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基于双重注意力机制的鱼类体表病理识别方法

华中农业大学学报 2025年

作者：王一非袁涛吴鹏飞华中农业大学信息学院农业农村部智慧养殖技术重点实验室

为提高鱼类体表病理识别精确度及识别效率，解决当前识别过程中对人工依赖严重且识别准确性低等问题，根据4种发病率高且对鱼类危害大的鱼病构建鱼类体表病理数据集，基于Resnet-18模型进行改进优化，融合空间注意力和SE通道注意力双重... 详细信息

为提高鱼类体表病理识别精确度及识别效率，解决当前识别过程中对人工依赖严重且识别准确性低等问题，根据4种发病率高且对鱼类危害大的鱼病构建鱼类体表病理数据集，基于Resnet-18模型进行改进优化，融合空间注意力和SE通道注意力双重注意力机制构建出高识别精度的DBA＿Resnet-18模型，并基于该模型开发了鱼病实时智能识别可视化系统。改进后模型将SE通道注意力模块添加在网络中部，在网络尾部引入了空间注意力机制。测试结果显示，DBA＿Resnet-18模型对鱼类体表病理分类准确率达到了96.75%，相比于常见的模型Resnet-18、Resnet-34、Resnet-50、Resnet-101、Swin Transformer、VGG-16、VGG-19和AlexNet分别高出1.71、2.12、2.37、2.83、2.51、2.23、2.50和3.53百分点。研究结果表明，本研究提出的模型及鱼病智能识别可视化系统能够对不同鱼类体表病理进行快速、精确的分类识别，实现了鱼病识别系统的智能化，可用于实际环境中诊断鱼类体表病理类型。

关键词：鱼类体表病理深度学习注意力机制 Resnet-18 鱼病智能识别

11种香叶植物挥发物比较及玫瑰精油香气模拟研究

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华中农业大学学报 2025年

作者：彭天花游惠婉孙淑婉李亚军饶羽菲宁国贵华中农业大学园艺林学学院/果蔬园艺作物种质创新与利用全国重点实验室/华中农业大学花卉研究所

为研究利用香叶植物混合模拟获得玫瑰精油香气的可能性，采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用法，选取蔷薇科、禾本科、唇形科、山茶科和芸香科等9个科11种香叶植物，对其叶片及花瓣的挥发性成分进行定性与定量分析。结果显示：11... 详细信息

为研究利用香叶植物混合模拟获得玫瑰精油香气的可能性，采用顶空固相微萃取结合气相色谱-质谱联用法，选取蔷薇科、禾本科、唇形科、山茶科和芸香科等9个科11种香叶植物，对其叶片及花瓣的挥发性成分进行定性与定量分析。结果显示：11种植物材料中共有主要挥发性物质78种，其中萜烯类39种，脂肪酸衍生物类23种，苯环/苯丙素类化合物16种；利用Matlab软件分析，以玫瑰精油香气为模拟对象，确定香叶植物混合质量比例，迷迭香、鄂茶10号、柠檬桉和香叶天竺葵以质量比31∶7∶11∶1进行混合。结果表明：萜烯类化合物是香叶植物的主要挥发物类型，其次是脂肪酸衍生物类和苯环/苯丙素类化合物；混合模拟叶片组最终模拟获得与玫瑰精油香气相似的混合香气，主要成分为香茅醇、香叶醇、芳樟醇和石竹烯。

关键词：香叶植物玫瑰精油挥发性物质 HS-SPME-GC-MS Matlab 香气模拟

规模化养猪场产房单元仔猪自动补奶系统设计与试验

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华中农业大学学报 2025年

作者：曹清孔宪锐丁潘李灿牛智有华中农业大学工学院/农业农村部智慧养殖技术重点实验室

针对规模化养猪场哺乳仔猪哺育自动化程度较低等问题，设计一种适用于规模化养猪场产房单元的恒温循环式仔猪自动补奶系统，实现奶液制备、循环饲喂、自动清洗等功能。阐述补奶系统的整体结构及工作原理，开展搅拌罐、搅拌器、循环管道... 详细信息

针对规模化养猪场哺乳仔猪哺育自动化程度较低等问题，设计一种适用于规模化养猪场产房单元的恒温循环式仔猪自动补奶系统，实现奶液制备、循环饲喂、自动清洗等功能。阐述补奶系统的整体结构及工作原理，开展搅拌罐、搅拌器、循环管道、输送泵、辅助加热器等关键部件结构设计和理论分析；开发以西门子S7-200SMART为核心处理器的补奶控制系统，通过电磁阀、继电器等对奶液流动状态进行控制，通过流量传感器、温度传感器、液位传感器等对奶液物理参数进行监测，使用触摸屏实现人机交互；试制样机并进行性能试验，结果显示，搅拌制备的奶液均匀性总平均变异系数为0.435%，管道压力分布在26.0～65.2 kPa，所有补奶碗均可在6.1 s内充满奶液，奶液温度控制在40～42℃。研究结果表明，设计的产房单元仔猪自动补奶装置奶液均匀性较好，压力分布合理，奶液温度符合仔猪补奶要求，满足产房单元仔猪自动补奶的生产需求。

关键词：产房单元仔猪补奶自动补奶系统辅助加热恒温循环

基于改进ShuffleNetV2的轻量化饲料原料种类识别模型

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华中农业大学学报 2025年

作者：田敏牛智有刘梅英华中农业大学工学院/农业农村部智慧养殖技术重点实验室

为实现对入仓饲料原料的快速识别，针对目前配合饲料加工生产饲料原料入仓环节，人工识别粉碎程度、颜色和形状相近的入仓原料时存在种类识别困难的问题，基于轻量化卷积神经网络模型ShuffleNetV2，提出一种识别精度更高、计算复杂度更... 详细信息

为实现对入仓饲料原料的快速识别，针对目前配合饲料加工生产饲料原料入仓环节，人工识别粉碎程度、颜色和形状相近的入仓原料时存在种类识别困难的问题，基于轻量化卷积神经网络模型ShuffleNetV2，提出一种识别精度更高、计算复杂度更小且适用于饲料原料图像种类识别的ShuffleNetV2-EH轻量化模型。首先在ShuffleNetV2网络模型结构中引入注意力机制ECA(efficient channel attention)，根据输入自适应调整通道权重，提升网络模型对饲料原料图像重要特征的感知能力；其次将ReLU替换为Hardswish激活函数，在不增加额外的权重和偏置参数的前提下，提升模型的识别准确率；最后在保证模型识别精度的基础上，对ShuffleNetV2网络模型结构进行调整，减少模型的参数量以及计算量。结果显示，ShuffleNetV2-EH模型在8种饲料原料图像测试集上的识别准确率为99.13%，与原ShuffleNetV2模型相比提升1.38百分点，其精确率、召回率和F1分数分别提升1.45、1.63和1.62百分点，模型参数量和浮点运算量较之前分别减少了352 092个和45.27×10～6；且综合性能优于经典卷积神经网络模型AlexNet、VggNet16、GoogLeNet和ResNet18。结果表明，改进后的ShuffleNetV2模型较好地平衡了模型的计算复杂度和识别精度，为入仓环节的饲料原料在线识别提供了算法基础。

关键词：饲料原料种类识别轻量化模型 ShuffleNetV2 注意力机制

三抗籼型水稻光温敏核不育系华6421S的选育及应用

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杂交水稻 2025年

作者：牟同敏李春海杨大兵米甲明熊立仲华中农业大学作物遗传改良全国重点实验室

华6421S是从华1015S/华1165S后代，通过分子标记检测和聚合Pi2、Xa23、Bph14和Bph15基因，再通过多代选择培育的籼型水稻光温敏核不育系。病区鉴定穗颈瘟发病率3级、叶瘟3级，室内苗瘟鉴定33个菌株、抗性频率94%，综合评价是中抗稻瘟病... 详细信息

华6421S是从华1015S/华1165S后代，通过分子标记检测和聚合Pi2、Xa23、Bph14和Bph15基因，再通过多代选择培育的籼型水稻光温敏核不育系。病区鉴定穗颈瘟发病率3级、叶瘟3级，室内苗瘟鉴定33个菌株、抗性频率94%，综合评价是中抗稻瘟病。人工接种3个白叶枯病菌，病斑长度0.3～1.7 cm，综合评价抗白叶枯病。苗期褐飞虱抗性鉴定，抗性3级，综合评价抗褐飞虱。人工气候箱鉴定，在光长14.5 h、日均温23℃（夜最低温19℃，日最高温26℃）条件下，花粉不育度99.51%，自交不育度100%。在武汉自然条件下分期播种，不育度99.5%以上的稳定不育期62 d，从7月15日至9月15日。在武汉2018年5月10日至6月5日播种，播种到始穗82～86 d，单株有效穗数9.0个，株高80.3 cm，穗长23.5 cm，每穗颖花数140.6个。在海南陵水，2018年冬季11月20日至12月10日播种，播始历期85 d左右，单株有效穗数12.1个，株高85.1 cm，穗长19.4 cm，每穗颖花数147.5个，自然结实率85.28%，平均千粒重25.4 g。对海南收获的稻谷进行了2 a的米质分析，各指标平均值为糙米率78.4%，精米率69.0%，整精米率58.6%，垩白度2.7%，垩白粒率12.0%，粒长6.0 mm，长宽比2.7，直链淀粉含量12.9%，碱消值6.3级，胶稠度82 mm，透明度1级。2021年7月通过湖北省农作物品种审定委员会审定。已经配制出2个三抗（抗稻瘟病、抗白叶枯病、抗褐飞虱）的两系杂交稻品种和1个抗稻瘟病、抗白叶枯病的两系杂交稻品种，均通过了湖北省农作物品种审定委员会审定。

关键词：杂交水稻光温敏核不育系华6421S 稻瘟病抗性白叶枯病抗性褐飞虱抗性分子标记选择选育

中国古老月季‘月月粉’等位基因不平衡分析与分子标记开发利用

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园艺学报 2025年

作者：阎旭李月傅小鹏宁国贵梁梅华中农业大学果蔬园艺作物种质创新与利用全国重点实验室

利用已报道的中国古老月季‘月月粉’（Rosa chinensis‘Old Blush’）的两套单倍型基因组——RcOB＿hap1与RcOB＿hap2，对其基因组进行全面的比较分析。同时利用生物信息学方法鉴定‘月月粉’中的不平衡等位基因，开发相应分子标记。... 详细信息

利用已报道的中国古老月季‘月月粉’（Rosa chinensis‘Old Blush’）的两套单倍型基因组——RcOB＿hap1与RcOB＿hap2，对其基因组进行全面的比较分析。同时利用生物信息学方法鉴定‘月月粉’中的不平衡等位基因，开发相应分子标记。结果表明，两套单倍型基因组共线性较好，但RcOB＿hap2组装的完整性明显优于RcOB＿hap1。‘月月粉’杂合度为3.48%，含有大量的单碱基变异、小片段插入或缺失以及大片段染色体变异。全基因组范围可能存在1 157对蛋白功能差异的等位基因，720对表达显著差异的等位基因。GO注释以及KEGG富集结果表明，不平衡等位基因主要参与了代谢合成调控、生长发育以及环境适应等过程。围绕‘月月粉’的花器官发育、挥发物质合成与抗病免疫反应，分别挑选了不平衡等位基因AP2、MBY4、DSC1进行分子标记开发。在183份月季材料中的分子标记结果显示，蛋白功能不完整的Hap2型AP2在现代栽培月季中被强选择，使月季具有重瓣性状；表达量低的Hap2型MBY4被多数现代月季选择，可能导致栽培月季品种酚类物质合成减少；针对DSC1，现代月季品种广泛携带了表达量低且蛋白功能受影响的Hap1型，可能使现代月季抗病性减弱。

关键词：月季等位基因不平衡等位基因蛋白功能差异等位基因差异表达分子标记

南方丘陵山地油菜和小麦播种机械化发展现状与趋势

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农业工程学报 2025年

作者：廖宜涛施彬彬王传奇廖庆喜武安阳欧耀徽华中农业大学工学院农业农村部长江中下游农业装备重点实验室

中国南方丘陵山地油菜和小麦的机械化生产是解决南方地区冬闲田难题的有效途径，也是保障国内粮油安全的重要措施，但受地形条件和种植模式影响，目前南方丘陵山地油菜、小麦机械化播种水平较低且发展缓慢，仍处于“无机可用”或“无好... 详细信息

中国南方丘陵山地油菜和小麦的机械化生产是解决南方地区冬闲田难题的有效途径，也是保障国内粮油安全的重要措施，但受地形条件和种植模式影响，目前南方丘陵山地油菜、小麦机械化播种水平较低且发展缓慢，仍处于“无机可用”或“无好机可用”状态。该文从生产区划、应用场景、技术装备3个方面分析了南方丘陵山地油菜小麦机械化生产现状，通过梳理油菜和小麦典型生产场景与实际应用机具之间的矛盾，明确了湿黏稻茬土壤、复杂丘坡地形、油菜和小麦种植农艺要求、区域经济落后、经营主体倾向和技术市场空缺等是影响南方丘陵山地各油麦产区机械化播种发展水平不充分的主要因素；通过分析现阶段油菜小麦机械化播种装备应用、技术发展及南方丘陵山地油麦机械化播种的技术卡点和装备发展需求，提出了研发适应南方丘陵山地黏重湿烂土壤条件、丘坡地形和小地块播种的智能化油麦兼用联合直播机是提高油麦机播水平的装备基础，并明确黏重与湿烂土壤种床整备、丘陵山地起伏地表播深控制、油麦兼用精量排种、智能化播种控制等关键技术是研究重点。研究可为南方丘陵山地油菜、小麦机械化播种水平提升提供参考。

关键词：南方丘陵山地油菜小麦机械化播种发展现状与趋势

油菜机械直播铲锹式种床整备机往复滑切刀设计与试验

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农业工程学报 2025年

作者：林建新廖庆喜康艳杜文斌张青松蔡家顺华中农业大学工学院农业农村部长江中下游农业装备重点实验室

针对长江中下游稻油轮作区水稻收获后秸秆留茬高且覆盖量大的作业工况，为提高油菜机械直播铲锹式种床整备机的秸秆切割能力、秸秆与土壤混合一致性和作业后秸秆在耕层深度上的垂直分布均匀性，该研究研制了一种适配于铲锹式耕地装置的... 详细信息

针对长江中下游稻油轮作区水稻收获后秸秆留茬高且覆盖量大的作业工况，为提高油菜机械直播铲锹式种床整备机的秸秆切割能力、秸秆与土壤混合一致性和作业后秸秆在耕层深度上的垂直分布均匀性，该研究研制了一种适配于铲锹式耕地装置的往复滑切刀，在铲锹作业前预先对未耕地表层土壤进行扰动与秸秆切割。首先基于往复滑切刀滑切秸秆的动力学模型，确定满足要求的往复滑切刀刃口滑切角范围为31°～59°；建立了往复滑切刀摆动作业的运动学模型，分析了刃口动态滑切角与静态滑切角、转速、前进速度等参数的变化关系，结合铲锹式耕地装置运动学模型得出的往复滑切刀角速度变化趋势，使用阿基米德螺线对其刃口曲线进行设计。进一步通过DEM-MBD耦合仿真，选取曲柄转速、前进速度和刃口角为试验因素，以往复滑切刀秸秆切割效果和平均作业阻力为评价指标进行单因素及三因素三水平正交试验，根据极差和方差分析结果得出较优参数组合。田间试验结果表明，安装往复滑切刀的铲锹式种床整备机与未安装时相比，机组作业后长度小于100 mm的秸秆质量占比增加了17.09%，长度大于200 mm的秸秆质量占比降低了20.75%，耕后秸秆在土壤中的垂直分布均匀性提升了39.68%。研究可为该地区耕整地机具及关键部件的设计与改进提供参考。

关键词：油菜稻油轮作铲锹式种床整备机水稻秸秆滑切

基于ACP-YOLOv5s的土栖白蚁活动迹象识别

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农业工程学报 2025年

作者：王一非卢伟平袁涛陈龙佳张峰吴鹏飞黄求应华中农业大学信息学院华中农业大学水利部白蚁防治重点实验室农业智能技术教育部工程研究中心湖北省水利厅

土栖白蚁作为严重危害水利工程和园林树木的重要害虫，其活动迹象的及时识别对于实施有效的蚁害预警和控制措施至关重要。针对这一需求，该研究开发了一种改进的一阶段目标检测算法——ACP-YOLOv5s，该算法基于广泛应用的YOLOv5s模型，... 详细信息

土栖白蚁作为严重危害水利工程和园林树木的重要害虫，其活动迹象的及时识别对于实施有效的蚁害预警和控制措施至关重要。针对这一需求，该研究开发了一种改进的一阶段目标检测算法——ACP-YOLOv5s，该算法基于广泛应用的YOLOv5s模型，通过集成自适应颜色感知模块（ACP-Module）对其进行优化，以增强模型在复杂自然环境下的特征提取和颜色感知能力，特别是在处理颜色混淆问题时有效提升模型的稳定性和泛化性能。在模型的颈部结构中加入CARFE上采样模块，通过扩展感受野并重新组织特征信息，以提高模型对细节的捕捉能力，从而提升识别精度。试验验证结果表明，改进后的ACP-YOLOv5s模型在土栖白蚁活动迹象检测中显示出更高的精确率和平均精度均值。与Faster R-CNN、YOLOv5s、YOLOv5m、YOLOv8和YOLOv9相比，ACP-YOLOv5s模型的精确率为91.2%，分别提升了5.3、5.0、3.4、7.9和0.1个百分点，平均精度均值为92.3%，分别提升了6.7、2.9、1.4、2.2和0.4个百分点，表明ACP-YOLOv5s模型在提高模型对复杂环境适应性方面的有效性，有助于加强对土栖白蚁侵害的早期预警和精确控制，为水利工程和园林树木白蚁防治工作提供了强有力的技术支持。

关键词：目标检测土栖白蚁活动迹象智能识别 YOLO