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《中国农机化学报》2021,(4)
为实现妊娠母猪智能精准饲喂,降低劳动强度,并提高饲料转化效率,设计可智能下料湿拌的智能饲喂器。通过设计下料机构、湿拌机构、触碰传感器、控制系统等核心部件,采用分段多餐饲喂方案,实现采食量、饮水量等信息监测与上传,并对饲喂器进行下料下水精度和稳定性试验。试验结果表明:下料量平均相对误差在2.50%以内,变异系数均值在0.20%以内,实际下料量曲线与专家饲喂曲线较吻合;建立水压流量监测控制数学模型,当水压为0.140 MPa时,下水量相对误差在17%以内,变异系数在4%以内;针对不同容重的颗粒饲料,提出料量修正系数ξ,下料量平均相对误差降低1.68%。该研究对妊娠母猪智能饲喂器研发提供参考。 相似文献
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反刍行为与奶牛生产、繁殖性能及疾病等因素密切相关,针对非接触式奶牛反刍行为分析受牛只自身运动或背景干扰等不足,提出改进FlowNet 2.0光流算法,首先计算垂直光流分量替代光流速度构建光流图,消除水平运动对光流分析干扰;其次设置光流阈值避免垂直光流中头部运动光流干扰;同步计算反刍区域面积阈值提取区域内光流数据,避免目标对象头部运动对反刍光流的影响;最后滤波拟合计算反刍曲线,确定曲线周期,增大波峰波谷差值,提升奶牛反刍咀嚼频次计数的准确性。以不同场景下20头奶牛的30段反刍行为视频为数据集,验证本文方法的有效性、鲁棒性与准确性,试验结果表明,改进FlowNet 2.0光流算法计算奶牛反刍咀嚼频次准确率为99.39%,相较于FlowNet 2.0光流算法准确率提升5.75个百分点。 相似文献
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玉米清选损失监测受清选脱出物种类多样、环境噪声复杂等影响严重,为了解决清选损失监测精度差、效率低的问题,设计了一款基于最小能量准则EMD（Empirical mode decomposition）去噪方法的清选损失监测传感器,实现了对采集信号中的振动、工噪和杂余等信号分离。利用Matlab仿真对模拟信号进行去噪,与小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法相比,基于最小能量准则EMD去噪方法在不同信噪比下均方根误差（RMSE）最小,为0.1698,信噪比（SNR）最高,为12.7453,处理后的信号最接近原始信号。为验证该方法的实用性,以籽粒损失率分别为0、5%、10%、15%和20%的冲击样本开展损失率监测传感器台架试验,结果表明：该传感器最小检测误差为1.8%,最大检测误差为3.9%,对比小波去噪、低通滤波法和移动平均法3种去噪方法所得试验数据,最小能量准则EMD去噪方法的平均误差分别减小了2.12、4.40、6.52个百分点,与仿真试验结果一致。该研究对于提高玉米清选损失率检测精度特别是信号处理过程中去噪方法的研究具有重要意义。 相似文献
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根据水产品无水低温保活运输监测需求,设计了可植入式血糖传感器及信号处理电路,以实时获取血糖传感信号,信号经过软件滤波进行去噪和平滑处理后,构建了血糖变化的时序预测模型;以鲟鱼作为实验对象,对所提出的方法进行了实验验证。结果表明:所设计的可植入式血糖传感器能在鲟鱼体内对血糖信号进行稳定的采集,传感器信号经过信号调理电路后输出拟合程度达到0.960 8,电路灵敏度为27.047 m V/n A,零点漂移量为722.83 m V;所构建的血糖信号自回归移动平均模型(ARIMR)预测值与真实值之间的平均绝对误差为-0.014 mmol/L,平均相对误差为-0.117%,预测精度和平滑度较其他模型具有优势。该信号监测方法对于提高水产品无水低温保活全程透明度和追溯性,并推断水产品生命体及营养物质变化具有重要参考价值。 相似文献
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针对耕作部件作业后土壤表面沟形特征参数测量困难,以及传统测量方法存在测量效率、误差难以兼顾的问题,设计了一种基于激光三角法的耕作土壤沟形测量系统。该系统包括便携式硬件结构和交互式软件系统,硬件结构主要由X/Y轴电动导轨、激光测距传感器、旋转编码器、便携式计算机、水平仪和型材支架组成;基于LabView构建的交互式软件可根据运动控制器和旋转编码器信号对X/Y轴电动导轨实现高精度扫描定位,交互式界面实时显示沟宽、沟深及沟形断面轮廓曲线,获取的点云数据通过空间插值和曲面拟合算法得到沟形三维数字化模型。精度测量试验和田间应用试验结果表明:直径方向测量的平均绝对误差为0. 59 mm,厚度方向测量的平均绝对误差为0. 02 mm;与图像检测法对比,系统测量误差最大降低2. 1%,同时随着沟形断面采样次数增加测量值趋于稳定,测量误差呈指数函数下降;与田间人工测量相比,该系统测量相对误差最大为5. 86%,平均相对误差为3. 37%,能够满足农田土壤耕后沟形自动化测量的需要。 相似文献
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针对柔性pH芯片复合结构多层打印制备过程的配准偏差严重，限制其农用pH值在线监测精度及稳定性问题，比较分析了MSER仿射变换模型对“叠层复合结构”柔性pH芯片性能的影响，分析了配准后柔性pH芯片在基质培番茄根系pH值在线监测应用中的可行性。试验结果表明：MSER仿射变换模型配准后，农用柔性芯片加工最小线宽和线间距分别为90、500μm,芯片加工平均相对误差可控制在25%以内；配准后，农用柔性pH传感器灵敏度达到了每单位pH值-61.9 mV,响应范围为2.0～10.0,与商用玻璃pH电极的测量绝对误差小于0.15,相对误差小于4.1%;基质培番茄根系pH值监测试验中，自制柔性芯片与商用pH电极的测量结果具有较好一致性，同步测定结果的绝对误差小于0.09,相对误差小于1.5%,RMSE仅为0.05。MSER仿射变换配准方法可有效提高“叠层复合结构”农用打印柔性传感芯片的制备精度及传感检测准确性。 相似文献
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拖拉机田间作业工况参数实时、同步、适宜频率的采集对于可靠性分析与优化具有重要意义。本文设计了基于NI-C DAQ控制器的拖拉机作业工况参数检测系统,对所需传感器进行了选型、设计及安装,并结合LabVIEW平台开发了检测软件和远程监控平台。该系统由传感器、数据采集控制器和数据采集监测平台组成,可实现对发动机、车轮/桥、悬挂系统和机具等多种机构的参数测取。此外,该系统可通过便携式触摸屏远程控制和实时监测。为了验证检测系统的准确性和稳定性,开展了信号误差测试和典型参数田间试验。信号误差测试结果表明,各类信号的采集误差、丢包率以及初始误差均能满足参数检测系统的要求。在田间测试中,拖拉机车轮速度和实际速度测量值的最大相对误差为3.1%;悬挂系统水平牵引力的计算值与测量值的最大相对误差为4.5%;根据测取的车轮加速度,辨识田间作业地面类型的准确率为96%;根据悬挂位置拟合耕作深度的决定系数R2为0.99156。最后,开展了检测系统田间作业24h连续运行试验,该系统能始终保持运行稳定与数据准确。开发的拖拉机作业工况信息检测系统相比于同类系统,采集的参数更多,操作更为方便,可为可靠性分析与优化提供有效的数据测取依据。 相似文献
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基于近地光谱信息的玉米变量追肥技术是实现氮肥科学合理施用的有效途径。为提高追肥控制系统的光谱信息获取精度及控制精度，对光谱传感器布置方式及系统控制方法进行了优化设计，并进行了田间追肥试验。对行式及分布式布置方式对比试验表明：光谱传感器分布式布置方式采集NDVI优于对行式布置方式，获取NDVI均值平均提高6.4%，方差平均降低0.038。NDVI采集数据采用滑动窗口均值滤波算法进行滤波，滑动窗口边长为15，均方差为0.0079。系统响应特性试验表明，系统的平均响应时间为1.5s，平均稳态误差绝对值为0.775r/min，平均超调量为10.6%，系统在排肥轮工作转速范围内具有较高的控制精度。田间施肥量控制效果评价试验表明，排肥理论转速与监测转速的平均相对误差为3.35%，可以实现精准施肥的目标。 相似文献
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《农业机械学报》2019,(Z1)
为实现对联合收获机喂入量的准确测量,降低作业环境和机器振动对测量精度的影响,对喂入量监测系统的扭矩信号、转速信号和GPS信号进行了分析与处理方法研究。根据GPS信号格式对其进行了有效信息提取、高斯投影变换和作业参数计算;根据转速脉冲信号计算转速,并对其进行插值;对扭矩信号进行了分析和双阈值滤波,对信号插值方法和降噪方法进行了对比测试。以田间采集喂入量信号为样本,对扭矩信号进行双阈值滤波、插值和降噪,对比了不同插值方法的预测效果和不同滤波方法的降噪效果。结果表明,在样本范围内,分段线性插值和自适应滤波效果优于其他方法,经信号处理后的喂入量测量平均相对误差为12. 5%,在一定程度上能够满足联合收获机喂入量监测的实际需要。 相似文献
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奶牛运动行为智能监测研究进展与技术趋势 总被引：1，自引：0，他引：1
奶牛运动行为蕴含着诸多健康信息。信息化、智能化技术的应用有助于养殖场及时掌握奶牛健康状况,提高养殖效率。本文主要针对奶牛运动行为智能监测技术的研究进展予以分析,首先对奶牛基本运动（躺卧、行走、站立）、发情、呼吸、反刍及跛行等行为的监测意义进行阐述,明确了奶牛行为监测的必要性;其次按照时间顺序分别从接触式监测方法和非接触式监测方法两方面综述了国内外相关研究现状,对相关研究的原理及成果进行详细介绍,并进行了分类总结;对奶牛行为监测产业发展现状进行了分析,介绍了国外主流牧场自动化设备供应商主营业务及代表产品;之后分别提出了当前接触式和非接触式奶牛运动行为监测方法的问题与挑战。最后,针对相关关键技术的发展趋势进行了展望。 相似文献
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为准确实时跟踪羊只目标,进行疾病异常预警,实现奶山羊精细化养殖,本文基于DiMP跟踪模型,利用奶山羊跟踪对象单一且图像样本丰富的特点,结合迁移学习和类特定融合方法,设计了一种类特定的奶山羊目标跟踪模型,能够有效克服DiMP算法在跟踪类特定目标时定位精度不足的缺点。利用构建的奶山羊视频跟踪数据训练集对跟踪算法进行迁移训练,加快模型收敛速度,使评估网络预测出的边界框更贴合奶山羊真实框的位置和尺寸。在线跟踪阶段,针对目标模板仅采用第1帧特征制作整个序列的调制向量,导致该调制向量相对整个跟踪阶段特征不具代表性,与后续帧差异大的缺点,使用训练集制作包含奶山羊各种姿态的类调制向量,以指数消融方式更新奶山羊类调制向量与第1帧调制向量间的比重,增强边界框回归任务中的奶山羊特征与背景的判别性。提出的算法在测试集上的AUC(Area under curve)和精准度(Precision)分别为76.20%和60.19%,比DiMP方法分别提升6.17、14.18个百分点,跟踪速度为30 f/s,满足实时跟踪的要求。实验结果表明,提出的类特定奶山羊目标跟踪方法可用于监测复杂场景下奶山羊的运动,为奶山羊精细化... 相似文献
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为准确高效地实现无接触式奶山羊个体识别,以圈养环境下奶山羊面部图像为研究对象,提出一种基于改进YOLO v5s的奶山羊个体识别方法。首先,从网络上随机采集350幅羊脸图像构成羊脸面部检测数据集,使用迁移学习思想预训练YOLO v5s模型,使其能够检测羊脸位置。其次,构建包含31头奶山羊3 844幅不同生长期的面部图像数据集,基于预训练的YOLO v5s,在特征提取层中引入SimAM注意力模块,增强模型的学习能力,并在特征融合层引入CARAFE上采样模块以更好地恢复面部细节,提升模型对奶山羊个体面部的识别精度。实验结果表明,改进YOLO v5s模型平均精度均值为97.41%,比Faster R-CNN、SSD、YOLO v4模型分别提高6.33、8.22、15.95个百分点,比YOLO v5s模型高2.21个百分点,改进模型检测速度为56.00 f/s,模型内存占用量为14.45 MB。本文方法能够准确识别具有相似面部特征的奶山羊个体,为智慧养殖中的家畜个体识别提供了一种方法支持。 相似文献
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奶牛的动作行为（进食、躺卧、站立、行走和甩尾）直接或间接地反映了奶牛的健康及生理状况,是奶牛疾病监测及感知奶牛异常的关键,为准确高效地对奶牛行为进行识别,提出了一种融合时间和空间注意信息的多分支并行的CAFNet（ConvNeXt-ACM-FAM）奶牛行为识别模型,该模型在卷积网络ConvNeXt的基础上融合非对称多分支卷积模块（ACM）和特征注意力模块（FAM）。首先,利用ACM划分通道分支提取特征并保留一部分原始特征,防止信息过度丢失。其次,FAM对不同通道的特征进行融合并引入SimAM注意力机制,不增加网络参数的同时增强重要特征的有效提取。实验结果表明,该方法对进食、躺卧、站立、行走和甩尾行为识别准确率分别为95.50%、93.72%、90.26%、86.43%、89.39%,平均准确率为91.06%,参数量相较于原模型减少了1.5×106,浮点运算量减少了3×108,相较于其他模型,本文模型识别平均准确率平均提升8.63个百分点。本文研究成果可为奶牛疾病监测及预防提供技术支持。 相似文献
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Vinícius Pereira Guimares Luis Orlindo Tedeschi Marcelo Teixeira Rodrigues 《Agricultural Systems》2009,101(3):186-196
The reduction in goat milk production and the competitiveness of more profitable activities have increased the adoption of measures to enhance goat milk and meat around the world. A simulation model was built to evaluate the dynamics of a dairy goat herd under different scenarios of production. A System Dynamics approach was used to identify management policies that could affect the behaviour of the herd over 10 years of simulation using data from a dairy goat herd in Brazil. The impact of reproductive and mortality rates, one or two annual reproductive cycles on production, and economic health of dairy goats on changes in the herd dynamics were evaluated. Simulations indicated that small changes in reproduction and mortality rates and milk price can considerably affect the dynamics of the herd as well as the financial health of the production system. The interferences created to visualize the effects were not immediately realized because of intrinsic delays in the system. The comparison of models with one or two breeding seasons indicated that the latter was considerably more profitable and had a faster turnover. It was also found that the two breeding season had a greater capacity to support reduction in milk price that could generate financial instability in the production system. It was concluded that mathematical models can be used to predict impacts in management policies on herd dynamics and sensitivity to support the dairy goat activity showing its viability as an agricultural activity that can contribute to the production and incomes in small farms. 相似文献
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针对精细化农业生产管理发展及智能化农业装备的需求,研究了基于冲量定理及压电传感器的谷物流量检测技术,研制了谷物流量传感装置,并集成CAN总线技术,开发了基于CAN总线的冲量式谷物流量联合收割机测产系统。通过试验与数据分析,冲量式谷物流量传感器静态检测精度稳定、准确,动态测量快速、精准。结合CAN总线工作稳定、实时性强等特点,所设计的谷物流量测产系统具有实时性强、测量误差小和传输稳定的特点,谷物测量误差基本稳定在8%以内,谷物流量定位实时、精确,以此绘制的谷物产量处方图具有一定的可信性和实用性。 相似文献
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奶牛跛行是奶牛发生肢蹄病的外在表现。人工识别跛行奶牛存在效率低、成本高、主观性强等问题。奶业对奶牛跛行自动识别技术需求日益强烈。本文从机器视觉技术、压力分布测量技术、可穿戴技术、行为分析技术和跛行分类技术5个方面，分析了奶牛跛行自动识别技术的原理、功能、特点及研究现状。总结发现，当前奶牛跛行自动识别技术研究大多集中在传感器研发和算法开发，而性能验证和决策支持的研究较少，面临的主要挑战包括高质量跛行识别数据获取难度大，缺乏早期跛行识别技术手段，奶牛个体差异干扰模型识别精度，牧场非结构化环境对识别系统性能要求高，以及技术应用效果难评估等。因此，为促进奶牛跛行自动识别技术的发展，建议推动牧场跛行监测数据共享，研究奶牛个体跛行判别模型的构建方法，开发融合跛行检测、体况评分等多功能的一体化智能通道，并分析评价跛行自动识别技术应用在保障动物福利、环境生态、粮食安全等方面的重要意义。 相似文献
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为从海量监控视频中快速、准确识别影响奶牛繁殖与健康的行为,以小育成牛舍与泌乳牛舍中400头奶牛为研究对象,分析了奶牛在活动区与奶厅匝道的运动行为,提出了一种基于图像熵的奶牛目标对象识别方法,通过最小包围盒面积计算与目标对象轮廓图,实时捕获奶牛爬跨行为与蹄部、背部特征,融合被识别奶牛连续7 d的运动量,判断影响奶牛健康繁殖的异常行为。试验结果表明,利用本文方法对监控视频内奶牛目标对象、运动行为进行实时监测,有效监控识别奶牛发情、蹄病行为准确率超过80%,发情漏检率最低为3.28%,蹄病漏检率最低为5.32%,提高了规模化养殖管理效率。 相似文献