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莫富元代表：打通农村寄递服务“最后一公里” 002

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莫富元代表：打通农村寄递服务“最后一公里”

贵州日报

作者：高荣华

“政府工作报告提到关于深入实施乡村建设行动方面工作时，提出要加强寄递配送设施建设。这对我们邮政寄递工作者来说是一种鼓励，我们应加快推动快递进村、农产品出山，增加农民收入，助力乡村振兴。”近日，全国人大代表、中国邮政集... 详细信息

“政府工作报告提到关于深入实施乡村建设行动方面工作时，提出要加强寄递配送设施建设。这对我们邮政寄递工作者来说是一种鼓励，我们应加快推动快递进村、农产品出山，增加农民收入，助力乡村振兴。”近日，全国人大代表、中国邮政集团有限公司贵州省龙里县分公司投递员莫富?

关键词：寄递服务 “最后一公里” 快递物流快递企业

来源： cnki报纸评论

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风送喷雾辅助气流对雾滴粒径影响规律研究

农机化研究 2024年第9期46卷 121-127页

作者：高荣华唐秀英戴世宇欧鸣雄程斌李琦谷其岩周杰沈建国云南农业大学机电工程学院昆明650500 潍坊市工业学校山东潍坊261300 江苏大学农业工程学院江苏镇江212013 西南林业大学机械与交通学院昆明650224

风送喷雾技术被广泛运用在果园喷雾机研究中,辅助气流能够对雾滴进行二次雾化以进一步降低雾滴粒径。为进一步研究扇形喷头与辅助气流的角度和距离对雾滴粒径的影响,设计了一种喷头角度和喷头距离可调的喷雾装置,研究了喷头角度、喷头... 详细信息

风送喷雾技术被广泛运用在果园喷雾机研究中,辅助气流能够对雾滴进行二次雾化以进一步降低雾滴粒径。为进一步研究扇形喷头与辅助气流的角度和距离对雾滴粒径的影响,设计了一种喷头角度和喷头距离可调的喷雾装置,研究了喷头角度、喷头距离和喷雾压力对雾滴粒径的影响规律。结果表明:在辅助气流作用下,喷雾压力增大,雾滴粒径呈现降低趋势,但雾滴粒径均匀度先减小后增大;当喷雾压力0.3MPa、喷头角度10°~20°、喷头距离约为95mm时,雾滴粒径明显降低但雾滴粒径均匀度变大,雾滴粒径相对无辅助气流作用降低了10.35%。

关键词：风送喷雾辅助气流雾滴粒径

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“苗姑娘”舞动云时代

当代贵州 2024年第10期 40-40页

作者：高荣华贵州日报

6关注点线上销售逐渐成为贵州本地老品牌“苗姑娘”的重要出货引擎,带动近万人就近就业。“在直播间购买了几瓶苗姑娘油辣椒,在广东也可以品尝家乡味道!”春节前,来自贵定县的张伟利在抖音上下单,他对“苗姑娘”情有独钟——吃面、拌饭... 详细信息

6关注点线上销售逐渐成为贵州本地老品牌“苗姑娘”的重要出货引擎,带动近万人就近就业。“在直播间购买了几瓶苗姑娘油辣椒,在广东也可以品尝家乡味道!”春节前,来自贵定县的张伟利在抖音上下单,他对“苗姑娘”情有独钟——吃面、拌饭、炒菜、做蘸水等都是不错的选择。

关键词：油辣椒贵定县姑娘关注点

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欢乐度夏玩法多

当代贵州 2024年第29期 21-21页

作者：申燕周家兴高荣华龙里县融媒体中心贵州日报

夏日来临，当外地气温居高不下时，黔南州龙里县的龙里油画大草原景区却有着平均20℃的清凉。趁着天高气爽，避暑游客蜂拥而至，尽享自在假期。龙里油画大草原景区距离龙里县城约10公里，距贵阳市城区30余公里，距贵阳龙洞堡机场24公里...

夏日来临，当外地气温居高不下时，黔南州龙里县的龙里油画大草原景区却有着平均20℃的清凉。趁着天高气爽，避暑游客蜂拥而至，尽享自在假期。龙里油画大草原景区距离龙里县城约10公里，距贵阳市城区30余公里，距贵阳龙洞堡机场24公里，交通便捷。

关键词：

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超微粉碎对亚麻籽蛋白结构与功能特性的影响

超微粉碎对亚麻籽蛋白结构与功能特性的影响

作者：高荣华内蒙古农业大学

学位级别：硕士

亚麻籽是内蒙古优势特色资源,目前主要用于压榨制油。榨油后的副产物亚麻籽饼粕中富含蛋白质,含量可达32%～49%。研究证实,亚麻籽饼粕蛋白具有合理的必须氨基酸组成和比例,是优质的植物蛋白资源。但目前亚麻籽饼粕蛋白未得到充分的深加... 详细信息

亚麻籽是内蒙古优势特色资源,目前主要用于压榨制油。榨油后的副产物亚麻籽饼粕中富含蛋白质,含量可达32%～49%。研究证实,亚麻籽饼粕蛋白具有合理的必须氨基酸组成和比例,是优质的植物蛋白资源。但目前亚麻籽饼粕蛋白未得到充分的深加工利用,造成资源浪费。研究表明,植物蛋白具有不同的功能特性,对食品的感官、质构特性及风味产生重大影响,因此作为食品配料与添加剂是植物蛋白深加工利用的途径之一。常规的碱溶酸沉法提取出的亚麻籽蛋白存在功能特性较差的问题,限制了其应用。如何进一步改善亚麻籽蛋白的功能特性,其核心是蛋白质的改性技术。近年来,超微粉碎作为一种比较容易实现工业化的物理加工技术,能够显著改善蛋白质功能特性,是较好的蛋白质改性技术。因此,本研究以低温脱脂亚麻籽饼为原料提取蛋白,通过超微粉碎技术制备不同粒径的亚麻籽蛋白,研究超微粉碎对亚麻籽蛋白结构及功能特性的影响并分析其功能特性与结构特性的相关性。起泡性及起泡稳定性是植物蛋白重要功能特性之一,具有良好的起泡性及起泡稳定性的植物蛋白可替代传统的起泡剂广泛应用于面包、蛋糕、饮料等食品工业领域。为此,本文着重探究了超微粉碎对亚麻籽蛋白起泡性及起泡稳定性的影响,并对影响机制作了初步探究。主要研究结果如下:1.以低温脱脂亚麻籽饼为原料,利用碱溶酸沉法制备亚麻籽蛋白。通过高能纳米冲击磨进行超微粉碎获得不同粒径的亚麻籽蛋白,未超微粉碎的亚麻籽蛋白L1的平均粒径为41533.33 nm,超微粉碎后的亚麻籽蛋白L2、L3、L4和L5的平均粒径分别为3700.67、3105.00、2668.00和2108.67 nm,与L1相比,L2、L3、L4和L5的平均粒径均显著减小。进一步探究了超微粉碎对亚麻籽蛋白结构的影响。SDS-PAGE凝胶电泳分析结果显示,超微粉碎亚麻籽蛋白L1、L2、L3、L4和L5的分子量无显著变化;傅立叶红外光谱和二级结构含量分析结果显示,与L1相比,L2、L3、L4和L5的α-螺旋含量升高,β-折叠和β-转角含量下降;与L1相比,超微粉碎亚麻籽蛋白L2、L3、L4和L5的表面巯基含量下降;Zeta电位分析结果表明,与L1相比,超微粉碎亚麻籽蛋白L2、L3、L4和L5的Zeta电位绝对值升高,其中L2的Zeta电位绝对值最高;内源荧光光谱分析结果显示L1、L2、L3、L4和L5的荧光强度呈先增加后下降的趋势;与L1相比,L2、L3、L4和L5的表面疏水值升高;扫描电子显微镜测试结果表明,亚麻籽蛋白粉体由表面相对光滑的大片状变为表面多孔的小颗粒状。2.探究了超微粉碎对亚麻籽蛋白功能特性的影响。结果表明,超微粉碎后,亚麻籽蛋白的溶解性、持水性、乳化性及乳化稳定性均显著改善,其中L5的溶解性最高为53.17%,与未处理亚麻籽蛋白L1相比提升了57.35%,L2的持水性最高为2.81 g/g,与未处理亚麻籽蛋白L1相比提升了172.81%,超微粉碎亚麻籽蛋白L3的乳化性最高为5.54 m/g,与未处理亚麻籽蛋白L1相比提升了16.88%,L4乳化稳定性最高为60.76%,与未处理亚麻籽蛋白L1相比提升了79.92%。而超微粉碎亚麻籽蛋白的持油性持续下降。超微粉碎亚麻籽蛋白L2的凝胶性最好。3.研究结果表明亚麻籽蛋白经超微粉碎处理后,随着粒径的减小,其起泡性显著提高,L5的起泡性达到最大为181%,与未处理的亚麻籽蛋白L1相比提高了34.07%,而起泡稳定性随着粒径的减小先上升后下降,L2的起泡稳定性最高,与未处理的亚麻籽蛋白L1相比,起泡稳定性提升了77.04%。进一步通过倒置金相显微镜、表面张力仪及界面流变仪评估了超微粉碎亚麻籽蛋白气泡微观结构、气/液界面行为和宏观泡沫性质之间的关系。宏观泡沫体积变化图显示,L1、L2、L3、L4和L5形成的泡沫体积逐渐增多,故证实随着粒径的减小,亚麻籽蛋白的起泡性呈逐渐升高的趋势,亚麻籽蛋白L2形成的稳定的泡沫体系静置30 min后体积衰减速率明显慢于L1、L3、L4、L5,证实了亚麻籽蛋白L2的起泡稳定性最好的结果。表面张力结果显示L1、L2、L3、L4和L5的最大表面张力呈现逐渐下降的趋势,故证实随着亚麻籽蛋白粒径的降低,起泡性呈逐渐升高的趋势。超微粉碎亚麻籽蛋白泡沫体系静置30 min后,利用倒置金相显微镜观察发现L2形成的气泡显示出比L1、L3、L4、L5更小的尺寸,而且气泡分布更加密集,故证实L2的起泡稳定性最好;表面粘度变化趋势图显示L2的表观粘度始终保持最高,进一步证实L2具有较高的起泡稳定性。

关键词：亚麻籽蛋白超微粉碎结构功能特性影响

基于多维随机森林的番茄灰霉病高光谱图像早期检测

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光谱学与光谱分析 2022年第10期42卷 3226-3234页

作者：高荣华冯璐张月原继东吴华瑞顾静秋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 北京交通大学计算机与信息技术学院北京100044

植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要。提出了一种基于多维光谱序列(multi-dimensional spectral series,MDSS)和加权随机森林(weighted random forest,WRF)的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法。目的是利用叶片多个观测维度的... 详细信息

植物病害的自动早期检测对于作物精确保护至关重要。提出了一种基于多维光谱序列(multi-dimensional spectral series,MDSS)和加权随机森林(weighted random forest,WRF)的番茄灰霉病早期诊断与鉴别方法。目的是利用叶片多个观测维度的光谱曲线整体变化趋势建立作物病害检测模型,以期在肉眼明显可见叶面病斑前对作物病害实现诊断。将健康叶片接种灰霉病菌第3天作为叶片成功染病第1天。试验首先采集番茄健康叶片和染病叶片7天内每天的高光谱图像,提取感兴趣区域并计算平均光谱作为初始光谱数据,经筛选共得到(156×7)组有效样本。将样本数据按时间顺序拆分成分别包含1~7个维度的光谱数据形成多维原始光谱序列,为增加维度间差异性,相邻原始光谱序列相减构成多维关联光谱序列。分别采用符号聚合近似估计(symbolic aggregate approximation,SAX)和符号傅里叶近似估计(symbolic Fourier approximation,SFA)两种符号化方法将光谱序列离散成局部辨别性特征。基于多维光谱序列的局部辨别性特征建立加权随机森林(MDSS-SAX-SFA-WRF)分类模型,实现病害早期检测。相应地,基于单维光谱序列(single-dimensional spectral series,SDSS)的番茄灰霉病识别模型被作为基准模型与MDSS-SAX-SFA-WRF模型比较。试验结果显示,MDSS-SAX-SFA-WRF检测模型在包含2至7个光谱序列维度的56个测试样本数据中均获得90%以上识别准确率,在包含5个光谱序列维度测试集中得到最高99%的识别准确率,较SDSS-SAX-SFA-MRF检测模型在染病第5天的识别率高8.2个百分点。另外受随机干扰的影响,SDSS-SAX-SFA-MRF模型准确率在染病5~7 d出现大幅度回落至最低84%,MDSS-SAX-SFA-WRF模型识别率在肉眼可见病斑阶段依然保持超过98%的较高检测水准,未过度回落。因此,提出的基于多维光谱曲线整体变化趋势和加权随机森林(MDSS-SAX-SFA-WRF)的分类模型能够有效实现番茄灰霉病早期检测,并具有较强的鲁棒性,为染病初期的番茄灰霉病鉴别提供新思路。

关键词：早期病害识别高光谱成像技术番茄灰霉病随机森林多维时间序列

融合特征金字塔与可变形卷积的高密度群养猪计数方法

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农业机械学报 2022年第10期53卷 252-260页

作者：王荣高荣华李奇峰冯璐白强马为红北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群... 详细信息

针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群养猪计数模型。通过优化模型结构来减少计算资源的消耗与占用。将科大讯飞给出的猪只计数的公开数据集划分为猪只分割数据集和猪只盘点测试集,利用猪只分割数据集获得较好的分割模型,然后在猪只盘点测试集中测试盘点准确率,实现猪群分割和猪只计数。实验结果表明,本文提出的高密度猪只计数模型的分割准确率达到96.7%,且模型内存占用量为256 MB,为改进前的2/3,实现了遮挡、粘连和重叠情况下的猪只个体高准确率分割。在含有500幅猪只图像计数测试集中,模型计算猪只数量误差为0时的图像数量为207幅,较改进前提高26%。模型计算猪只数量误差小于2头猪的图像数量占测试图像总数量的97.2%。模型计算猪只数量误差大于3头猪的图像数量占总体图像数量比例仅为1%。最后,对比基于YOLO v5的群养猪计数方法,本文模型具有更优的分割效果和计数准确率,验证了本文方法对群养猪只计数的有效性。因此,本文模型既实现了高密度猪群的精准计数,还通过优化模型结构大大降低了模型对计算设备的依赖,使其适用于养殖场内猪群在线计数。

关键词：高密度群养猪计数模型实例分割 SOLO v2 多尺度特征金字塔网络可变形卷积

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融合注意力机制的开集猪脸识别方法

农业机械学报 2023年第2期54卷 256-264页

作者：王荣高荣华李奇峰刘上豪于沁杨冯璐北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097

针对闭集猪脸识别模型无法识别训练集中未曾出现的生猪个体的问题,本文设计了一种融合注意力机制的开集猪脸识别方法,可实现开集猪脸图像识别,识别模型从未处理过的生猪个体。首先基于全局注意力机制、倒置残差结构和深度可分离卷积构... 详细信息

针对闭集猪脸识别模型无法识别训练集中未曾出现的生猪个体的问题,本文设计了一种融合注意力机制的开集猪脸识别方法,可实现开集猪脸图像识别,识别模型从未处理过的生猪个体。首先基于全局注意力机制、倒置残差结构和深度可分离卷积构建了轻量级的特征提取模块(GCDSC);然后基于高效注意力机制、Ghost卷积和残差网络设计C3ECAGhost模块,提取猪脸图像高层语义特征;最后基于MobileFaceNet网络,融合GCDSC模块、C3ECAGhost模块、SphereFace损失函数和欧氏距离度量方法,构建PigFaceNet模型,实现开集猪脸识别。实验结果表明,GCDSC模块可使模型猪脸识别的准确率提高1.05个百分点,C3ECAGhost模块可将模型准确率进一步提高0.56个百分点。PigFaceNet模型在开集猪脸识别验证中的准确率可达94.28%,比改进前提高1.61个百分点,模型占用存储空间仅为5.44 MB,在提高准确率的同时实现了模型轻量化,可为猪场智慧化养殖提供参考方案。

关键词：猪脸识别开集识别注意力机制模型轻量化

基于改进YOLOV5s网络的奶牛多尺度行为识别方法

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农业工程学报 2022年第12期38卷 163-172页

作者：白强高荣华赵春江李奇峰王荣李书琴西北农林科技大学信息工程学院杨凌712100 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

奶牛站立、喝水、行走、躺卧等日常行为与其生理健康密切相关,高效准确识别奶牛行为对及时掌握奶牛健康状况,提高养殖场经济效益具有重要意义。针对群体养殖环境下奶牛行为数据中,场景复杂、目标尺度变化大、奶牛行为多样等对行为识别... 详细信息

奶牛站立、喝水、行走、躺卧等日常行为与其生理健康密切相关,高效准确识别奶牛行为对及时掌握奶牛健康状况,提高养殖场经济效益具有重要意义。针对群体养殖环境下奶牛行为数据中,场景复杂、目标尺度变化大、奶牛行为多样等对行为识别造成的干扰,该研究提出一种改进YOLOV5s奶牛多尺度行为识别方法。该方法在骨干网络顶层引入基于通道的Transformer注意力机制使模型关注奶牛目标区域,同时增加路径聚合结构的支路与检测器获取奶牛行为图像的底层细节特征,并引入SE(Squeeze-and-Excitation Networks)注意力机制优化检测器,构建SEPH(SE Prediction Head)识别重要特征,提高奶牛多尺度行为识别能力。试验验证改进后的奶牛行为识别模型在无权重激增的同时,多尺度目标识别结果的平均精度均值较YOLOV5s提高1.2个百分点,尤其是对奶牛行走识别结果的平均精度4.9个百分点,研究结果为群体养殖环境下,全天实时监测奶牛行为提供参考。

关键词：机器视觉图像识别奶牛行为识别 YOLOV5s Transformer 多尺度注意力机制