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： 自然环境下果实的精准检测是火龙果采摘机器人执行采摘作业的先决条件。为提高自然环境下果 实识别的精确性、鲁棒性和检测效率，本研究对YOLOX（You Only Look Once X） 网络进行改进，提出了一 种含有注意力模块的目标检测方法。为便于在嵌入式设备上部署，本方法以YOLOX-Nano网络为基准，将 卷积注意力模块（Convolutional Block Attention Module，CBAM） 添加到YOLOX-Nano的主干特征提取网络 中，通过为主干网络提取到不同尺度的特征层分配权重系数来学习不同通道间特征的相关性，加强网络深 层信息的传递，降低自然环境背景下对火龙果识别的干扰。对该方法进行性能评估和对比试验，经过训练 后，该火龙果目标检测网络在测试集的AP0.5值为98.9%，AP0.5:0.95的值为72.4%。在相同试验条件下对比其它 YOLO网络模型，该方法平均检测精度分别超越YOLOv3、YOLOv4-Tiny和YOLOv5-S模型26.2%、9.8%和 7.9%。最后对不同分辨率的火龙果果园自然环境下采集的视频进行实时测试。试验结果表明，本研究提出 的改进YOLOX-Nano目标检测方法，每帧平均检测时间为21.72 ms，F1值为0.99，模型大小仅3.76 MB，检 测速度、检测精度和模型大小满足自然环境下火龙果采摘的技术要求。
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： 为探究飞防助剂类型与杀虫剂的混配方式对水稻二化螟防治效果的影响，本研究以杀虫剂（10%甲 维∙茚虫威SC、5%氯虫苯甲酰胺SC和0.8%鱼藤酮SC）、飞防助剂（有机硅助剂、矿物油助剂和卵磷脂助 剂）、施药液量（21、24和27 L/hm2） 为因素设计了3因素3水平的L9（34）正交试验，通过方差分析（ANO⁃ VA） 方法对各因素的显著性水平进行了分析。结果表明，在本研究的试验条件下，施药后第14天，杀虫剂 对水稻二化螟防治效果有显著性影响（P<0.05），飞防助剂对水稻二化螟防效有极显著影响（P<0.01）; 在设 定的施药液量范围内（21~27 L/hm2），施药液量对水稻二化螟防效无显著性影响。混配方式7（0.8%鱼藤酮 SC、有机硅助剂和27 L/hm2施药液量） 具有较好的速效性与持效性，施药后第14天的防效达81.45%; 混配 方式4 （5% 氯虫苯甲酰胺SC、有机硅助剂和24 L/hm2 施药液量） 持效性显著，施药后第14 天的防效为 79.30%。本研究成果可为防治水稻二化螟的药液混配方式提供参考。
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