科研产出
基于区块链和边缘计算的水稻原产地溯源方法研究
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：地理位置与环境因素的不同导致水稻品质存在差异，优质原产地的稻米质优味美，对消费者更有吸引力，因此研究水稻原产地溯源，建立水稻原产地可信溯源系统具有重要意义。传统物联网区块链溯源系统将溯源数据上传至中心化的服务器，再由服务器上传至区块链；这无法很好地利用边缘节点中的资源，还使其易受数据伪造或数据丢失等安全风险的影响。设计了一套基于区块链和边缘计算的水稻原产地溯源模型，依托嵌入式设备的边缘计算能力，对传感器数据实时数据融合并在嵌入式设备上部署区块链。此外，设计边缘计算场景下区块链网络的存储扩展方法和边缘计算工作流程。最后，经过测试分析，查询公开溯源数据的平均时间为45.84 ms,查询隐私溯源数据的平均时间为50.92 ms,边缘节点加密上链的平均时间为1.27 s,边缘多链存储容量消耗为传统单链的18%,能够满足水稻原产地溯源实际的应用需求。
全文链接
请求原文
北京地区大气重金属沉降污染特征与风险评价
《中国环境科学 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：为了解疫情期间北京大气重金属沉降通量的时空特征以及健康风险水平,于2020～2021年共收集大气降尘样品52组,采用实验室仪器测定样品中Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd等6种重金属元素的含量,并计算其沉降通量.结果表明,北京降尘中重金属Cd的平均含量不足10mg/kg,Cr、Ni、Cu、As的平均含量10～100mg/kg,而Zn的平均含量超过了100mg/kg;Cr、Ni、Cu、Zn、As、Cd的含量均超过北京土壤背景值,其超标率分别为93.9%、51.0%、98.0%、100.0%、89.8%和100.0%;北京各重金属元素沉降通量值与全国农业农村加权均值结果相近,显著高于国外发达地区,城区各元素沉降通量低于郊区;地累积指数研究结果表明,各元素的污染水平排序为Cd＞Zn＞Cu＞Cr＞As＞Ni,其中Cd、Zn元素都在中度和偏中度污染以上,其余元素在轻度污染水平;4个季度13个监测点中Cd元素存在中度危害和很强生态危害,23.1%～76.9%的样品处于中度生态危害;健康风险评价结果表明,降尘中Cr和As对成年人和儿童存在非致癌风险.
全文链接
请求原文
反刍家畜典型行为监测与生理状况识别方法研究综述
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：反刍家畜是人类获得肉、奶等食品的重要来源，随着人们对其产品产量与品质要求的提升，传统耗时耗力且高人工成本的人工监管模式已经难以满足规模化反刍家畜养殖的需要。反刍家畜行为中蕴含着许多身体状况信息，对反刍家畜行为的自动化监测有助于较早地识别其异常行为、评估其健康水平、预警其异常生理状态，辅助养殖人员及时调整养殖策略，实现低成本、高效率和高收益的生产过程。首先对反刍家畜基本运动(躺卧、行走、站立)、反刍、进食饮水、跛行等典型行为的监测方法进行总体阐述，然后详细分析了识别反刍家畜发情、分娩、疾病、疼痛状况的不同特征指标以及基于该特征指标的生理状况识别方法，最后探讨了反刍家畜行为监测方法目前存在的一些问题与难点，并指出未来的研究重点为：优化传感器功耗、融合多传感器数据、降低数据传输延时、减少大规模数据标注、轻量化深度学习模型以及深度解析和应用数据。
全文链接
请求原文
兼顾面积属性与不确定性信息的样本点权重调整方法
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：样本点权重调整是遥感分类精度评价中样本点空间分配的关键环节。以北京市顺义区精度评价样本点为例，提出了一种兼顾面积属性与不确定性信息的样本点权重调整方法——模糊调整权重法，用于布设精度评价样本点。首先，构建用于表达不确定性信息的模糊中和指数及其权重，融合模糊中和指数权重和面积权重构建模糊调整权重，并计算各个分层的模糊调整权重结果，完成样本点特征空间分配；其次，设置不同梯度样本点集，结合平均最短距离最小化准则和空间模拟退火算法实现样本点地理空间优化布设；最后，构建权重调整效果评价指标，进行模糊调整权重效果评价，并与其他权重调整方法和未进行权重调整的布点方法进行对比分析。结果表明：顺义区不确定性大、中、小的层模糊调整权重分别为0.45、0.37、0.18,与面积权重相比，不确定性大的层权重显著增加、中层权重稍微增加、小层权重明显降低；5个不同数据集样本点权重调整的精度评价总体精度、相对精度、均方根误差和标准偏差结果分别为69.90%～73.48%、96.28%～99.82%、0.01和0.01;模糊调整权重布点方法评价效果优于面积权重、模糊中和指数权重、不确定性空间分层权重布点方法，以及空间均匀抽样和简单随机抽样方法，样本点权重调整更加准确可靠。设计的模糊调整权重法布设精度评价样本点，能够兼顾面积属性和不确定性信息，又可以避免权重调整过度，提高了各个分层样本点空间分配的合理性。
关键词： 遥感分类 样本点 权重 精度评价 不确定性 空间分层
全文链接
请求原文
危害栓皮栎的中国突瓣叶蜂属(膜翅目:叶蜂科)一新种
《林业科学 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：记述采自北京市平谷区危害栓皮栎的突瓣叶蜂属(膜翅目:叶蜂科)一新种:斑痣突瓣叶蜂Nematus maculostigmatus Liu&Wei,sp.nov..该种幼虫取食栓皮栎的叶片.新种与黄环突瓣叶蜂(N.princeps Zaddach,1876)近似,二者的主要区别是:新种上唇、翅基片、前中足股节背侧长斑、后足股节小斑、前中足胫节腹侧及背侧基部4/5、后足胫节基部2/3、腹部第1背板全部、第2背板大部黄色;颚眼距0.5倍于中单眼直径;锯鞘1.3倍于前足胫节,锯腹片中部锯刃具4—6个外侧亚基齿;第1节缝向端部倾斜,2—15节缝具刺毛带,刺毛带最宽处约3/5于锯节宽;锯根0.7倍于锯端;阳茎瓣腹叶刺突明显倾斜.黄环突瓣叶蜂上唇、翅基片小部暗褐色;前中足股节、胫节、跗节除各节端缘外红黄色;后足股节基部1/3红黄色;腹部第3—4节大部黄色;颚眼距1.5倍于中单眼直径;锯鞘0.8倍于前足胫节;锯腹片中部锯刃多具9—12个外侧亚基齿;第1节缝不倾斜,2—13节缝具刺毛带,刺毛带最宽处约为锯节的1/3宽;锯根0.9倍于锯端;阳茎瓣腹叶刺突不倾斜,端部侧面具突起.采用DNA试剂盒法提取了新种基因组DNA,测序获得新种COⅠ基因序列,长度为810 bp.另从Genbank数据库中下载突瓣叶蜂属、槌缘叶蜂属已知种类COⅠ序列14条,与新种序列构成COⅠ序列数据集,运算突瓣叶蜂属内种间的K2P距离,计算结果显示,斑痣突瓣叶蜂与黄环突瓣叶蜂的K2P距离最小,为0.116;基于贝叶斯法构建了COⅠ基因系统发育树,树图结果显示,斑痣突瓣叶蜂与突瓣叶蜂属内其他11个已知种聚为一支,构成单系群.分子分析结果与形态鉴定结果一致,均支持新种成立.新种模式标本保存于江西南昌亚洲叶蜂博物馆.
全文链接
请求原文
基于全透射近红外光谱的西瓜不同部位可溶性固形物含量在线检测研究
《光谱学与光谱分析 》 2023 EI SCI 北大核心 CSCD
摘要：可溶性固形物含量（SSC）是评价西瓜果肉品质优劣的关键指标。西瓜SSC在线检测模型的建立，可以实现西瓜品质按其SSC进行在线分级，满足不同人群需求，提高市场竞争力。以160个京美2K西瓜为研究对象，通过实验室自主研发的在线检测设备，采集了西瓜两种姿态的可见近红外全透射光谱数据，分别与西瓜不同部位SSC建立偏最小二乘回归（PLSR）预测模型，探究西瓜SSC在线检测的最佳姿态和检测部位。首先，分别定义西瓜不同部位SSC测量值为瓜蒂糖、中心糖、瓜脐糖和整果糖，在线检测的两种姿态分别定义为T1姿态和T2姿态。其次对比西瓜不同部位SSC,探讨西瓜SSC评价标准。然后去除光谱透射强度值较低且频率较高，包含大量噪声和无用信息的光谱数据，最终选取波长范围（671～1 116 nm）的光谱进行分析。采用卷积平滑（SGS）算法分别与多元散射校正（MSC）、单位矢量归一化（UVN）和标准正态变量变换（SNV）这3种算法相结合对两种姿态下的光谱数据进行预处理，随后对应西瓜不同部位SSC分别建立预测模型。通过对比不同模型的预测结果发现：使用SGS和MSC组合对T1姿态采集的光谱数据预处理效果最好，而对于T2姿态的光谱数据使用SGS与UVN结合预处理效果最好；T1姿态明显比T2姿态的光谱数据所建模型的预测效果好；对西瓜瓜蒂糖和整果糖的预测结果较好，瓜脐糖次之，中心糖最差。最后采用竞争性自适应重加权算法（CARS）分别对预测瓜蒂糖和整果糖的模型进行优化。其中，共挑选出81个波长点用于建立预测瓜蒂糖模型，106个波长点用于建立预测整果糖模型，两模型的预测集相关系数分别为0.881 0和0.875 8,均方根误差分别为0.866 7%和0.758 9%,不仅模型得到了简化，还提高了模型的预测精度。研究结果表明，西瓜不同姿态和对不同部位SSC预测的差异，会影响西瓜SSC在线检测和品质评价分级结果，应根据用户的实际需求进行模型选取和优化；为此，提出了糖度评价指数，为进一步开发西瓜SSC在线检测设备提供了技术支撑。
关键词： 近红外光谱 西瓜 可溶性固形物含量 在线检测 模型优化
全文链接
请求原文
基于级联视觉检测的樱桃番茄自动采收系统设计与试验
《农业工程学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：樱桃番茄串生长姿态多样、果实成熟度不一，采摘机器人进行“粒收”作业时，常面临果梗干涉末端执行器、成熟度判断错误等问题，导致采摘效率低下、难以有效实现分级采收。针对上述问题，该研究提出一种级联视觉检测流程，包括采收目标检测、目标果实特性判别、果实与果梗位置关系判断3个关键环节。首先根据农艺要求按成熟度将番茄果实分为4个等级，引入YOLOv5目标检测模型对番茄串和番茄果实进行检测并输出成熟度等级，实现分期采收。然后对果实与果梗的相对位置进行判断，利用MobileNetv3网络模型对膨胀包围盒进行果实与果梗相对位置关系判断，实现末端执行器采摘位姿控制。日光温室实际测试结果表明，本文提出的级联检测系统平均推理用时22ms，在IOU（intersectionoverunion）阈值为0.5的情况下，樱桃番茄串与果实的平均检测精度达到89.9%，满足采摘机器人的视觉检测精度和实时性要求，相比末端执行器以固定角度靠近待采目标的方法，本文方法采收效率提升28.7个百分点。研究结果可为各类果蔬采摘机器人研究提供参考。
关键词： 机器人 目标检测 日光温室 樱桃番茄 YOLOv5
全文链接
请求原文
基于DeepLabCut算法的猪只体尺快速测量方法研究
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：为解决基于计算机视觉猪只体尺测量过程中存在的对猪只姿态依赖度高、测定效率低等问题，提出了一种基于DeepLabCut算法的非接触式猪只体尺快速测量方法。本研究以长白猪为研究对象，使用RealSense L515深感相机作为图像数据采集单元获取猪只背部RGB-D数据，通过分析对比ResNet、MobileNet-V2、EfficientNet系列的10个主干网络训练效果，选取EfficientNet-b6模型作为DeepLabCut算法最优主干网络进行猪只体尺特征点检测；为实现猪只体尺数据的精准计算，本文采用SVM模型识别猪只站立姿态，筛选猪只自然站立状态；在此基础上，采用深度数据临近区域替换算法对离群特征点进行优化，并计算猪只体长、体宽、体高、臀宽和臀高5项体尺指标。经对140组猪只图像进行测试发现，本研究提出的算法可实现猪只自然站立姿态下体尺的实时、精准测量，体尺最大均方根误差为1.79 cm,计算耗时为每帧0.27 s。
关键词： 猪只 DeepLabCut 非接触式 特征点 体尺测量
全文链接
请求原文
基于无人机多源遥感的玉米LAI垂直分布估算
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：为探究无人机多源遥感影像估算玉米叶面积指数（Leaf area index, LAI）垂直分布，在田间设置了密度和播期试验，在7个生育时期利用无人机采集了可见光、多光谱和热红外影像并同步获取玉米LAI垂直分布数据。同时，为合理制定无人机飞行任务，分析了不同飞行高度和不同太阳高度角下获取的无人机影像对估算玉米LAI的影响。基于无人机影像提取的与玉米LAI相关性较高的植被指数、纹理信息和冠层温度等特征，利用7种机器学习方法分别构建了玉米冠层不同高度LAI估算模型，从中选取鲁棒性强的2个模型用于分析在不同飞行高度和不同太阳高度角下估算LAI的差异。研究结果表明，MLPR和RFR模型对玉米LAI估算鲁棒性最强，全生育期下模型rRMSE为11.31%（MLPR）和11.42%（RFR）。玉米冠层LAI垂直分布估算误差，所有模型的平均rRMSE分别为9.1%（LAI-1）、14.19%（LAI-2）、18.62%（LAI-3）、23.29%（LAI-4）和26.7%（LAI-5）。对于玉米穗位叶及以下部位的LAI估算误差均在20%以下，得到了较好精度。同时，在不同飞行高度和太阳高度角试验中可以得出，当飞行高度为30 m时LAI估算精度最高，R~2为0.73,rRMSE为10.97%,在09:00—10:00观测的玉米LAI估算精度最高。无人机多源遥感影像数据可以准确估算玉米冠层LAI垂直分布，及时掌握玉米功能叶片LAI长势差异，可为玉米品种筛选提供辅助。
关键词： 玉米 叶面积指数 无人机多源遥感 垂直分布 飞行试验
全文链接
请求原文
面向小麦区块链追溯系统的分级监管模型设计与实现
《农业机械学报 》 2023 EI 北大核心 CSCD
摘要：针对现有的农产品溯源系统中数据监管存在的监管单一、权限集中，以及监管过程中隐私泄露等问题，通过研究小麦制粉行业全业务流程特性，设计并构建了面向小麦区块链追溯系统的分级监管模型。该模型以联盟链Hyperledger Fabric为基础构建多链架构，提出了基于密文策略属性加密（CP-ABE）技术的加密隐私密钥传输方法，通过一对多的加密属性设计多个数据监管部门，并在密文中嵌入访问结构实现权限管控。通过理论分析，所提出的分级监管模型能够在满足消费者追溯需求的基础上，实现企业隐私保护、分级授权管控、全流程穿透式实时监管的功能。在安全方面，该模型在控制策略保持不变的情况下，改变需加密密钥的任意一位，生成密文平均变化率为95.5%;在保持密钥不变的前提下，通过改变企业授权访问策略，引起解密私钥平均变化率为75.5%,具有较高的混淆性和安全性。在效率方面，所设计的分级监管模型公开溯源数据平均查询时延为6.67 ms,隐私数据平均解密查询时延为34.45 ms,数据监管平均查询时延为37.78 ms。
全文链接
请求原文
