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基于YOLOv7的无人机影像稻穗计数方法研究

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广东农业科学 2023年第7期50卷 74-82页

作者：王宏乐叶全洲王兴林刘大存梁振伟深圳市五谷网络科技有限公司广东深圳518000 深圳市丰农数智农业科技有限公司广东深圳518000

【目的】利用深度学习技术开展基于无人机采集的水稻稻穗RGB图像进行稻穗快速计数技术研究,利于建立省工、省时、高效的产量评估预测,为后续收获、烘干、仓储工作以及品种试验评估等提供依据。【方法】在水稻齐穗-灌浆期,使用无人机采... 详细信息

【目的】利用深度学习技术开展基于无人机采集的水稻稻穗RGB图像进行稻穗快速计数技术研究,利于建立省工、省时、高效的产量评估预测,为后续收获、烘干、仓储工作以及品种试验评估等提供依据。【方法】在水稻齐穗-灌浆期,使用无人机采集水稻稻穗图片,通过对图片中稻穗的标注、分类以及训练,获得基于YOLOv7的网络结构模型,与田间实际调查结果进行对比和验证,针对该方法对不同亚种水稻稻穗的数穗计数精度作出评价。【结果】将得到的模型的预测结果与真实结果进行比较,对于相同的训练集,YOLOv7模型的重叠率(Intersecion of union,IoU)值的中位数普遍高于YOLOv5模型。仅使用粳稻数据训练得到的模型对粳稻有较好的识别精度,YOLOv7模型的mAP@0.5为80.75%、mAP@0.25为93.01%,优于YOLOv5l模型的mAP@0.5值73.36%、mAP@0.25值91.16%;两种模型对籼稻识别精度不高。对籼稻识别最佳的模型为使用籼稻数据训练得到的模型,YOLOv7模型的mAP@0.5为73.19%、mAP@0.25为83.71%,优于YOLOv5l模型的mAP@0.5值72.77%、mAP@0.25值81.66%;但两种模型均对粳稻识别精度不高。对预测结果与实际调查结果进一步比较验证表明,仅使用粳稻数据训练得到的模型对粳稻有较好的识别精度,模型预测值与观察值显著相关。其中YOLOv7模型对粳稻预测精度最高,R2为0.9585、RMSE为9.17;其次为YOLOv5模型,R2为0.9522、RMSE为11.91。对籼稻识别最佳的模型为使用籼稻数据训练得到的模型。其中YOLOv7模型对籼稻预测精度最高,R2为0.8595、RMSE为24.22。其次为YOLOv5模型,R2为0.7737、RMSE为32.56。【结论】本研究初步建立的基于无人机的田间水稻单位面积穗数快速调查方法,具有较高精度,可应用于实际田间测产工作,有利于克服人工田间估产工作量大、效率低、人为误差等问题,未来可进一步应用于可移动水稻估产装置的开发。

关键词：水稻稻穗检测 YOLOv7 目标检测深度学习

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害虫是怎样死掉的(下)

果农之友 2019年第9期 47-48页

作者：张立功深圳市五谷网络科技有限公司

世界上仅仅百分之一,万分之一,甚至百万分之一的昆虫和螨类因为与人类的利益冲突而被定性为"害虫"、"害螨"。这个标签一旦确定下来,它们就成为被消灭的对象。人们研究出广谱性的杀虫杀螨剂,一次用药即被干净利落的干掉,所以误伤"友军"... 详细信息

世界上仅仅百分之一,万分之一,甚至百万分之一的昆虫和螨类因为与人类的利益冲突而被定性为"害虫"、"害螨"。这个标签一旦确定下来,它们就成为被消灭的对象。人们研究出广谱性的杀虫杀螨剂,一次用药即被干净利落的干掉,所以误伤"友军"在所难免。化学农药的普及和应用,带来了许多新问题:害虫产生抗性、环境污染、农产品农残。

关键词：害虫杀虫杀螨剂利益冲突化学农药环境污染广谱性农产品螨类

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害虫是怎样死掉的(上)

果农之友 2019年第8期 36-38页

作者：张立功深圳五谷网络科技有限公司

管理果园,一个最重要的项目就是病虫害防治,说得时髦一点,也就是病虫害综合治理。自然界的昆虫很多,有人估计在100万种以上,但对果园有害的就那么十几种,剩下的绝大多数都是对果园没有影响的。但为什么有时候果园的害虫发生那么严重?以... 详细信息

管理果园,一个最重要的项目就是病虫害防治,说得时髦一点,也就是病虫害综合治理。自然界的昆虫很多,有人估计在100万种以上,但对果园有害的就那么十几种,剩下的绝大多数都是对果园没有影响的。但为什么有时候果园的害虫发生那么严重?以至于出现落叶、害果、伤树,严重者减产、死树的现象。

关键词：害虫发生病虫害综合治理病虫害防治果园自然界落叶减产死树

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日本苹果考察报告

果农之友 2019年第12期 30-33页

作者：张立功深圳五谷网络科技有限公司

2019年11月4日,由天天学农组织的"日本苹果产业深度游学团"顺利到达日本静冈,开始了为期7天的考察学习之旅。本次游学团一行15人,由西北农林科技大学同延安教授、李丙智教授,天水师范学院呼丽萍教授,深圳大丰收张立功研究员,山西吉县果... 详细信息

2019年11月4日,由天天学农组织的"日本苹果产业深度游学团"顺利到达日本静冈,开始了为期7天的考察学习之旅。本次游学团一行15人,由西北农林科技大学同延安教授、李丙智教授,天水师范学院呼丽萍教授,深圳大丰收张立功研究员,山西吉县果农协会杨朝晖,王秀军,淳化天地果业褚广东,刘海龙,甘肃灵台民鑫农场王志军,宁夏东昂果业王前军,甘肃新润农业郑兴顺。

关键词：产业深度天水师范学院西北农林科技大学考察报告刘海龙王志军山西吉县果业

深度学习训练数据分布对植物病害识别的影响研究

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广东农业科学 2022年第6期49卷 100-107页

作者：王宏乐王兴林李文波叶全洲林涌海谢辉邓烈华南理工大学环境与能源学院广东广州510006 深圳市丰农控股有限公司广东深圳518055 深圳市五谷网络科技有限公司广东深圳518055 深圳市宇众物联科技有限公司广东深圳518126

【目的】通过调节训练集内实验室场景图片与田间场景图片的分布,提高深度学习模型的准确度,以减少植物病害识别深度学习模型对田间场景数据的依赖。【方法】通过调节训练集内实验室场景图片和田间场景图片的分布,使用ResNeSt-50、VGG-16... 详细信息

【目的】通过调节训练集内实验室场景图片与田间场景图片的分布,提高深度学习模型的准确度,以减少植物病害识别深度学习模型对田间场景数据的依赖。【方法】通过调节训练集内实验室场景图片和田间场景图片的分布,使用ResNeSt-50、VGG-16、ResNet-50等3种神经网络结构分别对训练得到的深度学习模型进行测试和比较,从而优化植物病害识别模型。【结果】在由一定数量的植物病害图像组成的训练集内,调节其中不同场景图片的分布会对模型的准确率产生影响。当训练集内的田间场景图片分布达30%时,模型准确率提升18%以上。在100%实验室场景图片的训练集内添加30%田间场景图片,可提升模型准确率17%以上;在100%田间场景图片的训练集内添加实验室场景图片,模型准确率随图片数量增加而提升,提升幅度为2%~4%。【结论】该方法适用于农业复杂环境下高准确度病害识别模型的快速建立,可减少深度学习模型对田间场景数据的依赖,缩短模型建立初期的田间数据采集周期,降低田间数据采集成本,促进人工智能技术在无人农场及智慧农业中更有效地运用。

关键词：植物病害深度学习卷积神经网络数据分布实验室场景田间场景

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苹果全爪螨的识别与防治

果农之友 2020年第8期 33-34页

作者：张立功深圳五谷网络科技有限公司广东深圳518000

苹果全爪螨又称苹果叶螨、苹果红蜘蛛、榆全爪螨。近几年呈爆发趋势,每年从6月份开始危害到8月份,因此应高度重视,及时控制其发生危害。1害螨识别苹果全爪螨雌成螨体红色,取食后呈暗红色。体长0.35毫米左右,体躯呈半圆形,体背显著隆起... 详细信息

苹果全爪螨又称苹果叶螨、苹果红蜘蛛、榆全爪螨。近几年呈爆发趋势,每年从6月份开始危害到8月份,因此应高度重视,及时控制其发生危害。1害螨识别苹果全爪螨雌成螨体红色,取食后呈暗红色。体长0.35毫米左右,体躯呈半圆形,体背显著隆起。体背有刚毛13对,其中8对由后体部至体端之间排成4列。

关键词：苹果全爪螨苹果红蜘蛛体躯害螨榆全爪螨苹果叶螨识别与防治发生危害

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阳光玫瑰葡萄病毒病解决方案研究

落叶果树 2024年第1期56卷 32-35页

作者：夏少杰朱果果魏明张向刚徐宗模深圳市五谷网络科技有限公司深圳518000

针对阳光玫瑰葡萄病毒病常发对树体和造成果实危害严重的问题,在葡萄展叶期进行根部追肥、根部追肥+叶面喷肥处理,探究不同追肥处理及处理组合对改善病毒病病症和提升葡萄产量和品质的效果。结果表明,每666.7 m~2根部追施高氮水溶肥10 ... 详细信息

针对阳光玫瑰葡萄病毒病常发对树体和造成果实危害严重的问题,在葡萄展叶期进行根部追肥、根部追肥+叶面喷肥处理,探究不同追肥处理及处理组合对改善病毒病病症和提升葡萄产量和品质的效果。结果表明,每666.7 m~2根部追施高氮水溶肥10 kg+腐殖酸有机水溶肥5 kg+叶喷5%氨基寡糖素水剂500倍+0.01%28高芸苔素内酯1 500倍+海藻有机水溶叶面肥1 000倍液,共3次,间隔7 d 1次的方案对新叶病毒病的控制效果最佳。与对照根施常规有机水溶肥每666.7 m~2 5 kg+平衡型水溶肥5 kg相比,新生叶片发育一直处较低水平,新生叶面积增长速度处于较高水平,显著提升葡萄的品质和产量。

关键词：阳光玫瑰葡萄病毒病腐植酸有机水溶肥叶面肥

基于灰色关联度分析和DTOPSIS法对皖北水稻品种的综合评价

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安徽农业科学 2024年第12期 34-41+49页

作者：叶全洲梁振伟刘大存深圳市五谷网络科技有限公司深圳市丰农数智农业科技有限公司

[目的]为筛选出适应皖北地区种植的水稻品种，同时为水稻新品种的育种、精准定位推广提供依据。[方法]以17个水稻品种的21个性状为试验材料，采用基于灰色关联度分析法和DTOPSIS法对水稻品种的适应性进行全面的综合评价，分析比较品种... 详细信息

[目的]为筛选出适应皖北地区种植的水稻品种，同时为水稻新品种的育种、精准定位推广提供依据。[方法]以17个水稻品种的21个性状为试验材料，采用基于灰色关联度分析法和DTOPSIS法对水稻品种的适应性进行全面的综合评价，分析比较品种间的差异。[结果]灰色关联度分析法和DTOPSIS法都能对水稻新品种进行较全面综合评价，准确反映品种的优劣。2种方法的综合评价结果存在差异。在赋予相同权重的情况下，灰色关联度分析结果显示，参试水稻品种与理想品种之间的关联度εt(k)值的最大差异率为26.7%;DTOPSIS法分析结果显示，参试品种与理想解的相对接近度Gi值，其最大差异率为70.0%。最大差异率从大到小依次为Gi值、εt(k)值、产量差异。DTOPSIS法更能体现品种间的差异和反映品种优劣，较灰色关联度分析法更适合用于水稻新品种的综合评价。[结论]韵两优丝苗、赞两优570、悦两优2646和韵两优332这4个优良品种在皖北适应性、稳定性、丰产性和抗病性均较好，可进一步试验、示范及推广。DTOPSIS法是综合评价皖北新水稻品种优劣的好方法。

关键词：水稻灰色关联度分析 DTOPSIS法综合评价

烘焙食品中转基因成分定性检测的FAPAS能力验证结果与分析

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食品安全质量检测学报 2020年第8期11卷 2427-2432页

作者：艾烨杨帆潘广深圳市五谷网络科技有限公司深圳518063 深圳海关动植物检验检疫技术中心国家植物转基因检测重点实验室(深圳)深圳518045

目的分析参加FAPAS烘焙食品中转基因成分定性检测能力验证的结果。方法根据FAPAS组织方提供的能力验证作业指导书、国家标准GB/T 19495.3-2004转基因产品检测核酸提取纯化方法(部分步骤改进)和行业标准SN/T 1204-2016《植物及其加工产... 详细信息

目的分析参加FAPAS烘焙食品中转基因成分定性检测能力验证的结果。方法根据FAPAS组织方提供的能力验证作业指导书、国家标准GB/T 19495.3-2004转基因产品检测核酸提取纯化方法(部分步骤改进)和行业标准SN/T 1204-2016《植物及其加工产品中转基因成分实时荧光PCR定性检验方法》对一份烘焙食品测试样品进行转基因成分定性检测。结果该样品检出pCaMV35S、tNOS、GTS40-3-2和MON863品系(基因),未检出Bt11、Bt176、GA21、MIR604、MON810、MON88017、MON89034、MON89788、NK603和TC1507品系。结论本实验重点对核酸提取方法进行改进并严格质控,满足了烘焙食品这类加工样品转基因定性检测要求,获得能力验证结果为满意。

关键词：烘培食品转基因成分定性检测 FAPAS能力验证