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农产品品质在线感知技术应用研究进展
1
作者
贾志鑫
杨霖
+1 位作者
史策
杨信廷
《农业机械学报》
北大核心
2025年第6期17-32,共16页
在线感知技术包括一系列传感器模式、成像技术和智能数据处理算法等,已成为确保农产品质量、安全和适销性的关键工具。本文对该领域的最新研究进展进行了全面总结,重点关注在线感知系统在农产品品质中的应用,并系统分析了在线感知技术,...
在线感知技术包括一系列传感器模式、成像技术和智能数据处理算法等,已成为确保农产品质量、安全和适销性的关键工具。本文对该领域的最新研究进展进行了全面总结,重点关注在线感知系统在农产品品质中的应用,并系统分析了在线感知技术,包括机器视觉、高光谱成像、近红外光谱、荧光传感、3D深度传感、算法及数据分析等。讨论传感器硬件演变、机器学习和深度学习算法开发,以及用于实时质量控制的多模态数据集成。介绍了不同类别的具体应用示例,如水果和蔬菜分拣、谷物质量监测以及肉类和乳制品的评估。指出了未来趋势及新兴技术在革新农业质量感知技术方面的潜力。综上所述,在线感知技术在提升质量评估准确性与效率的同时,有助于减少浪费、保障安全合规,促进农业可持续发展。
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关键词
在线感知技术
农产品质量
传感器融合
农业自动化
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职称材料
基于深度学习的贵州辣椒蚜虫发生气象条件预测模型初报
被引量:
3
2
作者
刘凯歌
吴康云
+3 位作者
邢丹
宋敏
牟玉梅
李明
《辣椒杂志》
2022年第1期18-22,35,共6页
贵州是我国辣椒主产区,受大气环流与山区地形的影响,当地降雨多、日照少,病虫害发生严重,导致辣椒减产、品质下降。蚜虫作为辣椒高发虫害之一,影响辣椒正常生长,传播病毒,危害极大。为了准确预测蚜虫的发生,最大限度地降低蚜虫对辣椒的...
贵州是我国辣椒主产区,受大气环流与山区地形的影响,当地降雨多、日照少,病虫害发生严重,导致辣椒减产、品质下降。蚜虫作为辣椒高发虫害之一,影响辣椒正常生长,传播病毒,危害极大。为了准确预测蚜虫的发生,最大限度地降低蚜虫对辣椒的危害,通过采集辣椒生长期间气象数据,结合人工调查的蚜虫发生情况,基于长短期记忆神经网络(LSTM,Long Short-Term Memory),构建了蚜虫发生预测模型。结果显示:预测准确度为87%,预测发生精准率为92%,预测发生召回率为93%,预测发生F_(1)分值为92%,模型精度较高,可为辣椒蚜虫预测研究提供参考,进而为辣椒种植及时采取防治蚜虫措施提供技术支撑与决策支持。
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关键词
辣椒
蚜虫
深度学习
农业气象
预测
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职称材料
题名
农产品品质在线感知技术应用研究进展
1
作者
贾志鑫
杨霖
史策
杨信廷
机构
山东理工大学
农业
工程与食品科学学院
北京
市农林科学院信息
技术
研究中心
农产品
质量安全追溯
技术
及应用国家工程研究中心
农业
农村部
农产品
冷链
物流
技术
重点
实验室
(
北京
)
国家
农业
信息化工程
技术
研究中心
出处
《农业机械学报》
北大核心
2025年第6期17-32,共16页
基金
国家重点研发计划项目(2022YFD2100500)。
文摘
在线感知技术包括一系列传感器模式、成像技术和智能数据处理算法等,已成为确保农产品质量、安全和适销性的关键工具。本文对该领域的最新研究进展进行了全面总结,重点关注在线感知系统在农产品品质中的应用,并系统分析了在线感知技术,包括机器视觉、高光谱成像、近红外光谱、荧光传感、3D深度传感、算法及数据分析等。讨论传感器硬件演变、机器学习和深度学习算法开发,以及用于实时质量控制的多模态数据集成。介绍了不同类别的具体应用示例,如水果和蔬菜分拣、谷物质量监测以及肉类和乳制品的评估。指出了未来趋势及新兴技术在革新农业质量感知技术方面的潜力。综上所述,在线感知技术在提升质量评估准确性与效率的同时,有助于减少浪费、保障安全合规,促进农业可持续发展。
关键词
在线感知技术
农产品质量
传感器融合
农业自动化
Keywords
online perception technology
agricultural product quality
sensor fusion
agricultural automation
分类号
P283.8 [天文地球—地图制图学与地理信息工程]
TP75 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于深度学习的贵州辣椒蚜虫发生气象条件预测模型初报
被引量:
3
2
作者
刘凯歌
吴康云
邢丹
宋敏
牟玉梅
李明
机构
贵州春芯科技有限公司
贵州省
农业
科学院辣椒研究所
北京
市农林科学院信息
技术
研究中心/国家
农业
信息化工程
技术
研究中心/
农产品
质量安全追溯
技术
及应用国家工程研究中心/中国气象局-
农业
农村部
都市
农业
气象服务中心/
农业
农村部
农产品
冷链
物流
技术
重点
实验室
(
北京
)
石河子大学农学院/特色果蔬栽培生理与种质资源利用兵团
重点
实验室
出处
《辣椒杂志》
2022年第1期18-22,35,共6页
基金
国家重点研发计划项目(SQ2020YFF0418305)
贵州省科技支撑项目(黔科合支撑[2021]一般264)。
文摘
贵州是我国辣椒主产区,受大气环流与山区地形的影响,当地降雨多、日照少,病虫害发生严重,导致辣椒减产、品质下降。蚜虫作为辣椒高发虫害之一,影响辣椒正常生长,传播病毒,危害极大。为了准确预测蚜虫的发生,最大限度地降低蚜虫对辣椒的危害,通过采集辣椒生长期间气象数据,结合人工调查的蚜虫发生情况,基于长短期记忆神经网络(LSTM,Long Short-Term Memory),构建了蚜虫发生预测模型。结果显示:预测准确度为87%,预测发生精准率为92%,预测发生召回率为93%,预测发生F_(1)分值为92%,模型精度较高,可为辣椒蚜虫预测研究提供参考,进而为辣椒种植及时采取防治蚜虫措施提供技术支撑与决策支持。
关键词
辣椒
蚜虫
深度学习
农业气象
预测
Keywords
hot pepper
aphids
deep learning
agrometeorological
forecasting
分类号
S436.419 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
农产品品质在线感知技术应用研究进展
贾志鑫
杨霖
史策
杨信廷
《农业机械学报》
北大核心
2025
0
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职称材料
2
基于深度学习的贵州辣椒蚜虫发生气象条件预测模型初报
刘凯歌
吴康云
邢丹
宋敏
牟玉梅
李明
《辣椒杂志》
2022
3
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