摘要：为解决成熟番茄采摘识别中由于藤蔓、叶片、果实遮挡或光照影响而引起的误识别问题,该研究提出了一种基于YOLO v4与HSV(Hue,Saturation,Value)相结合的识别方法,以实现自然环境下成熟期番茄的准确识别。在YOLO v4网络的检测框内通过HSV方法对番茄的红色区域进行分割,并将分割面积在检测框中达到一定占比的番茄作为目标输出。通过对比不同占比下该算法对测试集的识别效果,将16%作为成熟期番茄识别算法的占比,该占比下YOLO v4+HSV算法的正确率为94.77%,在工作站中检测单幅图片的速度为25.86 ms。为验证算法的性能,对改进前后算法进行了比较,改进后的正确率比改进前提高了4.30个百分点,说明通过HSV处理能够提高原网络识别成熟期番茄的准确性。此外,为测试算法的实用性,统计了在不同类型设备上该算法从调用深度相机到检测到第一个目标番茄所用的时间,经计算,其在工作站上所用的平均时间为0.51 s,在微型工控机上为1.48 s,均可满足实际采摘需要。该研究可为果蔬采摘的准确高效识别提供借鉴。

摘要：储热式立体栽培系统是一项高端、新颖的栽培系统,它可充分利用温室空间,有效利用太阳能源,提高草莓品质,并且具有一定的观赏性。同时,该系统还具有高采光率、营养可调控、根部环境通透性好等优点。此外,该系统还能减少病虫害的发生,提高草莓的产量与质量,便于采摘,降低劳动强度,节省劳动力成本等。该系统的最大特点是节能、绿色、环保。

摘要：为改善南方夏季开放式肉牛舍环境条件,该文设计湿帘冷风机-纤维风管系统,采用风管定点送风、孔口射流高速出风的模式,将冷风均匀送至肉牛活动区域进行局部降温。该研究以栓系饲养西门塔尔牛为试验对象,对环境、肉牛生理及增质量进行测定。结果表明:测定期间,在肉牛站立(1.3 m高度)和躺卧背部高度(0.7 m高度),与对照舍相比,处理舍的平均温度分别降低2.0和1.8℃,平均相对湿度皆增加10%,平均风速分别增加0.69和0.47 m/s(P<0.01);试验舍内氨气和二氧化碳平均质量浓度比对照舍分别降低0.17和81 mg/m3,热负荷指数(heat load index,HLI)均值降低2.84(P<0.01);试验牛的呼吸频率降低22次/min、直肠温度降低0.35℃、皮温降低1.04℃,差异均极显著(P<0.01)。在整个试验期间,处理舍肉牛未出现患病情况,日增质量为0.92 kg/d;对照舍肉牛患病率高达47%,日增质量为0.54 kg/d,差异极显著(P<0.01)。该研究表明在开放式牛舍中进行湿帘冷风机-纤维风管局部降温,有助于缓解肉牛热应激,应用于南方夏季高温高湿天气下技术和经济可行。

摘要：水培花卉具有省水省肥、营养充足均衡、生长健壮、植株整齐、叶色浓绿、花多而大、花期较长、色泽鲜艳、产量高、品质好、观赏效果较佳等优点。但若将花卉的根系完全浸泡在营养液中，缺乏任何介质的缓冲，营养液浓度、酸碱度、温度的变化，有害物质的积累和病菌的侵害以及水淹缺氧胁迫等都会直接导致根系生长障碍并造成伤害，容易使花卉根系发生“病变”和死亡，而气雾培避免了上述问题的发生。

摘要：[目的]针对传统图像分割算法对穴盘幼苗图像分割精确度不高、分割效率低等问题,本研究提出一种基于改进SOLOv2的穴盘幼苗实例分割算法。[方法]在SOLOv2算法架构的基础上,将拆分注意力网络(ResNeSt)与特征金字塔(feature pyramid network, FPN)相融合作为主干提取网络,提取幼苗的特征信息;采集穴盘幼苗图像制作成数据集,引入多尺度变换和网格擦除等手段进行数据增强,再结合可变形卷积(DCNv2)优化网络结构,提升分割的精确度;引入秩和排序损失(Rank&Sort Loss)解决类别分支和掩码分支任务中超参数调节存在非最优和耗时的问题,提高SOLOv2分割的性能和效率。[结果]基于采集多变机械手抓取穴盘幼苗数据集的试验结果表明,改进SOLOv2分割算法的平均精度均值(mean average precision, mAP)、交并比0.5时平均精度(AP50)和交并比0.75时平均精度(AP75)分别为0.641、0.885和0.657,每张幼苗图像在GPU(graphic processing unit)上的平均分割时间为0.114 s,比原SOLOv2的各项精度指标分别高2.8%、3.1%和2.3%,分割时间减少0.058 s。[结论]改进SOLOv2算法具有更强的泛化性和鲁棒性,可以实现果蔬幼苗的实时高精度分割,并为幼苗品质分级筛选提供技术帮助。

摘要：为探明微酸性电解水(slightly acidic electrolyzed water,SAEW)对南美白对虾(Litopenaeus vannamei)虾仁表面杀菌效果及其动力学规律,选取料液比1:4、1:10、1:20,将虾仁分别浸洗杀菌2、5、10 min,对杀菌过程中虾仁表面及SAEW残存液中总菌落数,与有效氯质量浓度(available chlorine concentration,ACC)的变化进行测定,建立ACC衰减与微生物减灭的动力学模型,并通过颜色、硬度、pH值,及水分横向弛豫行为分析,探讨SAEW杀菌处理对虾仁品质的影响。结果表明SAEW对虾仁表面大肠杆菌有较强杀菌效果,并随处理时间的延长、作用量的增大,SAEW的杀菌效力不断增强,处理5 min时,随着料液比的增加,虾仁表面菌落数从最初的6.6 l(CFU/mL),依次降到5.0、4.7、4.4 lg(CFU/mL),料液比为1:20时,静置浸洗10 min后,虾仁表面菌落数由最初的6.6 lg(CFU/mL)降至3.9 lg(CFU/mL);同时SAEW浸洗液中残存菌落数也随处理时间的延长、作用量的增大,而不断减少,在处理2、5和10 min时,SAEW中的残存菌落数分别为4.18、3.47、2.78 lg(CFU/mL),处理时间为5 min时,随料液比的增加,SAEW中的残存菌落数分别为3.47、2.78、2.65 lg(CFU/mL);同时SAEW中ACC的消耗随处理时间的延长、而不断变大,杀菌处理5、10 min时,ACC质量浓度从初始的20.53 mg/L分别降至7.79、10.97 mg/L。动力学分析表明:SAEW在杀灭虾仁表面大肠杆菌的过程中,ACC的衰减可以用一级动力学模型描述,拟合后决定系数R2均大于0.9,而微生物的减灭遵循更为复杂的动力学模型;此外经过SAEW杀菌处理的虾仁,其颜色、pH值、硬度、以及水分的横向弛豫行为,与未处理样品相比,基本没有显著性变化。相关结果能为SAEW在水产品加工过程中的应用提供技术指导,同时也有助于SAEW杀菌技术理论的完善。

摘要：为研究聚苯乙烯型砖复合墙的保温蓄热特性,对聚苯乙烯型砖复合墙日光温室的室内外气温,后墙表面太阳辐射照度及其内部温度进行了测试分析。聚苯乙烯型砖复合墙由24 cm填充混凝土聚苯乙烯型砖、45 cm填土和5 cm混凝土板复合而成。测试结果表明,聚苯乙烯型砖复合墙内表面温度在阴天和晴天保温被闭合期间分别较室内气温高(2.5±0.2)℃和(5.4±1.4)℃。该墙体在阴天和晴天的放热区域分别为17 cm和30 cm,低于填土与混凝土板的厚度。填充混凝土聚苯乙烯型砖的热阻达到了2.93 m2 K/W,是当地日光温室后墙低限热阻的2倍。该结果表明聚苯乙烯型砖复合墙填土厚度及聚苯乙烯型砖热阻可满足墙体放热及保温的需求。另外,模拟结果表明,在同等室内外气温和墙体内表面太阳辐射的条件下,聚苯乙烯型砖复合墙在晴天和阴天保温被闭合期间的内表面温度与黏土砖夹心墙(24 cm黏土砖+10 cm聚苯板+24 cm黏土砖)相近。因此,聚苯乙烯型砖复合墙体保温蓄热性能良好,可用于取代黏土砖夹心墙。

摘要：普通的蔬菜,登上世界园艺的舞台,传统的美食,带来精致的生活感受,设施农业的蔬菜主角,在融合中走出了新路径。2019年4月29日,北京世界园艺博览会(以下简称“世园会”)在万众期待中正式开园,拉开了162天盛展的大幕。由农业农村部规划设计研究院设施农业研究所策划设计的“百蔬园”也盛装亮相,以蔬菜全面替代其他景观元素,打造了集建筑、科技、生态、健康、景观、艺术、体验活动于一体的蔬菜历史演变大剧和生活场景,展示了“大蔬菜、大园艺”的独特魅力。

摘要：通过RT-PCR与RACE技术从唐菖蒲(Gladiolus hybridus)品种‘Rose Supreme’球茎中克隆茉莉酸生物合成途径中的关键酶——12–氧–植物二烯酸还原酶(12-oxo-phytodienoic acid reductase,OPR)基因的1 489 bp全长cDNA序列,quantitative RT-PCR结果表明,GhOPR3在唐菖蒲叶、花、根、匍匐茎、新球茎和籽球中都表达,其中在籽球和匍匐茎中相对表达量较高;0.1～0.5 mmol·L-1的茉莉酸甲酯(Methyl jasmonate,MJ)处理后,提高了GhOPR3在球茎中的表达量和内源MJ含量;采用农杆菌介导侵染拟南芥花粉,进行GhOPR3基因的过表达分析,过表达拟南芥株系较野生型提高了耐盐性和抗旱性;提高了机械损伤后相关基因的表达水平和内源MJ含量。

摘要：针对目前日光温室损伤程度的统计方法普遍依靠人工目视导致的检测效率低、耗时长、精确度低等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv5s的日光温室损伤等级遥感影像检测模型。首先,采用轻量级MobileNetV3作为主干特征提取网络,减少模型的参数量;其次,利用轻量级的内容感知重组特征嵌入模块(content aware reassembly feature embedding,CARAFE)更新模型的上采样操作,增强特征信息的表达能力,并引入显式视觉中心块(explicit visual center block,EVCBlock)替换和更新颈部层,进一步提升检测精度;最后将目标边界框的原始回归损失函数替换为EIoU(efficient intersection over union)损失函数,提高模型的检测准确率。试验结果表明,与基准模型相比,改进后模型的参数数量和每秒浮点运算次数分别减少了17.91和15.19个百分点,准确率和平均精度均值分别提升了0.4和0.8个百分点;经过实地调查,该模型的平均识别准确率为84.00%,优于Faster R-CNN、SSD、Centernet、YOLOv3等经典目标检测算法。日光温室损伤等级快速识别方法可以快速检测日光温室的数量、损伤等级等信息,减少设施农业管理中的人力成本,为现代化设施农业的建设、管理和改造升级提供信息支持。