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[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
徐丹 李硕果 陈晶晶 崔庭源 张义 马浚诚
为提高温室环境最优控制中生菜信息在线反馈精度，通过群体图像识别研究生菜鲜重估算方法；通过生菜群体图像和单株图像，研究群体估算时误差正负相消对整体误差的改善作用，评估生菜遮挡问题对估算精度的影响，并研究能否通过改进深度学习的损失函数以实现对估算精度的进一步提高。结果表明：1）与不存在遮挡问题的单株图像生菜鲜重估算结果相比，基于群体图像裁剪的生菜鲜重估算决定系数（R~2）低0.010 8，归一化均方根误差（NRMSE）高2.69%，平均绝对百分误差（MAPE）低2.36%，虽然估算精度略低，但是生菜群体的遮挡问题更能反映生产实际。2）群体估算虽然存在遮挡问题导致裁剪不完整，但根据误差正负相消原理，相比没有遮挡的单株估算结果MAPE仍然低3.49%，因此更适用于生菜产量信息反馈。3）基于更优化MAPE的损失函数平均平方百分误差（MSPE），可以进一步降低群体估算的MAPE至8.46%，满足“软测量”对估算精度的需求。考虑到温室生菜的实际生产情况，群体估算更适合用于温室环境最优控制中生菜产量信息的在线反馈，通过深度学习等方法的优化，可以将生菜产量的估算误差降低至10%以内。
关键词：
群体估算 生菜鲜重 图像识别 深度学习
[期刊] 中国农业科学
[作者]
何胜美 李仲来 何中虎
基于数字图像分析,利用小麦籽粒的20个形态特征和12个颜色特征对来自中国4个地点7个春小麦品种共28个样本进行分类和识别。对于不同品种和地区的样本,分别利用逐步判别分析,选取显著性较大的特征参量,建立各地区和品种的贝叶斯分类器模型。结果表明,对各地区品种识别的正确回判率和测试集的正确识别率均达到100%。将各样本按品种合并,再对合并后的样本进行品种识别,除了新克旱9号的回判率为98.3%外,其它品种的回判率均为100%。测试集中,龙麦26和青春566正确识别率分别为97.5%和95.0%,其它品种均为100%。品种来源地识别也能达到较高的水平,甘肃、宁夏、新疆和黑龙江的正确识别率分别为88.6...
关键词：
普通小麦 品种 图像处理 模式识别
[期刊] 南京农业大学学报
[作者]
孙道宗 张振宇 陈俊聪 琚俊 张铭桂 王卫星 刘厚诚
[目的] 过去的研究通常将生菜的分类、分割和鲜重估测作为独立的处理步骤，便导致了对特征信息的协同利用不足，从而导致时间成本增加。[方法] 为解决这一问题，论文提出了一种端到端的生菜无损鲜重估测模型——LettuceNet，该模型通过分析俯视图像估测生菜鲜重。LettuceNet结合SwinTransformer-Tiny(Swin-T)和UPerNet，有效提取生菜冠层图像的特征。模型设计了基于K-Net的用于语义分割的分割头部网络以及用于鲜重估测的回归头部网络。回归头部网络融合利用Swin-T的特征与分割头部网络的结果，用于生菜的分类和冠层面积统计，使LettuceNet能够同时高效处理语义分割和鲜重估测任务。[结果] 两个数据集的实验表明，LettuceNet语义分割任务中，其平均像素准确度(MPA)分别达到98.01%和98.75%，而平均交并比(MIoU)分别为96.02%和97.63%；在鲜重预测方面，R~(2)分别为0.898和0.919，均方误差(MSE)分别0.865和30.814，平均绝对百分比误差(MAPE)分别为1.894%和18.194%。[结论] 通过输入生菜冠层图像，LettuceNet能够实时且无损地完成生菜的分类、分割与鲜重估测，能够快速地生菜的生长情况进行定量分析，为植物工厂的智能管控提供数据支持。
[期刊] 中国农业科学
[作者]
赵玉霞 王克如 白中英 李少昆 谢瑞芝 高世菊
【目的】探讨利用图像技术实现玉米叶部病害自动识别的方法。【方法】根据玉米叶部病害特点,综合应用阈值法、区域标记方法与Freeman链码法,对玉米叶部病害图片进行图像分割、统计病斑个数、去除冗余斑点、计算病斑形状特征,最后根据二叉检索法推断病害。【结果】研究提取了五种玉米叶部主要病斑的识别特征,确定了诊断流程,并开发了识别系统。经检验,该系统对玉米叶部的锈病斑、弯孢菌病斑、灰斑、褐斑、小斑等五种主要病害的诊断准确率达80%以上。【结论】研究结果表明,用图像技术进行玉米叶部病害诊断是可行的,本研究开发的诊断系统为玉米病害自动识别与诊断奠定了基础。
[期刊] 物流技术
[作者]
钟泽伟 李祺 黄定航 曾颖瑄 周欢欢 邓超
就取件公共区域人流量预测进行了探究,利用S5PV210处理器、Basler acA1920-155uc工业相机和BQ24032芯片等硬件设施针对图像采集模块进行优化。采用数据挖掘的方式,运用YOLO v3算法实现对取件点人流量数据的图像识别统计,并在此基础上获取取件人群的行为特征。实验结果表明,在1 000张测试集图片样本中能得到92%以上的准确率,可以识别出快递取件点的人流量情况,验证了基于YOLO v3的取件点人流量预测方法的有效性。根据得出的统计数据,为取件人提供了实用的取件引导方案,也为智慧物流的扩展提供了一条可行思路。
[期刊] 中国农业大学学报
[作者]
杨艳 滕光辉 李保明
为解决生产过程中种猪体重称量困难,难以对其生长进行实时监测的问题,提出利用二维数字图像对种猪体重进行估算的方法。利用数码摄像机获取种猪样本图像,采用域值分割法对图像进行分割,根据投影区域与参考系的比例关系估算得到种猪真实投影面积和体高,并建立了其与体重的回归方程。实验结果表明:用该方程估算得到的种猪体重与实际称量体重的平均相对误差为3.2%,精度较高,验证了本方法估算种猪体重的可行性。本方法可以避免传统称量方法可能导致的猪的应激反应给生产带来的损失,降低种猪生产成本,可用于种猪生长过程的监测和研究,为种猪的现代化饲养管理提供了一种有效的监测手段。
关键词：
种猪 体重 图像处理 投影面积 体高
[期刊] 中国农业科学
[作者]
张晓东 毛罕平 左志宇 孙俊 张红涛
【目的】充分利用可见光、近红外多谱段图像的反射强度分布信息进行油菜氮素诊断,实现对油菜氮素水平的定量估算,为油菜营养的科学管理提供理论依据和技术支撑。【方法】利用多光谱CCD获取不同氮素水平的油菜冠层图像,采用中值滤波法对图像进行预处理;通过二维最大信息熵阈值分割法对多光谱图像进行背景分割;对多光谱图像的均值和比值、差值融合特征进行提取。【结果】通过相关分析,发现ARV1、AVS560、ADV1、AVS660、g等特征在整个生长期与油菜氮素的相关性均较高,考虑到多光谱变量间存在的多重共线性影响,利用逐步回归法建立了不同生长期油菜氮素的多光谱图像特征预测模型。【结论】初步探明了不同生育时期油菜氮...
关键词：
油菜 氮素 多光谱图像 逐步回归
[期刊] 沈阳农业大学学报
[作者]
田有文 于琳琳 杨镔
针对电气设备运行状态图像的特点,提出将支持向量机(SVM)分类器应用于多种电气设备运行状态识别中。首先利用C-均值聚类法,分割出运行状态指示牌的汉字或数字部分;再利用K-L变换提取出运行状态的特征向量;最后利用支持向量机分类方法进行状态识别。试验结果表明:支持向量机分类方法对于小样本情况,具有良好的分类能力,适合多种电气设备运行状态的分类,并能获得比神经网络方法更好的识别性能。不同的分类核函数的相互比较分析表明,Sigmoid核函数最适合电气设备运行状态的分类识别。
[期刊] 海洋渔业
[作者]
宦娟 李明宝 徐宪根 曾一鸣 史兵 张勤兰
为解决中华绒螯蟹(Eriocheir sinensis)质量依靠人工测量时工作量大、应激反应强及测量精度不高等问题,提出了一种基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算方法。利用无人机拍摄中华绒螯蟹图像,通过图像处理技术提取中华绒螯蟹甲壳特征,计算甲壳面积,将甲壳面积和中华绒螯蟹质量作为参数,利用数据拟合的方法建立质量估算模型。实验结果表明,幂函数回归模型更满足中华绒螯蟹质量估算的要求,模型决定系数R~2为0.9678(P<0.01),在测试样本中的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)、相关系数(R)分别为14.4722、17.6186、0.9465,精度满足估算要求。基于无人机图像的中华绒螯蟹质量估算方法,可以为中华绒螯蟹的投喂、分级捕获和养殖密度调控等提供良好的指导意义。
[期刊] 建筑经济
[作者]
张仕廉 陈珂
传统的建设投资估算方法往往准确性不高,工程建设中常出现"三算互超"的现象。为提高建设投资估算的精确性,论文从建筑构件入手,拟从建筑部件成本汇总得出工程造价。参照对投资变化敏感的美国建筑分类体系Uniformat Ⅱ,并结合国内计价的定额体系,建立高层级的Uniformat与低层级的定额的混合体系。通过工程案例中得出混合体系Uniformat第一层次各主要元素单方造价,估算出新工程的建设投资;并与我国常用的综合单方造价估算出的建设投资对比,得出结论:引入Uniformat Ⅱ的分部估算方法比综合单方造价估算法更接近工程实际造价。
[期刊] 草业科学
[作者]
伏帅 冯琦胜 党菁阳 雷可欣 乔万鑫 梁天刚 潘冬荣 孙斌 姜佳昌
植被盖度是反映植被基本情况的客观指标和重要参数。本研究在对比8种常用的可见光植被指数计算草地盖度精度的基础上，发现这些植被指数对荒漠草地的植被盖度估测效果较差，因此提出一种适用于荒漠草地植被盖度估测的荒漠植被指数(DVI)，并评价了不同植被指数对不同草地类型的植被盖度估测效果，分析了不同草地类型阈值取值的变化情况。结果表明：1)所选植被指数对草甸草地和典型草地的盖度估测效果均较好，精度较高(准确率>90%,F1得分> 0.9)。草甸草地中超绿指数(Ex G)的盖度估测效果最好(准确率> 93%,F1得分> 0.95)，典型草地中各植被指数无明显差异，但对荒漠草地植被盖度估测效果较差，精度较低(F1得分≤0.6)。2) DVI对荒漠草地植被盖度估测精度较高(准确度> 93%,F1得分达到0.71)，能够有效弥补上述植被指数的缺陷。3)绿叶指数(GLI)和植被颜色指数(CIVE)的阈值对草地类型敏感性最弱；Ex G、超绿超红差分指数(Ex GR)、植被因子指数(VEG)、Woebbecke指数(WI)等植被指数的阈值对草甸草地和典型草地的敏感性较弱，但对荒漠草地的敏感性较强；组合指数(COM)和Lab指数(Lab)对草地类型的敏感性最强。
[期刊] 实验技术与管理
[作者]
岑冠军 房少梅 杨德贵 张胜祥 张连宽
设计了识别田间黄色害虫诱捕板图像上黄曲条跳甲的综合实验项目。对原始图像在HSV颜色空间下采用OTSU算法去除背景后,通过设定连通域面积阈值初筛出候选目标,构建椭圆模型拟合候选目标的轮廓,提取椭圆区域的形态学、颜色与纹理等特征,根据特征应用浅层神经网络对候选目标进行识别。上述算法采用并行计算的MATLAB程序实现,具有良好的准确性、稳健性和泛化能力。该实验设计涵盖了农业害虫监测、图像处理、解析几何、机器学习和并行计算等知识,具有综合性、应用性、交叉性和探索性。将其用于数学建模课程的教学,有助于提高学生的创新和实践能力。
[期刊] 湖南农业大学学报(自然科学版)
[作者]
米湘成 邹应斌 赵炳然 卢正川
为提供评判超级杂交水稻理想株型的方法和手段 ,以 Visual C+ +为工具 ,利用图像识别技术 ,提供了超级杂交水稻理想株型经图像的二值化、细线化处理、提取了株型的骨架信息
关键词：
超级杂交水稻 理想株型 图像识别
[期刊] 北京林业大学学报
[作者]
刘嘉政 王雪峰 王甜
【目的】针对在树皮图像识别时,现有的算法和识别过程过于复杂的问题,提出了基于深度学习的方法来对不同树种的树皮图像进行识别。【方法】本文以5种常见树种的树皮纹理图像为例,采用基于卷积神经网络的深度学习方法,将原始图像直接作为输入,通过卷积和池化层对图像的低级、高级特征进行自动提取,解决了手动提取纹理特征的困难和问题;在此基础上,对CNN模型结构进行改进,采用带Maxout的ELU激励函数来代替ReLU函数,解决模型的偏移和零梯度问题;对损失函数进行改进,通过添加规范项来优化结构参数,并使用分段常数衰减法对学习率进行动态调控;最后采用softmax分类器对图像类别进行输出。【结果】对5个树种的树皮图像共计10 000张图像进行实验,其中每类选取200张图像作为测试集。最终训练准确率达到93.80%,测试集识别准确率为97.70%。另外,为验证本文方法的可行性,与传统人工特征提取法,提取HOG特征、Gabor特征和灰度共生矩阵统计法,训练SVM分类器。通过实验比较,本文方法识别准确率最高。【结论】本文提出的基于深度学习的树皮纹理图像识别方法是可行的,提高了识别效率和精度,为树种的智能化识别提供新的参考。
[期刊] 银行家
[作者]
吴永飞 王彦博 张月 徐奇
<正>随着大数据、人工智能、物联网等新兴技术的发展，金融领域的传统业务模式已逐步进化为智慧金融。商业银行在基于物联网和图像识别算法模型进行信贷业务风险管理的同时，对图像识别算法模型的运行效率和资源消耗也提出了更高的要求。本文创新地在图像识别模型推理测试环节，将图像数据样本逐一检测（One-by-one Testing）改进为群组检测（Group Testing），通过对测试图像数据进行合并组合，达成快速对多张图像进行一次性识别检测的目标，大大缩减了计算时间、有效提高了计算效率，并显著降低了人工智能模型的计算资源消耗、节省了计算成本，积极助力人工智能绿色低碳发展。
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