塔河2号’植株为对象,进行叶面喷施清水(对照)及低浓度(50μmol/L)、高浓度(10... 详细信息

【目的】探究ABA对棉花花铃期叶片光合效应和超微结构的影响机理,为通过ABA调控南疆棉花无效水分损耗提供理论依据。【方法】以新疆阿拉尔大田栽培棉花品种‘塔河2号’植株为对象,进行叶面喷施清水(对照)及低浓度(50μmol/L)、高浓度(100μmol/L)ABA处理,测定叶片光合色素含量、气体交换参数、气孔特征和超微结构等指标。【结果】与对照相比,喷施ABA1d后,高、低浓度处理叶片气孔密度、形状指数、叶绿体面积和水分利用效率均增加,而叶绿素含量、净光合速率和蒸腾速率降低,且高浓度处理效果更明显;喷施ABA4d后,叶片气孔密度在高浓度下降低,在低浓度下增加,形状指数在高浓度下增加;ABA处理叶片叶绿体排列较整齐,致密性好,但数目明显减少,且高浓度处理叶绿体内淀粉粒较大。【结论】叶面喷施ABA使棉花叶片气孔开度、叶绿素含量、光合效率和蒸腾速率降低,叶绿体面积和周长增加,且高浓度处理降低水分蒸腾和提升水分利用效率的效果较好。

关键词：脱落酸棉花叶绿素光合作用气孔特征叶绿体超微结构

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基于拉曼光谱的农产品品质鉴定研究进展

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安徽农学通报 2025年第5期31卷 102-106页

作者：逯广帅王璇章尚鹏李力安一文塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室新疆阿拉尔843300

农产品品质对于提升其市场竞争力至关重要,因此其品质的快速检测存在一定的必要性。拉曼光谱作为一种无损检测技术,其在农产品品质鉴定中应用广泛。本文主要从拉曼光谱技术的类型、优势及其在粮食作物品质鉴定和果蔬无损检测方面的应用... 详细信息

农产品品质对于提升其市场竞争力至关重要,因此其品质的快速检测存在一定的必要性。拉曼光谱作为一种无损检测技术,其在农产品品质鉴定中应用广泛。本文主要从拉曼光谱技术的类型、优势及其在粮食作物品质鉴定和果蔬无损检测方面的应用进行综述。该技术通过分析与入射光频率不同的散射光谱,获取分子振动、转动等信息;其包含傅里叶变换拉曼光谱分析、显微共聚焦拉曼光谱分析和共振拉曼光谱分析等,具有检测速度快、无损和无污染等优点。粮食作物品质鉴定方面,该技术能快速准确地检测农作物的成熟度、新鲜度和病害,以及农作物中物质成分的含量和分布等。果蔬无损检测方面,研究主要集中于外部品质检测,如对苹果早期轻微损伤的鉴定,采用拉曼光谱结合化学计量方法,经过光谱预处理及有效算法校正后,能实现高准确率的损伤检测。本文为促进拉曼光谱技术在农产品品质鉴定方面的应用提供参考。

关键词：拉曼光谱粮食作物果蔬品质鉴定

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红枣矮化密植模式下小型振动采收机参数分析与试验

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中国农机化学报 2025年第05期 6-11页

作者：马少辉杨蕊杨凯谢婉莹杜凯牛顿塔里木大学机械电气化工程学院塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学)

为提高新疆矮化密植模式下红枣机械化采收率，针对矮化密植枣园枣树行距、株距、高度、树干径和冠直径小的特点，设计研制基于小型电动三轮车的振动采收机。分析振动落果条件，测量不同采收时间红枣与枣枝的连接力；对机具振动电机转速... 详细信息

为提高新疆矮化密植模式下红枣机械化采收率，针对矮化密植枣园枣树行距、株距、高度、树干径和冠直径小的特点，设计研制基于小型电动三轮车的振动采收机。分析振动落果条件，测量不同采收时间红枣与枣枝的连接力；对机具振动电机转速、偏心块质量、夹持高度和激振时长关键参数进行分析与田间试验，利用极差分析法和各因素相关性主体间效应检验的数据处理。结果表明，当电机转速为1 140 r/min,偏心块质量为650 g,夹持高度为300 mm,振动时间为9 s时，为最优组合；各因素对采收率影响显著强弱顺序依次为夹持高度、振动转速、偏心块重量和振动时长，并对最优组合进行验证试验，平均采收率为90.31%;对未振落红枣果实的含水率和连接力进行测定，平均含水率为39.21%,连接力为1～5.5 N,大于被振落红枣的含水率和连接力。为矮化密植模式红枣振动采收机设计提供理论依据和技术参考。

关键词：红枣采收机振动采收矮化密植模式参数分析农业机械

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基于改进YOLOv8n的安格斯牛面部识别

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华中农业大学学报 2025年第2期44卷 39-48页

作者：胡立俊李旭李国亮塔里木绿洲农业教育部重点实验室/塔里木大学信息工程学院阿拉尔510642 农业农村部智慧农业技术重点实验室/华中农业大学信息学院武汉430070

为解决安格斯牛独特的黑色毛发导致其面部特征区分困难的问题,采用基于YOLOv8n的改进方法,实现圈养环境中的安格斯牛准确、非接触式的面部识别。首先构建了一个包含200头安格斯牛在不同生长阶段的11 000张面部图像的数据集;其次,引入创... 详细信息

为解决安格斯牛独特的黑色毛发导致其面部特征区分困难的问题,采用基于YOLOv8n的改进方法,实现圈养环境中的安格斯牛准确、非接触式的面部识别。首先构建了一个包含200头安格斯牛在不同生长阶段的11 000张面部图像的数据集;其次,引入创新的增强感受野特征融合模块,该模块增强了模型对关键特征的关注;再次,设计了新型轻量化检测头LPCDH,用于安格斯牛的面部特征识别;最后,采用组泰勒剪枝方法,通过估计神经元的重要性剪除不重要的神经元,从而减少计算成本和内存占用,提升模型的部署效率。试验结果显示,改进后的模型平均识别准确率达到92.6%。与常用的SSD、YOLOv5n、YOLOv8s、YOLOv8m、YOLOv9t、YOLOv10n、RT-Detr和Mamba-YOLO模型相比,准确率分别提高了11.5、3.8、1.8、1.9、5.1、3.9、3.7和2.4百分点。与原始YOLOv8n模型相比,所设计模型在4折交叉验证中的准确率平均提高了3.1百分点。结果表明,该模型在内存消耗和计算需求方面实现了轻量化,特别适合在移动端和实际应用中的实时识别,可显著提高安格斯牛面部识别的准确率和效率。

关键词：安格斯牛 YOLOv8n 剪枝牛只识别面部检测模型

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融合全局注意力与可形变卷积的玉米病害识别算法研究

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现代农业装备 2025年第2期 98-103页

作者：张焱姝陈军孙丽丽韩璐宇塔里木大学信息工程学院塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学)

针对玉米病害识别中图像背景复杂、病斑尺度多变带来的检测精度低、识别效果差、检测速度慢、模型鲁棒性差等问题，提出一种融合注意力模块CBAM与可形变卷积的改进YOLOv7玉米病害识别算法。首先，在特征提取网络采用可形变卷积来优化弥... 详细信息

针对玉米病害识别中图像背景复杂、病斑尺度多变带来的检测精度低、识别效果差、检测速度慢、模型鲁棒性差等问题，提出一种融合注意力模块CBAM与可形变卷积的改进YOLOv7玉米病害识别算法。首先，在特征提取网络采用可形变卷积来优化弥补传统卷积对不规则特征的信息提取效率，以提高模型对病斑的位置感知能力；其次，在特征网络与颈部网络位置增加CBAM模块，加强模型对小目标病斑的关注度；最后，对样本数据进行数据增强预处理后进行训练，提升模型泛化能力和识别精度。试验证明，改进模型对玉米病害识别的精度P达到了95.6%，平均精度均值mAP@0.5为94.3%，召回率R为92.4%，检测速度为48.72 帧/s；与基线模型YOLOv7相比，精度P、平均精度均值mAP@0.5和召回率R分别提高了5.3%、5.2%、5.2%，可以实现玉米病害的快速准确识别。

关键词：玉米目标检测病害 YOLOv7 可形变卷积注意力机制

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融合多尺度注意力机制的棉花枯萎病识别算法研究

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现代农业装备 2025年第2期 86-92页

作者：李文雪孟洪兵孙丽丽韩璐宇塔里木大学信息工程学院塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学)

针对棉花枯萎病检测时叶片背景复杂、有遮挡以及病变多尺度等问题，提出一种融合多尺度注意力机制的YOLOv7棉花枯萎病识别算法。为适应棉花枯萎病病斑尺度不一、形状多变的特征，提升识别检测效果，在YOLOv7的特征提取网络中添加多尺度... 详细信息

针对棉花枯萎病检测时叶片背景复杂、有遮挡以及病变多尺度等问题，提出一种融合多尺度注意力机制的YOLOv7棉花枯萎病识别算法。为适应棉花枯萎病病斑尺度不一、形状多变的特征，提升识别检测效果，在YOLOv7的特征提取网络中添加多尺度注意力模块，通过多尺度信息的融合和自适应权重调整机制，提高模型的泛化性能；同时为了降低模型的计算量和参数量，提高模型的运行速度，更换特征提取网络为InceptionNeXt。试验结果表明，改进后的YOLOv7模型检测精度P达到95.9%，对比基线模型提升了2.3%；平均精度mAP@0.5达到88.15%，提高了3.67%；召回率R达到94.65%，提升了2.31%；参数量为33.73 M，减少了2.78 M；计算量为89.65 G，降低了14.62 G；证明该算法能有效提高棉花枯萎病的识别精度和效率，可对棉花病害防治提供一定的技术支撑。

关键词： YOLOv7 棉花注意力机制枯萎病病害检测

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基于无人机可见光影像的新疆棉田田间尺度地物识别

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农业机械学报 2023年第S02期54卷 199-205页

作者：张楠楠张晓白铁成袁新涛马瑞李莉中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 塔里木大学信息工程学院阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学) 阿拉尔843300 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

针对无人机采集影像时不同地物最佳分辨率难以确定的问题,运用大疆M600Pro型无人机获取棉花蕾期可见光影像,结合地面调查采样数据,利用神经网络(Artificial neural networks,ANN)、支持向量机(Support vector machines,SVM)和随机森林(R... 详细信息

针对无人机采集影像时不同地物最佳分辨率难以确定的问题,运用大疆M600Pro型无人机获取棉花蕾期可见光影像,结合地面调查采样数据,利用神经网络(Artificial neural networks,ANN)、支持向量机(Support vector machines,SVM)和随机森林(Random forest,RF)3种监督分类算法进行田间地物识别。分析不同分辨率(1.00、2.50、5.00、7.50、10.00 cm)下对地物的识别精度,并结合算法运行时间,从分辨率、算法精度和运行时间上找到适合南疆田间尺度棉花田块地物识别的最佳分辨率和最优算法。试验结果表明:当空间分辨率为1.00 cm时,SVM对地物的识别精度最高,总体精度与Kappa系数分别为99.857%和0.997。随着空间分辨率的降低,总体精度和Kappa系数呈下降趋势。当分辨率为2.50 cm和5.00 cm时,采用RF算法,运行时间最短,土地、棉花和滴灌带可获得较好的识别精度,总体精度与Kappa系数分别可达99.252%和0.986以上。当空间分辨率大于5.00 cm时,总体精度和Kappa系数下降,滴灌带制图精度(Producer’s accuracy,PA)和用户精度(User’s accuracy,UA)下降最大。空间分辨率小于5.00 cm的图像能够很好地识别蕾期棉花地的典型地物,可为进行田间地物类型及其分布状况的识别提供指导。

关键词：棉田地物分类无人机可见光影像田间尺度空间分辨率随机森林

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基于CBAM-YOLO v7的自然环境下棉叶病虫害识别方法

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农业机械学报 2023年第S01期54卷 239-244页

作者：张楠楠张晓白铁成尚鹏王文瀚李莉中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 塔里木大学信息工程学院阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学) 阿拉尔843300 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

针对自然环境下棉花叶片病害检测难度大和人工设计特征提取器难以获取与棉叶病虫害相近特征表达的问题,提出一种改进的注意力机制YOLO v7算法(CBAM-YOLO v7)。该模型在YOLO v7模型基础上,在Backbone与Head中间增加注意力机制CBAM,并在H... 详细信息

针对自然环境下棉花叶片病害检测难度大和人工设计特征提取器难以获取与棉叶病虫害相近特征表达的问题,提出一种改进的注意力机制YOLO v7算法(CBAM-YOLO v7)。该模型在YOLO v7模型基础上,在Backbone与Head中间增加注意力机制CBAM,并在Head部进行4倍下采样,然后将CBAM-YOLO v7模型用于棉叶病虫害识别,并与YOLO v5和YOLO v7进行对比试验。试验结果表明:蚜虫和正常叶片检测方面,YOLO v7可取得好的检测结果;CBAM-YOLO v7对黄萎病、棉盲蝽、红蜘蛛棉叶病虫害图像检测的准确率高于其他模型。CBAM-YOLO v7的mAP为85.5%,相较于YOLO v5提高21个百分点,相较于YOLO v7提高4.9个百分点;单幅图检测耗时为29.26 ms,可为棉叶病害在线监测提供理论基础。

关键词：棉叶病虫害目标检测注意力机制 YOLO v7

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南疆阿拉尔垦区密植棉花株高模拟研究

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棉花学报 2024年第4期36卷 320-327页

作者：范振岐塔里木大学信息工程学院新疆阿拉尔843300 塔里木绿洲农业教育部重点实验室/塔里木大学新疆阿拉尔843300

【目的】探讨新疆阿拉尔垦区密植条件下不同模型对棉花株高的预测效果。【方法】以株型差异较大的新陆中81号和塔河2号为试验材料,在阿拉尔垦区16000株·hm^(-2)密植条件下开展大田试验,用Python语言建立株高生长的逻辑斯谛(logist... 详细信息

【目的】探讨新疆阿拉尔垦区密植条件下不同模型对棉花株高的预测效果。【方法】以株型差异较大的新陆中81号和塔河2号为试验材料,在阿拉尔垦区16000株·hm^(-2)密植条件下开展大田试验,用Python语言建立株高生长的逻辑斯谛(logistic)、冈珀茨(Gompertz)、理查德(Richards)方程和决策树机器学习预测模型,并对模型的预测精度进行分析。【结果】Logistic、Gompertz和Richards模型中,新陆中81号株高的均方根误差(root mean square error,RMSE)分别为8.38%、7.49%和7.52%,平均绝对误差(mean absolute error,MAE)分别为6.80%、5.79%和5.82%;塔河2号株高的RMSE分别为6.09%、4.77%和4.85%,MAE分别为4.52%、3.34%和3.36%。决策树机器学习方法中,新陆中81号与塔河2号株高的RMSE分别为6.91%和3.27%,MAE分别为5.04%和2.16%。Logistic、Gompertz和Richards生长方程以及决策树机器学习方法均能较好地预测密植条件下棉花株高的生长,但在预测精度上决策树机器学习方法总体上优于生长方程。【结论】基于决策树的机器学习方法不需要用数理统计知识解释模型,训练模型需要的数据量也较少,模拟精度更高,在模拟棉花株高方面有一定优势,是对传统生长方程的有益补充。

关键词：棉花株高生长方程决策树机器学习

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