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基于传感器的农业温室数据直报系统与智能调控研究

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中国农业科技导报 2024年第7期26卷 93-102页

作者：熊晓菲吴文茜霍洪彦张馨于艳安冬张同吴建伟北京市农林科学院信息技术研究中心北京100971 北京派得伟业科技发展有限公司北京100097 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097 上海垄垦信息科技有限公司上海201900 中国农业大学信息与电气工程学院北京100193 烟台大学计算机与控制工程学院山东烟台264005

农业物联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展为温室蔬菜生产的数据采集、分析、调控提供了有力支撑。为满足温室环境数据智能直报场景需求,制定了温室环境传感器的部署规范,设计并对比分析了基于LSTM、CNN-LSTM及CNN-LSTM-Attention... 详细信息

农业物联网、大数据、人工智能等技术的飞速发展为温室蔬菜生产的数据采集、分析、调控提供了有力支撑。为满足温室环境数据智能直报场景需求,制定了温室环境传感器的部署规范,设计并对比分析了基于LSTM、CNN-LSTM及CNN-LSTM-Attention的3种温室调控温度预测模型。基于CNN-LSTM-Attention预测模型的性能最好,其MSE、MAE、R^(2)分别为0.4570、0.3195和0.9873。设计了基于ARIMA的温室传感器数据纠错方法,实现土壤湿度预测数据值与实际测量差异不显著。整合了常见温室果蔬种植作物对环境信息的参数阈值模型,并开发了温室数据直报与智能调控系统移动端,能够指导温室环境传感器的规范部署、温度预测与纠错及常见温室果蔬种植辅助决策。研究结果为温室数据直报场景的数据采集、业务分析、温室调控提供技术手段,有助于智慧温室蔬菜产业高质量发展。

关键词：传感器数据直报温室应用场景温度预测数据纠错

基于无源超高频RFID的农产品包装智能定位方法

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农业工程学报 2024年第14期40卷 221-231页

作者：肖夫克时国龙董大明程亮尹柏强安徽农业大学信息与人工智能学院合肥230036 国家农业智能装备工程技术研究中心北京市农林科学院北京100097 农业农村部农业电子商务重点实验室合肥230036 农业农村部农业传感器重点实验室合肥230036 合肥工业大学电气与自动化工程学院合肥230009

射频识别(radio frequency identification,RFID)技术为工业物联网(industrial internet of things)带来了巨大的进步,作为实现智能仓储的关键技术之一,广泛应用于库存管理和智能定位等场景,然而现有的绝对/相对定位方法易受仓储环境、... 详细信息

射频识别(radio frequency identification,RFID)技术为工业物联网(industrial internet of things)带来了巨大的进步,作为实现智能仓储的关键技术之一,广泛应用于库存管理和智能定位等场景,然而现有的绝对/相对定位方法易受仓储环境、包装材料、货架材质等因素影响。为了进一步提升室内定位精度,该研究提出了一种基于接收信号强度指示器(receive signal strength indicator,RSSI)和测量相位融合的无源RFID定位方法(RFID positioning based on received signal strength indicator and phase measurement,RP-RaP)。首先,使用MATLAB软件进行仿真模拟,在已知测量相位统计学分布的前提下,采用最大似然估计法对标签进行水平定位,同时基于双天线阅读器所测得的RSSI差值对标签进行垂直定位,实现了无源超高频RFID标签的水平和垂直定位仿真。其次,以农产品包装场景为例,在仓库中搭建射频定位测试系统,通过滑轨搭载射频阅读器及天线,对货架物品上的贴附标签进行水平和垂直定位分析,最后将无源标签分别贴附于金属盒、油桶、纸箱、面粉袋和大米袋,并以未贴附标签的测量结果作为对比。试验结果表明,与传统的室内定位算法LANDMARC相比,RP-RaP定位精度明显提升,平均水平和垂直定位精度分别达到94.6%和94.3%,基于接收信号强度指示器和测量相位融合的定位方法有效提升了农产品包装定位精度。研究结果可为大型农产品仓储智能化管理与应用提供参考。

关键词：农产品包装超高频射频识别相位 RSSI 智能定位

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基于3D激光SLAM的果园导航感知系统

河南农业大学学报 2024年

作者：薛秀云马肇泳杨钟杰韩耀荣陈勇钦张铎耀张祖昌吕石磊李震华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 国家柑橘产业技术体系机械化研究室广东省农情信息监测工程技术研究中心梅州市华农大振声现代农业装备研究院

【目的】针对现有导航感知系统稳定性差、难以适应户外果园环境的问题，设计了一款可靠的基于Cartographer 3D SLAM的果园导航感知系统。【方法】搭建基于3D激光雷达、IMU和里程计的感知系统，通过运行配备感知系统的机器人平台采集果... 详细信息

【目的】针对现有导航感知系统稳定性差、难以适应户外果园环境的问题，设计了一款可靠的基于Cartographer 3D SLAM的果园导航感知系统。【方法】搭建基于3D激光雷达、IMU和里程计的感知系统，通过运行配备感知系统的机器人平台采集果园的三维点云信息，并在IMU和里程计预测初始位姿的基础上，采用Cartographer 3D SLAM算法进行位置信息的融合测绘和实时优化，为检验试验平台的可靠性和算法的有效性，设计Cartographer 2D和3D SLAM建图精度对比试验；同时针对Cartographer 3D SLAM算法的定位精度完成了仿真试验和校内果园测试。【结果】在校内果园环境下，使用Cartographer 3D SLAM算法构建的果树地图行列间距偏差保持在10.0 cm之下，相较于Cartographer 2D SLAM算法在行向偏差均值、列向偏差均值以及行向偏差标准差分别减少了37.3%、44.3%和20.1%；在构建地图同时进行自定位测试，通过多轮高斯噪声的仿真测试，绝对偏差不超过30.3 cm，均值和标准差保持在12.8 cm和6.9 cm以内。在校内果园的实际测试中，横向偏差不超过31.6 cm，纵向偏差不大于33.0 cm。【结论】该导航感知系统在果园环境地图构建和自定位方面具有可靠的稳定性，能够为后续智能农机导航感知的发展提供借鉴。

关键词：果园移动机器人激光雷达 Cartographer 3D激光SLAM 导航感知

智慧农业科技创新引领农业新质生产力发展路径

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智慧农业（中英文） 2024年第4期6卷 116-127页

作者：曹冰雪李鸿飞赵春江李瑾北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 北京市农林科学院北京100097

[目的/意义]智慧农业科技是农业领域又一次新技术革命,具备农业新质生产力“高科技、高效能、高质量、可持续”的内在特征,已成为推进农业新质生产力发展的重要内核与引擎。[进展]本文对智慧农业科技创新的现实基础、内在逻辑与问题挑... 详细信息

[目的/意义]智慧农业科技是农业领域又一次新技术革命,具备农业新质生产力“高科技、高效能、高质量、可持续”的内在特征,已成为推进农业新质生产力发展的重要内核与引擎。[进展]本文对智慧农业科技创新的现实基础、内在逻辑与问题挑战开展系统研究,结论表明中国“表型+基因型+环境型”智能育种已迈入快车道,农业天、空、地信息感知技术体系逐渐成熟,农业大数据与智能决策技术研究探索不断推进,面向不同领域的智能农机装备创制取得丰硕成果。智慧农业科技创新通过赋能农业要素、技术、场景、主体与价值,推动农业新质生产力发展。但也面临科技创新政策体系不健全、关键技术存在卡点堵点断点、科创成果转化落地难度较大、支撑体系不够完备等重大挑战。[结论/展望]聚焦问题导向,提出了中国智慧农业科技创新平台、技术、场景、人才的“四高”路径,并围绕顶层设计、政策供给、先行实践、生态体系等层面,提出智慧农业科技创新引领农业新质生产力发展的对策建议。

关键词：智慧农业科技创新农业新质生产力数据要素智能育种

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基于小波包去噪和深度学习的电力行业碳排放预测模型研究

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河南科学 2024年第8期42卷 1102-1110页

作者：曾一鸣曹姗姗孔繁涛古丽米拉·克孜尔别克新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052 智能农业教育部工程研究中心乌鲁木齐830052 新疆农业信息化工程技术研究中心乌鲁木齐830052 中国农业科学院农业信息研究所北京100081 国家农业科学数据中心北京100081 中国农业科学院农业经济与发展研究所北京100081

针对当前电力行业碳排放预测模型精度不高、参数优化困难等问题,提出一种基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)去噪的碳排放预测模型PSO-CNN-LSTM.首先利用小波包分解将建模数据进行去噪,然后构建CNN-LSTM模型对碳排放数... 详细信息

针对当前电力行业碳排放预测模型精度不高、参数优化困难等问题,提出一种基于小波包分解(Wavelet Packet Decomposition,WPD)去噪的碳排放预测模型PSO-CNN-LSTM.首先利用小波包分解将建模数据进行去噪,然后构建CNN-LSTM模型对碳排放数据进行预测.为了解决模型超参数选取困难的问题,利用粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对模型进行迭代寻优,寻求最优的超参数组合.经验证可知,所提出的基于WPD去噪的PSO-CNN-LSTM模型的4种评价指标均最优且模型泛化能力更强,说明该模型可以应用于国家或区域尺度电力行业碳排放预测.

关键词：小波包分解粒子群优化算法卷积神经网络长短期记忆网络碳排放预测

支持地址自设定的喷雾机喷头流量总线监测系统设计

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农机化研究 2024年第3期46卷 98-104,109页

作者：王晓萌窦汉杰高松邵小东侯秋强杨硕云南省烟草公司红河州公司云南红河652399 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097

针对现有宽幅喷杆喷药机多喷头堵塞监测扩展性差的问题,研制了一种自动地址设定的喷药机喷头流量总线监测系统。以STM32F030F4为主控核心,设计了基于RS-485软件地址自设定、喷雾流量总线传输的控制器,并开发了上位机软件,完成多路流量... 详细信息

针对现有宽幅喷杆喷药机多喷头堵塞监测扩展性差的问题,研制了一种自动地址设定的喷药机喷头流量总线监测系统。以STM32F030F4为主控核心,设计了基于RS-485软件地址自设定、喷雾流量总线传输的控制器,并开发了上位机软件,完成多路流量信息实时监测和总线挂载模块的地址自动设定。为了验证系统地址自动设定可靠性,开展了地址自设定成功率试验,结果表明:当总线挂载最多5个设备时,3次地址自设定的成功率达到100%;开展了喷头流量监测精度试验,结果表明:LICHENG 11004 VP、DG9503EVS和XR8002VS 3种类型喷头,在0.3MPa和0.4MPa两种压力下,系统流量监测总体准确率平均值为94.51%,流量监测准确率最大偏差小于等于10%,流量监测准确率标准差在2.49%~4.09%范围内波动,证明了系统具有较好的流量监测稳定性。进行了宽幅喷杆喷药机喷头堵塞监测田间性能试验,结果表明:系统同时监测20个喷头流量,在0.4、0.5、0.6MPa下,对喷头堵塞位置和个数的监测准确率为100%。研究结果可为宽幅喷杆喷药机喷头流量独立精准监测的研究提供一种可行的解决方案。

关键词：宽幅喷杆喷雾机农机总线地址自设定堵塞监测

基于改进YOLOv5s的复杂环境下新梅检测方法

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农业工程学报 2024年第14期40卷 118-125页

作者：董耿耿陈小康樊湘鹏周建平姜宏崔超新疆大学机械工程学院乌鲁木齐830049 中国农业科学院农业信息研究所北京100081 新疆维吾尔自治区农牧机器人及智能装备工程研究中心乌鲁木齐830049

为解决新梅在树干树叶遮挡、果实重叠情况下难以准确检测的问题,该研究建立了新梅目标检测模型SFFYOLOv5s。在真实果园环境下构建新梅数据集,以YOLOv5s模型作为基础网络,首先在Backbone骨干网络C3模块中引入CA(coordinate attention)注... 详细信息

为解决新梅在树干树叶遮挡、果实重叠情况下难以准确检测的问题,该研究建立了新梅目标检测模型SFFYOLOv5s。在真实果园环境下构建新梅数据集,以YOLOv5s模型作为基础网络,首先在Backbone骨干网络C3模块中引入CA(coordinate attention)注意力机制以增强模型对新梅关键特征信息的提取能力并减少模型的参数量;其次在Neck层中引入加权双向特征金字塔网络,增强模型不同特征层之间的融合能力,从而提高模型的平均精度均值;最后使用SIoU损失函数替换原模型中的CIoU损失函数提高模型的检测准确率。试验结果表明,SSF-YOLOv5s模型对新梅检测准确率为93.4%,召回率为92.9%,平均精度均值为97.7%,模型权重仅为13.6MB,单幅图像平均检测时间12.1ms,与Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv4、YOLOv5s、YOLOv7、YOLOv8s检测模型相比平均精度均值分别提升了3.6、6.8、13.1、0.6、0.4、0.5个百分点,能够满足果园复杂环境下对新梅进行实时检测的需求,为后续新梅采摘机器人的视觉感知环节提供了技术支持。

关键词：图像处理模型新梅检测 YOLOv5s 注意力机制双向特征金字塔深度学习

农田土壤理化参数快速获取技术研究进展与展望

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智慧农业（中英文） 2024年第3期6卷 17-33页

作者：齐江涛程盼婷高芳芳郭丽张瑞瑞吉林大学工程仿生教育部重点实验室吉林长春130022 吉林大学生物与农业工程学院吉林长春130022 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097

[目的/意义]土壤是农业基本的生产资料,其质量与农业高效生产和可持续发展密切相关。由于以往对农田的高强度利用以及土壤侵蚀等原因,导致部分农田出现土壤有机质明显下降、地力减弱和生态功能退化等现象。土壤理化参数作为揭示土壤空... 详细信息

[目的/意义]土壤是农业基本的生产资料,其质量与农业高效生产和可持续发展密切相关。由于以往对农田的高强度利用以及土壤侵蚀等原因,导致部分农田出现土壤有机质明显下降、地力减弱和生态功能退化等现象。土壤理化参数作为揭示土壤空间特征、评估土壤肥力的关键指标,对农田可持续利用起着至关重要的作用。因此,土壤理化参数信息的快速获取极为必要。[进展]探讨了农田土壤理化参数获取技术的研究意义,总结了当前用于农田土壤理化参数信息获取的主要技术,包括以电化学分析和光谱分析为主的实验室快速检验技术,以电磁感应、探地雷达、多光谱、高光谱和热红外为主的近地快速感知技术,以直接反演法、间接反演法和结合分析法为主的卫星遥感技术,以及近年的新型快速获取技术,如生物传感、环境磁学、太赫兹光谱和伽马能谱等,梳理了各方法的优缺点及适用情况。[结论/展望]结合农田环境的作业需求,依据未来研究的侧重方向提出发展建议,包括开发便携化、智能化和经济型的近地土壤信息获取系统及设备,实现土壤信息的原位快速检测。优化低空土壤信息获取平台的性能,完善数据的解译方法;联合多因素构建卫星遥感反演模型,利用多种共享开放的云计算平台实现数据的深度挖掘。深入探索多源数据融合在土壤理化参数信息获取中的研究与应用,构建泛化能力强、可靠性高的土壤信息感知算法和模型等,从而实现土壤理化参数信息快速、精准和智能化获取。

关键词：土壤理化参数光谱分析电磁感应探地雷达卫星遥感快速感知

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基于农田运载平台的烟叶辅助采收机设计与试验

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农机化研究 2024年第4期46卷 83-91页

作者：王晓萌高松杨硕李思杨枕霏王秀云南省烟草公司红河州公司云南弥勒652300 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097 农芯(南京)智慧农业研究院有限公司南京211800

为解决根据成熟度分不同生长时段进行人工采收劳动强度大、采收效率低的问题,设计了一种基于农田运载平台的烟叶辅助采收机。充分考虑烟叶种植农艺规范,将人员乘坐高度调整及烟包提升机构融合设计,满足采摘位置高度调整的要求;设计主从... 详细信息

为解决根据成熟度分不同生长时段进行人工采收劳动强度大、采收效率低的问题,设计了一种基于农田运载平台的烟叶辅助采收机。充分考虑烟叶种植农艺规范,将人员乘坐高度调整及烟包提升机构融合设计,满足采摘位置高度调整的要求;设计主从双控电力提升控制电路,保证烟包提升运行效率;开发烟叶采收量定位监测系统,满足田间烟叶采收量分布信息获取的需求。开展了烟包提升系统提升能力性能试验,结果表明:烟叶提升净质量最大为15kg,提升时间最长为13s。烟叶采收量田间试验结果表明:烟叶辅助采收机烟包平均质量为6395g,标准差为1588g;相邻烟包定位点平均距离为5.64m,标准差为4.38m,并获得了烟草田间收获量分布图。烟叶收获效率对比田间试验结果表明:烟叶辅助采收车单人烟叶收获效率平均为30.46g/s,标准差为4.73g/s,与纯人工单人烟叶收获效率相比,烟叶收获平均效率提高78%,采收效率标准差降低1.80g/s,具有较好的采收效率的稳定性。研究结果可为省力、高效、智能烟叶采收机的研发提供技术支撑。

关键词：烟叶辅助采收机烟包提升机构收获量分布电动提升系统