模拟奶牛活动状态，发现奶牛在发情早期的活动规律，预测奶牛 发情期，决定其配种时间和冻精种类，以便于奶牛及时受孕，提 高奶牛繁殖力。 喂养管理  饮水量、采食量监测数据对于分析饲料转化率、分析原奶营养成 分以及提高奶产量和质量具有重要意义。 泌乳管理  产奶量监测、疾病预防，通过在挤奶位上安装流量传感器，实时 采集每头奶牛当次产奶量，通过电导率传感器、在线体温测定仪 对疾病发生进行早期预警。 病监测预警系统 37.5~39.5 度， 超过正常体温范围，往往是某些严重疾病的表现。如稽留热、牛 肺疫、牛结核病、口蹄疫、牛瘟等。  通过对泌乳牛挤奶过程中的体温传感器每日测量数据，能够对有 发烧症状的疫病早期发现，发起预警。 建设方案—— 动物行为监测与管理 —— 农产品质量安全过程追溯系统 实现对农产品生产、加工、包装、运输、仓储、批发、 零售的全过程质量安全追溯管理与查询功能。 建设方案

现奶牛在 发情早期的活动规律，预测奶牛发情期，决定其配种时间和冻精种类，以便于奶 牛及时受孕，提高奶牛繁殖力。  喂养管理  饮水量、采食量监测数据对于分析饲料转化率、分析原奶营养成分以及提高奶产 量和质量具有重要意义。  泌乳管理  产奶量监测、疾病预防，通过在挤奶位上安装流量传感器，实时采集每头奶牛当 次产奶量，通过电导率传感器、在线体温测定仪对疾病发生进行早期预警。  病监测预警系统 症状。奶牛体温正常波动范围是 37.5~39.5 度，超过正常体温范围，往往是某些 严重疾病的表现。如稽留热、牛肺疫、牛结核病、口蹄疫、牛瘟等。  通过对泌乳牛挤奶过程中的体温传感器每日测量数据，能够对有发烧症状的疫病 早期发现，发起预警。 奶牛行为监测与管理 奶牛行为监测与管理 生产计划与流程管理 根据实际订单与往年经 验数据、市场分析进行 系统准确的生产规划。 包含对种植种类、种植品种 、种植量、种植基地、畜禽

被茎叶遮挡时，机械手难以避开茎 叶等障碍物完成采摘。1997 年， 德田胜等研制出一套运用机器视 觉技术检测西瓜成熟度的机器视觉 系统，用于控制采摘机器人适时 自动采摘西瓜。中国农业大学为国内 农业机器人技术早期研发单位之 一，研制出的自动嫁接机器人已成功进 行了试验性嫁接生产，解决了 蔬菜幼苗的柔嫩性、易损性和生长不一致 性等难题，可用于黄瓜、西 瓜、甜瓜等幼苗的嫁接，形成了具有自主知 识产权的自动化嫁接技 据预 处理算法和数据挖掘算法；农业数据挖掘服务则以服务的形式提供 了针对不同领域、不同用户的个性化数据挖掘与推荐方法。 2.1.4 农业数据挖掘应用 2.1.4.1 育种数据挖掘 在人类早期简单的种植和采收活动中，就开始孕育作物驯化育种 的思维。在源于西欧的近代育种技术和理论出现之前，作物育种都是 通过天然杂交和变异产生一些符合人类生产需求的作物品种。随着遗传 学、分子生物 备质 量较高的主要原因。卫星导航、现代液压技术、控制技术、微电子技术 和信息技术在国外农业装备上随处可见，使得国外现代农业装备向着智 能化、机电一体化方向快速发展。装备作业故障在发生早期就由各种监 测传感器实时监测，以便作业人员及早处理。智能作业装备作业过程信 号实时监测也使得作业人员能使得作业装备尽可能运行在最佳工况， 这是提高设备寿命和无故障率的重要手段。 联

蔽等功能，有效降低误报 . IP66 以上， TVS 6000V 防雷、防浪涌和防突波保护等国标设计，适 应 盐雾等严酷环境条件 . 宽温设计不内部自加热功能设计，工作最低温度可达 -50 以下 ° . 实时早期火灾隐患监测， 自动弹窗， GIS 地图监测点报觌闪烁，提高 火灾成功扑救率 火点检测（可见光） 火点检测（热成像） 森林防火

收敛速度和稳定性，通常可以通过线性搜索或网格搜索来确定最佳 值。批量大小的选择则需权衡内存占用与训练效率，建议从较小批 量开始逐步增大，观察模型性能变化。训练轮数的确定依赖于数据 集大小和模型复杂度，通常需要通过早期停止策略来避免过拟合。 其次，针对农业领域的特定需求，可以采用分层学习率调节策 略。即对不同层次的学习率进行差异化设置，例如，对于预训练层 采用较低的学习率，而对新加入的农业特定层采用较高的学习率。 以下是一个推荐参数设置的示例表格，供参考： 参数名称 推荐值/范围 说明 学习率 0.0001 - 0.001 初始学习率，可根据训练动态调整 批量大小 32 - 128 根据显存大小选择 训练轮数 10 - 50 早期停止策略控制 Dropout 率 0.2 - 0.5 防止过拟合 Adam β1 0.9 动量参数，控制梯度平滑 Adam β2 0.999 控制学习率调整速度 最后，定期进行模型评估与参数调优是确保模型性能持续提升 中具备较 强的抗干扰能力，能够适应复杂的农业生产环境。 在实际适用性方面，我们通过实地调研和用户反馈，收集了农 民和技术人员的意见。大部分用户对模型的易用性和实用性表示认 可，特别是在病虫害早期预警和精准施肥等方面的应用，显著提高 了农业生产效率。同时，我们也发现了一些需要改进的地方，例如 模型的界面友好性和对非技术人员的指导性仍需加强。 基于以上评估结果，我们总结了以下几点优化方向：

序 号 一级分类 二级分类 三级分类 标准名称 标准/项目编号 编制状态 标准级别 193 C 应用领域 CA 智慧种植 CAE 病虫害监 测与防控 苹果早期落叶病智能识别数据采集技术要求 NYB-23345 制定中 行业标准 194 植保无人飞机 GB/T 43071-2023 已发布 国家标准 195 植保无人飞机 作业质量

请务必阅读末页的免责声明 14 / 30 [Table_PageText] 行业专题研究|农林牧渔 构建预测模型，帮助育种者在早期阶段筛选出优良品种，从 而加速育种进程。 数据融合与功能 基因预测 整合多源数据（如基因型、表型、环境数据），预测功能基 因和优异等位基因，指导遗传改良。运用 AI 深度学习算法 快

保证一个文件在一个时刻只 被一个调用者执行写操作，而可以被多个调用者执行读操作。 1.4.2.2.2.2 统一资源管理和调度框架 YARN 为了实现一个 Hadoop 集群的集群共享、可伸缩性和可靠性,并 消除早期 MapReduce 框架中的 JobTracker 性能瓶颈,开源社区引入 了统一的资源管理框架 YARN。 YARN 分层结构的本质是 ResourceManager。这个实体控制整 个集 4.3.5.3 森林病虫害预警管理软件功能 森林病虫害预警管理软件是森林病虫害预警管理子系统的核心模块，也是 智慧林业信息化应用管理系统平台软件的主要组成部分。它是实现林业病虫害 问题预警预防、早期处理、集中统计、对比分析、档案记录、经验存储的载体 和信息化组织过程资产仓库。主要包含以下功能： 1.4.3.5.3.1 警情实时报警功能 当前端森林巡防员通过 GAKES 手持智能终端或下级林业主管部门通过

的发生 。对果园进行深耕翻土，将土壤中的害虫和病菌暴露 在空气中，使其难以存活 。 利用无人机搭载高清摄像头和多光谱传感器，定期对果园进行巡查监测。通过图像识别和数据分析技术，及时发现病虫害的早期症状， 如叶片上的病斑、害虫的踪迹等 。一旦发现病虫害隐患，迅速采取相应的防治措施，如精准定位病虫害发生区域，利用无人机进行针对 性的农药喷洒，将病虫害控制在萌芽状态，确保苹果的健康生长。 9）成熟期管理作业

级。监控平台的设计充分考虑到稳定性和可靠性，可以对关键功能模块支持双 机备份，对媒体处理单元支持动态均衡负载，能保证本次图像联网的建设的大 数据、高可用的应用。 11.6.2 图像资源国标整合 各粮仓早期建设的视频系统建设采用的技术标准不一，有以 DVR 硬盘录像 —————————————————————————————————————————————- 89 / 118