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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
王凯 姜吴昊 吕艳 倪益华 侯英岢
针对蛋鸡养殖中,传统蛋鸡行为检测操作复杂、分类单一、实时性差的问题,提出一种基于深度学习的轻量型蛋鸡行为检测算法TD-YOLOV3。该检测算法以YOLOV3为基础网络结构,对其进行网络结构压缩,获得轻量型T-YOLOV3网络结构,用以提高系统检测速度;将第一个多尺度预测中的残差模块替换为Dense block,并在网络结构中的第Convolution 5,Convolution 7,Convolution 10,Convolution 12的卷积层之后添加NIN网络中的MLP结构,用以提高检测精度;采用基于K-means算法的聚类维度优化和训练策略优化对本研究的数据集进行训练和测试。试验结果表明,本研究提出的TD-YOLOV3检测算法的平均精准度均值89.26%,检测速度为33帧/s,参数量为55 MB;在同一硬件水平下与YOLOV3和T-YOLOV3相比,TD-YOLOV3在检测速度、精度等方面的综合性能最优,更适用于笼养蛋鸡行为的实时自动检测。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
赵一名 沈明霞 刘龙申 陈佳 祝万军
【目的】针对规模化养殖环境下死鸡巡检自动化程度低、人工巡检费时费力等问题，提出一种基于图像配准融合算法和改进YOLOv5s的死鸡检测方法。【方法】为提高死鸡目标特征的显著性，利用SURF算法结合RANSAC算法实现热红外与可见光图像的特征点匹配，采用仿射变换模型得到配准图像，使用小波变换实现图像的分解重构，从而得到最终的配准融合图像；为降低背景信息对死鸡目标检测的干扰，提升模型对鸡只遮挡情况的检测效果，以YOLOv5s目标检测算法为基础，通过加入SE注意力模块，将CIoU＿Loss和DIoU＿NMS运用于原模型，构成改进后的YOLOv5s-SE模型。【结果】配准融合后的图像与源图像的相关系数平均值达到0.86，体现了良好的配准融合效果；模型在融合图像上的检测准确率以及平均精度均值均高于可见光图像和红外图像，改进后的YOLOv5s-SE相较于原始YOLOv5s在融合数据集上的检测准确率提升了3.3%，达到了97.7%。【结论】改进后的YOLOv5s-SE保证了应有检测速度的同时，提升了目标检测的精度，可满足实际生产中死鸡实时检测的需求。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
袁超 沈明霞 姚文 刘龙申 陈佳
[目的]呼吸系统疾病四季常发是肉鸡养殖面临的重要问题之一。咳嗽是呼吸疾病早期发作的一种重要表现，不同生长阶段其发声特征不同，难以实现自动检测。为此，本文设计了一种基于发声特征和深度学习的白羽肉鸡全生命周期咳嗽检测方法。[方法]对10～20日龄、20～30日龄、30日龄后3种不同生长阶段的鸡只发声信号进行数字滤波、谱减法去噪、端点检测等处理，提取滤波器组（filter bank， fbank）、梅尔频率倒谱系数（mel-frequency cepstral coefficients，mfcc）特征并各与其一阶及二阶差分组合作为VGG16与ResNet18神经网络的输入，完成咳嗽、鸣叫、其他发声三分类模型训练。[结果]实验结果表明，各日龄段利用不同发声特征与神经网络所构建的识别模型均能准确地实现发声分类，且在10～20日龄、20～30日龄段内fbank-VGG16模型效果较优，准确率分别为94.29%、97.65%，30日龄后mfcc-ResNet18模型准确率高于其他模型，为98.66%。随着日龄的增长，各模型的总体识别准确率均有所上升，增长范围为3%～7%。[结论]本实验方法可快速准确地对实际生产环境中不同生长阶段的鸡只咳嗽进行识别，为笼养鸡呼吸系统疾病的早期检测提供技术支撑。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
刘俭英 田茂胜 文友先
通过分析受敲击鸡蛋的声音功率谱图而确定出特征参数:共振峰对应的模拟量频率值、功率谱面积、高频段额外峰功率谱幅值和第32点前后频段功率谱面积的比值,并通过Bayes理论建立鸡蛋破损判别模型。然后采用DSP鸡蛋破损检测系统,进行鸡蛋破损检测的试验。检测结果表明,此系统判别精度高,方法可行。
关键词：
DSP系统 鸡蛋 破损检测
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
邓海霞 刘友明 文友先 王树才
利用机器视觉技术对鸡蛋外形尺寸进行检测,采用区域标记法分割出单个图像区域,然后确定图像区域形心点,求出其长轴、短轴和面积。研究结果表明,软件预测的鸡蛋平面投影面积(像素)长轴和短轴与实测的蛋重、长轴和短轴的相关系数分别为0.92、0.91和0.84。
关键词：
鸡蛋 尺寸 面积 机器视觉 区域标记
[期刊] 图书馆杂志
[作者]
牛悦 李辉 刘钊
深度学习和计算机视觉技术在产业升级中发挥了重要的价值,是建设下一代智慧图书馆的关键技术,而行人检测技术是深度学习结合计算机视觉技术重要的研究应用方向。本文探索了行人检测技术在图书馆中的应用,探讨了该技术对图书馆服务的重要意义,并且成功地将此项技术的代表方法YOLOv3实践在西北工业大学图书馆场景中,详细讨论了行人检测技术如何提高西北工业大学图书馆服务的应用实例。我们在行人数据库上训练了YOLOv3网络模型,并将其部署在西北工业大学的图书馆中,代表性场景的行人检测结果表明,YOLOv3在精度和实时性上能够满足图书馆场景下行人检测的需求。本文是将深度学习和计算机视觉技术用于构建智慧图书馆的一次有益尝试,也为其他相关技术在图书馆的落地实践提供了较好的借鉴作用。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
周云雷 魏飞龙 李健 张小华 蒋红霞
【目的】建立基于鸡毒支原体种特异性粘附蛋白编码基因pvpA的实时荧光定量PCR检测方法。【方法】根据GenBank公布的不同国家和地区鸡毒支原体pvpA基因序列,在高度保守区域设计一对引物。以临床分离鸡毒支原体RC1为模板扩增pvpA基因,将其连接到PMD19-T载体,转化至大肠杆菌DH5α中,经PCR和酶切鉴定并测序验证后得到阳性重组质粒rPvpA90。以rPvpA90为模板建立SYBR Green I荧光定量的标准曲线和溶点曲线,并进行特异性,灵敏性,重复性及临床样本检测试验,评价该方法的可行性。【结果】所建立的荧光定量PCR标准曲线循环阈值与模板浓度呈良好的线性关系,溶点曲线特异,相关系...
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
丁天华 卢伟 张超 杜健健 丁为民 王玲
［目的］针对当前国内外对散黄鸡蛋较难无损检测的问题，对散黄鸡蛋的振动特性和无损检测方法进行了研究。［方法］通过对鸡蛋进行生理学解剖，据此进行ＡＮＳＹＳ有限元分析；构建基于磁致伸缩振子扫频式振动的鸡蛋散黄检测系统，对采集的鸡蛋振动音频信号进行ＭＵＳＩＣ（ＭＵｌｔＩｐｌｅ ＳＩｇＮＡｌ ＣｌＡＳＳＩｆＩＣＡｔＩｏＮ）功率谱分析，再利用主成分分析法提取特征向量中的有用信息并构建基于对向传播神经网络（ＣｐＮＮ）的鸡蛋散黄检测模型。［结果］鸡蛋的ＡＮＳＹＳ固液耦合有限元分析证明新鲜蛋与散黄蛋振动特性差异明显，为基于振动信息的鸡蛋散黄检测提供理论依据；基于磁致伸缩振子扫频式振动的鸡蛋散黄检测系统能有效增强．．．
[期刊] 中南林业科技大学学报
[作者]
李亚东 曹明兰 金红玉 姚树军 李亚昆 贾树华
【目的】造林是实现林业资源可持续发展的重要手段。造林地块分散、分布偏远、交通条件差，人工造林成活率检查耗费大量人力、物力和时间成本，且效率低、无法及时全面精准掌握造林成活率、采用的抽样检查方法受主观因素和偶然因素影响较大。为解决以上问题，本研究探索了一种基于目标检测模型和多目标追踪的无人机造林成活率自动检测方法。【方法】利用大疆Mavic2多旋翼无人机采集不同时期云杉人工造林地的影像，利用YOLOv5深度学习网络模型训练了苗木对象检测模型，并与DeepSORT多目标追踪算法相结合，在安装Mavic2无人机地面站的安卓平板电脑上进行二次开发。通过整合无人机4G图传，将无人机拍摄的视频实时回传至无人机地面站安卓平板电脑上。利用YOLOv5s+DeepSORT实现了实时苗木检测与动态多目标追踪，通过对跟踪到的苗木进行类别判定和计数汇总，最终自动计算目标小班的造林成活率。【结果】在内蒙古大兴安岭大杨树林业局乌鲁布铁林场2022年春季造林地块中随机抽取了7个造林小班进行试验，结果表明本研究与人工检查相比成活率检测平均相对精度能达到99.62%，可平均节省50.94%人力工时。【结论】文章采用基于目标检测模型和多目标追踪的无人机造林成活率自动检测方法，不仅效率高、精度可靠、容易操作、可以极大地减少人力工时。与传统人工检查方法相比具有以下优势：1）有效提高了检测效率，减少了人力、时间、交通成本，能够实现对所有造林地块的全面检测，减少了抽样检查方法导致的随机误差；2）实现利用基于视频检测的算法自动完成成活率统计，统一了检测标准，避免了人工检测带来的主观误差；3）在检测视频中标注每株苗木的判定类别，可作为过程资料保存输出，为复核提供了有效依据。
[期刊] 清华大学学报(自然科学版)
[作者]
黄贲 康飞 唐玉
裂缝是大坝最常见的损伤之一,可反映大坝的受力状态和安全性。针对混凝土坝裂缝传统检测算法速度慢、精度低、泛化性能不足等问题,该文基于目标检测神经网络YOLOX(you only look once x)深度学习目标检测算法,提出一种混凝土坝表观裂缝实时检测方法(YOLOX-dam crack detection, YOLOX-DCD)。该方法对YOLOX目标检测神经网络进行改进,首先在网络结构中加入卷积注意力机制,使网络更关注裂缝特征,提高检测效果;其次引入完全交并比(complete intersection over union, CIo U)作为目标定位损失函数;最后在自制的混凝土坝裂缝数据集上进行实验评估,并与现有的多种目标检测神经网络进行对比。结果表明:该文所提方法具有速度快、精度高、参数少的特点,且明显优于经典目标检测算法。因此,该文所提方法能满足混凝土坝裂缝检测高效、精确、实时的要求,可为混凝土坝裂缝检测提供技术支持。
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
周振雷 陶庆树 胡丹 侯加法
研究了15、35、58和70周龄伊莎(ISA)笼养蛋鸡骨代谢变化规律。试验结果显示:与15周龄比较,70周龄ISA蛋鸡的碱性磷酸酶(AKP)和抗酒石酸酸性磷酸酶(StrACP)水平分别下降61.06%和54.38%(P<0.05);肱骨、胫骨、股骨和龙骨的放射密度分别增加35.23%、34.86%、28.38%和34.86%(P<0.05);而肱骨、胫骨和股骨的平均皮质骨宽度分别下降11.43%、36.96%和28.75%(P<0.05),皮质骨面积百分率分别下降13.97%、38.02%和28.53%(P<0.05)。表明:70周龄ISA蛋鸡骨形成减弱,骨吸收增加,已发生显著的骨质疏松症。皮...
关键词：
骨代谢 骨质疏松症 周龄 伊莎蛋鸡
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
耿爱莲 王琴 李保明 滕光辉 赵芙蓉 庞真真
研究不同笼养条件下蛋鸡的健康和福利状况。选取位于北京地区的3家商品蛋鸡场,场A、B、C,其饲养密度分别为411、420和450 cm2/只。对夏季不同蛋鸡场内环境参数及空气中NH3、CO2和H2S的质量浓度进行测定,记录蛋鸡的产蛋性能和死亡率,分析异常行为的发生频率。结果表明:场C的即时风速、最大风速和平均风速均显著高于场A和B(P<0.05),场C和A的空气温度、风寒温度、应激温度、露点温度均显著低于场B(P
关键词：
笼养条件 蛋鸡 健康 福利 环境
[期刊] 华北农学报
[作者]
康相涛 赖银生 王俊士 李明 郭诚 宋素芳
采用６８９只豫州褐壳蛋鸡Ⅲ系１９９０～１９９１年的个体产蛋记录资料，对蛋鸡早期选种中常用的三种方法（４０周龄个体综合指数法、４０周龄总蛋重法和早期优化蛋数法）进行比较表明，４０周龄蛋重法的早期选种效果最佳。为加速遗传进展，在不影响早期选种准确度的情况下，留种率在３０％～３５％或３５％～４０％时，以选择下限留种为宜，在３０％以下的留种率范围，以选择上限留种为宜。
关键词：
蛋鸡,早期选种,遗传进展
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
王保成 袁昊 韩峰 王超 李佳恒
针对现有目标检测器存在的推理延迟、不稳定和高计算成本等问题，提出一种基于深度学习理论的创新算法RT-DETR(RT-DETR-L)，实现了对钢轨表面伤损的高效精细化检测。基于该算法设计的目标检测实验方案，去除了传统目标检测算法中的非极大值抑制（NMS）后处理步骤；引入了一个解耦单尺度内部交互和跨尺度融合的高效混合编码器；提出了一种Io U-aware初始化对象查询机制，并重新定义了目标函数。实验结果表明，该方案能有效提高算法在检测钢轨表面伤损时的准确率和召回率，在检测剥离掉块、疲劳裂纹、接头方面表现出色，准确率分别为95.1%、93.8%和99.5%，检测速度为8.62ms/帧，参数量仅为4.2M。该研究成果能够为钢轨养护维修提供一种准确高效的检测方案。
[期刊] 华中农业大学学报
[作者]
丁子予 岳学军 曾凡国 时浩文 彭文 肖佳仪
为解决传统的种子活力检测方法存在耗时长、损伤种子等问题，实现种子活力的快速无损检测，分别利用机器学习和深度学习算法结合高光谱成像技术构建玉米种子3个活力梯度分类模型，通过人工老化方式将1 012粒玉米种子分为3个活力梯度样本，采集其高光谱数据后通过卷积平滑（SG）和多元散射校正（MSC）去除高光谱噪声，分别采用主成分分析（PCA）、连续投影算法（SPA）进行光谱特征降维，再从降维后的波段中抽取1 156、1 191和1 463 nm 3个波段合成假彩色图像，用局部二值模式（LBP）提取感兴趣区域的纹理特征，并与纯光谱特征融合。分别基于纯光谱特征构建决策树（DT）和支持向量机（SVM）模型和融合特征建立随机森林（RF）、SVM和极端梯度提升树（XGBoost）模型等机器学习模型。将假彩色图像输入ResNet18、MobileNetV2、DenseNet121、Efficientb0、Efficientb2等5个深度学习模型中进行玉米种子活力预测。结果显示，就机器学习方法而言，针对纯光谱特征表现最好的是PCA-SVM模型，其测试集准确率为92.5%；针对融合特征表现最好的是SVM模型，其测试集的分类准确率为93.1%；就深度学习方法而言，轻量化的MobileNet取得最高的测试集分类准确率99.5%；基于可解释的梯度定位类别激活映射方法表明，分类网络会重点关注玉米种子的中部或基部区域。
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