科研产出
基于改进YOLO v3-tiny的全景图像农田障碍物检测
《农业机械学报 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：为实现自动导航农机的避障,解决搭载在农机顶部的全景相机获取其周围360°的图像信息并精确实时快速检测出障碍物的问题,提出了一种改进YOLO v3-tiny目标检测模型,实现了田间行人和其他农机的检测与识别。为了提高全景图像中小目标的检测效果,以检测速度快、轻量级的网络模型YOLO v3-tiny为基础框架,通过融合浅层特征与第二YOLO预测层之前的拼接层作为第三预测层,增加小目标的检测效果;为了进一步增加网络模型对目标特征的提取能力,借鉴残差网络的思想,在YOLO v3-tiny主干网络上引入残差模块,增加网络深度和学习能力,从而能够较好地提高网络的检测能力。为了验证模型的性能,建立了农田环境下1 100幅行人与农机两类障碍物图像原始数据集,经数据扩增后得到2 200幅图像数据集,按8∶1∶1将数据集划分为训练集、验证集和测试集,在Pytorch 1.8深度学习框架下进行模型训练,模型训练完后用220幅测试集图像对不同模型进行测试。试验结果表明,基于改进YOLO v3-tiny的农田障碍物检测模型,平均准确率和召回率分别为95.5%和93.7%,相比于原网络模型,分别提高了5.6、5.2个百分点;单幅全景图像检测耗时为6.3 ms,视频流检测平均帧率为84.2 f/s,模型内存为64 MB。改进后的模型,在保证检测精度较高的同时,能够满足农机在运动状态下实时障碍物检测需求。
关键词： 农田障碍物检测 全景相机 YOLO v3-tiny 残差网络
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玉米单粒种子发芽潜力无损检测方法研究
《种子 》 2021 北大核心 CSCD
摘要：以郑单958为研究对象,研究玉米单粒种子发芽潜力无损检测方法。使用相机采集单粒种子图像,提取种子24个颜色特征和13个形状特征。将图像特征与种子发芽实验结果组成数据集,通过使用主成分分析（Principal Component Analysis, PCA）提取8个可以代表所有特征的主成分,结合极限学习机算法（Extreme Learning Machine, ELM）建立模型。通过Matlab软件进行仿真,并分析了选择不同隐含层神经元个数和不同隐含层激励函数对模型预测精度的影响。结果表明,使用极限学习机模型ELM选择sigmoid函数建立PCA-ELMs模型对种子发芽预测的准确率为63.33%,查准率为88.51%,查全率为63.11%。研究表明,通过机器视觉技术结合PCA-ELMs算法建立模型,对种子发芽潜力预测具有一定可行性,通过模型分类后可以使剩余样本发芽率获得提升。
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利用SSR标记分析白萝卜自交系的遗传多样性
《中国蔬菜 》 2021 北大核心
摘要：为探明萝卜亲本材料的遗传背景,提高萝卜育种材料的利用效率,本试验利用38对SSR核心引物对42份白萝卜自交系进行遗传多样性分析。结果表明,1～9号染色体包含的引物数量分别为2、3、4、6、9、2、3、6、3个。38对引物共检测到123个等位变异,平均每个位点的等位变异数为2.86个,变异范围为2～5个;多态信息含量（PIC）的变幅为0.21～0.70,平均为0.52;其中RSS2114在42份白萝卜自交系中等位变异数最多,为5个,PIC值为0.68,表现为较好的引物多态性和品种鉴别能力。系统聚类分析表明:42份白萝卜自交系间的遗传相似系数变异范围为0.58～1.00,在相似系数0.61处可将42份材料分为3组,其中第2组可分为5个亚组,第3组可分为2个亚组。对不同或同一组间配制的杂交后代进行农艺性状分析,发现组间配组的产量优势明显高于组内配组。另外,耐抽薹自交系的亲缘关系较近,需要引入新种质来拓展该类型亲本的遗传基础。
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四唑虫酰胺及其代谢物BCS-CQ63359在番茄中的消解规律与储藏稳定性研究
《食品安全质量检测学报 》 2021 北大核心
摘要：目的建立QuEChERS-超高效液相色谱-串联三重四极杆质谱法（ultra performance liquid chromatography-tandem mass spectrometry, UPLC-MS/MS）检测番茄中四唑虫酰胺及其代谢物BCS-CQ63359的分析方法,并对四唑虫酰胺和BCS-CQ63359在番茄中的消解与储藏稳定性进行研究。方法样品用乙腈涡旋提取,经N-丙基乙二胺（primary secondary amine, PSA）和无水硫酸镁净化后,取上清液离心,过0.22μm滤膜,采用BEH C18色谱柱分离,正电离模式下由UPLC-MS/MS测定。结果在0.001～0.500μg/mL的质量浓度范围内,四唑虫酰胺和BCS-CQ63359进样浓度与峰面积呈现良好的线性关系,相关系数为0.9993～0.9999,四唑虫酰胺和BCS-CQ63359检出限分别为0.001和0.002mg/kg,定量限为0.005mg/kg。四唑虫酰胺和BCS-CQ63359的回收率为97%～106%,相对标准偏差为2%～4%。田间试验结果表明,四唑虫酰胺在番茄中的降解半衰期为1.3～4.4d,而-20℃条件下四唑虫酰胺和BCS-CQ63359储藏365d平均降解率为2%和-8%。结论该方法的灵敏度、准确度和精密度符合农药残留分析要求。自然条件下,四唑虫酰胺在番茄中的降解很快。根据农药残留储藏稳定性试验准则,四唑虫酰胺和BCS-CQ63359在番茄中储藏365 d是稳定的。
关键词： 四唑虫酰胺 代谢物 消解 储藏稳定性 超高效液相色谱-串联三重四极杆质谱法
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基于LabVIEW的植物离子吸收多参数检测系统软件研发
《农业大数据学报 》 2021
摘要：无机离子是农作物植株生长环境中重要组成部分,具备调节生理活动的功能。在生长过程中获得植物与环境养分离子的吸收信息有助于揭示植物的养分吸收机理,辅助农业科研人员或生产者监测植物生长状态。本文以植物离子吸收动力学为依据,设计了一款在线、活体、多通道的植物离子吸收多参数检测软件系统。研究在水培环境下,基于液态离子选择性微电极和NI-9205采集卡获取的离子电信号,在软件中转换为离子浓度,再通过自动拟合出的离子浓度耗竭曲线实现离子吸收动力学特征参数的实时在线获取。该软件系统基于LabVIEW软件平台进行开发设计,结合Actor Framework (操作者框架)多线程并发式的设计模式和面向对象的设计思想,完成了用户交互界面、数据采集、数据处理与分析以及数据库应用等模块化设计。对多任务系统层级间的异步通信结构进行分析与搭建,并基于高内聚、低耦合的设计原则,构建抽象的数据消息接口隔离上下层模块,增强软件的可靠性和扩展性。在数据处理与分析模块的核心业务逻辑中,嵌入服从能斯特方程的电压-浓度标定转换算法,并完成植物离子吸收动力学特征参数提取的具体流程。经过实验测试,该系统能够实时准确的完成离子电压信号的采集、浓度的标定与转换、特征多参数的获取,可满足农业科研和生产中对植物离子吸收动力学特征参数自动在线监测的需求,为营养学研究和栽培管理措施制定提供依据。
关键词： LabVIEW 操作者框架 面向对象 数据采集 异步通信 科学数据采集
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文献计量分析在快速检索文献中的应用-以土壤氨挥发为例
《中国农学通报 》 2021 CSCD
摘要：为解决关注的研究领域中检索关键文献效率低的问题,本研究利用R语言bibliometrix包,以土壤氨(NH3)挥发为例,进行文献计量分析(包括关键词共现分析、共词分析及高被引论文分析),探索文献计量分析在Web of Science核心数据库中精确快速检索文献的方法.研究发现,第一次文献检索时,输入少量简单关键词(土壤氨挥发),检索出来的文献数量达到3573篇,且其中的高被引论文多数与主题词关系不大.对第一次检索结果进行文献计量分析,根据关键词聚类、共词分析结果,增加了关键词进一步检索文献,进行上述过程2次后,检索的文献数目已降至160篇,其中的Top 10高被引论文与检索主题(土壤NH3挥发)紧密相关.此时,假设需进一步精确查找关于土壤NH3挥发与水分、温度、管理方面研究文献,再次分别增加关键词进一步检索,分别检索出26、20和28篇相关文献,且关键词及高被引论文分析结果也再次验证了方法的准确性.本研究中利用文献计量分析快速检索权威、关键文献的方法切实可行.在大数据背景下,文献计量结合R-bibliometrix工具,有助于快速、精确地检索关键文献、获取科研思路及解决方法.
关键词： 文献计量分析 共现分析 共词分析 文献检索 方法 土壤氨挥发 R语言
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EDTA螯合钙对无土栽培生菜生长及品质的影响
《北方园艺 》 2021 北大核心
摘要：以"富兰德里"生菜（Lactuca sativa‘Flandria’）为试材,采用基质栽培的方法,研究了EDTA螯合钙对无土栽培生菜生长的影响,以期探索用EDAT螯合钙替代游离钙离子作为无土栽培营养液钙源的可行性,避免营养液施配过程中钙肥有效性降低的问题。结果表明:与对照CK相比,T1、T2处理生菜在冠部鲜质量、品质性状上未表现出明显差异,且符合生产商品性要求。随着营养液螯合钙浓度的进一步增大,生菜的SPAD值虽然有所增加,但累积蒸腾耗水、地上部鲜质量和营养液利用效率均受到显著抑制。因此,采用螯合钙剂作为无土栽培作物营养液的钙源时,要注意控制营养液的螯合钙浓度不宜超过20 mg·L-1,防止产量降低、营养液利用效率下降。
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光谱关键变量筛选在农产品及食品品质无损检测中的应用进展
《光谱学与光谱分析 》 2021 EI 北大核心 CSCD
摘要：农产品及食品的品质与安全一直以来都是人们关注的焦点,不仅关系着人们的身体健康,而且关系着社会稳定甚至国家安全。由于农产品及食品的品质不合格引发的安全事件备受社会各界的广泛关注。对农产品及食品的品质的监管长久以来都是分析检测领域的重点和难点。我国人口众多,对农产品和食品的消费量非常大。面对如此大量农产品及食品品质的无损快速检测需求,光谱法以其快速、无损、高效、环境友好、可现场检测等诸多特点,为农产品及食品品质的无损快速分析提供了良好的解决方案。然而,传统的光谱法在检测过程中所使用的数据量十分庞大,不仅在建立校正模型过程中会消耗大量时间,而且难以完成大量农产品及食品的品质在线高通量无损快速检测。大量数据的计算成为限制光谱类分析仪器工作效率的主要瓶颈之一,并且大量数据的计算对仪器设备的硬件配置也提出了非常高的要求,从而间接地提高了光谱分析技术的应用成本。近年来,关键变量筛选技术脱颖而出,并成为光谱分析的一个新热点。通过筛选,采用少量关键变量建立校正模型即可得到和全谱数据建模准确度相差无几的分析结果,从而可以有效提高分析仪器的工作效率并间接地降低光谱分析技术的应用成本,进而为农产品及食品品质的高通量检测提供了可靠的技术支持、为满足人民日益增长的美好生活需要提供科技保障。针对光谱关键变量筛选在粮食及粮食作物、蔬菜、水果、经济作物、肉类、食品品质与安全领域的无损检测应用进行综述,对光谱关键变量筛选技术的应用从筛选方法、应用范围、应用效果等方面进行了分类总结归纳,并就光谱关键变量筛选技术在农产品及食品品质无损检测中的应用从变量筛选方法特点及趋势、所选变量的稳定性和可靠性、所选变量的实际意义等方面进行了展望。
关键词： 光谱分析 关键变量筛选 无损检测 农产品品质 食品品质与安全
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