农户粮食产后前端储藏环节减损对策研究（网络首发、推荐阅读）

近年来，随着我国城镇化水平的不断提升，农业人口加快向城市转移，农户储粮的数量规模呈现明显下降趋势，但每年因农户储藏不当造成的粮食产后损失问题依然突出。以稻谷品种为例，主要针对我国农户粮食产后前端储藏环节的特点、损失率、损失原因等方面问题进行了深入调查分析。研究发现：目前我国农户储粮数量规模逐渐减少、但总量规模依然较大；农户储粮目的多用于口粮和饲料用粮、少量为等待更佳售粮时机；农户储粮的数量规模存在区域差异性，主要表现为主产区高于产销平衡区和主销区；我国农户粮食储藏环节的损失率总体呈下降趋势，农户间储藏损失率有明显差异；由于农户储藏设施简陋、储藏管理不当、科学储藏意识淡薄、储藏技术欠缺等原因造成鼠害、霉变和虫害损失较大，其中以鼠害损失最为严重。基于此，提出了针对性的减损治理对策建议。     

基于注意力机制的改进UNet草莓病害语义分割

针对当前传统农作物病害语义分割方法精度不高、鲁棒性差等问题,本文提出了基于注意力机制的改进UNet草莓病害语义分割模型.首先,在编码器中加入CNN-Transformer混合结构,增强全局信息与局部细节信息的特征提取能力.其次,在解码器中将dual up-sample模块替换传统上采样,提高特征提取能力与分割精度.再使用hard-swish激活函数代替ReLU激活函数,更加平滑的曲线有助于提高泛化性和非线性特征提取能力,防止梯度消失.最后,通过使用结合交叉熵Dice损失函数,加强模型对分割结果的约束,进一步提升分割精度.实验采用了由7种草莓病害2 500张图像组成的数据集,在复杂背景下对草莓病害进行分割,语义分割像素精度达到92.56%,平均交并比达到84.97%.实验结果表明,本文的改进UNet在草莓病害语义分割方面,能实现更好的分割效果,优于大多数分割模型.