简介：[目的/意义]大规模肉羊畜舍人工消毒存在费时费力、覆盖不全和消毒不彻底的问题,为保持畜舍卫生和肉羊健康,本研究提出一种羊场自动导航喷药机器人.[方法]从硬件、语义分割模型和控制算法3个方面设计了自动导航喷药机器人.硬件部分包括履带底盘、摄像头和折叠式喷药装置.语义分割模型部分通过引入压缩通道网络注意力(Squeeze-and-Excitation Network,SENet)和基于场景改进的十字交叉注意力(Criss-Cross Attention,CCA)模块,提出一种双注意力ENet语义分割模型(Double Attention ENet,DAENet).在控制算法方面,针对机器人在面对岔路时无法控制行进方向的问题,利用模拟真实道路的方法,在羊舍外的道路上绘出车道线,提出了道路中心点识别和车道线中心点识别两种算法来计算机器人行进过程中的导航点.为了实现上述两种算法,使用了两台摄像头并设计了摄像头切换算.

简介：[目的/意义]为了提高体尺关键点定位准确率,猪三维点云体尺自动测量方法会采用点云分割,在各个分割后局部点云定位测量关键点,以减少点云之间相互干扰.然而点云分割网络通常需要消耗较大计算资源,且现有测量点定位效果仍有待提升空间.本研究旨在通过设计关键点生成网络从猪体点云中提取出各体尺测量所需关键点.在降低显存资源需求的同时提高测量关键点定位效果,提高体尺测量的效率和精度.[方法]针对猪三维表面点云进行体尺测量,提出了一种定位猪体尺关键点的模型Pig Back Transformer.模型分为两个模块,分别设计了两种改进的Transformer自注意力编码器,第一模块为全局关键点模块,首先设计了一种猪背部边缘点提取算法用于获取边缘点,再使用edge encoder编码器以边缘点集合作为输入,edge encoder的edge attention中加入了边缘点和质点的偏移距离信息;第二模块...

简介：[目的/意义]奶牛跛行检测是规模化奶牛养殖过程中亟待解决的重要问题,现有方法的检测视角主要以侧视为主.然而,侧视视角存在着难以消除的遮挡问题.本研究主要解决侧视视角下存在的遮挡问题.[方法]提出一种基于时空流特征融合的俯视视角下奶牛跛行检测方法.首先,通过分析深度视频流中跛行奶牛在运动过程中的位姿变化,构建空间流特征图像序列.通过分析跛行奶牛行走时躯体前进和左右摇摆的瞬时速度,利用光流捕获奶牛运动的瞬时速度,构建时间流特征图像序列.将空间流与时间流特征图像组合构建时空流融合特征图像序列.其次,利用卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)改进PP-TSMv2(PaddlePad-dle-Temporal Shift Module v2)视频动作分类网络,构建奶牛跛行检测模型Cow-TSM(Cow-Temporal Shift Module).最后,分别在不同输..

简介：[目的/意义]牛的体尺参数是反映牛身体发育状况的关键指标,也是牛选育过程的关键因素.为解决规模化肉牛牧场复杂环境对肉牛体尺的测量需求,设计了一种图像采集装置以及体尺自动测量算法.[方法]首先搭建肉牛行走通道,当肉牛通过通道后进入限制装置,用英特尔双目深度相机D455对牛只右侧图像进行RGB与深度图的采集.其次,为避免复杂环境背景的影响,提出一种改进后的实例分割网络Mask2former来对牛只二维图进行前景轮廓提取,对轮廓进行区间划分,利用计算曲率分析方法找到所需体尺测点.然后,将原始深度图转换为点云数据,对点云进行点云滤波、分割和深度图牛只区域的空值填充,以保留牛体区域的点云完整,从而找到所需测点并返回到二维数据中.最后,将二维像素点投影到三维点云中,利用相机参数计算出投影点的世界坐标,从而进行体尺的自动化计算,最终提取肉牛体高、十...

简介：[目的/意义]准确高效地获取马匹体尺信息是马产业现代化进程中的关键环节.传统的人工测量方法耗时长、工作量大,且会对马匹造成一定应激反应.因此,实现准确且高效的体尺参数自动测量对于制定蒙古马早期育种计划至关重要.[方法]选择Azure Kinect深度相机获取蒙古马双侧RGB-D数据,以YOLOv8n-pose为基础,通过在C2f模块中引入可变形卷积(Deformable Convolution v2,DCNv2),同时添加洗牌注意力机制(Shuffle Atten-tion,SA)模块和优化损失函数(SCYLLA-IoU Loss,SIoU)的方法,利用余弦退火法动态调整学习率,提出一种名为DSS-YOLO(DCNv2-SA-SIoU-YOLO)的模型用于蒙古马体尺关键点的检测.其次,将RGB图中的二维关键点坐标与深度图中对应深度值相结合,得到关键点三维坐标,并实现蒙古马点云信息的转换.利用直通滤波、随机抽样一致性(Random Sample Consensu...

简介：摘要：近年来，国家粮食安全战略深入人心，政府与相关部门积极推动农业现代化建设，创新小麦种植技术，优化小麦病虫害防治措施，提高小麦的品质与产量，实现农业现代化转型升级。在此情况下，应对小麦种植技术进行创新、优化，只有这样才能够充分保障种植效果，增强病虫害防治能力，从而对社会发展提供有力的支持。基于此，深入分析了农业现代化下小麦种植技术、病虫害防治措施，以期为相关人员提供借鉴。

简介：摘要 : 冠层光截获能力是反映作物品种间差异的重要功能性状，高通量表型冠层光截获对提高作物改良效率具有重要意义。本研究以小麦为研究目标，利用数字化植物表型平台（ D3P）模拟生成了 100种冠层结构不同的小麦品种在 5个生育期的三维冠层场景，记录了从原始冠层结构中提取的绿色叶面积指数（ GAI）、平均倾角（ AIA）和散射光截获率（ FIPARdif）信息作为真实值 ,进一步利用上述三维小麦场景开展了虚拟的激光雷达（ LiDAR）模拟实验，生成了对应的三维点云数据。基于模拟的点云数据提取了其高度分位数特征（ H）和绿色分数特征（ GF）。最后，利用人工神经网络（ ANN）算法分别构建了从不同 LiDAR点云特征（ H、 GF和 H+GF）输入到 FIPARdif、 GAI和 AIA的反演模型。结果表明，对于 GAI、 AIA和 FIPARdif，预测精度从高到低对应的点云特征输入为 GF+H > H > GF。由此可见， H特征对提高目标表型特性的估算精度起到了重要作用。输入 GF + H特征，在中等测量噪音（ 10%）情况下， FIPARdif和 GAI的估算均获得了满意精度， R2分别为 0.95和 0.98，而 AIA的估算精度（ R2=0.20）还有待进一步提升。本研究基于 D3P模拟数据开展，算法的实际表现还有待通过田间数据进一步验证。尽管如此，本研究验证了 D3P协助表型算法开发的能力，展示了高通量 LiDAR数据在估算田间冠层光截获和冠层结构方面的较高潜力。