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基于改进YOLO v5的农田苗草检测方法

江苏农业科学 2024年第13期52卷 197-204页

作者：吴坚秦玉广浙江科技学院浙江杭州310023 浙江省食品物流装备技术研究重点实验室浙江杭州310023

针对除草机器人等智能农业机械在复杂的农田环境下工作时易受到杂草种类、光照多变以及叶片遮挡等因素影响,难以高效精准地检测作物和杂草位置的问题,提出一种基于改进YOLO v5s算法的农田苗草目标检测方法,能够对不同天气、位置和密度... 详细信息

针对除草机器人等智能农业机械在复杂的农田环境下工作时易受到杂草种类、光照多变以及叶片遮挡等因素影响,难以高效精准地检测作物和杂草位置的问题,提出一种基于改进YOLO v5s算法的农田苗草目标检测方法,能够对不同天气、位置和密度环境下的农作物及其伴生杂草进行检测。首先使用公开数据集并通过数据增强方法扩充数据构建了新的苗草数据集,分析了苗草数据集的图像特点后针对原YOLO v5算法模型的不足提出改进,结合协同注意力CA与感受野块RFB模块改进主干网络,在只添加少量参数的情况下提高模型检测性能;然后选择CARAFE的上采样方式加强网络提取特征能力;最后采取WIoU v3替换CIoU损失函数,平衡锚框质量并实现高精度定位。将改进后的YOLO v5网络模型与各种常见的主流网络在苗草数据集上依据目标检测算法评价指标进行了试验比较,结果显示,改进后算法平均精度均值达到86.7%,比原始的YOLO v5s提高了2.9百分点,FPS达到60.4帧/s,在满足算法实时性要求的同时明显提升了检测算法精度,验证了改进算法的有效性,适用于除草机器人的杂草识别系统。

关键词：苗草检测 YOLO v5 协同注意力空洞卷积损失函数

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送风式压差预冷装置的结构设计及试验研究

包装工程 2024年第13期45卷 276-284页

作者：吴坚吴晓微张松涛张同锋浙江科技学院机械与能源工程学院杭州310023 浙江微松冷链有限公司杭州310023 浙江省食品物流装备技术研究重点实验室杭州310023

目的针对隧道式压差预冷装置中单位空间堆码的果蔬存储量低、预冷速度慢等问题,研发一种空间利用率高、预冷速度快的压差预冷装置。方法通过数字化仿真确定在冷链厢侧面安装2台静压箱和4台风机,结构上增加预冷时货物的堆码空间;采用送... 详细信息

目的针对隧道式压差预冷装置中单位空间堆码的果蔬存储量低、预冷速度慢等问题,研发一种空间利用率高、预冷速度快的压差预冷装置。方法通过数字化仿真确定在冷链厢侧面安装2台静压箱和4台风机,结构上增加预冷时货物的堆码空间;采用送风的方式预冷,增加隧道内的空气流速,减小隧道内的压强,加大果蔬周转箱两侧的压力差,使通过果蔬的风速增加,从而缩短预冷时间。结果研究结果表明,56筐大白菜的温度从22.63℃降至5℃,时间为138min,能耗为10.37kW·h;预冷均匀性在±2℃之内。结论送风式预冷相比传统抽吸式预冷方式时间缩短了21%,能耗降低了14%;采用变频送风方式能耗降低了4%。

关键词：压差预冷隧道式送风式

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面向ECE法规的电车再生制动复合控制研究

机械设计与制造 2024年第5期399卷 73-77页

作者：李培庆吴兴康陈一锴李昊浙江科技学院机械与能源工程学院江苏杭州310023 浙江省食品物流装备技术研究重点实验室江苏杭州310023 浙江大学机械工程学院江苏杭州310058 合肥工业大学汽车与交通工程学院安徽合肥230009

电动汽车能量及行驶距离是其重要参照数据,为提高两项性能策略优化,根据ECER13法规曲线和I线的再生制动控制方法,可以在前、后轴之间进行分配以确保车辆的安全性和稳定性;其次,在液压制动和电动机制动之间进行分配,根据不同的制动强度,... 详细信息

电动汽车能量及行驶距离是其重要参照数据,为提高两项性能策略优化,根据ECER13法规曲线和I线的再生制动控制方法,可以在前、后轴之间进行分配以确保车辆的安全性和稳定性;其次,在液压制动和电动机制动之间进行分配,根据不同的制动强度,分为四类进行研究;最后建立模型,嵌入到AVL_CRUISE软件中,选用NEDC和CLTC_P两种工况联合仿真。结果表明,此方案可满足制动稳定性的需求,其动力分配曲线也契合相应的制动特征,能够高效地回收制动能量,强化电池荷电状态(SOC),提升电动汽车的续驶能力。

关键词：电动汽车模糊控制联合仿真制动能量回收

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稻田微型螺旋推进抑草机的设计与试验

湖南农业大学学报（自然科学版） 2024年第4期50卷 89-94页

作者：吴坚崔正卿杨生旺张同峰浙江科技大学机械与能源工程学院浙江杭州310023 西安智德汽车电子控制系统有限公司陕西西安710200 浙江微松冷链科技有限公司浙江杭州310023 浙江省食品物流装备技术研究重点实验室浙江杭州310023

为解决稻田机械除草作业中除草率低、伤苗率较高等问题,提出一种光学-机械复合除草方法,该方法通过提高水层浑浊度来抑制杂草光合作用,从而达到除草的目的。通过改进传统的螺旋推进装置,设计一种可适用于稻田土壤环境的微型螺旋推进抑... 详细信息

为解决稻田机械除草作业中除草率低、伤苗率较高等问题,提出一种光学-机械复合除草方法,该方法通过提高水层浑浊度来抑制杂草光合作用,从而达到除草的目的。通过改进传统的螺旋推进装置,设计一种可适用于稻田土壤环境的微型螺旋推进抑草机。建立滚筒转速对螺旋滚筒工作阻力、运行转速的关系曲线;采用显式动力分析模块LS-DYNA对抑草机在稻田有水环境下的工作过程进行仿真分析,建立螺旋滚筒-土壤-水的耦合模型,进行流固耦合的仿真求解,取得抑草机在作业过程中的切削阻力及功率等参数;通过试验槽样机试验,探究水层深度对水层浑浊度影响的变化规律。结果表明:设计的微型螺旋推进抑草机最优转速为400 r/min;仿真阻力平均值较试验值大5.47%,仿真功率平均值较试验值大6.06%,仿真数据与试验数据的吻合度高,验证了仿真模型的可靠性;当试验槽中水层深度为20、40、60 mm时,浑浊度大于120 NTU的持续时间分别为5、8、8 h。

关键词：稻田抑草机螺旋推进光学-机械复合除草浑浊度 SPH算法

基于低压静电场及高通量测序技术对中华管鞭虾(Solenocera crassicornis)保鲜过程中微生物群落影响分析

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海洋与湖沼 2024年第1期55卷 193-201页

作者：沐楠智谢超吴玉婷周卓颖张海玲浙江省海产品健康危害因素关键技术研究重点实验室浙江海洋大学食品与药学学院浙江舟山316022 舟山汇丰冷藏物流发展有限公司浙江舟山316002

中华管鞭虾(Solenocera crassicornis)隶属于十足目、管鞭虾科、管鞭虾属,主要分布于我国东南沿海。其富含多种必需氨基酸和矿物质,高蛋白低脂肪,但易受微生物污染而发生腐败变质,需引用基于16S rRNA的高通量测序技术准确测定其微生物... 详细信息

中华管鞭虾(Solenocera crassicornis)隶属于十足目、管鞭虾科、管鞭虾属,主要分布于我国东南沿海。其富含多种必需氨基酸和矿物质,高蛋白低脂肪,但易受微生物污染而发生腐败变质,需引用基于16S rRNA的高通量测序技术准确测定其微生物群落组成成分变化。以中华管鞭虾为试验材料,采用高通量测序技术对虾肉的微生物群落碱基进行基因测序,将产生的碱基序列通过OTU聚类、多样性及相关性分析手段研究了贮藏过程中电场处理后影响中华管鞭虾品质的微生物发育信息和群落组成变化规律。分组为新鲜样本(G0),2 kV、3 kV及对照组贮藏中期(G1、G2、G3),2 kV、3 kV、对照组贮藏末期(G4、G5、G6),通过物种韦恩图、Alpha和Beta多样性以及物种组成分析,研究不同强度电场环境对中华管鞭虾微生物群落组成的影响。结果表明,OTU聚类分析中优势菌群从属水平看为假交替单胞菌属(Pseudoalteromonas)、假单胞菌属(Pseudomonas)、嗜冷杆菌属(Psychrobacter)和热杀索丝菌属(Brochothrix)等,其中假交替单胞菌属能够适应高盐浓度环境,是中华管鞭虾微生物腐败主要致腐菌。贮藏中期微生物物种多样性顺序为3 kV组>2 kV组>对照组(0 kV),电场能够有效抑制优势菌的生长;贮藏末期3组物种结构相近,此时电场对虾肉菌群结构无明显影响。PCoA主成分分析图中发现,在坐标系中贮藏中期的G1、G2、G3组距离较为接近,贮藏末期的G4、G5、G6组距离较为接近,说明在同一贮藏期间的各组微生物种群结构类似。综上,贮藏前中期低压静电场能够抑制优势菌的生长,维持微生物物种间平衡并使其物种多样性较高,且3kV更佳,贮藏末期时由于优势菌更适应环境,热杀索丝菌属和肉食杆菌属占比增加,电场对物种多样性的影响不大。研究结果可为深入探讨影响中华管鞭虾贮藏保鲜效果的微生物群落组成和基础发育信息提供有效依据。

关键词：中华管鞭虾(Solenocera crassicornis) 高通量测序微生物多样性低压静电场

乳酸菌发酵诱导水蜜桃浆凝胶体系自发变色的4D打印研究

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食品与发酵工业 2024年

作者：王岩牛犇王冠楠房祥军刘瑞玲吴伟杰陈慧芝郜海燕浙江省农业科学院食品科学研究所农业农村部果品采后处理重点实验室全省生鲜食品智慧物流与加工重点实验室中国轻工业果蔬保鲜与加工重点实验室浙江工业大学食品科学与工程学院

为拓宽食品的4D打印品类，推动食品4D打印技术发展，将水蜜桃浆与马铃薯粉、黄原胶、海藻酸钠复配成适合打印的凝胶体系，添加天然花青素和乳酸菌构建4D打印凝胶体系，研究乳酸菌发酵诱导的水蜜桃浆凝胶体系自发变色和品质变化。结果表... 详细信息

为拓宽食品的4D打印品类，推动食品4D打印技术发展，将水蜜桃浆与马铃薯粉、黄原胶、海藻酸钠复配成适合打印的凝胶体系，添加天然花青素和乳酸菌构建4D打印凝胶体系，研究乳酸菌发酵诱导的水蜜桃浆凝胶体系自发变色和品质变化。结果表明，当马铃薯粉的添加比例为25%时，打印凝胶体系具有良好的流动性和支撑性能；随着发酵时间的延长，4D打印凝胶体系的乳酸菌数量大量增长、霉菌生长受到一定抑制；乳酸菌的生长引起打印物pH值降低约1.8，导致打印物中花青素的颜色从紫色变为红色，发酵12 h的ΔE值为15.2；此外，打印物的质构特性（如硬度、弹性、胶着性和回复性）随发酵时间的延长而出现小幅度增加，这与发酵过程中乳酸菌数量的动态变化和水分的变化（水分含量降低5.2%）相关。

关键词：水蜜桃浆凝胶 4D打印乳酸菌发酵自发变色花青素

无人机状态检测Kalman滤波空地目标跟踪算法

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航空学报 2024年第16期45卷 227-246页

作者：徐心宇陈建中国农业大学工学院北京100083 浙江省农业智能装备与机器人重点实验室杭州310058 浙江大学生物系统工程与食品科学学院杭州310058

针对无人机(UAV)面向空地目标进行目标跟踪过程中,发生目标离开视野、目标被遮挡、存在相似目标干扰等问题导致追踪失败的情况,提出一种基于追踪状态检测和Kalman滤波的重定位更新机制,将其与孪生全卷积网络(siamfc)跟踪器结合。以空地... 详细信息

针对无人机(UAV)面向空地目标进行目标跟踪过程中,发生目标离开视野、目标被遮挡、存在相似目标干扰等问题导致追踪失败的情况,提出一种基于追踪状态检测和Kalman滤波的重定位更新机制,将其与孪生全卷积网络(siamfc)跟踪器结合。以空地目标为被跟踪对象,以无人机为跟踪空地目标的跟踪者,首先,基于双峰选择、平均峰值相关能量变化率、最高响应值变化率和峰值旁瓣比变化率的检测机制检测当前的追踪状态是否异常,判断siamfc的追踪结果是否满足作为观测值的要求。其次,Kalman滤波利用目标运动的先验信息对追踪进行预测更新,当追踪状态异常时能够及时校正调整目标跟踪结果。基于LaSOT数据集完成训练,在UAV123航空数据集和自制的以无人机为目标的数据集上进行实时目标跟踪测试和对比实验。实验结果表明:该算法在UAV123上的精确率和成功率分别为66.0%和47.4%(62帧/s),在自制的以无人机为目标的数据集上的精确率和成功率分别为72.0%和58.6%(55帧/s),满足目标跟踪的实时性要求,且跟踪结果优于多数跟踪器。该算法在无人机为跟踪者和被跟踪对象的情况下均能完成有效目标跟踪,应对目标离开视野、部分或全部遮挡和存在相似目标干扰等挑战性场景的能力有所增强,且算法具有良好的泛化能力。

关键词：无人机目标跟踪孪生网络 Kalman滤波重定位机制追踪状态检测

超声雾化微酸性电解水对采后娃娃菜流通及货架品质的影响

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食品工业科技 2024年第4期45卷 290-298页

作者：孟敌焦贺韩颖赵安琪王馨渝李鹏霞胡花丽吴朝霞沈阳农业大学食品学院辽宁沈阳110866 江苏省农业科学院农业设施与装备研究所江苏南京210014 农业农村部农产品冷链物流技术重点实验室江苏南京210014 果蔬贮运保鲜产业技术创新战略联盟江苏南通226113

为了探明微酸性电解水(Slightly acidic electrolyzed water,SAEW)对采后娃娃菜货架品质的影响,本文分析了在低温流通(4±1)℃及货架条件(25±1)℃下,不同浓度(0、50、100和150 mg/L)SAEW超声雾化熏蒸处理对娃娃菜采后保鲜效果的影响。... 详细信息

为了探明微酸性电解水(Slightly acidic electrolyzed water,SAEW)对采后娃娃菜货架品质的影响,本文分析了在低温流通(4±1)℃及货架条件(25±1)℃下,不同浓度(0、50、100和150 mg/L)SAEW超声雾化熏蒸处理对娃娃菜采后保鲜效果的影响。结果显示,较对照和其它浓度(50和150 mg/L)SAEW处理相比,100 mg/L SAEW超声雾化熏蒸处理在货架第6和第9 d时显著抑制了娃娃菜丙二醛含量的升高及总硫苷含量的下降(P<0.05)。进一步的流通及货架模拟结果显示,与对照组相比,100 mg/L的SAEW超声雾化熏蒸处理使娃娃菜中的菌落总数降低了17.04%,总硫苷含量提升了30.11%;另外,该处理显著抑制了采后娃娃菜中亚硝酸盐和丙二醛含量的积累(P<0.05),延缓了可溶性糖、可溶性蛋白、总酚、抗坏血酸和异硫氰酸酯含量的下降,提高了黑芥子酶的活性。100 mg/L SAEW超声雾化熏蒸处理不仅能有效抑制流通及货架期间娃娃菜中菌落总数的生长,而且可有效减缓该过程中娃娃菜营养品质的流失,从而提高娃娃菜的保鲜效果。

关键词：微酸性电解水娃娃菜衰老品质亚硝酸盐流通货架期

无人机状态检测Kalman滤波空地目标跟踪算法

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航空学报 2024年

作者：徐心宇陈建浙江省农业智能装备与机器人重点实验室浙江大学生物系统工程与食品科学学院中国农业大学工学院

针对无人机（UAV）面向空地目标进行目标跟踪过程中，发生目标离开视野、目标被遮挡、存在相似目标干扰等问题导致追踪失败的情况，提出一种基于追踪状态检测和Kalman滤波的重定位更新机制，将其与孪生全卷积网络（siamfc）跟踪器结合... 详细信息

针对无人机（UAV）面向空地目标进行目标跟踪过程中，发生目标离开视野、目标被遮挡、存在相似目标干扰等问题导致追踪失败的情况，提出一种基于追踪状态检测和Kalman滤波的重定位更新机制，将其与孪生全卷积网络（siamfc）跟踪器结合。本文以空地目标为被跟踪对象，以无人机为跟踪空地目标的跟踪者。首先，基于双峰选择、平均峰值相关能量变化率、最高响应值变化率和峰值旁瓣比变化率的检测机制对当前的追踪状态是否异常进行检测，判断siamfc的追踪结果是否满足作为观测值的要求。其次，Kalman滤波利用目标运动的先验信息对追踪进行预测更新，当追踪状态异常时能够及时校正调整目标跟踪结果。基于LaSOT数据集完成训练，在UAV123航空数据集和自制的以无人机为目标的数据集上进行实时目标跟踪测试和对比实验。实验结果表明：该算法在UAV123上的精确率和成功率为66.0%和47.4%(62fps)，在自制的以无人机为目标的数据集上的精确率和成功率为72.0%和58.6%(55fps)，满足目标跟踪的实时性要求，且跟踪结果优于多数跟踪器。该算法在无人机为跟踪者和被跟踪对象的情况下均能完成有效目标跟踪，应对目标离开视野、部分或全部遮挡和存在相似目标干扰等挑战性场景的能力有所增强，且算法具有良好的泛化能力。

关键词：无人机目标跟踪孪生网络 Kalman滤波重定位机制追踪状态检测