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针对丘区桑园环境复杂,现有导航方法易因地形起伏、缺株导致路径偏差的问题,提出一种基于激光雷达的桑园行间中心导航线实时提取方法,可为农机自主导航提供连续、稳定的基准路径,有效避免中耕、除草、施肥等桑园管理机械自主作业过程中因侧偏而与树干发生碰撞,保障机具作业质量与安全.该方法通过直通滤波提取感兴趣区域,结合空间下采样与统计滤波实现数据去噪与冗余剔除;采用改进的随机抽样一致算法(Random Sample Consensus,RANSAC)实现地形自适应地面分割,基于密度的聚类算法(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,DBSCAN)与边界点检测识别左右树行边界;通过动态选取控制点,结合移动平均滤波与贝塞尔曲线拟合生成平滑连续的导航线.试验表明,该方法可适配平地、坡地、弯曲行与缺株等多种场景,能稳定、精准地完成导航线提取.在直线树行条件下,算法提取导航线与人工标定结果间的偏航角误差不超过 1.0°,平均横向偏差最小为 0.04 m,检测准确率可达 97%,平均单帧处理时间为0.539 s,满足农机实时导航要求.该方法不仅适用于桑园,还可进一步扩展至柑橘等多年生经济作物种植园,能够为丘区农业装备的自主作业提供可靠的技术支持.
桑园导航线实时提取激光雷达随机抽样一致算法地面分割贝塞尔曲线
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针对棉花病虫害检测任务中存在的目标尺度多变、病斑特征细微、识别效率低与复杂环境干扰等问题,基于YOLOv11n 提出了一种高效、多尺度的棉花病虫害检测模型 YOLOv11n-HICC.首先,采用 CCFM 轻量级跨尺度特征融合结构调整颈部网络,实现多尺度特征图的高效融合,在降低网络参数量的同时提升模型检测精度;然后,嵌入 CBAM 双路注意力模块,通过通道和空间维度筛选关键信息,有效抑制复杂背景和光照变化的干扰,增强模型对病斑细微纹理特征的提取能力;最后,在 YOLOv11n 模型的多个网络层中引入 C3k2_HetConv 异构卷积模块,在保持计算效率的同时增强对不规则病斑特征的提取能力,并在主干网络中引入 C2PSA-IRMBL 模块,降低计算开销,强化模型对病斑细微特征和复杂空间上下文的感知能 力.实验结果表明:改进后的模型参数量下降了 32.1%,平均精度均值 mAP 和精确率 P 分别达到94.3%、96.9%,较原模型分别提升了 0.86%和 2.22%,检测速度提高 34 FPS,能够有效识别多种棉花病虫害,为棉花病害防控提供了有力的技术支持.
棉花叶片病虫害目标检测轻量化YOLOv11n
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李子作为我国西南地区主要水果产品之一,是一种高价值经济作物,其果型分选效果直接影响品质等级.西南地区地形以丘陵山区为主,李子种植模式多为小型果园,其分选依赖人工,存在劳动强度大、成本高、效率低等问题.为此,设计了一款针对丘陵山区小型果园的轻量化可移动李子分级分选机,打破传统分选机体积大、适应性差、难以在山地作业的局限.首先,对李子分级分选机进行设计与样机制作;其次,对样机传动机构开展运动分析,基于 ADAMS 与 EDEM构建分级分选仿真模型并联合仿真,仿真平均分选精度为 95.18%;再次,设计三因素三水平 Box-Behnken(BBD)响应面试验,探究曲柄转速、曲柄长度、进料速度对分选效果的影响,获得高拟合度的二次回归模型;此外,以分级精度为响应值进行响应面分析,获得曲柄转速、曲柄长度、进料速度的最佳参数范围分别为78～85 r/min、26～34 mm、14～16 kg/min,并基于 Design-Expert 对 3 个关键参数进行最优求解,获得曲柄转速、曲柄长度、进料速度最优值分别为 80 r/min、30 mm、16 kg/min;最后,利用样机开展分级精度、小时处理量、损伤率、作业稳定性多项指标验证试验,得到样机平均分选精度为92.98%,与仿真结果相差2.20 个百分点,且平均小时处理量为96.37 kg/h、平均损伤率为0.82%,连续作业1h 无堵塞、无停机,表明样机作业效率高、低损伤、稳定性良好,验证了仿真分析与样机设计的可靠性、合理性.
李子分级分选机运动仿真响应面法参数优化
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冬油菜为需越冬的越年生油料作物,通常于秋季或秋冬之交播种,翌年春夏季收获,在我国栽培历史悠久,种植面积占全国油菜总面积 90%以上,主产区集中在湖南、湖北、江西等长江流域省份及云贵高原的一年多熟区域,该区域气候温暖、雨量充沛,适宜油菜生长.近年随着抗寒品种选育与配套栽培技术突破,我国冬油菜种植边界逐步向西、向北冷凉区域拓展,原本不适宜种植的甘肃、新疆等高寒地带已形成新的种植区,河北省冬油菜种植面积也随之稳步扩大.冬油菜生长期间易受多种病虫害侵染,易造成产量与品质下降,直接影响种植户收益,现将其高产栽培技术要点介绍如下.
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近年来,华北棉区积极集成应用激光平地、北斗导航精量播种、无人机飞防、化学封顶、机械采收等关键技术,取得了显著成效[1 ～ 3].但在实际推广过程中,受区域气候条件、土壤特性、种植规模和机械适配性等因素制约,各环节实践中均出现了不同程度的问题.本文旨在系统梳理华北棉区棉花全程机械化技术体系,深入剖析各环节的实践困境,并提出针对性解决对策.
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为解析紫花苜蓿(Medicago sativa)耐寒性差异的分子机理,筛选响应低温胁迫的关键蛋白及核心代谢通路,以耐寒品种WL343与低温敏感品种甘农4号(Gannong No.4,以下简称GN)为材料,进行4℃低温胁迫24 h,利用蛋白质组学技术进行对比分析.低温胁迫下,WL343与GN各鉴定到506个差异表达蛋白.WL343上调蛋白富集于组蛋白、β-淀粉酶活性、葡萄糖代谢过程等;GN上调蛋白富集于叶绿体、细胞质、核糖体等.WL343差异蛋白显著富集于硫代谢、糖酵解/糖异生及淀粉与蔗糖代谢通路;GN差异蛋白显著富集于卟啉代谢、酪氨酸代谢及淀粉与蔗糖代谢通路.蛋白质互作网络(PPI)互作网络分析表明,WL343中NADH-泛醌氧化还原酶链3、30S核糖体蛋白S13为核心蛋白;GN中RuBisCO大亚基结合蛋白、30S核糖体蛋白S1为核心蛋白.共筛选出16个候选耐寒核心蛋白,包括蔗糖磷酸酶、β-淀粉酶、谷胱甘肽转移酶等,主要涉及淀粉代谢、活性氧清除及细胞壁修饰.本研究从蛋白质组层面揭示了紫花苜蓿的耐寒分子机制,为其耐寒性遗传改良提供了关键蛋白靶标.
紫花苜蓿低温胁迫蛋白组学差异表达蛋白
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上呼吸道感染引起的症状刚消失,听力又出现问题,一只或两只耳朵就像塞了一团软棉花,外界的声音传入耳朵感觉闷闷沉沉,像隔着老远发出的声音,而自己说话的声音,在耳朵里还会有回声.不仅声音听不清,脑袋还昏昏沉沉的.这既不是耳道被耵聍堵了,也不是耳朵进水,而是鼻子、喉咙和耳朵之间那条隐形通道暂时被堵住了.
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针对采收期烟草垄间因烟叶密集遮挡、光照多变等问题导致导航路径识别困难、识别精度低的问题,提出了一种烟草垄间场景的目标检测与语义分割算法模型 YOLOv8n-SCL,以实现烟草垄间导航路径的精准识别与实时提取.首先,在 YOLOv8n 主干网络中引入 StarNet 网络模型架构,利用其星号操作的隐式高维特征映射能力,在相对轻量的网络结构下实现了较高的识别精度;然后,在颈部网络中使用 C2f-Star 模块替换原始 C2f 模块,通过逐元素相乘操作增强了模型对多尺度特征的感知能力,提高了掩膜的鲁棒性和特征表达的连续性;最后,使用轻量级共享卷积检测头(Lightweight Shared Convolutional Detection Head,LSCD)替换原有的 3 个基础分割头,在降低模型复杂度的同时增强了模型对弱边缘和裸露垄线的敏感度与分割精度,实现了检测与分割任务的高效协同.试验结果表明,改进后的模型检测准确率、召回率、平均精度为 98.1%、98.3%、99.5%,相比 YOLOv8n-seg 基线模型分别提升 2.4、6.0、6.9 个百分点,分割准确率、召回率、平均精度分别提升了 2.5、7.3、6.2 个百分点;与 Mask R-CNN、SOLOv2、FCN-8s-VGG16、U-Net-ResNet18 和 YOLOv8n-seg 算法相比,平均精度分别提升了 14.3、18.6、6.0、7.9、6.2 个百分点.改进后的模型在保证识别精度的前提下提高了检测与分割的实时性与鲁棒性,可为高秆作物垄间自动导航方法的研究提供技术支持.
烟草收获目标检测语义分割视觉导航YOLOv8n
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针对当前新疆棉田普遍采用的滴灌施肥策略统一性较强,忽视了棉花在水肥需求与土壤养分上的空间差异性;同时,滴灌施肥系统表现出动态性、滞后性和非线性的响应特点,提出了一种新的精英差分进化黑翅鸢算法(Elite Differen-tial Evolution Black-winged Kite Algorithm,EDEBKA),并将 EDEBKA 应用于滴灌施肥控制试验平台的 PID 控制中.首先,结合棉田实际生产情况,探究了水桩区域内土壤氮含量情况,验证了棉田出水桩区域土壤养分的空间差异性;然后,为验证 EDEBKA 的有效性,与应用于 PID 参数优化问题的标准黑翅鸢算法(BKA)、粒子群算法(PSO)、蝴蝶优化算法(BOA)进行了一系列仿真实验.仿真结果表明,基于 EDEBKA 的 PID 控制在系统的上升时间、调节时间、超调量等性能指标上均显著优于其他 3 种控制方法,系统在稳态性能和鲁棒性方面表现出优异的控制效果;4 种 PID 控制算法的流量试验表明,基于 EDEBKA 的 PID 控制精度最高,平均相对误差为 1.20%,控制精度大于 95%,符合精准农业的作业需求.
滴灌施肥PID控制策略改进黑翅鸢算法出水桩区域土壤氮含量
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为探究棉花秸秆生物炭净化餐厨沼液、回收氮磷养分的可行性,明晰热解温度对炭吸附性能的调控规律,本研究以棉花秸秆为原料,在不同热解温度(300、400、500、600、700℃)下制备棉秆生物炭,系统表征其理化结构,考察其对模拟沼液中氨氮、硝氮、总氮、总磷和COD(本文COD特指以化学方法测定需要被氧化的还原性物质)的吸附性能,并以综合性能最优的生物炭为吸附材料,开展投加量梯度试验,探究其对实际沼液中污染物的去除效果与有效添加量阈值.结果表明,热解温度对生物炭的理化性质与吸附行为具有显著调控作用.600℃制备的生物炭对氨氮和COD吸附效果最优,单位吸附量分别为8.65 mg/g和181.02 mg/g;500℃制备的生物炭对硝氮和总氮去除性能最佳,单位吸附量分别为27.0 mg/g和68.66 mg/g;700℃制备的生物炭对总磷吸附性能最优,单位吸附量达3.36 mg/g.500℃制备的生物炭虽非所有污染物吸附性能单项最优,但其综合吸附能力最为均衡,兼具发达的孔隙结构与适宜的含氧官能团,可作为实际沼液处理的优选材料.吸附动力学分析表明,氨氮、硝氮、总氮与COD的去除以物理吸附为主导,符合准一级动力学模型;总磷的去除则以化学沉淀与络合作用为主,符合准二级动力学模型.在实际沼液应用中,随着优选生物炭添加量由1 g增至2 g,各污染物去除率持续上升,单位吸附量呈下降趋势.当添加量达到1.5g时,各污染物去除率提升幅度显著减缓,表明该体系下的有效添加量阈值为1.5g.综合吸附性能与材料经济性,500℃制备棉秆生物炭在添加量1.5 g条件下,在沼液吸附处理中具有良好的工程应用潜力.
棉秆生物炭模拟废水餐厨沼液吸附性能污染物去除吸附动力学
