[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。
[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。
[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。
[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。
[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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
养殖场中肉牛较为活跃，采集得到的图像数据中肉牛姿态多变，肉牛姿态端正帧较少，导致自动测量肉牛体尺困难。针对以上问题，本研究通过分析肉牛骨架特征和肉牛图像边缘轮廓特征，提出一种多姿态肉牛体尺自动测量方法。首先，利用深度相机Azure Kinect DK从正上方采集肉牛俯视深度视频数据，对视频数据进行分帧处理；其次，对原始深度图像进行预处理，将肉牛从复杂的背景中提取出来；再次，利用Zhang-Suen算法提取目标图像肉牛骨架，检测骨架交点和端点，分析肉牛头部特征，并确定头部去除点，去除图像中肉牛头部信息；最后，利用改进的U弦长曲率算法提取肉牛轮廓曲率曲线，根据曲率值确定体尺测点，将体尺测点转换到三维空间中，计算体尺参数。本研究通过分析大量深度图像数据，将图像中肉牛姿态分为左歪、右歪、姿态端正、低头和抬头五类。试验结果表明，本研究提出的基于骨架的多姿态肉牛头部去除方法在5种姿态下的头部去除成功率均高于92%；在23头肉牛不同姿态共46帧深度图像中，利用基于改进U弦长曲率的体尺测点提取方法，测得体直长测量的平均绝对误差为2.73 cm，体高测量的平均绝对误差为2.07 cm，腹宽测量的平均绝对误差为1.47 cm。研究结果可为精确测量多姿态下肉牛体尺提供支撑。
玉米和大豆为同季旱粮作物，“争地”矛盾十分突出，同时掌握玉米和大豆两者的价格是必要的。相较于现货，农产品期货价格具有价格发现功能。因此，玉米和大豆期货价格分析和预测对种植结构调整和农户作物品种选择均具有重要意义。本研究首先分析了玉米和大豆期货价格的相关性，通过相关性计算和格兰杰因果检验，发现玉米和大豆期货具有较强的正向相关性，且大豆期货价格是玉米期货价格的格兰杰原因；其次，基于长短时记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）模型对玉米和大豆期货价格进行预测，并引入注意力机制（Attention）对期货价格预测模型行优化。对比结果表明，与差分整合移动平均自回归模型（Autoregressive Integrated Moving Average Model，ARIMA）和支持向量回归模型（Support Vector Regression，SVR）相比，LSTM模型在各项指标中均为更优，而与单一的LSTM模型相比，加入Attention机制的Attention-LSTM模型在各项指标中均更优。其中，玉米和大豆期货预测结果的平均绝对误差（Mean Absolute Error，MAE）分别提升3.8%和3.3%，均方根误差（Root Mean Square Error，RMSE）分别提升0.6%和1.8%，平均绝对百分误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）分别提升4.8%和2.9%，证明了Attention机制的加入可以帮助模型提取有效信息，提升性能。最后，使用LSTM模型结合大豆期货历史价格共同预测玉米期货价格，MAE提升了6.9%、RMSE提升了1.1%、MAPE提升了5.3%。试验结果表明，本研究使用Attention-LSTM模型对玉米和大豆期货价格进行预测，相较于通用预测模型，Attention-LSTM模型能够提高大豆和玉米期货价格预测精度，且结合相关农产品期货价格数据，可以提升单个农产品期货模型的预测性能。
