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果园机械化疏花技术与装备研究进展
1
作者
张振
雷哓晖
+2 位作者
王伟
Andreas Herbst
吕晓兰
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第10期344-352,共9页
为促进果园机械化疏花技术与装备发展,提高果园全程机械化水平,通过论述疏花的必要性与作业标准,以期为疏花工作提供理论指导。根据国内外手持式、振动式、机载式和智能式疏花机的工作方法与特点,概括分析其关键技术和优缺点。重点阐述...
为促进果园机械化疏花技术与装备发展,提高果园全程机械化水平,通过论述疏花的必要性与作业标准,以期为疏花工作提供理论指导。根据国内外手持式、振动式、机载式和智能式疏花机的工作方法与特点,概括分析其关键技术和优缺点。重点阐述机器视觉作为智能疏花机核心技术在花朵识别应用上的研究现状,通过对比YOLO、Faster R-CNN等典型花朵识别算法的平均精度、召回率和F1分数总结其制约因素和存在的主要问题。针对目前主流机载疏花机存在的工作模式单一、精准作业水平低、对果园标准化水平要求高、适用范围窄等主要问题,从规范果园种植方式、研发新型主轴结构与疏花绳材料、构建果园生产管理经验专家库、花朵识别技术的重点研究方向、智能疏花机未来研发重点5个方面进行展望。
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关键词
果园机械化
疏花
手持
机载
花朵识别
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职称材料
我国规模化果园有机废弃物资源化利用研究现状
被引量：
6
2
作者
曾锦
祈雁楠
+4 位作者
徐陶
雷哓晖
袁全春
姚凤腾
吕晓兰
《江苏农业科学》
北大核心
2023年第4期1-8,共8页
水果产业是现代农业的重要组成部分,是我国乡村振兴的重要支柱产业。在水果的生长过程中,果园内会产生大量具有“双重性”的有机废弃物,传统的果园有机废弃物处理方式已经不适应现代果园的绿色发展。从综合生态利用角度,以修剪枝条的资...
水果产业是现代农业的重要组成部分,是我国乡村振兴的重要支柱产业。在水果的生长过程中,果园内会产生大量具有“双重性”的有机废弃物,传统的果园有机废弃物处理方式已经不适应现代果园的绿色发展。从综合生态利用角度,以修剪枝条的资源化处理为主线,综述了现阶段我国果园有机废弃物资源化利用的发展情况和存在问题,指出规模化果园有机废弃物资源化生态利用方式主要有直接粉碎还田技术、生物覆盖技术、好氧堆肥技术、食用菌栽培技术和生物炭制备技术等。今后需要加强最佳利用途径的确定、“眼前账”和“长远账”的计算、专用处理设备的研发、成套技术解决方案的建立、政策引导力度的加大等方面工作,以利于规模化果园有机废弃物资源化生态利用的产业化,真正实现果园有机废弃物资源的生态循环利用,全面提高果园的价值和功能。
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关键词
果园
有机废弃物
资源化利用
绿色发展
生态利用
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职称材料
基于改进Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法检测梨树花序
被引量：
17
3
作者
夏烨
雷哓晖
+5 位作者
祁雁楠
徐陶
袁全春
潘健
姜赛珂
吕晓兰
《智慧农业（中英文）》
2022年第3期108-119,共12页
疏花是梨生产中的重要农艺措施,机械化智能疏花是当今高速发展的疏花方式,花朵与花苞的分类与检测是保证疏花机器正常工作的基本要求。本研究针对目前梨园智能化生产中出现的梨树花序检测与分类问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的水平棚...
疏花是梨生产中的重要农艺措施,机械化智能疏花是当今高速发展的疏花方式,花朵与花苞的分类与检测是保证疏花机器正常工作的基本要求。本研究针对目前梨园智能化生产中出现的梨树花序检测与分类问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的水平棚架梨园花序识别算法Ghost-YOLOv5s-BiFPN。通过对田间采集的梨树花苞与花朵图像进行标注与数据扩充后送入算法进行训练得到检测模型。Ghost-YOLOv5s-BiFPN运用加权双向特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid Network,BiFPN)替换原始的路径聚合网络(Path Aggregation Network,PAN)结构,对网络提取的不同尺寸目标特征进行有效的融合。同时运用Ghost模块替换传统卷积,在不降低准确度的同时减少模型参数量和提升设备运行效率。田间试验结果表明,改进的Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法对梨树花序中花苞与花朵的检测精度分别为93.2%和89.4%,两种目标平均精度为91.3%,检测单张图像时间为29 ms,模型大小为7.62 M。相比于原始YOLOv5s算法,检测精度与召回度分别提升了4.2%和2.7%,检测时间和模型参数量分别降低了9 ms和46.6%。本研究提出的算法可对梨树花苞与花朵进行精确的识别和分类,为后续梨园智能化疏花的实现提供技术支持。
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关键词
梨树花序
智能识别
YOLOv5s
加权双向特征金字塔
轻量化模型
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职称材料
题名
果园机械化疏花技术与装备研究进展
1
作者
张振
雷哓晖
王伟
Andreas Herbst
吕晓兰
机构
江苏
大学
农业
工程
学院
江苏省农业科学院农业设施与装备研究所/农业农村部园艺作物农业装备重点实验室
Institute for Chemical Application Technology of JKI
出处
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第10期344-352,共9页
基金
国家现代农业产业技术体系(CARS—28—21)
国家自然科学基金项目(32201680)
+2 种基金
江苏省现代农机装备与技术示范推广项目(NJ2022—14)
无锡市科技发展资金项目(N20221003)
江苏省引智项目(BX2019016)。
文摘
为促进果园机械化疏花技术与装备发展,提高果园全程机械化水平,通过论述疏花的必要性与作业标准,以期为疏花工作提供理论指导。根据国内外手持式、振动式、机载式和智能式疏花机的工作方法与特点,概括分析其关键技术和优缺点。重点阐述机器视觉作为智能疏花机核心技术在花朵识别应用上的研究现状,通过对比YOLO、Faster R-CNN等典型花朵识别算法的平均精度、召回率和F1分数总结其制约因素和存在的主要问题。针对目前主流机载疏花机存在的工作模式单一、精准作业水平低、对果园标准化水平要求高、适用范围窄等主要问题,从规范果园种植方式、研发新型主轴结构与疏花绳材料、构建果园生产管理经验专家库、花朵识别技术的重点研究方向、智能疏花机未来研发重点5个方面进行展望。
关键词
果园机械化
疏花
手持
机载
花朵识别
Keywords
orchard mechanization
thinning flowers
in hand
airborne
flower recognition
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
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职称材料
题名
我国规模化果园有机废弃物资源化利用研究现状
被引量：
6
2
作者
曾锦
祈雁楠
徐陶
雷哓晖
袁全春
姚凤腾
吕晓兰
机构
江苏省农业科学院农业设施与装备研究所/农业农村部园艺作物农业装备重点实验室
出处
《江苏农业科学》
北大核心
2023年第4期1-8,共8页
基金
国家梨产业技术体系建设专项(编号:CARS-28-20)。
文摘
水果产业是现代农业的重要组成部分,是我国乡村振兴的重要支柱产业。在水果的生长过程中,果园内会产生大量具有“双重性”的有机废弃物,传统的果园有机废弃物处理方式已经不适应现代果园的绿色发展。从综合生态利用角度,以修剪枝条的资源化处理为主线,综述了现阶段我国果园有机废弃物资源化利用的发展情况和存在问题,指出规模化果园有机废弃物资源化生态利用方式主要有直接粉碎还田技术、生物覆盖技术、好氧堆肥技术、食用菌栽培技术和生物炭制备技术等。今后需要加强最佳利用途径的确定、“眼前账”和“长远账”的计算、专用处理设备的研发、成套技术解决方案的建立、政策引导力度的加大等方面工作,以利于规模化果园有机废弃物资源化生态利用的产业化,真正实现果园有机废弃物资源的生态循环利用,全面提高果园的价值和功能。
关键词
果园
有机废弃物
资源化利用
绿色发展
生态利用
分类号
X712 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
基于改进Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法检测梨树花序
被引量：
17
3
作者
夏烨
雷哓晖
祁雁楠
徐陶
袁全春
潘健
姜赛珂
吕晓兰
机构
江苏省农业科学院农业设施与装备研究所/农业农村部园艺作物农业装备重点实验室
江苏
大学
农业
工程
学院
出处
《智慧农业（中英文）》
2022年第3期108-119,共12页
基金
江苏省现代农机装备与技术示范推广项目(NJ2022-14)
财政部和农业农村部:国家现代农业产业技术体系资助
+1 种基金
江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(20)3058)
国家自然科学基金(32201680)。
文摘
疏花是梨生产中的重要农艺措施,机械化智能疏花是当今高速发展的疏花方式,花朵与花苞的分类与检测是保证疏花机器正常工作的基本要求。本研究针对目前梨园智能化生产中出现的梨树花序检测与分类问题,提出了一种基于改进YOLOv5s的水平棚架梨园花序识别算法Ghost-YOLOv5s-BiFPN。通过对田间采集的梨树花苞与花朵图像进行标注与数据扩充后送入算法进行训练得到检测模型。Ghost-YOLOv5s-BiFPN运用加权双向特征金字塔网络(Bi-directional Feature Pyramid Network,BiFPN)替换原始的路径聚合网络(Path Aggregation Network,PAN)结构,对网络提取的不同尺寸目标特征进行有效的融合。同时运用Ghost模块替换传统卷积,在不降低准确度的同时减少模型参数量和提升设备运行效率。田间试验结果表明,改进的Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法对梨树花序中花苞与花朵的检测精度分别为93.2%和89.4%,两种目标平均精度为91.3%,检测单张图像时间为29 ms,模型大小为7.62 M。相比于原始YOLOv5s算法,检测精度与召回度分别提升了4.2%和2.7%,检测时间和模型参数量分别降低了9 ms和46.6%。本研究提出的算法可对梨树花苞与花朵进行精确的识别和分类,为后续梨园智能化疏花的实现提供技术支持。
关键词
梨树花序
智能识别
YOLOv5s
加权双向特征金字塔
轻量化模型
Keywords
pear flower
intelligent recognition
YOLOv5s
BiFPN
lightweight model
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
果园机械化疏花技术与装备研究进展
张振
雷哓晖
王伟
Andreas Herbst
吕晓兰
《中国农机化学报》
北大核心
2024
0
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下载PDF
职称材料
2
我国规模化果园有机废弃物资源化利用研究现状
曾锦
祈雁楠
徐陶
雷哓晖
袁全春
姚凤腾
吕晓兰
《江苏农业科学》
北大核心
2023
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于改进Ghost-YOLOv5s-BiFPN算法检测梨树花序
夏烨
雷哓晖
祁雁楠
徐陶
袁全春
潘健
姜赛珂
吕晓兰
《智慧农业（中英文）》
2022
17
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