分类： 农、林、牧、渔 >> 农业基础学科 提交时间： 2023-08-14 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： ［目的/意义］ 农机装备是先进农业生产理念落地的物质支撑，如何提升农机装备设计制造水平及运维管 控能力，充分发挥装备性能，是智慧农业未来发展所面临的核心问题。数字孪生是一种融合多种信息技术、促进 虚实交互融合的先进理念，有助于更加清晰地认识农机装备及其运行过程，从而解决从设计到回收阶段的复杂性 问题，进而全方位地提升农机装备作业质量，更好地满足农业生产需求。［进展］ 首先围绕数字孪生在农机装备领 域的应用，总结数字孪生的研究动态，分析农机装备数字孪生的概念与内涵，提出系统性的体系架构。然后从宏 观发展、系统实现、项目实施多个角度阐述农机装备数字孪生的实现路线。最后介绍农机装备数字孪生的典型应 用场景和案例。［结论/展望］ 数字孪生为农机装备转型升级提供了新方法，为提升农业机械化生产水平提供了新 途径，为实现智慧农业提供了新思路。本文可为农机装备数字孪生相关研究工作的开展提供参考，为数字孪生赋 能智慧农业和智能装备奠定理论基础。
分类： 农、林、牧、渔 >> 农、林、牧、渔业科学其他学科 提交时间： 2023-02-17 合作期刊: 《智慧农业（中英文）》
摘要： 果树测产是果园管理的重要环节之一，为提升苹果果园原位测产的准确性，本研究提出一种包含 改进型YOLOv5果实检测算法与产量拟合网络的产量测定方法。利用无人机及树莓派摄像头采集摘袋后不同 着色时间的苹果果园原位图像，形成样本数据集; 通过更换深度可分离卷积和添加注意力机制模块对YO⁃ LOv5算法进行改进，解决网络中存在的特征提取时无注意力偏好问题和参数冗余问题，从而提升检测准确 度，降低网络参数带来的计算负担; 将图片作为输入得到估测果实数量以及边界框面总积。以上述检测结 果作为输入、实际产量作为输出，训练产量拟合网络，得到最终测产模型。测产试验结果表明，改进型YO⁃ LOv5果实检测算法可以在提高轻量化程度的同时提升识别准确率，与改进前相比，检测速度最大可提升 15.37%，平均mAP最高达到96.79%; 在不同数据集下的测试结果表明，光照条件、着色时间以及背景有无 白布均对算法准确率有一定影响; 产量拟合网络可以较好地预测出果树产量，在训练集和测试集的决定系 数R2 分别为0.7967和0.7982，均方根误差RMSE分别为1.5317和1.4021 ㎏，不同产量样本的预测精度基本稳 定; 果树测产模型在背景有白布和无白布的条件下，相对误差范围分别在7%以内和13%以内。本研究提出 的基于轻量化改进YOLOv5的果树产量测定方法具有良好的精度和有效性，基本可以满足自然环境下树上苹 果的测产要求，为现代果园环境下的智能农业装备提供技术参考。
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