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当期目录

    2023年 第5卷 第1期    刊出日期:2023-03-30
    专题--农产品智慧供应链
    食品冷链能效评估与碳排放核算研究综述 | Open Access
    王想, 邹金桂, 李由, 孙韵, 张小栓
    2023, 5(1):  1-21.  doi:10.12133/j.smartag.SA202301007
    摘要 ( 585 )   HTML ( 164)   PDF (1296KB) ( 1235 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    能效评估与碳排放核算可为食品冷链节能减排策略的制定提供理论工具和实践支持,同时也是实现食品冷链可持续发展的先决条件。本文首先阐述了一般食品冷链中能耗与碳排放的关系,以及太阳能值、标准煤和等效电3种能耗折算标准的原理及应用,并对食品冷链各环节能源消耗情况进行了分析。在此基础上,从宏观能效、微观能效、能源经济、环境能效、综合能效5个方面提出了10个能效指标,构建了食品冷链能效评估指标体系,并综述了其他能效评估指标和方法。此外,本文还介绍了碳排放折算标准,重点对中国电力碳排放因子作了论述,并回顾了排放因子法、生命周期评价法、投入产出法,以及混合生命周期评价法4种碳排放核算方法的由来、原理以及优缺点等,以及生命周期评价法在食品冷链碳足迹计算中的基本流程,并提出了食品冷链节能减排策略。最后,对食品冷链的能效评估与碳排放核算进行了简要展望,以期为推动中国食品冷链的可持续发展提供借鉴。

    中国智慧冷链发展水平评价及对策建议 | Open Access
    杨霖, 杨斌, 任青山, 杨信廷, 韩佳伟
    2023, 5(1):  22-33.  doi:10.12133/j.smartag.SA202302003
    摘要 ( 418 )   HTML ( 137)   PDF (1380KB) ( 568 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    新一代信息技术促使冷链智能化水平得以快速发展,精准把控智慧冷链发展水平是实现技术瓶颈重点突破与发展方向战略布局的前提基础与保障。基于此,本研究从供给能力、仓储能力、运输能力、经济效益、信息化水平等维度构建了中国智慧冷链发展评价指标体系,运用熵权法并结合优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)对2017—2021年中国30个省市(不包含西藏、香港、澳门、台湾)的智慧冷链发展水平进行定量评价,通过探索性空间数据分析法(Exploratory Spatial Data Analys,ESDA)和地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)分析评价指标对不同省市的影响变化。研究结果表明,经济发展状况、配套设施建设与信息化水平对智慧冷链建设影响作用较大;东部沿海地区智慧冷链发展普遍较好,西南和西北地区发展缓慢,整体发展较为落后;评价指标具有显著时空异质性,影响程度随空间位置和时间发生变化。为提升中国智慧冷链整体发展水平,就加强配套设施建设、促进信息化转型升级提出相应发展对策。本研究可为实现中国智慧冷链全局性谋划、战略性布局、整体性推进等提供科学依据。

    基于Informer神经网络的农产品物流需求预测分析——以华中地区为例 | Open Access
    左敏, 胡天宇, 董微, 张可心, 张青川
    2023, 5(1):  34-43.  doi:10.12133/j.smartag.SA202302001
    摘要 ( 499 )   HTML ( 159)   PDF (1323KB) ( 1079 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    保障农产品物流稳定性即是保障民生问题的关键。对农产品物流需求的预测是合理规划农产品物流稳定性的重要保证。然而,农产品物流需求的预测实际较为复杂,预测过程中会受到各种因素影响。因此,为了保证对农产品物流需求预测的准确性,需要考虑多方面影响因素。本研究以农产品物流需求作为研究对象,利用Informer神经网络构建预测农产品物流需求的神经网络模型,以华中地区河南省、湖北省和湖南省为例,对三省的农产品物流需求进行预测。同时用长短时记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络和Transformer神经网络对华中三省农产品物流进行需求预测,将三种模型预测结果进行对比。对比结果表明本研究构建的基于Informer神经网络模型预测测试误差平均百分比为3.39%,低于LSTM和Transformer神经网络模型的4.43%和4.35%。并且用该Informer神经网络模型对三省预测出的预测值与实际值结果较为接近,河南省2021年的预测值为4185.33,实际值为4048.1,误差为3.389%;湖北省2021年的预测值为2503.64,实际值2421.78,误差为3.380%;湖南省2021年的预测值,2933.31,实际值为2836.86,误差为3.340%。表明该模型对华中三省的农产品物流需求预测的结果较为准确。三省2023年的预测值高于2021年的预测值。因此,在2021年物流运输配套设施的基础上,必须保证物流运输效率,加强物流运输能力,以满足华中地区日益增长的物流需求。

    中国低碳冷链物流发展水平评价体系研究 | Open Access
    杨斌, 韩佳伟, 杨霖, 任青山, 杨信廷
    2023, 5(1):  44-51.  doi:10.12133/j.smartag.SA202301011
    摘要 ( 384 )   HTML ( 51)   PDF (707KB) ( 568 )  
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    近年来,中国冷链物流行业进入快速发展阶段,冷链基础设施建设与市场需求量呈不断增长态势,同时也伴随着温室气体排放量的增加。为满足未来低碳经济发展要求,绿色低碳转型成为中国冷链行业高质量健康发展的新特征与新方向,但前提基础是精确认知低碳冷链物流发展状况。鉴于此,本文首先从能源转型、技术创新、经济效益、国家政策四个层面构建中国低碳冷链物流发展评价体系,并针对不同指标进行权重以及障碍度分析,探究不同指标对低碳冷链物流发展的影响度;其次,采用熵权-优劣解距离法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution,TOPSIS)评价模型对中国2017至2021年低碳冷链物流发展情况进行评分,确定中国低碳冷链物流发展情况。研究结果表明,在不同指标中,绿色包装材料使用增长率、低碳技术论文发表数、科研人员占比、生鲜农产品冷链物流需求量增长率、氢氯氟烃制冷剂缩减率权重占比分别达到0.1243、0.1074、0.1066、0.0982、0.0716,对中国低碳冷链物流发展影响较大;2017至2021年间,中国低碳冷链物流发展水平评分从0.1498到0.2359,同比增长约57.5%;中国低碳冷链物流发展虽总体呈现上升趋势,但依旧处于发展阶段。

    综合研究
    深度学习在家畜智慧养殖中研究应用进展 | Open Access
    郭阳阳, 杜书增, 乔永亮, 梁栋
    2023, 5(1):  52-65.  doi:10.12133/j.smartag.SA202205009
    摘要 ( 910 )   HTML ( 153)   PDF (1118KB) ( 1988 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    准确高效地监测动物信息,及时分析动物的生理与身体健康状况,并结合智能化技术进行自动饲喂和养殖管理,对于家畜规模化养殖意义重大。深度学习技术由于具有自动特征提取和强大图像表示能力,更适用于复杂的畜牧养殖环境中动物信息监测。为进一步分析人工智能技术在当下智慧畜牧业中研究应用,本文针对牛、羊和猪三种家畜,介绍了深度学习技术在目标检测识别、体况评价与体重估计以及行为识别与量化分析的研究现状。其中,目标检测识别有利于构建动物个体电子档案,在此基础上可以关联动物的体况体重信息、行为信息以及健康情况等,这也是智慧畜牧业发展的趋势。智慧畜牧养殖技术当前面临着应用场景存在多视角、多尺度、多场景和少样本等挑战以及智能技术泛化应用的问题,本文结合畜牧业实际饲养和管理需求,对智慧畜牧业发展进行展望并提出了:结合半监督或者少样本学习来提高深度学习模型的泛化能力;人、装备和养殖动物这三者的统一协作及和谐发展;大数据、深度学习技术与畜牧养殖的深度融合等发展建议,以期进一步推动畜牧养殖智能化发展。

    作物胁迫感知和植物表型测量系统综述 | Open Access
    白更, 葛玉峰
    2023, 5(1):  66-81.  doi:10.12133/j.smartag.SA202211001
    摘要 ( 446 )   HTML ( 58)   PDF (1595KB) ( 2001 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    提高农田管理的资源施用效率和持续培育优良作物品种是确保粮食产量和减轻作物生产对环境影响的关键途径。作物胁迫感知和植物表型测量系统是田间变量管理和高通量植物表型测量研究的核心,且两者在硬件和数据处理技术上具有相似性。几十年来,人们一直在开发可以用在田间变量管理领域的作物胁迫感知系统,旨在建立更加可持续的田间管理方案。与此同时,田间高通量表型系统开发取得的重大进展为降低传统表型测量成本提供了技术基础。本文首先对田间变量管理中涉及的作物胁迫感知系统进行了回顾,特别对目前用于精准灌溉、氮素施用和农药喷洒中的感知和决策方法进行了总结。基于作者团队在内布拉斯加大学林肯分校开发的三套田间表型测量系统,对常见田间高通量表型测量系统的传感器和数据的处理分析流程进行了介绍。此外,讨论了当前田间表型测量系统面临的挑战并提出了潜在解决方案。人工智能、机器人平台和创新仪器的持续发展有望显著提高测量系统的性能,对系统在育种中的大范围应用起到积极作用。对主要植物生理过程更直接的测量可能成为未来田间表型研究领域的研究热点之一,并为培育更耐胁迫的作物新品种提供有价值的表型数据。这篇综述可为田间变量管理和高通量植物表型测量两个研究领域提供参考和独特的见解。

    人工智能在农业风险管理中的应用研究综述 | Open Access
    桂泽春, 赵思健
    2023, 5(1):  82-98.  doi:10.12133/j.smartag.SA202211004
    摘要 ( 682 )   HTML ( 96)   PDF (1410KB) ( 1160 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    农业是关系国计民生的基础产业,但同时又是弱质产业,传统农业风险管理研究方法中存在非线性信息挖掘不足、精确度不高和鲁棒性差等问题。人工智能(Artificial Intelligence,AI)拥有基于大数据的强非线性拟合、端到端建模和特征自学习等强大功能可很好地解决上述问题。本文首先分析了AI在农业脆弱性评估、农业风险预测,以及农业损害评估三大方面的研究进展,得出如下结论:1. AI在农业脆弱性评估中的特征重要性评估缺乏科学有效的验证指标,且应用方式导致无法比较多个模型之间的优劣,建议采用主客观法进行评价;2. 在风险预测中,发现随着预测时间的增加,机器学习模型的预测能力往往会下降,过拟合问题是风险预测中的常见问题,且目前研究针对图数据空间信息的挖掘还较少;3. 农业生产环境复杂,应用场景多变是影响损害评估准确性的重要因素,提升深度学习模型的特征提取能力和鲁棒性是未来技术发展需要克服的重点和难点问题。然后,针对AI应用过程中存在的性能提升问题和小样本问题提出了相应的解决方案。对于性能提升问题,根据使用者对人工智能的熟悉程度,可分别采用多种模型比较法、模型组合法和神经网络结构优化法以提升模型的性能表现;对于小样本的问题,往往可以将数据增强、生成对抗网络和迁移学习相结合,以增强模型的鲁棒性和提高模型识别的准确性。最后,对AI在农业风险管理中的应用进行了展望。未来可以考虑将人工智能引入农业脆弱性曲线的构建;针对农业产业链的上下游关系和与农业相关的行业关系,更多地应用图神经网络对农业价格风险预测进一步深入研究;损害评估建模过程中可以更多地引入评估目标相关领域的专业知识以增强对目标的特征学习,对小样本数据进行增广也是未来研究的重点内容。

    水禽智能化养殖研究现状及发展趋势 | Open Access
    刘又夫, 肖德琴, 周家鑫, 卞智逸, 招胜秋, 黄一桂, 王文策
    2023, 5(1):  99-110.  doi:10.12133/j.smartag.SA202205007
    摘要 ( 493 )   HTML ( 47)   PDF (2057KB) ( 920 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    水禽养殖在向规模化、标准化与智能化方向迅速发展。智能养殖装备和信息化技术的研究与应用是促进水禽养殖业健康持续发展的关键,对提高水禽养殖的产出效率、降低生产过程对劳动力的依赖、契合绿色环保的发展理念以及实现高质量转型发展具有重要意义。本文重点介绍了智能化水禽棚舍的发展、水禽棚舍环境智能调控技术,以及智能化水禽饲喂、饮水、加药消杀和自动粪污处理等智能化设备的最新研究进展。此外,还介绍了可应用于水禽的信息采集技术现状,包括视觉成像系统、声音捕获系统和穿戴式传感器,以及智能管理技术的最新应用进展。最后指出了水禽产业的智能化养殖所面临的困难,并对未来水禽的智能化养殖的发展和改进提出了建议。

    信息处理与决策
    基于弱监督下改进的CBAM-ResNet18模型识别苹果多种叶部病害 | Open Access
    张文景, 蒋泽中, 秦立峰
    2023, 5(1):  111-121.  doi:10.12133/j.smartag.SA202301005
    摘要 ( 740 )   HTML ( 102)   PDF (1490KB) ( 1795 )  
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    针对苹果叶部病害图像在仅有图像类别标注的弱监督的条件下识别准确率低的问题,提出了一种基于改进的CBAM-ResNet算法进行苹果叶部病害识别。以ResNet18作为基础模型,对轻量级卷积块注意力模块(Convolutional Block Attention Module,CBAM)注意力机制中通道注意力模块中的多层感知机(Multilayer Perceptron,MLP)进行升维改进,放大苹果叶部病害特征细节;将改进的CBAM融入残差模块中,以加强对关键细节特征的提取,将AlphaDropout配合SeLU(Scaled Exponential Linearunits)融入网络中,防止其网络的过拟合化,加速模型收敛效果;最后,采用单周期余弦退火算法调整学习率,得到病害识别模型。训练在样本图像均只进行图像级标注的弱监督下进行,大大降低标注成本。通过消融实验,探究出改进CBAM中MLP最佳升维维度为2,相对于原CBAM,准确率提升0.32%,并在参数量增加17.59%的情况下,每轮训练时长减少8 s。在包含苹果斑点落叶病、褐斑病、花叶病、灰斑病、锈病等5种病害的6185幅图像数据集上进行了试验测试,结果显示,在弱监督学习下,识别准确率方面,该模型对苹果5种病害的平均识别准确率达到98.44%,改进的CBAM-ResNet18相比改进前的ResNet18提高了1.47%,且高于VGG16,DesNet121,ResNet50,ResNeXt50,EfficientNet-B0和Xception对照模型;在学习效率方面,改进的CBAM-ResNet18相对于ResNet18在参数量增加24.9%的条件下,每轮的训练时间减少6 s,且在VGG16,DesNet121,ResNet50,ResNeXt50,EfficientNet-B0和Xception对照模型中以每轮137 s最快速度完成模型训练。通过混淆矩阵结果,计算出模型的精确度平均值、召回率平均值和F1分数平均值分别达到了98.43%、98.46%和0.9845。该结果表明,改进的CBAM-ResNet模型可进行苹果叶部病害识别且具有良好的识别结果,可为苹果叶部病害智能识别提供技术支撑。

    基于递进式卷积网络的农业命名实体识别方法 | Open Access
    计洁, 金洲, 王儒敬, 刘海燕, 李志远
    2023, 5(1):  122-131.  doi:10.12133/j.smartag.SA202303001
    摘要 ( 345 )   HTML ( 33)   PDF (965KB) ( 341 )  
    数据和表 | 参考文献 | 相关文章 | 计量指标

    目前基于预训练语言模型(Pre-trained Language Model,PLM)的命名实体识别的研究在面对农业领域存在的实体命名方式繁杂、实体边界模糊等问题时,仅使用PLM最后一层表示输出,且均从外部引入知识或操作对实体表示进行增强,忽视内部各层本身蕴含语言不同层次的丰富信息。为解决上述问题,提出一种基于递进式卷积网络的命名实体识别方法。该方法首先存储自然句子,通过PLM后得到的每层输出表示;其次以递进式卷积作为全层信息的特征提取手段,对储存的模型中间层输出表示依次卷积。模型将注重全层信息,包括被忽略的浅层输出,而有研究表明靠近输入的模型层输出的句子嵌入包含更多的诸如短语、词组等粗粒度信息,对于边界模糊的农业命名实体识别,更关键的词组界定信息或许就隐含在这些被忽略的浅层嵌入中,可为农业领域存在的命名实体识别问题提供帮助。无需外部信息的引入,充分利用已使用的计算力得到的结果就能增强句子的表示嵌入;最终通过条件随机场(Conditional Random Field,CRF)模型生成全局最优序列。在构建的包含农作物品种、病害、虫害和农药4类农业实体的农业数据集上,所提方法的综合性指标F1值相较于基于Transformer的双向编码表征模型(Bidirectional Encoder Representation from Transformers, BERT) 提升3.61%,在公开数据集上也有较好表现,其中在数据集MSRA上F1值提升至94.96%,说明基于递进式的卷积网络能够增强模型对自然语言的表示能力,在命名实体识别任务上具有优势。

    基于多源数据的马铃薯植株表型参数提取 |
    胡松涛, 翟瑞芳, 王应华, 刘志, 朱剑忠, 任荷, 杨万能, 宋鹏
    2023, 5(1):  132-145.  doi:10.12133/j.smartag.SA202302009
    摘要 ( 367 )   HTML ( 63)   PDF (2649KB) ( 545 )  
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    作物具有结构多样、生长环境复杂等特征。RGB图像数据能真实地反映植株的纹理特征与颜色特征,三维点云数据包含了作物的体量信息。将RGB图像和三维点云数据结合,实现作物的二维和三维表型参数提取,对表型组学的方法研究具有重要意义。本研究以马铃薯为研究对象,使用RGB相机和激光扫描仪分别采集了50个马铃薯的RGB图像与三维激光点云数据。对比了OCRNet,UpNet,PaNet和DeepLab v3+四种深度学习语义分割方法的分割精度,并选择精度较高的OCRNet网络实现马铃薯顶视图像的语义分割。优化了Mean shift聚类算法流程,完成了马铃薯植株激光点云的单株分割,并结合欧式聚类和K-Means聚类算法对单株马铃薯植株点云的茎和叶进行准确地分割。同时,提出一种利用编号建立马铃薯单株RGB图像和激光点云间一一对应关系的策略,并以此为基础分别从RGB图像与激光点云中提取同一马铃薯植株包括最大宽度、周长、面积、株高、体积、叶长与叶宽在内的8个二维表型参数与10个三维表型参数。最后,选择了比较具有代表性、易测量的叶片数、株高、最大宽度三个表型参数进行精度评估,平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)分别为8.6%、8.3%和6.0%,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为1.371片、3.2 cm和1.86 cm,决定系数R2分别为0.93、0.95和0.91。精度评估的结果表明,所提取的表型参数能够准确、高效地反映马铃薯的生长状态,将马铃薯的RGB影像数据与三维激光点云数据相结合,能够充分发挥RGB图像纹理颜色特征丰富、三维点云能够提供体量信息的优势,实现马铃薯植株二维与三维表型参数高精度、非破坏性的提取。本研究成果不仅可以为马铃薯的种植和育种提供重要的技术支持,还可以为基于表型数据的研究提供有力支持。

    智能装备与系统
    便携式黄曲霉毒素B1检测系统设计与试验 | Open Access
    王鹏飞, 高原源, 李爱学
    2023, 5(1):  146-154.  doi:10.12133/j.smartag.SA202303004
    摘要 ( 264 )   HTML ( 27)   PDF (1224KB) ( 369 )  
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    为实现农副产品中黄曲霉毒素B1(AFB1)的现场快速检测,设计了一款基于差分脉冲伏安法(Differential pulse voltammetry,DPV)、以STM32F103ZET6为核心处理器的便携式检测系统。系统主要包括硬件检测设备和手机App两部分,二者通过Wi-Fi通信连接。硬件检测设备主要包括DPV波形生成电路、恒电位电路及微电流检测模块;上位机App在安卓环境下开发,主要完成信号采集、数据存储等任务。应用实验室自制的AFB1传感器,在0.1 fg/ml~100 pg/ml范围内系统可以对 AFB1实现有效检测。标准溶液中的测试结果与电化学工作站CHI760e相比,最大相对误差为7.37%。对加入不同浓度AFB1的花生油样品进行检测,以CHI760e检测结果为标准,回收率为96.8%~106%;对发霉程度不同的花生样品中进行测试,与CHI760e相比,最大相对误差为7.10%。本便携式检测系统在农副产品中AFB1的现场快速检测中具有广阔的应用前景。

    基于NB-IoT网络的兔舍环境实时监测系统 | Open Access
    秦英栋, 贾文珅
    2023, 5(1):  155-165.  doi:10.12133/j.smartag.SA202211008
    摘要 ( 472 )   HTML ( 80)   PDF (1662KB) ( 1126 )  
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    为满足兔舍环境监测调控需求,同时摆脱传统布线网络局限性,缩减网络资费、电路元件和控制系统成本,本研究提出一种基于窄带物联网(Narrow Band Internet of Things,NB-IoT)的兔舍环境实时监测系统。系统基于Arduino开发板,使用移远BC260Y模块与消息队列遥测传输协议(Message Queuing Telemetry Transport,MQTT)实现网络连接,利用SGP30、MQ137、5516光敏电阻传感器等多种传感器实现兔舍内部声、光、水、温、气五方面实时监测。数据在本地、云端存储的同时,系统可根据阈值报警,协助创造兔的最佳生存环境。研究中对比了NB-IoT网络与Wi-Fi、LoRa等其他网络的异同,根据物联网三层架构详细介绍了系统搭建技术与过程,并系统分析了元器件价格,经核算,整机成本不超过400元。设备在空舍测试中,检测到CO2浓度为420~440 ppm;MQ系列传感模组电压比值稳定于1;温度处于22~24 ℃;湿度上下波动10%;日光灯亮灭引起电压差2.6 V。进行了系统的网络与能耗测试,通过不同时间、场地、网络连接方式的对比,验证了本系统传输稳定可靠,能耗合理。系统使用MQTT通信协议的NB-IoT网络,平均每秒消息处理量(Transactions Per Second,TPS)为0.57,每分钟收发34.2条,上下浮动1条。系统运行时,电压约为12.5 V,电流约为0.42 A,平均功率为5.3 W。发生通信时,没有产生额外功耗,适用于实际养殖生产。本研究可为偏远或较大规模的养殖监测设备选取提供设备成本与网络选择参考价值。