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农业领域多模态融合技术方法与应用研究进展

农业机械学报 2025年第1期56卷 1-15页

作者：李道亮赵晔杜壮壮中国农业大学信息与电气工程学院国家数字渔业创新中心

多模态融合技术通过结合多源数据，可以克服单一模态的局限性。近年来，传感器以及遥感技术的发展为作物监测提供了更加丰富的数据源，光谱数据、图像数据、雷达数据以及热红外数据被广泛应用于作物监测中。通过利用计算机视觉技术以及... 详细信息

多模态融合技术通过结合多源数据，可以克服单一模态的局限性。近年来，传感器以及遥感技术的发展为作物监测提供了更加丰富的数据源，光谱数据、图像数据、雷达数据以及热红外数据被广泛应用于作物监测中。通过利用计算机视觉技术以及数据分析方法，可以从中获取作物的表型参数、理化特征等信息，从而有助于评估作物的生长状况、指导农业生产管理。现有研究多数是基于单一模态数据展开，而单一模态的数据仅有一种类型的输入，缺乏对整体信息的理解，且容易受到单模态噪声的影响；部分研究虽然采用了多模态融合技术，但仍未能充分考虑模态间的复杂交互关系。为了深入分析多模态融合技术在农业领域应用的潜力，本文首先阐述了农业领域中多模态融合的先进技术与方法，重点梳理了多模态融合技术在作物识别、性状分析、产量预测、胁迫分析及病虫害诊断领域中的应用研究成果，分析了多模态融合技术在农业领域中存在的数据利用程度低、有效特征提取难、融合方式单一等问题，并对未来发展提出展望，以期通过多模态融合的方法推动农业精准管理、提高生产效率。

关键词：多模态融合传感器遥感技术作物监测计算机视觉农业精准管理

基于AAGC-GRU的航班延误组合预测方法

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北京航空航天大学学报 2025年第1期51卷 30-42页

作者：刘晓琳郭梦娇李卓中国民航大学电子信息与自动化学院天津300300 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

针对航班延误预测模型中延误数据的时空动态相关性难以提取的问题,提出一种基于自适应注意力图卷积门控循环单元(AAGC-GRU)的航班延误预测模型。以机场为节点构建机场网络拓扑图,结合空间注意力机制及自适应图卷积神经网络,弥补图卷积... 详细信息

针对航班延误预测模型中延误数据的时空动态相关性难以提取的问题,提出一种基于自适应注意力图卷积门控循环单元(AAGC-GRU)的航班延误预测模型。以机场为节点构建机场网络拓扑图,结合空间注意力机制及自适应图卷积神经网络,弥补图卷积神经网络对先验知识过度依赖的缺陷,同时增强模型对机场网络空间动态相关性的自动挖掘能力;采用门控循环单元获取航班延误数据的时间相关性,并引入时间注意力机制来学习不同时间步数据的影响权重;采用全连接层获取航班延误预测结果。利用美国大型机场网络的航班离港准点率数据集进行实验,结果表明:所提AAGC-GRU模型的预测结果在平均绝对误差、均方根误差和平均绝对百分误差方面均优于梯度提升回归树、门控循环单元及时空图卷积神经网络等基线模型。

关键词：航班延误预测深度学习自适应图卷积门控循环单元注意力机制

基于音视频信息融合与Self-Attention-DSC-CNN6网络的鲈鱼摄食强度分类方法

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农业机械学报 2025年第1期56卷 16-24页

作者：李道亮李万超杜壮壮中国农业大学信息与电气工程学院国家数字渔业创新中心天津农学院计算机与信息工程学院

摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据(如：视频、声音和水质参数),为鱼群的投... 详细信息

摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据(如：视频、声音和水质参数),为鱼群的投喂提供更加全面精准的决策依据。因此，提出了一种融合视频和音频数据的多模态融合框架，旨在提升鲈鱼摄食强度分类性能。将预处理后的Mel频谱图(Mel Spectrogram)和视频帧图像分别输入到Self-Attention-DSC-CNN6(Self-attention-depthwise separable convolution-CNN6)优化模型进行高层次的特征提取，并将提取的特征进一步拼接融合，最后将拼接后的特征经分类器分类。针对Self-Attention-DSC-CNN6优化模型，基于CNN6算法进行了改进，将传统卷积层替换为深度可分离卷积(Depthwise separable convolution, DSC)来达到减少计算复杂度的效果，并引入Self-Attention注意力机制以增强特征提取能力。实验结果显示，本文所提出的多模态融合框架鲈鱼摄食强度分类准确率达到90.24%,模型可以有效利用不同数据源信息，提升了对复杂环境中鱼群行为的理解，增强了模型决策能力，确保了投喂策略的及时性与准确性，从而有效减少了饲料浪费。

关键词：鲈鱼摄食强度分类多模态融合 Self-Attention-DSC-CNN6

基于RASFF的欧盟禽产品质量安全风险分析及启示

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中国家禽 2025年第1期47卷 142-151页

作者：关心慧吕学泽沈长盈周正国刘雪中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 北京市畜牧总站北京100101

食品质量安全是世界各国政府和全人类共同关注的问题。不断完善的配套法规、标准和高效的网络快速警报系统是欧盟食品质量安全控制体系的重要保障。新发展阶段,积极对接国际规则、标准和经验做法,是我国深入实施质量强国战略和构建“双... 详细信息

食品质量安全是世界各国政府和全人类共同关注的问题。不断完善的配套法规、标准和高效的网络快速警报系统是欧盟食品质量安全控制体系的重要保障。新发展阶段,积极对接国际规则、标准和经验做法,是我国深入实施质量强国战略和构建“双循环”的有力支撑。文章通过采集2020—2023年11月间欧盟食品和饲料网络快速警报系统(RASFF)通报涉及的禽产品风险数据,从风险涉及产品、风险等级、风险涉及的国家和地区以及危害类别等多个视角对欧盟跨境禽产品质量安全风险和危害进行全面分析,并对欧盟应对食品和饲料相关产品风险采取的相关做法和经验进行总结,为我国相关行业管理部门实施农产品质量安全风险管理、预警和控制提供参考。

关键词：家禽欧盟 RASFF 禽产品风险管理启示

Dueling DQN优化下的航班延误自适应图卷积循环网络预测方法

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系统工程与电子技术 2025年

作者：刘晓琳郭梦娇李卓中国民航大学电子信息与自动化学院中国农业大学信息与电气工程学院

为充分挖掘机场网络航班间的时空动态相关性以减小预测误差，提出一种基于Dueling DQN优化的多组件自适应图卷积循环网络航班延误预测模型。首先，结合自适应图卷积网络与多头空间注意力机制，并行捕获融合多个子空间的延误信息，充分... 详细信息

为充分挖掘机场网络航班间的时空动态相关性以减小预测误差，提出一种基于Dueling DQN优化的多组件自适应图卷积循环网络航班延误预测模型。首先，结合自适应图卷积网络与多头空间注意力机制，并行捕获融合多个子空间的延误信息，充分挖掘非线性空间动态特征；其次，采用门控循环单元为时间特征提取模块的基础，并引入时间注意力机制以学习历史时间步间的关注权重；然后，设置多个时间维输入组件，增加对不同时间模式的构建多样性；最后，采用Dueling DQN优化MAGC-GRU模型的超参数。实验结果表明：所提模型的MAE相对于HA、RF、GBRT、GRU、STGCN分别降低了10.6%、6.07%、9.18%、3.79%、3.12%。

关键词：航班延误预测深度学习强化学习多组件融合图卷积

基于氮掺杂石墨烯量子点的荧光法检测水中的氨氮含量

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农业工程学报 2025年

作者：张佳然于杰赵天驰岳云涛王聪北京建筑大学智能科学与技术学院中国农业大学国家数字渔业创新中心农业农村部智慧养殖技术重点实验室中国农业大学信息与电气工程学院

氨氮含量是影响水质的重要指标之一。为解决目前氨氮检测操作复杂、成本较高以及耗时等缺点，该研究构建了一种氮掺杂石墨烯量子点荧光探针，用于水体中氨氮含量的检测，并对氮掺杂石墨烯量子点的微观结构、光学特性等进行表征分析。结... 详细信息

氨氮含量是影响水质的重要指标之一。为解决目前氨氮检测操作复杂、成本较高以及耗时等缺点，该研究构建了一种氮掺杂石墨烯量子点荧光探针，用于水体中氨氮含量的检测，并对氮掺杂石墨烯量子点的微观结构、光学特性等进行表征分析。结果表明，氮元素以吡咯氮的形式掺杂到石墨烯量子点中。氮掺杂石墨烯量子点在光激发下与氨之间发生光致电子转移，从而引起荧光动态淬灭。氮掺杂石墨烯量子点荧光探针在最佳试验条件下（pH值为7，氮掺杂石墨烯量子点浓度为0.8 mg/mL）与氨氮（0～9.0 mmol/L）表现出良好的线性响应（R2=0.99），检测限为43.8μmol/L，响应时间为2 min。最后，将氮掺杂石墨烯量子点荧光探针应用于饮用水、自来水和水产养殖水中氨氮的测定，加标检测的回收率区间为75.03%～128.16%，相对标准偏差（样本数为3）低于13.53%。由此可知，该研究所构建的氮掺杂石墨烯量子点荧光探针在水中氨氮检测方面具有潜在的应用价值。

关键词：量子点荧光法氨氮水环境

基于改进YOLOv8的无人机航拍火灾检测算法

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林业工程学报 2025年第02期 111-122页

作者：郭纪良刘莉何建山东商务职业学院鲁东大学信息与电气工程学院中国农业大学工学院

在林业管理中，及时发现火灾并识别其规模对于安全防护和治理火灾至关重要。针对现有火灾检测算法存在的精度低、漏检误检和实时性不足等问题，提出一种无人机航拍图像下火灾实时检测算法——MDSYOLOv8。以YOLOv8为基线算法，将骨干网络... 详细信息

在林业管理中，及时发现火灾并识别其规模对于安全防护和治理火灾至关重要。针对现有火灾检测算法存在的精度低、漏检误检和实时性不足等问题，提出一种无人机航拍图像下火灾实时检测算法——MDSYOLOv8。以YOLOv8为基线算法，将骨干网络第7层卷积模块和颈部网络卷积模块替换成动态蛇形卷积(DSConv),提高算法的特征提取性能，并强化算法对微小特征的学习能力；然后在颈部与检测头之间添加多维协作注意力机制(MCA),加强颈部特征融合，增强算法对小目标的检测能力，并抑制无关背景信息；最后使用SIoU损失函数替换原YOLOv8中的CIoU损失函数，加快算法的收敛速度和回归精度。实验结果表明，MDSYOLOv8在公开数据集KMU上对烟雾目标的检测精度mAP达到95.89%,相较于基线YOLOv8提高了3.33个百分点，具有卓越的检测性能。此外，本研究采集互联网上的无人机航拍火灾图像制作UFF(UAV field fire)数据集，主要对象为火焰和烟雾，包含森林和城市等火灾隐患可能发生场景。在自制数据集UFF上进行深度实验分析，MDSYOLOv8的检测精度达到93.98%,检测速度为54帧/s,并且能同时识别烟雾和火焰两种火灾场景中的主要目标，与主流目标检测方法相比，在检测精度和效率方面均展现出明显优势，更加契合航拍场景下的火灾检测应用。

关键词：火灾检测 YOLOv8 无人机(UAV) 动态蛇形卷积注意力机制 SIoU

理论与实践同频共振、教学与思政同向同行——“信号处理”课程群教学改革与实践

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教育教学论坛 2025年第2期 53-56页

作者：赵龙莲李寒李军会王忠义中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

“信号处理”课程群是电子信息工程专业重要的专业基础和专业核心课程,共包含7门课,目前面临课程间相对独立、课程对学生工程视野和应用实践能力培养不够、课程思政元素的融入尚待完善等问题。基于此,课程群开展了三个层次的研究:建立... 详细信息

“信号处理”课程群是电子信息工程专业重要的专业基础和专业核心课程,共包含7门课,目前面临课程间相对独立、课程对学生工程视野和应用实践能力培养不够、课程思政元素的融入尚待完善等问题。基于此,课程群开展了三个层次的研究:建立统一的课程群教学体系;与理论知识同频共振的工程实践建设,包括课程实践支撑案例的建设和综合性实践创新专题的建设;与知识传授同向同行的思政体系建设。最终实现对学生知识目标、能力目标和素质目标的培养。

关键词：信号处理课程群工程实践思政建设

全功率小型变速抽水蓄能机组双层MPC虚拟惯量控制策略

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中国电力 2025年第2期58卷 216-226页

作者：许常昊关伟东王越张金帅王鹏周宁尚博文中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 国网河南省电力公司电力科学研究院河南郑州450052

在配电侧发展微型可变速抽水蓄能,有利于以更为环保的方式提升配网消纳新能源的能力。提出一种全功率变速抽水蓄能机组双层模型预测控制(two layer model predictive control,TLMPC)虚拟惯量控制策略。该策略包含一个标准层模型预测控制... 详细信息

在配电侧发展微型可变速抽水蓄能,有利于以更为环保的方式提升配网消纳新能源的能力。提出一种全功率变速抽水蓄能机组双层模型预测控制(two layer model predictive control,TLMPC)虚拟惯量控制策略。该策略包含一个标准层模型预测控制(model predictive control,MPC)和辅助层MPC,标准层MPC基于确定的系统预测模型,产生最小化的频率偏差信号,传递给辅助层MPC,而辅助层MPC考虑光伏的随机性,以跟踪标准层MPC预测的频率偏差为目标,同时产生功率和导叶控制信号。通过对含有全功率抽水蓄能机组的系统进行仿真分析,表明了所提的控制策略具有良好的频率调节性能,有助于提升配电网的光伏消纳能力。

关键词：变速抽水蓄能机组全功率变流器虚拟惯量控制调频控制模型预测控制

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