【摘 要】
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杂草作为农业田间管理的重要作业对象,在作物生长的早期阶段危害较大。传统的除草剂广域喷洒,存在除草剂药害、环境污染、粮食安全等诸多问题。目前特定地点田间管理SSWM发展迅速,可实现精准杂草灭除,然现有大部分该技术仍不能根据杂草表型信息进行除草剂量化施用,存在优化空间。根据植物生理学原理,对于不同生命阶段的杂草的由于其生理结构不同,耐药性随植株长大而不断增强。杂草的地上鲜重作为描述杂草生长状态的重要指
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（项目编号:52075092）； 黑龙江省博士后科研启动金资助项目（LBH-Q19007）；
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杂草作为农业田间管理的重要作业对象,在作物生长的早期阶段危害较大。传统的除草剂广域喷洒,存在除草剂药害、环境污染、粮食安全等诸多问题。目前特定地点田间管理SSWM发展迅速,可实现精准杂草灭除,然现有大部分该技术仍不能根据杂草表型信息进行除草剂量化施用,存在优化空间。根据植物生理学原理,对于不同生命阶段的杂草的由于其生理结构不同,耐药性随植株长大而不断增强。杂草的地上鲜重作为描述杂草生长状态的重要指标,与除草剂施用剂量存在相关关系。故依托于杂草地上鲜重表型信息进行除草剂剂量选择并进行适应性给药,对于指导精准变量对靶施药技术具有重要意义。本研究以田间杂草目标检测与其地上鲜重预测为主要着力点开展研究。结合农艺学原理、深度学习技术、三维点云建模技术、与机电一体化等多学科知识交叉结合,开发了一种田间杂草目标检测和地上鲜重预测模型,并将该模型部署在精准变量对靶施药单元上进行田间试验。研究的主要内容和结论如下:（1）本文采用模型为有监督模型,研究针对于田间杂草地上鲜重数据集构建时难以采集的问题,设计了一种3D点云与杂草地上鲜重标签动态采集方法,该方法可方便相关学者在田间无法记录数据与标签时提供参考。对采集数据进行筛选、剪裁、数据增强与数据标记工作。共获得两组田间数据集,其中杂草目标检测数据集共7000幅,关于苘麻、苣荬、龙葵三种杂草的RGBD数据与地上鲜重标签数据集共3600个。（2）开发了一种基于RGB-D数据的双流密集特征融合卷积网络模型,用于田间实时杂草检测并预测其地上鲜重。本研究中该模型的主要思想是使用YOLO-V4模型来定位杂草种类和位置信息并使用双流密集特征融合网络来预测其地上鲜重。在双流密集特征融合网络中,开发以DenseNet和NiN模块构建用于深度特征提取和融合的Dense-NiN-Block结构。将Dense-NiNBlock模块嵌入分别到Resnet101、VGG19、Inception-V3、AlexNet和DenseNet201五个卷积神经网络中进行比较,结果表明将Dense-NiN-Block模块嵌入Dense Net201实验效果最佳。经过分析得出以RGB-D数据作为输入源的卷积网络的预测能力优于以RGB数据为输入源的预测能力。所提出网络的mAP为75.34%（IoU值为0.5）,IoU为86.36%,使用RTX2080Ti NVIDIA显卡的最快模型的检测速度为17.8 fps,地上鲜重平均相对误差约为4%。本文提出的模型可以为精准变量对靶施药系统提供视觉技术支持。（3）搭建了基于杂草鲜重表型信息的田间变量对靶施药系统。该系统通过Kinect V2传感器获取田间杂草RGB-D数据,由英伟达Jetson AGX Xavier充当边缘端运算核心组件,以RGB-D数据为输入源的双流密集特征融合卷积网络模型计算杂草鲜重值并获取杂草位置信息,将所获信息送入到以STM32F407单片机为核心的控制系统,控制同步带滑台模组携带气雾喷头到达指定目标区域,通过调节模块控制高频电磁阀开合时间,以实现精准变量对靶施药作业。系统以视觉系统、控制系统、机械系统实现模块化组合,均可为该种作业模式提供参考。（4）为确定除草剂剂量与杂草地上鲜重的量化关系,开展田间量化试验。结果表明:苘麻在0～4g的最佳推荐剂量为1.26ml,4～8g为1.68ml,8～10g为2.10ml。龙葵在0～2g的最佳推荐剂量为0.84ml,2～4g为1.26ml,4～8g为1.68ml,8～10g为2.10ml。苣荬在0～4g的最佳推荐剂量为1.26ml,4～6g为1.68ml,6～10g为2.10ml。可为该模式下的除草作业提供有效剂量选择。最后为验证该系统的实际作业性能,于试验田中进行靶喷重复试验,试验结果表明杂草的平均检测率为89%,平均对靶率为91%,平均除草率为76%。可为精准变量对靶施药作业机器仿制、系统构建提供参考。
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