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基于空间注意力增强ResNeSt-101网络和迁移元学习的小样本害虫分类

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农业工程学报 2024年第6期40卷 285-297页

作者：梁炜健郭庆文王春桃肖德琴黄琼华南农业大学数学与信息学院广州510642 农业农村部华南热带智慧农业技术重点实验室广州510642 广东省农业人工智能重点实验室广州510642 广州市智慧农业重点实验室广州510642 深圳鹏城技师学院深圳518000

害虫识别是害虫防治的关键基础,由于较难获得足够的害虫种类图像,如何使用少量标记图像构造害虫分类器是一个富有挑战性的问题。现有研究多采用匹配网络框架来解决这个问题,该框架使用元学习避免重新训练深度网络,然而主干网络的特征提... 详细信息

害虫识别是害虫防治的关键基础,由于较难获得足够的害虫种类图像,如何使用少量标记图像构造害虫分类器是一个富有挑战性的问题。现有研究多采用匹配网络框架来解决这个问题,该框架使用元学习避免重新训练深度网络,然而主干网络的特征提取能力有限,元学习算法没有提供较好的权重初始化策略,可能导致网络出现梯度消失或者梯度爆炸的情况。为了解决这一问题,该研究提出一种基于空间注意力增强ResNeSt-101和迁移元学习算法的小样本害虫分类器。首先,通过一个空间注意力模块增强ResNeSt-101以更好地提取害虫图像特征,即在ResNeSt-101的第1阶段的最大池化层之前以及在第2~4阶段的末尾分别附加集成空间注意力模块,并通过数值仿真确定空间注意力增强模块的最佳放置位置为第1阶段的最大池化层之前。随后,通过迁移学习策略初始化网络权重,进而通过元学习进行优化。为了避免网络出现梯度消失或者梯度爆炸的情况,在元学习算法中选择归一化的温度缩放交叉熵损失函数代替三元组损失函数。最后,通过计算查询图像和支持图像深度特征之间的相似度实现害虫分类。所提出方法在自建的害虫图像数据集AD0和MIP50上使用N-类K-例准确率和每张图像处理时间(the time of per image processing,TPIP)进行评估。害虫图像数据集的构建方式如下:首先对公共害虫图像数据集IP102和D0进行清洗,以消除由于英文害虫名称导致的歧义类别;然后移除卵、幼虫和蛹阶段的害虫图像,仅保留成虫阶段的图像。考虑到人工和时间成本,从清理后的IP102害虫数据集中选择50个类别构建MIP50害虫图像数据集。随后,通过害虫的拉丁名称从互联网搜索更多的害虫图像,生成AD0害虫图像数据集。自建的MIP50数据集包括来自IP102的50个类别的16424张成虫图像,AD0包含来自D0的所有40个类别的17112张成虫图像。试验结果表明,当测试集中只有少数未知类别的害虫图像时,本文方法在AD0数据集上的5-类10-例评估准确率达到了96.37%,在MIP50数据集上达到了76.91%。当测试集中同时存在几个未知和已知类别的害虫图像时,所提方法在AD0数据集上的5-类10-例设置下的识别准确率达到了93.73%,在MIP50数据集上达到90.60%。同时,本文方法的TPIP大约为0.44 ms,满足大多数场景下的实时害虫识别要求。此外,消融试验结果表明,基于空间注意力增强ResNeSt-101网络和迁移元学习的小样本害虫分类方法在AD0、MIP50数据集上对未知类别害虫图像的5-类10-例的识别准确率分别提升了5和3个百分点以上,具有良好应用前景。但未来研究中还需进一步研究本方法中存在的问题,如通过采用更好地表征支持集样本与查询集样本之间复杂关系的度量优化本工作中用到的度量以解决增加类别数可能导致分类准确率降低的问题,以及将所提方法应用于现实农业场景进行优化改进以更好提升本文方法的实用性。

关键词：病虫害图像处理小样本分类元学习 ResNeSt-101 交叉熵损失

基于改进YOLOv5l的轻量化鸭蛋裂纹检测算法

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农业工程学报 2024年第5期40卷 216-223页

作者：殷建军康俊琪肖德琴华南农业大学数学与信息学院广州510642 农业农村部华南热带智慧农业技术重点实验室广州510642

鸭蛋裂纹检测技术对于禽蛋加工工厂实现智能化蛋品检测、分级具有重要意义。该研究针对鸭蛋裂纹检测流程复杂、计算量大、模型尺寸大等问题,提出了一种基于改进YOLOv5l(you only look once version5 large)的轻量裂纹检测算法,通过在黑... 详细信息

鸭蛋裂纹检测技术对于禽蛋加工工厂实现智能化蛋品检测、分级具有重要意义。该研究针对鸭蛋裂纹检测流程复杂、计算量大、模型尺寸大等问题,提出了一种基于改进YOLOv5l(you only look once version5 large)的轻量裂纹检测算法,通过在黑暗条件下使用LED灯照射鸭蛋,根据裂纹蛋壳与完好蛋壳透光性不同产生的图像差异进行检测。通过在YOLOv5中引入Ghost_conv模块,大大减少了模型的浮点计算量和参数量,并在模型的骨干网络中加入ECA(efficient channel attention)注意力机制以及使用多尺度特征融合方法 BIFPN(bi-directional feature pyramid network),增加模型对有效信息的关注度,以提高算法检测精度。同时使用CIoU与α-IoU损失函数融合后替代YOLOv5原始GIoU函数加速回归预测。利用自建的鸭蛋裂纹数据集验证改进后模型的性能,结果表明,本研究提出的改进YOLOv5l网络模型检测精准率为93.8%,与原始YOLOv5l模型相比,检测精度提高了6.3个百分点,参数量和浮点计算量分别减少了30.6%、39.4%。检测帧速率为28.954帧/s,较原始YOLOv5l模型仅下降3.824帧/s。与其他的目标检测常用网络SSD(single shot multibox detector)、YOLOv4、Faster-RCNN(faster region convolutional neural networks)相比,精度分别提高了13.1、12.5、8.2个百分点。本研究提出的方法能够在低硬件资源条件下进行高精度检测,可为实际场景应用提供解决方案和技术支持。

关键词：计算机视觉图像识别裂纹检测注意力机制鸭蛋

利用CARS-CNN模型的土壤有机质含量高光谱预测

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光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2303-2309页

作者：李浩于滈曹永研郝子源杨玮李民赞中国农业大学“智慧农业系统集成研究”教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

卷积神经网络(CNN)在数据特征提取方面具有巨大优势,能充分获取数据特征,相较于传统模型具有更好的泛化性。基于CNN开展了土壤有机质(SOM)含量高光谱预测方法及模型研究。以北京市昌平区上庄实验站的320个土壤样本为研究对象,提取可见光... 详细信息

卷积神经网络(CNN)在数据特征提取方面具有巨大优势,能充分获取数据特征,相较于传统模型具有更好的泛化性。基于CNN开展了土壤有机质(SOM)含量高光谱预测方法及模型研究。以北京市昌平区上庄实验站的320个土壤样本为研究对象,提取可见光-近红外(VIS-NIR)350~1700 nm内的807个光谱波段,通过多元散射校正(MSC)和一阶微分变换进行光谱数据去噪和变换。分别使用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权算法(CARS)筛选敏感波长实现光谱数据降维。为解决传统手段泛化性差以及深层CNN网络复杂且负载过大的问题,基于CARS与SPA算法,提出一种基于6层卷积层的浅层CNN模型预测,并对比具有不同卷积尺寸和卷积数量的1D-CNN1、1D-CNN2以寻找最优网络参数。通过对比VGG16、支持向量回归(SVR)、最小二乘回归(PLSR)、随机森林(RF)建立预测模型在特征波长以及全波段的表现确定最佳模型。结果表明,相比于全谱波段和SPA筛选算法,基于CARS筛选特征波长建立的模型整体表现更好,波段数量被压缩至全波段的8%,有效实现了光谱数据的降维。对比全波段数据,基于CARS筛选波长的1D-CNN1、1D-CNN2的表现更好,模型预测R2分别提升了0.028,0.018;RMSE分别降低了0.150和0.107 g·kg^(-1)。整体上,基于CARS的1D-CNN1模型表现最好,预测R2=0.846,RMSE=3.145 g·kg^(-1),降低了网络负载的同时提高了模型精度,同时也证明了小尺寸卷积的表现优于更多数量的大尺寸卷积,能够更好的获取数据特征。通过CARS筛选特征波长结合浅层CNN建立SOM含量预测模型,为建立高精度的SOM含量预测模型提供了方法与参考。

关键词：土壤有机质卷积神经网络高光谱精细农业

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基于3D激光雷达的鸡舍通道中心线检测方法

农业工程学报 2024年第9期40卷 173-181页

作者：韩雨晓李帅王宁安娅军张漫李寒中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

针对笼养鸡舍环境下光照强度弱、作业通道内狭小导致机器人巡检时通道中心线检测困难的问题,该研究利用3D激光雷达对鸡舍通道中心线进行获取。首先通过机器人搭载的3D激光雷达对鸡舍作业通道信息进行采集,利用直通滤波、地面点滤波、体... 详细信息

针对笼养鸡舍环境下光照强度弱、作业通道内狭小导致机器人巡检时通道中心线检测困难的问题,该研究利用3D激光雷达对鸡舍通道中心线进行获取。首先通过机器人搭载的3D激光雷达对鸡舍作业通道信息进行采集,利用直通滤波、地面点滤波、体素滤波、统计滤波和平面投影对获取的3D激光雷达点云数据进行预处理,获取XOY平面上的点云数据。通过改变K-means聚类初始点选择方式和聚类函数对预处理后的点云数据进行数据分类。利用改进RANSAC算法对分类后的数据进行处理,提取通道中心线。试验结果表明该研究提出的改进K-means聚类算法平均耗时6.98 ms,相较于传统的K-means聚类算法平均耗时减少了29.40 ms,准确率提高了82.41%。该研究提出的改进RANSAC算法中心线提取准确率为93.66%、平均误差角为0.89°、平均耗时为3.97 ms,比LSM算法得到的平均绝对误差角高0.14°,平均耗时减少6.15 ms。表明该研究提出的鸡舍通道中心线检测方法基本满足笼养鸡舍环境实时自主导航的需求,为巡检机器人在鸡舍作业通道内进行激光雷达导航提供了技术支撑。

关键词：导航机器人激光雷达鸡舍 K-means聚类随机抽样一致性算法中心线拟合

防护林建设过程中土壤微生物养分限制与有机碳组分之间的关系

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环境科学 2024年第4期45卷 2342-2352页

作者：徐凤璟黄懿梅黄倩申继凯西北农林科技大学资源环境学院农业农村部西北植物营养与农业环境重点实验室农业农村部西北旱地农业绿色低碳重点实验室杨凌712100

微生物主要通过“体外修饰”和“体内周转”途径影响土壤颗粒态有机碳(POC)和矿物结合态有机碳(MAOC)的累积,而不同的植物输入引起的微生物养分限制对两种土壤有机碳(SOC)组分累积的影响机制尚不清楚.因此,以陕西省米脂县的撂荒地为对照... 详细信息

微生物主要通过“体外修饰”和“体内周转”途径影响土壤颗粒态有机碳(POC)和矿物结合态有机碳(MAOC)的累积,而不同的植物输入引起的微生物养分限制对两种土壤有机碳(SOC)组分累积的影响机制尚不清楚.因此,以陕西省米脂县的撂荒地为对照(CK),测定人工林建设的第3、13、20和37 a的0~5、5~10和10~20 cm土层中SOC、POC和MAOC含量及用于计算养分限制的土壤胞外酶活性,探讨防护林建设过程中SOC积累的微生物养分限制机制.结果表明:(1)ω(SOC)、ω(POC)和ω(MAOC)分别3.14~8.35、0.44~1.87和1.99~6.72 g·kg^(-1);各组分有机碳含量在林地建设第3 a时均显著低于CK(P<0.05),且随防护林建设先增加后降低:0~5 cm和5~10 cm中SOC和MAOC含量在第20 a达到最大,但总体低于CK;10~20 cm中二者在第13 a达到最大且高于CK;0~5 cm和5~10 cm中ω(POC)在第37 a达到最大,10~20 cm中在第13 a达到最大.(2)0~5 cm中β-葡萄糖苷酶活性在第20 a时最高,其余土层在第13 a最高,但均在第37 a降至最低;0~5 cm中亮氨酸氨基肽酶和N-乙酰基氨基葡萄糖苷酶活性随防护林建设呈增加趋势,第37 a时显著高于CK(P<0.05);碱性磷酸酶活性在第3 a时显著低于CK(P<0.05),第20 a时0~5 cm和5~10 cm中其活性最高,10~20 cm中为最低.(3)第3 a酶化学计量比的向量角度(VA)和长度(VL)显著高于CK(P<0.05),即防护林建设加剧了微生物C、N限制;在防护林建设过程中,N限制减弱,而C限制仅在第37 a时有所缓解.(4)结构方程模型显示,第3 a微生物C限制的增强,导致POC含量降低和MAOC含量增加,微生物将主要以“体内周转”积累有机碳;随着微生物N限制的缓解,通过“体内周转”形成的MAOC含量将会增加.因此,长期的防护林建设利于植物源有机碳累积,且以固氮植物造林将有助于促进稳定的SOC组分增加,提升植被固碳效率.

关键词：防护林建设土壤有机碳(SOC) 颗粒态有机碳(POC) 矿物结合态有机碳(MAOC) 土壤胞外酶活性养分限制

基于显微高光谱成像技术判别食源性致病菌种类的方法研究

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光谱学与光谱分析 2024年第2期44卷 392-397页

作者：康睿程雅雯周玲莉任妮江苏省农业科学院江苏南京210031 农业农村部长三角智慧农业技术重点实验室江苏南京210031

如何实现对食源性致病微生物的早期快速检测是全球食品安全领域面临的挑战之一。传统的致病菌生化检测方法虽然准确性高,但是过程复杂、耗时漫长,易错过控制疫情爆发的窗口期。该研究提出一种基于暗场显微高光谱成像技术的检测方法,能... 详细信息

如何实现对食源性致病微生物的早期快速检测是全球食品安全领域面临的挑战之一。传统的致病菌生化检测方法虽然准确性高,但是过程复杂、耗时漫长,易错过控制疫情爆发的窗口期。该研究提出一种基于暗场显微高光谱成像技术的检测方法,能够借助显微镜技术突破传统光谱成像的灵敏度和分辨率极限,并利用可见/近红外光谱为单个致病菌细胞添加高分辨率的图像和光谱信息。以空肠弯曲杆菌、大肠埃希氏菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌为检测对象,采用显微高光谱成像技术进行数字化表征和数据采集,结合双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)算法对各致病菌细胞的图像和光谱数据进行建模分类。结果显示,显微尺度的致病菌光谱数据呈现可判别的分布规律,新采用的Bi-LSTM网络在光谱数据集中表现优异,在三种致病菌的分类任务中取得了91.0%的平均准确率,而传统的线性判别分类器(LDA)和支持向量机分类器(PCA-SVM)的平均准确率分别为80.1%和88.5%。但是,仅依赖光谱数据进行致病菌种类判别仍然存在较为严重的假阳性问题,尤其是在大肠埃希氏菌O157:H7和鼠伤寒沙门氏菌的分类中存在错误分类。图像信息的加入则能够显著改善各分类的识别准确率,其中Bi-LSTM分类器取得了高达98.1%的准确率,LDA和PCA-SVM均取得了95.3%的准确率。研究结果表明,显微高光谱成像技术在食源性致病菌的特异性光谱和图像表征中具有优势,提出的Bi-LSTM网络能够直接处理高维的图谱特征,两种技术的融合在食源性致病菌细胞级别的早期检测应用中展现潜力。

关键词：食源性致病菌细菌细胞检测显微高光谱成像技术光谱识别

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菜籽饼超微粉酶解制备抗氧化活性肽

农业工程学报 2024年第4期40卷 284-291页

作者：翟晓娜胡龙彪李媛媛梁亮胡雪芳张志民班世栋王萍裴海生农业农村部规划设计研究院农业农村部农产品产地初加工重点实验室北京100121

为探究菜籽饼超微粉直接酶解制备抗氧化肽技术,该研究以菜籽饼超微粉为原料,利用碱性蛋白酶、风味蛋白酶对其进行酶解,通过测定2,2’-联氮双(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)(ABTS)自由基清除能力、1,1-二苯基-2-苦基肼自由基清除能力和总抗... 详细信息

为探究菜籽饼超微粉直接酶解制备抗氧化肽技术,该研究以菜籽饼超微粉为原料,利用碱性蛋白酶、风味蛋白酶对其进行酶解,通过测定2,2’-联氮双(3-乙基苯并噻唑啉-6-磺酸)(ABTS)自由基清除能力、1,1-二苯基-2-苦基肼自由基清除能力和总抗氧化能力表征酶解产物体抗氧化活性,使用膜分离、Sephadex G-15凝胶层析对酶解产物进行分离纯化,利用高效液相色谱-串联质谱联用技术分析鉴定抗氧化活性组分的氨基酸序列。结果表明,风味蛋白酶酶解产物的肽含量较高,并以分子量小于1 kDa肽段为主,碱性蛋白酶解产物以5~10 kDa肽段为主,但同等浓度下(1 mg/mL)的碱性蛋白酶酶解产物抗氧化活性较高;膜分离后,同种酶解产物中低分子量(<1 kDa)组分具有更好的ABTS自由基清除能力和总抗氧化活性;通过凝胶层析分离纯化得到的高抗氧化活性组分J3经氨基酸序列鉴定,结合PeptideRanker生物活性预测筛选得到5个肽段,肽段的N-端均为苯丙氨酸且肽段中疏水性氨基酸的含量占比达50%以上。该结果可为深入开发菜籽饼蛋白资源提供理论参考。

关键词：酶膜菜籽饼风味蛋白酶碱性蛋白酶膜分离氨基酸序列抗氧化活性

超微粉碎辅助制备菜籽饼活性肽工艺优化及其抗氧化活性分析

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食品工业科技 2024年第12期45卷 189-197页

作者：翟晓娜胡龙彪李媛媛周新群王萍梁亮胡雪芳张志民裴海生农业农村部规划设计研究院农业农村部农产品产地初加工重点实验室北京100125

本文引入超微粉碎前处理技术,以菜籽饼超微粉为原料直接酶解制备活性肽,利用单因素实验和响应面试验优化其制备工艺,酶解液经膜分离和Sephadex G-15凝胶分离后获得活性肽,并对其抗氧化活性和结构进行分析研究。结果表明,菜籽饼活性肽的... 详细信息

本文引入超微粉碎前处理技术,以菜籽饼超微粉为原料直接酶解制备活性肽,利用单因素实验和响应面试验优化其制备工艺,酶解液经膜分离和Sephadex G-15凝胶分离后获得活性肽,并对其抗氧化活性和结构进行分析研究。结果表明,菜籽饼活性肽的最佳制备条件为:超微粉碎处理30 min、料液比1:20、加酶量6300 U/g、酶解pH2.94、酶解温度55℃、酶解时间2.25 h,此条件下活性肽得率为83.28%;菜籽饼酶解液中分子量低于1000 Da的F-2组分具有较好的抗氧化活性,1 mg/mL下对ABTS+自由基的清除率为71.62%,从中鉴定出PF、SF、TF、IAIPF和PLDLL五条预测活性最高的肽段。本研究结果可为以菜籽饼为原料直接开发活性肽提供一定的理论依据。

关键词：菜籽饼超微粉碎风味蛋白酶活性肽抗氧化活性

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粉碎强度对菜籽粕理化性质及其蛋白质溶出效果的影响

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食品工业科技 2024年第12期45卷 69-74页

作者：翟晓娜胡龙彪李媛媛周新群王萍梁亮胡雪芳张志民裴海生农业农村部规划设计研究院农业农村部农产品产地初加工重点实验室北京100125

为探究粉碎强度对菜籽粕理化特性及其蛋白质溶出效果的影响,本研究采用低温超微粉碎技术制备了不同粉碎强度的菜籽粕粉(SGR-5、SGR-10、SGR-15、SGR-20、SGR-30、SGR-40、SGR-60),并以常规粉碎为对照(GR)。结果表明,与常规粉碎相比,超... 详细信息

为探究粉碎强度对菜籽粕理化特性及其蛋白质溶出效果的影响,本研究采用低温超微粉碎技术制备了不同粉碎强度的菜籽粕粉(SGR-5、SGR-10、SGR-15、SGR-20、SGR-30、SGR-40、SGR-60),并以常规粉碎为对照(GR)。结果表明,与常规粉碎相比,超微粉碎可明显破坏菜籽粕粉的形貌结构,降低其粒径分布、不溶性膳食纤维含量及持水性、持油性,提高蛋白质溶出率,但对总膳食纤维含量影响较小;随着粉碎强度的增大,菜籽粕粉的粒径分布(D50)最小可达约16μm,过度粉碎(时间>40 min)则会引起菜籽粕粉团聚;超微粉碎处理30 min为碱溶法提取菜籽粕蛋白的最佳粉碎强度。此外,菜籽粕蛋白溶出效果还主要依赖于其提取pH。

关键词：超微粉碎菜籽粕粒径理化性质蛋白质溶出

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