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基于改进Mask R-CNN的笼养死鸭识别方法

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农业机械学报 2024年第7期55卷 305-314页

作者：柏宗春吕胤春朱一星马肄恒段恩泽江苏省农业科学院农业设施与装备研究所南京210014 农业农村部长江中下游设施农业工程重点实验室南京210014 江苏大学农业工程学院镇江212013

针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式时,存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题,以层叠式笼养肉鸭为研究对象,提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据,首先面向立体层叠式养殖环境设计了一款适用... 详细信息

针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式时,存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题,以层叠式笼养肉鸭为研究对象,提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据,首先面向立体层叠式养殖环境设计了一款适用于肉鸭舍的自主巡检装备。针对笼养肉鸭舍铁丝网遮挡严重的问题,基于机器视觉对笼网进行修复,基于OpenCV对图像进行增强处理。构建了一种基于Mask R-CNN的死鸭识别模型,采用Swin Transformer对模型进行优化,解决了Mask R-CNN网络缺乏整合全局信息能力的问题。对比分析了SOLO v2、Mask R-CNN和Mask R-CNN+Swin Transformer模型识别笼内死鸭准确率。实验结果表明,在平均精度均值为90%的条件下,Mask R-CNN+Swin Transformer模型对笼内死鸭总体识别准确率可达95.8%,在自主巡检装备上的检测效果优于其他主流的目标检测算法。

关键词：机器视觉笼养肉鸭死鸭识别 Mask R-CNN

基于饮水行为参数的育肥猪个体饮水量量化方法

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中国农业大学学报 2024年第11期 179-187页

作者：吴锦辉刘健周振宇庄晏榕冀横溢滕光辉中国农业大学水利与土木工程学院农业农村部设施农业工程重点实验室

为解决传统猪只个体饮水量预测方法精度不高和特征输入单一的问题，以包括饮水次数、饮水时长、水温、日龄及体重在内的猪只饮水行为参数为特征输入，分别构建基于线性回归、K最近邻回归、随机森林回归、支持向量回归、极限梯度提升及B... 详细信息

为解决传统猪只个体饮水量预测方法精度不高和特征输入单一的问题，以包括饮水次数、饮水时长、水温、日龄及体重在内的猪只饮水行为参数为特征输入，分别构建基于线性回归、K最近邻回归、随机森林回归、支持向量回归、极限梯度提升及BP神经网络的单因素与多因素回归预测模型，并以经过标准分数预处理的育肥期猪只饮水数据为样本，对个体饮水量量化方法进行研究。结果表明：1）相比机器学习回归模型预测结果，线性回归模型能更好地揭示饮水时长与饮水量之间的线性相关性，尽管其模拟精度有限；2）相较于单一特征输入的回归模型，多特征输入的模型纳入更多影响因素，在预测饮水量上更为精准，且机器学习回归模型能更有效地捕捉饮水行为参数与饮水量之间的非线性关系；3)BP神经网络在模型适应度和模拟精度方面表现出明显优势，更适用于育肥猪个体饮水量量化。在智能化养殖环境中，根据饮水量建立的完整反馈数据可用于创建每只猪当天的评价指标数据库，为进一步分析猪只健康状况提供关键数据。

关键词：机器学习育肥猪行为参数网格搜索个体饮水量量化

基于生物电阻抗技术的肉种鸡母鸡腹部脂肪含量预测研究

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中国家禽 2024年

作者：刘健吴锦辉祝鹏飞陈威滕光辉中国农业大学水利与土木工程学院农业农村部设施农业工程重点实验室

为探究肉种鸡母鸡特征参数（阻抗幅值、相位角、体重、体斜长、胸围、周龄）与腹脂重之间的量化关系，实现腹部脂肪含量的快速检测，研究以70只不同周龄的Cobb500肉种鸡母鸡为研究对象，采用皮尔逊相关系数为评价指标，确定肉种鸡母鸡... 详细信息

为探究肉种鸡母鸡特征参数（阻抗幅值、相位角、体重、体斜长、胸围、周龄）与腹脂重之间的量化关系，实现腹部脂肪含量的快速检测，研究以70只不同周龄的Cobb500肉种鸡母鸡为研究对象，采用皮尔逊相关系数为评价指标，确定肉种鸡母鸡阻抗的最优测量点位，并以该测量点位下的阻抗幅值、相位角和其余特征参数（体重、体斜长、胸围、周龄）为特征输入，以腹脂重作为预测指标，分别采用多元线性回归模型和4种机器学习回归模型（随机森林回归模型、支持向量回归模型、BP神经网络、极限梯度提升模型）进行建模分析。结果显示：相较于多元线性回归模型，机器学习回归模型的预测准确性普遍较高，其中极限梯度提升模型表现出最佳性能，在测试集上的决定系数（R2）、均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）、解释方差分（EVS）分别为0.908 3、10.84、168.87、0.908 8。研究表明，极限梯度提升模型在预测肉种鸡母鸡腹脂重方面表现出优越性能，适用于肉种鸡母鸡养殖过程中腹部脂肪含量的预测，结果也为肉种鸡福利化养殖提供了技术支撑和科学依据。

关键词：肉种鸡母鸡生物电阻抗技术机器学习腹部脂肪特征参数

基于改进Mask R-CNN的笼养死鸭识别算法

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农业机械学报 2024年

作者：柏宗春吕胤春朱一星马肄恒段恩泽农业农村部长江中下游设施农业工程重点实验室江苏大学农业工程学院江苏省农业科学院农业设施与装备研究所

针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式，存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题，以层叠式笼养肉鸭为研究对象，提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据，本研究首先面向立体层叠式养殖环境设计了... 详细信息

针对规模化笼养肉鸭舍内死鸭识别采用人工作业方式，存在作业效率低、劳动强度大、养殖成本高等问题，以层叠式笼养肉鸭为研究对象，提出了一种基于深度学习的笼养死鸭识别方法。为了采集数据，本研究首先面向立体层叠式养殖环境设计了一款适用于肉鸭舍的自主巡检装备。针对笼养肉鸭舍铁丝网遮挡严重的问题，基于机器视觉对笼网进行修复，基于OpenCV对图像进行增强处理。构建了一种基于Mask R-CNN的死鸭识别模型，采用Swin Transformer对模型进行优化，解决了Mask R-CNN网络缺乏整合全局信息能力的问题。对比分析了SOLOv2、Mask R-CNN和Mask R-CNN+Swin Transformer模型识别笼内死鸭的准确率。试验结果表明，Mask R-CNN+Swin Transformer模型在mAP 为90%的条件下，对笼内死鸭总体识别准确率可达95.8%，在自主巡检装备上的检测效果优于其他主流的目标检测算法。

关键词：机器视觉笼养肉鸭死鸭识别深度学习设施养殖

肉种鸡湿热环境舒适度-生产性能量化关系研究

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中国家禽 2024年第8期46卷 76-85页

作者：祝鹏飞刘健陈威吴锦辉滕光辉中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083

为探究肉种鸡处于湿热环境的舒适程度与生产性能之间的量化关系,实现基于湿热环境舒适度对肉种鸡每日生产性能的准确预测的目标,研究以爱拔益加父母代种母鸡为研究对象,利用基于焓湿图的肉种鸡湿热环境舒适度评价结果作为预测模型输入,... 详细信息

为探究肉种鸡处于湿热环境的舒适程度与生产性能之间的量化关系,实现基于湿热环境舒适度对肉种鸡每日生产性能的准确预测的目标,研究以爱拔益加父母代种母鸡为研究对象,利用基于焓湿图的肉种鸡湿热环境舒适度评价结果作为预测模型输入,产蛋率和平均蛋重作为需要预测的生产性能指标,构建了贝叶斯优化的LSTM模型湿热环境舒适度时占比与生产性能指标之间的预测模型。结果显示:贝叶斯优化的LSTM每日产蛋率预测模型在验证集上的决定系数(R2)、均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)、解释方差分(EVS)分别为:0.983 3、2.234 3、0.997 1、0.987 2;贝叶斯优化的LSTM每日平均蛋重预测模型在验证集上的R2、MSE、MAE、EVS分别为:0.987 4、0.142 9、0.305 0、0.990 2。研究表明,贝叶斯优化的LSTM每日产蛋率预测模型,贝叶斯优化的LSTM每日平均蛋重预测模型的性能均较为优越,适用于实际肉种鸡养殖过程中基于湿热环境舒适度的生产性能预测,研究也为后续构建广义多因子环境舒适度与生产性能量化关系模型奠定基础。

关键词：肉种鸡湿热环境舒适度生产性能贝叶斯优化 LSTM 量化关系

全面供光策略调控废水培养光合细菌产单细胞蛋白

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农业工程学报 2024年第11期40卷 227-237页

作者：王晓丹卢海凤张光明司哺春卞含笑唐帅蒋伟忠李保明中国农业大学三亚研究院三亚572025 中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 河北工业大学能源与环境学院天津300401

为拓展蛋白质来源,缓解中国饲料蛋白资源短缺现状,该研究通过供光策略调控强化了沼泽红假单胞菌(***)从废水中回收菌体资源及单细胞蛋白(single cell protein, SCP)的效果,并解析了不同供光策略下物质合成与污染物降解之间的相关性。结... 详细信息

为拓展蛋白质来源,缓解中国饲料蛋白资源短缺现状,该研究通过供光策略调控强化了沼泽红假单胞菌(***)从废水中回收菌体资源及单细胞蛋白(single cell protein, SCP)的效果,并解析了不同供光策略下物质合成与污染物降解之间的相关性。结果表明:在白炽灯、120μmol/(m^(2)·s)的光强及18 h光/6 h暗(L/D)的光周期条件下菌体的生物量及日产量可达(1 140.56±19.72) mg/L及(0.32±0.02) g/(L·d),相较于24 L/0 D、 3 L/21 D及9 L/15 D组分别提高了17.06%~93.21%、54.43%~299.93%(P<0.05);在白炽灯、120 μmol/(m^(2)·s)的光强及3 h光/21 h暗的光周期条件下,菌体的蛋白质质量分数最高,为67.47%,相较于其他所有试验组提高了21.96%~44.54%(P<0.05)。化学需氧量(chemical oxygen demand, COD)和氨氮(ammonia nitrogen, NH_(4)^(+)-N)去除率在白炽灯、120 μmol/(m^(2)·s)的光强及18 h光/6 h暗的光周期条件下可达72.03%~78.40%。相关性分析表明,光强、光质分别与蛋白质含量及浓度呈显著负相关;而光周期与蛋白质浓度呈显著正相关,因此,光周期是R. palustris从废水体系中提升SCP产量的有效调控方法。该研究为提高废水体系中光合细菌合成SCP提供了新的方法与思路。

关键词：光质光强光周期光合细菌单细胞蛋白污染物降解

基于LIO-SAM建图和激光视觉融合定位的温室自主行走系统

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农业工程学报 2024年第3期40卷 227-239页

作者：孙国祥黄银锋汪小旵袁云鹏陈光宇南京农业大学工学院南京210031 江苏省现代设施农业技术与装备实验室南京210031

为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获... 详细信息

为解决传统导航方案在温室内无法应对光照变化大、作物行间距窄、接收GPS信号差等问题,该研究提出了基于即时定位与地图构建技术的激光视觉融合式自主导航算法。该系统利用三维激光雷达VLP-16(Velodyne LiDAR,VLP-16)和惯性测量单元获取温室环境信息,采用基于紧耦合的雷达惯导定位建图(tightly-coupled lidar inertial odometry via smoothing and mapping,LIO-SAM)算法构建导航地图,基于轮式里程计和视觉里程计采用扩展卡尔曼滤波器算法实现局部定位,融合激光点云配准算法和自适应蒙特卡洛定位算法实现全局定位。同时,在自主行走系统应用A*算法规划全局路径和动态窗口算法规划局部路径,从而实现自主导航。试验结果表明,LIO-SAM算法构建的温室导航地图最大相对误差、最大绝对误差和均方根误差分别为9.9%、0.081和0.063 m,在温室内改进后的定位算法横向偏差小于0.020 m,纵向偏差小于0.090 m;当自主行走系统以0.15、0.30和0.50 m/s的速度运行时,横向偏差、纵向偏差和航向偏角的平均值分别小于0.120 m、0.10 m和8.5°,标准差分别小于0.070 m、0.140 m和6.6°。该导航方案满足自主行走系统在温室内高精度建图、定位和导航的需求,可为自主移动平台提供理论与技术支撑。

关键词：温室自主导航视觉里程计即时定位与地图构建自适应蒙特卡洛定位卡尔曼滤波

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严寒地区混合垂直通风猪舍环境质量评价

农业工程学报 2024年第11期40卷 204-211页

作者：王朝元马晓春党昊昱方志伟梁超王钰中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083 北京市畜禽健康养殖环境工程技术研究中心北京100083 正大农业科学研究有限公司北京100005

为探究垂直通风系统(屋顶与粪坑混合排风)在寒区猪舍中的适应性,该研究在秋冬季节对内蒙古某规模化猪舍的热湿与空气质量环境进行了实时连续监测,并根据测试结果对猪舍环境质量进行评价。结果表明:1)测试期间,舍内平均温度、相对湿度以... 详细信息

为探究垂直通风系统(屋顶与粪坑混合排风)在寒区猪舍中的适应性,该研究在秋冬季节对内蒙古某规模化猪舍的热湿与空气质量环境进行了实时连续监测,并根据测试结果对猪舍环境质量进行评价。结果表明:1)测试期间,舍内平均温度、相对湿度以及氨气(NH_(3))、二氧化碳(CO_(2))、总悬浮颗粒物(total suspended particulate, TSP)浓度分别为22.7℃、59.6%、6.5 mg/m^(3)、2 200 mg/m^(3)、2 915μg/m^(3),舍内通风量为0.34~0.39 m^(3)/(h·kg),各环境指标基本满足生产环境阈值要求;保育期间舍内有效环境温度范围为27.1~30.7℃,存在轻度热应激情况,占总监测时间的12.9%;2)舍内温度、相对湿度与NH_(3)、CO_(2)、TSP浓度空间分布不均匀系数分别为0.01、0.15、0.45、0.03、0.15,各环境参数空间分布均较为均匀;3)试验单元(U1、U3)猪的平均日增质量、料重比与死淘率分别842和818 g/d、2.68和2.79、1.68%和1.31%,生产性能良好。综上,不设吊顶的侧墙进风,屋顶与粪坑混合排风的垂直通风系统,总体上能够满足严寒地区猪舍秋冬季热湿环境与空气质量调节需求,保证良好的生产性能。

关键词：通风温度相对湿度猪舍适应性热湿环境空气质量

基于超参数优化算法的随机森林模型预测奶牛呼吸频率

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农业工程学报 2024年第11期40卷 195-203页

作者：严格齐赵婉莹于镇伟焦洪超林海李浩施正香王朝元山东农业大学动物科技学院泰安271018 中国农村技术开发中心北京100045 山东农业大学机械与电子工程学院泰安271018 中国农业大学水利与土木工程学院北京100083 农业农村部设施农业工程重点实验室北京100083

奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林(random forest,RF)算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型,为了平衡模型精度与计算效率问题,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)... 详细信息

奶牛呼吸频率是评估环境造成的奶牛热应激程度的重要指标之一。该研究基于随机森林(random forest,RF)算法提出了适用于生产条件下的奶牛个体呼吸频率准确预测模型,为了平衡模型精度与计算效率问题,利用遗传算法(genetic algorithm,GA)、差分进化(differential evolution,DE)算法、粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法、贝叶斯优化(Bayesian optimization,BO)算法对模型超参数进行优化,并与网格搜索(grid search,GS)下的人工神经网络(artificial neural network,ANN)和极限梯度提升机(extreme gradient boosting,XGBoost)模型进行了对比分析。研究结果表明,使用融合环境参数的修正温湿指数(adjusted temperature-humidity index,ATHI)、时间区域、奶牛产奶量、泌乳天数、身体姿势以及胎次作为输入特征时,基准RF模型的预测性能最佳。在此基础上,4种智能优化算法下的RF模型性能优于GS-ANN和GS-XGBoost,其中BO-RF的综合性能最优,其决定系数、平均绝对误差、平均绝对百分比误差以及均方根误差分别为0.614次/min、7.723次/min、14.4%、9.737次/min,超参数优化耗时约为DE-RF的1/220。特征重要性分析表明,输入因子对奶牛呼吸频率的影响程度不同,ATHI是影响力最高的因子,相对重要性(relative importance,RI)为0.73,其次是时间区域(RI=0.09)和奶牛产奶量(RI=0.07)。研究为奶牛生产、健康评价及牛舍环境精准调控提供了有效方法和基础。

关键词：奶牛呼吸频率模型元启发式算法贝叶斯优化随机森林