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基于CNN框架的LSTM融合优化模型用于芒果干物质的近红外光谱分析: 1; 作者林雪梅蔡肯 +3 位作者黄家立蒙芳秀林钦永陈华舟《分析测试学报》北大核心 2025年第6期1176-1182,共7页; 芒果中的干物质(DM)含量是评判芒果品质的重要指标之一。该文利用近红外光谱法(NIR)检验和预测芒果的干物质含量。主要基于卷积神经网络(CNN)框架,研究其结构参数网格数值化筛选方案,融入长短期记忆网络(LSTM)完成参数协同优化,构建CNN-... 展开更多; 关键词近红外(NIR) 芒果干物质卷积神经网络(CNN) 长短期记忆网络(LSTM) 参数优选网格数值化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器视觉的病虫害检测综述被引量：15: 2; 作者温艳兰陈友鹏 +5 位作者王克强刘展眉林钦永蔡肯马佳佳孔翰博《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期271-279,共9页; 作物病虫害直接影响作物的代谢过程,是降低作物的产量和品质的主要威胁之一,给农民造成了大量的经济损失。实现快速、准确的病虫害检测和分类识别,对农民及时采取有效的防治措施具有重要意义。目前,利用机器视觉技术实现农作物病虫害检... 展开更多; 关键词机器视觉图像分割特征提取深度学习分类识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化SVM的虫害图像识别研究被引量：12: 3; 作者马佳佳陈友鹏 +4 位作者王克强刘展眉温艳兰林钦永蔡肯《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期10-15,共6页; 农作物虫害问题严重威胁我国农业及粮食生产安全。针对传统虫害识别智能化水平低、效率低等问题,提出一种基于优化SVM的虫害图像识别方法。本研究以草地贪夜蛾成虫图像作为实验对象,采用HOG特征描述符提取图像特征信息,通过粒子群优化... 展开更多; 关键词虫害识别机器学习图像处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于机器视觉的花生种子外观品质检测与分类方法研究被引量：9: 4; 作者马佳佳王克强 +2 位作者郑奕雄蔡肯林钦永《安徽农业科学》 CAS 2021年第10期225-227,231,共4页; [目的]花生种子的有效分类是花生产业中选育良种的重要环节,为降低花生产业对人工的依赖程度,简化选种过程,提出了一种基于机器视觉的花生种子外观品质检测与分类方法。[方法]在相同环境下采集单粒花生种子图像,建立花生种子对象在图像... 展开更多; 关键词花生种子机器视觉图像识别支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于腾讯云开发的在线课程教学管理系统设计被引量：3: 5; 作者林钦永蔡肯王克强《信息技术与信息化》 2020年第6期183-185,共3页; 随着互联网日益的发展,人们的教育需求越来越多元化,在线课程教学模式是未来高等教育发展的新趋势。在新冠肺炎疫情的影响下,在线课程教学模式在短时间内得以在全球大部分高校里广泛地推广实行。本文主要探讨在线课程教学管理系统的设... 展开更多; 关键词腾讯云开发在线课程管理系统系统设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于光学导航的全自动肝癌消融精准机器人穿刺系统被引量：7: 6; 作者侯姣蛟杨荣骞 +3 位作者林钦永张哲思谢杨洁黄美萍《中国医疗器械杂志》 2018年第1期27-30,共4页; 该文介绍了一种基于光学导航的全自动肝癌消融精准机器人穿刺系统。系统利用自发研制的近红外光学导航仪进行术前计划模拟,术中近红外摄像头动态追踪穿刺针相对病人解剖结构的当前位置,引导机器人进行三维空间准确定位并手术。; 关键词光学手术导航手术机器人肝癌消融; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于手机蓝牙4.0的教学音频控制系统设计被引量：1: 7; 作者林钦永蔡肯王克强《信息技术与信息化》 2020年第8期174-176,共3页; 随着物联网技术的快速发展,其催生的新技术和新产品也不断地推动着教学活动往现代信息化的方向发展。传统多媒体设备存在携带不便、智能性差、手动操作等问题,已经不能满足课堂教学提出的新需求。本文设计了基于手机蓝牙4.0的教学音频... 展开更多; 关键词单片机手机蓝牙4.0 教学音频多媒体播放设备; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于分量分割与YOLOv8s的红火蚁蚁巢识别被引量：2: 8; 作者张泽骏李健钊 +3 位作者吴武林钟洁凤吴亚榕林钦永《现代信息科技》 2023年第20期66-74,共9页; 提出一种基于分量分割与YOLOv8s的红火蚁蚁巢识别模型,为无人化灭蚁等相关研究提供参考。利用红火蚁蚁巢土壤与周围环境色相差异较大的特征将蚁巢初步分割出来并进行二值化,将色相分割二值图与明度分量二值图融合以消除杂草的遮挡干扰,... 展开更多; 关键词红火蚁 YOLOv8 Varifocal Loss HSV空间; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CNN框架的LSTM融合优化模型用于芒果干物质的近红外光谱分析: 1; 作者林雪梅蔡肯黄家立蒙芳秀林钦永陈华舟; 机构桂林理工大学数学与统计学院仲恺农业工程学院自动化学院广西高校应用统计重点实验室; 出处《分析测试学报》北大核心 2025年第6期1176-1182,共7页; 基金国家自然科学基金(62365008) 广西自然科学基金(2022GXNSFAA035499)。; 文摘芒果中的干物质(DM)含量是评判芒果品质的重要指标之一。该文利用近红外光谱法(NIR)检验和预测芒果的干物质含量。主要基于卷积神经网络(CNN)框架,研究其结构参数网格数值化筛选方案,融入长短期记忆网络(LSTM)完成参数协同优化,构建CNN-LSTM融合优化模型。实验过程中,通过构建浅层CNN建模框架,针对CNN-LSTM模型的核心参数进行局部规模的超参数联合调试。模型训练和模型测试结果显示,CNN模型和CNN-LSTM模型的最优化预测结果均明显优于常规的线性或非线性模型。该研究除了确定最优模型以外,还提供了更多可选的模型优化参数组合,有望在芒果的生产和培育过程中得到应用。浅层CNN框架融合LSTM优化模型及其参数网格数值化筛选方案能够为快速检测芒果果实中的干物质含量提供化学计量学技术支持。; 关键词近红外(NIR) 芒果干物质卷积神经网络(CNN) 长短期记忆网络(LSTM) 参数优选网格数值化; Keywords near-infrared(NIR)spectroscopy dry matter of mango fruit convolutional neural network(CNN) long short-term memory(LSTM) parameter optimization grid numericalization; 分类号 O657.33 [理学—分析化学] TB9 [机械工程—测试计量技术及仪器]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器视觉的病虫害检测综述被引量：15: 2; 作者温艳兰陈友鹏王克强刘展眉林钦永蔡肯马佳佳孔翰博; 机构仲恺农业工程学院广州南洋理工职业学院; 出处《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第10期271-279,共9页; 基金广东省科技计划项目(KA1721404) 广东省普通高校重点领域专项(2019GZDXM007)。; 文摘作物病虫害直接影响作物的代谢过程,是降低作物的产量和品质的主要威胁之一,给农民造成了大量的经济损失。实现快速、准确的病虫害检测和分类识别,对农民及时采取有效的防治措施具有重要意义。目前,利用机器视觉技术实现农作物病虫害检测具有很好的前景,可以有效的克服人工识别速度慢、误判率高的不足,对于加快农业产业智能化,以及病虫害防治的智能化水平的提高都有很好的借鉴价值。结合近年来国内外学者研究进展情况,本文就病虫害检测方面的应用进展进行综述,并展望了未来的研究方向,以期为后续研究工作提供参考。; 关键词机器视觉图像分割特征提取深度学习分类识别; Keywords machine vision image segmentation feature extraction deep learning classification and recognition; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化SVM的虫害图像识别研究被引量：12: 3; 作者马佳佳陈友鹏王克强刘展眉温艳兰林钦永蔡肯; 机构仲恺农业工程学院广州南洋理工职业学院; 出处《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第5期10-15,共6页; 基金广东省普通高校重点领域专项(2019GZDXM007)。; 文摘农作物虫害问题严重威胁我国农业及粮食生产安全。针对传统虫害识别智能化水平低、效率低等问题,提出一种基于优化SVM的虫害图像识别方法。本研究以草地贪夜蛾成虫图像作为实验对象,采用HOG特征描述符提取图像特征信息,通过粒子群优化算法对SVM模型的内部参数进行寻优。模型在经过训练后,对简单背景下虫害图像的识别准确率达100%,对复杂背景下样本的识别准确率达93.89%。模型识别效果明显优于其他对比模型,为机器学习在农作物虫害识别中的应用提供一定参考。; 关键词虫害识别机器学习图像处理; Keywords insect pest identification machine learning image processing; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于机器视觉的花生种子外观品质检测与分类方法研究被引量：9: 4; 作者马佳佳王克强郑奕雄蔡肯林钦永; 机构仲恺农业工程学院; 出处《安徽农业科学》 CAS 2021年第10期225-227,231,共4页; 基金广东省科技计划项目(2017A040405056) 广东省研究生教育创新计划项目(KA200192346)。; 文摘 [目的]花生种子的有效分类是花生产业中选育良种的重要环节,为降低花生产业对人工的依赖程度,简化选种过程,提出了一种基于机器视觉的花生种子外观品质检测与分类方法。[方法]在相同环境下采集单粒花生种子图像,建立花生种子对象在图像中像素数与其实际质量的回归模型,以花生种子尺寸和外观颜色作为主要特征,采用支持向量机分类模型完成分类任务。[结果]使用该方法完成12个类别的分类,对批量花生种子的分类准确率达86%,符合实际生产中花生种子初步分类要求。[结论]该方法对花生种子图像代表性特征的选择和识别样本的简化使得分类系统更符合实际生产需要,对同品种花生种子的不同品质分类以及不同品种花生种子的直接分类有着积极意义。; 关键词花生种子机器视觉图像识别支持向量机; Keywords Peanut seeds Machine vision Image recognition Support vector machine; 分类号 S126 [农业科学—农业基础科学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于腾讯云开发的在线课程教学管理系统设计被引量：3: 5; 作者林钦永蔡肯王克强; 机构仲恺农业工程学院自动化学院不详; 出处《信息技术与信息化》 2020年第6期183-185,共3页; 文摘随着互联网日益的发展,人们的教育需求越来越多元化,在线课程教学模式是未来高等教育发展的新趋势。在新冠肺炎疫情的影响下,在线课程教学模式在短时间内得以在全球大部分高校里广泛地推广实行。本文主要探讨在线课程教学管理系统的设计方法,提出了使用腾讯开发云平台,搭建能够满足当前在线课程教学需求的在线课程教学管理系统。系统分为小程序/Web/App端和后台管理端,为师生提供一个快速多元化的线上学习和管理系统,其高效严谨的后台数据管理一站式服务为实现教学过程的大数据分析成为现实,大数据分析结果能够为教师的教学和管理优化改进提供有力支撑。该系统的设计对提升教师的在线教学效果和管理以及学生的学习状况具有积极作用。; 关键词腾讯云开发在线课程管理系统系统设计; 分类号 TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于光学导航的全自动肝癌消融精准机器人穿刺系统被引量：7: 6; 作者侯姣蛟杨荣骞林钦永张哲思谢杨洁黄美萍; 机构华南理工大学医学院广东省人民医院放射科(广东省医学科学院) 华南理工大学材料科学与工程学院生物医学工程系; 出处《中国医疗器械杂志》 2018年第1期27-30,共4页; 基金国家自然科学基金(81671788) 广东省科技计划(2014A020215006 +4 种基金 2016A020220006 2017B020210008) 中央高校基本科研业务费资助项目(2017ZD082); 文摘该文介绍了一种基于光学导航的全自动肝癌消融精准机器人穿刺系统。系统利用自发研制的近红外光学导航仪进行术前计划模拟,术中近红外摄像头动态追踪穿刺针相对病人解剖结构的当前位置,引导机器人进行三维空间准确定位并手术。; 关键词光学手术导航手术机器人肝癌消融; Keywords optical surgical navigation surgery robot liver ablation; 分类号 R735.7 [医药卫生—肿瘤] TN966 [电子电信—信号与信息处理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于手机蓝牙4.0的教学音频控制系统设计被引量：1: 7; 作者林钦永蔡肯王克强; 机构仲恺农业工程学院自动化学院不详; 出处《信息技术与信息化》 2020年第8期174-176,共3页; 文摘随着物联网技术的快速发展,其催生的新技术和新产品也不断地推动着教学活动往现代信息化的方向发展。传统多媒体设备存在携带不便、智能性差、手动操作等问题,已经不能满足课堂教学提出的新需求。本文设计了基于手机蓝牙4.0的教学音频播放控制系统,通过蓝牙4.0低功耗这个无线传输技术来实现手机端控制多媒体设备播放教学音频的功能,从而实现多媒体设备的物联网化。它主要利用手机与蓝牙4.0模块进行数据传输,再用单片机控制各个硬件模块实现手机端控制教学音频播放的功能。该系统的设计对课堂教学效果的改善具有积极作用,同时能够帮助教师专注于课堂教学效率的提升。; 关键词单片机手机蓝牙4.0 教学音频多媒体播放设备; 分类号 TN925-4 [电子电信—通信与信息系统] G642 [文化科学—高等教育学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于分量分割与YOLOv8s的红火蚁蚁巢识别被引量：2: 8; 作者张泽骏李健钊吴武林钟洁凤吴亚榕林钦永; 机构仲恺农业工程学院自动化学院; 出处《现代信息科技》 2023年第20期66-74,共9页; 基金国家自然科学基金(62003379) 广东省高等教育教学研究和改革项目(2020-296) +3 种基金兴宁市肉鸽产业园技术研发项目(2021102418)。; 文摘提出一种基于分量分割与YOLOv8s的红火蚁蚁巢识别模型,为无人化灭蚁等相关研究提供参考。利用红火蚁蚁巢土壤与周围环境色相差异较大的特征将蚁巢初步分割出来并进行二值化,将色相分割二值图与明度分量二值图融合以消除杂草的遮挡干扰,利用图像形态学算法对得到的图像进行优化,使用YOLOv8s作为基础网络,添加SK注意力机制,构建红火蚁蚁巢检测网络模型。模型研究环境下对红火蚁蚁巢样本图像进行预测的精度为93.3%,召回率为89.7%,有效AP值达83.1%,网络前向时间为15.7 ms,F1综合评价指标为92.0%,模型GFLOPs为41.0。研究还进一步精确了红火蚁蚁巢土的H值范围(不被阳光照射的情况下为342~27,阳光照射情况下为25.9~35.8),并比较了不同光照条件对红火蚁蚁巢土的H值的影响。; 关键词红火蚁 YOLOv8 Varifocal Loss HSV空间; Keywords redfire ant YOLOv8 Varifocal Loss HSV space; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] S433 [农业科学—农业昆虫与害虫防治]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于CNN框架的LSTM融合优化模型用于芒果干物质的近红外光谱分析	林雪梅蔡肯黄家立蒙芳秀林钦永陈华舟	《分析测试学报》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于机器视觉的病虫害检测综述	温艳兰陈友鹏王克强刘展眉林钦永蔡肯马佳佳孔翰博	《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	15	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于优化SVM的虫害图像识别研究	马佳佳陈友鹏王克强刘展眉温艳兰林钦永蔡肯	《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心	2022	12	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于机器视觉的花生种子外观品质检测与分类方法研究	马佳佳王克强郑奕雄蔡肯林钦永	《安徽农业科学》 CAS	2021	9	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于腾讯云开发的在线课程教学管理系统设计	林钦永蔡肯王克强	《信息技术与信息化》	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于光学导航的全自动肝癌消融精准机器人穿刺系统	侯姣蛟杨荣骞林钦永张哲思谢杨洁黄美萍	《中国医疗器械杂志》	2018	7	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于手机蓝牙4.0的教学音频控制系统设计	林钦永蔡肯王克强	《信息技术与信息化》	2020	1	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于分量分割与YOLOv8s的红火蚁蚁巢识别	张泽骏李健钊吴武林钟洁凤吴亚榕林钦永	《现代信息科技》	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料