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(按年度、期号倒序)     一年内发表的文章 |  两年内 |  三年内 |  全部 Please wait a minute... 选择: 导出引用 EndNote Ris BibTeX 显示/隐藏图片 Select 1. 多源信息融合下冷链配送车辆碳排放动态预测方法 杨霖, 刘双印, 徐龙琴, 赫敏, 绳庆峰, 韩佳伟 智慧农业(中英文)    2024, 6 (4): 138-148.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202403020 摘要 （304）   HTML （15）    PDF（pc） （2240KB）（691）    可视化    收藏 [目的/意义] 冷链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据。本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响，提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型。 [方法] 基于道路车辆数量与像素面积占比表征路况信息，构建基于改进YOLOv8s的路况信息识别模型，并以路况信息、行驶特征（速度、加速度）、货物重量、制冷参数（温度、功率）等为输入，构建基于改进iTransformer的冷藏车辆碳排放动态预测模型。最后与其他模型展开对比分析，分别验证路况信息识别与车辆碳排放动态预测的精度。 [结果] 改进的YOLOv8s路况信息识别模型在精确率、召回率和平均识别精度上分别达到98.1%、95.5%和98.4%，比YOLOv8s分别提高了1.2%、3.7%和0.2%，参数量和运算量分别减少了12.5%和31.4%，检测速度提高了5.4%。改进的iTransformer模型碳排放量预测的均方误差、平均绝对误差、均方根误差和R2分别为0.026 1 %VOL、0.079 1 %VOL、0.161 5 %VOL和0.940 0，均优于其他时序预测模型。 [结论] 提出的多源信息融合下冷链配送碳排放预测模型可实现对冷藏车辆碳排放量的精准预测，为有效降低冷链配送碳排放与提升配送企业绿色信用等级等提供理论参考。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0） Select 2. 差分隐私增强的大米区块链品控模型 吴国栋, 胡全兴, 刘旭, 秦辉, 高博文 智慧农业(中英文)    2024, 6 (4): 149-159.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202311027 摘要 （242）   HTML （17）    PDF（pc） （1858KB）（591）    可视化    收藏 [目的/意义] 针对传统大米品质监管追溯系统中存在的品控数据链机制不够完善、品控信息可追溯程度不足、数据上链效率低及隐私信息泄露等问题，提出一种差分隐私增强的大米区块链品控模型。 [方法] 首先，结合大米全产业链，设计数据传输流程，涵盖种植、收购、加工、仓储和销售等各环节，有效保证品控数据链的连续性；其次，为解决上链数据量大、上链效率低问题，将大米全产业链各环节关键品控数据存储于星际文件系统（InterPlanetary File System, IPFS），然后将存储完成后返回的哈希值上链；最后，为提高品控模型信息可追溯程度，将种植环节关键品控数据中涉及隐私的部分信息通过差分隐私（Differential Privacy）处理后展示给用户，模糊化个体数据，以提高品控信息可信度，同时也保护了农户种植隐私。基于该品控模型，设计了差分隐私增强的大米区块链品控系统，并在相关大米企业实际运行。［结果与讨论］经测试，差分隐私增强的大米区块链品控系统全产业链单环节数据完成存储平均耗时1.125 s，信息追溯查询平均耗时0.691 s。与传统大米品质监管追溯系统相比，单环节数据存储时间缩短6.64%，信息追溯查询时间缩短16.44%。 [结论] 研究提出的模型不仅提高了品控数据连续性和信息可追溯程度，同时保护了农户的隐私，还在一定程度上提升了品控数据存储及信息追溯查询的效率，可为大米品质监管与信息追溯系统的设计和改进提供参考。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0） Select 3. 区块链背景下农产品零售市场价格博弈模型与竞争策略 薛冰, 孙传恒, 刘双印, 罗娜, 李金辉 智慧农业(中英文)    2024, 6 (4): 160-173.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202309027 摘要 （312）   HTML （21）    PDF（pc） （1265KB）（583）    可视化    收藏 [目的/意义] 区块链本质上是一个共享数据库，存储的数据是不可篡改、公开和透明的，应用在农产品供应链上可以提高产品透明度，吸引更多的消费者，但也会存在消费者隐私担忧问题。消费者的隐私担忧程度影响着农产品零售商对于是否售卖区块链溯源农产品的决策。通过研究区块链溯源对农产品零售商竞争策略、定价和最优决策的影响，零售商可以根据自己的市场情况制定市场竞争策略，提高自己的竞争力，优化农产品供应链。 [方法] 基于纳什均衡及Stackelberg博弈理论，建立初始农产品零售商与新进零售商的价格博弈模型，研究分析农产品零售商之间的竞争决策，利用区块链智能合约技术将博弈过程以及对应情况写入智能合约，保障合作博弈有效进行，将博弈结果上链来规范博弈双方的合作行为。 [结果和讨论] 消费者隐私担忧问题会影响农产品的价格和利润。此外，通过对两家农产品零售商均衡策略的研究，发现当消费者隐私担忧程度较低、信息透明度较高时，两家零售商才会同时售卖区块链溯源产品；消费者隐私担忧程度和信息透明度处于中等水平时，消费者对初始零售商的信任度更高，使其可以承担更高的隐私担忧成本，而新进零售商会被挤出市场。 [结论] 从利益层面上讲，区块链溯源农产品并不总是适用于零售商，结合自身实际条件才能做出最优的决策选择。良性的合作博弈才能使利益最大化，优化农产品供应链整体利益水平。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0） Select 4. 基于改进YOLACT的油茶叶片炭疽病感染严重程度分级模型 聂刚刚, 饶洪辉, 李泽锋, 刘木华 智慧农业(中英文)    2024, 6 (3): 138-147.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202402002 摘要 （352）   HTML （30）    PDF（pc） （2130KB）（1039）    可视化    收藏 [目的/意义] 炭疽病（anthracnose）作为油茶生长过程中重要的病害，其严重程度的精准判定对于精准施药和科学管理具有重大意义。本研究提出了一种改进YOLACT（You Only Look At CoefficienTs）分级模型Camellia-YOLACT，旨在实现对油茶叶片炭疽病感染严重程度的自动、高效判定。 [方法] 首先在YOLACT主干网络部分使用Swin-Transformer来进行特征提取。Transformer架构的自注意力机制拥有全局感受野及移位窗口等特性，有效地增强了模型的特征提取能力；引入加权双向特征金字塔网络，融合不同尺度的特征信息，加强模型对不同尺度目标的检测能力，提高模型的检测精度；在激活函数的选择上，采用非线性能力更强的HardSwish激活函数替换原模型的ReLu激活函数。由于HardSwish在负值区域不是完全截断，对于输入数据中的噪声具有更高的鲁棒性，自然环境下的图像有着复杂的背景和前景信息，HardSwish的鲁棒性有助于模型更好地处理这些情况，进一步提升精度。 [结果和讨论] 采用迁移学习方式在油茶炭疽病感染严重程度分级数据集上进行实验验证。消融实验结果表明，本研究提出的Camellia-YOLACT模型的mAP75为86.8%，较改进前提升5.7%；mAPall为78.3%，较改进前提升2.5%；mAR为91.6%，较改进前提升7.9%。对比实验结果表明，Camellia-YOLACT在精度和速度方面表现均好于SOLO（Segmenting Objects by Locations），与Mask R-CNN算法相比，其检测速度提升了2倍。在室外的36组分级实验中进一步验证了Camellia-YOLACT模型的性能，其对油茶炭疽病严重程度的分级正确率达到了94.4%，K值平均绝对误差为1.09%。 [结论] 本研究提出的Camellia-YOLACT模型在油茶叶片和炭疽病病斑分割上具有较高的精度，能够实现对油茶炭疽病严重程度的自动分级，为油茶病害的精准防治提供技术支持，进一步推动油茶炭疽病诊断的自动化和智能化。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0） Select 5. 用于农产品冷链物流需求预测的GRA-WHO-TCN组合模型 刘艳, 季俊成 智慧农业(中英文)    2024, 6 (3): 148-158.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202310006 摘要 （437）   HTML （37）    PDF（pc） （1280KB）（1589）    可视化    收藏 [目的/意义] 为了解决冷链物流需求预测在数字化转型中存在特征提取不充分、数据非线性程度高和算法易陷入局部最优等问题，提出一种结合灰色关联分析（Grey Relational Analysis, GRA）、野马优化算法（Wild Horse Optimizer, WHO）和时序卷积网络（Temporal Convolutional Networks, TCN）的组合预测模型，旨在解决需求预测精度不高的问题，以实现农产品供应链智能化管理。 [方法] 首先运用GRA对农产品冷链物流相关指标进行关联度筛选；其次采用TCN充分考虑农产品供应链中社会经济数据及物流信息中的时序性特征，并使用WHO对TCN模型超参数进行寻优；最后运用优化的GRA-WHO-TCN模型对浙江省冷链物流需求进行预测。 [结果和讨论] 采用WHO的时序算法TCN模型能够有效提取多维度数据的时序特征和空间特征，具备较好的拟合效果。与GRA-LSTM、GRA-TCN和GRA-WHO-LSTM模型相比，GRA-WHO-TCN冷链物流需求预测模型具有较低的均方根误差值（11.3）和有效的相关系数（0.95），且预测2016—2020年浙江省农产品冷链物流需求量分别为2 980、3 046、2 487、2 645和2 799万吨，能够实现对冷链物流需求较高的预测精度。 [结论] 提出的GRA-WHO-TCN模型具备良好的优化和预测能力，能够为数字经济背景下农产品供应链物资流、信息流发展提供科学预测依据和实际参考价值。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0） Select 6. 融合时间感知和增强过滤的农业知识推荐模型 王鹏哲, 朱华吉, 缪祎晟, 刘畅, 吴华瑞 智慧农业(中英文)    2024, 6 (1): 123-134.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202312012 摘要 （832）   HTML （33）    PDF（pc） （1503KB）（1067）    可视化    收藏 目的/意义 农业场景下的知识服务具有周期性长、活动时间长的特点。传统推荐模型无法有效挖掘农业场景下的基于农时的隐藏信息。针对上述问题，提出一种融合时间感知和增强过滤的农业知识个性化推荐模型（Time-aware and Filter-enhanced Sequential Recommendation Model for Agriculture Knowledge, TiFSA）。 方法 首先，基于时间感知的位置嵌入方法，将农户交互的时间信息与位置嵌入相结合，帮助学习农业情境下基于农时的项目相关性。其次，在时间感知位置嵌入的基础上，引入滤波器过滤算法，自适应地衰减农户情境数据中的噪声。最后，引入时间信息的多头自注意力网络，实现对时间、项目和特征的统一建模，对农户随时间变化的偏好特征进行情境表示，从而为用户提供可靠的推荐结果。 结果和讨论 根据“全国农业知识智能服务云平台”中的用户交互序列数据集进行实验。结果表明，该模型在农业数据集上的命中率为45.79%，归一化折损累计增益为53.52%；与近几年性能最佳的模型Ti-SASRec相比分别提升16.19%和14.02%。 结论 该模型能够有效捕获农业领域的用户情境特征和建模农户的动态偏好，具有更好的推荐性能。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0） Select 7. 基于机器视觉的胡麻种子自动化考种方法 毛永文, 韩俊英, 刘成忠 智慧农业(中英文)    2024, 6 (1): 135-146.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202309011 摘要 （423）   HTML （55）    PDF（pc） （1671KB）（1214）    可视化    收藏 目的/意义 胡麻种子的周长、面积、长短轴和千粒重是胡麻考种过程中常用的参数，对于胡麻的育种、栽培，以及种子品质和性状的评估都具有重要的意义。 方法 针对胡麻种子自动化考种时出现的数据统计错误率高、效率低等问题，基于机器视觉研究胡麻种子的轮廓特点、探索形态特征的测量方法，针对籽粒重叠现象提出基于融合角点特征的轮廓拟合图像分割方法，设计胡麻种子自动化考种数据实时分析系统，最终实现胡麻种子自动化考种的研究。本研究在工业相机获取的胡麻种子图像上进行试验。 结果和讨论 提出的自动化考种方法对不同品种胡麻种子的统计识别准确率达97.28%，百粒种子平均处理时长69.58 ms，相较于极限腐蚀算法、基于距离变换的分水岭算法，平均计算准确率比极限腐蚀算法提升19.6%，平均运算时间低于直接使用分水岭算法所需时间。 结论 自动化考种方法具有更好的计算准确率和处理速度，能够更准确地批量获取胡麻种子的形态学特征参数，使测量误差能够保持在10%以内，可为今后胡麻考种相关工作提供技术支撑，助力相关产业发展。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0） Select 8. 基于改进YOLOv8的小麦叶片病虫害检测轻量化模型 杨锋, 姚晓通 智慧农业(中英文)    2024, 6 (1): 147-157.   DOI: 10.12133/j.smartag.SA202309010 摘要 （1348）   HTML （227）    PDF（pc） （1991KB）（22025）    可视化    收藏 目的/意义 针对小麦叶片病虫害在自然环境下形态和颜色特征较为复杂、区分度较低等特点，提出一种高质量高效的病虫害检测模型，即YOLOv8⁃SS（You Only Look Once Version 8-SS），为病虫害的预防与科学化治理提供准确的依据。 方法 基于YOLOv8算法，采用改进的轻量级卷积神经网络ShuffleNet V2作为主干网络提取图像特征即YOLOv8-S，在保持检测精度的同时，减少模型的参数数量和计算负载；在此基础上增加小目标检测层和注意力机制SEnet（Squeeze and Excitation Network），对YOLOv8-S进行改进，在不降低检测速度和不损失模型轻量化程度的情况下提高检测精度，提出YOLOv8-SS小麦叶片病虫害检测模型。［结果与讨论］ YOLOv8-SS模型在实验数据集上的平均识别精度和检测准确率分别达89.41%和91.00%，对比原模型分别提高10.11%和7.42%。因此，本研究所提出的方法可显著提高农作物病虫害的检测鲁棒性，并增强模型对小目标图像特征的提取能力，从而高效准确地进行病虫害的检测和识别。 结论 本研究使用的方法具有广泛适用性，可应用于大规模农作物病虫害检测的实际场景中。 图表 | 参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）