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基于高光谱成像技术与BO-LightGBM算法的玉米品种无损鉴别
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作者 张阿支 沈建国 +3 位作者 蒋敏兰 杨文文 张长江 石小威 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第3期192-199,共8页
玉米集粮、经、饲三元为一体,是我国最主要的饲料来源及工业原料,优质的玉米品种是保证玉米产量的首要条件。针对目前玉米品种检测以人工为主、工作量大、效率不高,有损检测、易因疲劳而产生主观错误等问题,本文提出了一种基于高光谱成... 玉米集粮、经、饲三元为一体,是我国最主要的饲料来源及工业原料,优质的玉米品种是保证玉米产量的首要条件。针对目前玉米品种检测以人工为主、工作量大、效率不高,有损检测、易因疲劳而产生主观错误等问题,本文提出了一种基于高光谱成像技术实现玉米品种快速无损鉴别的方法。首先,对采集到的5种不同品种共计1000份玉米光谱数据采用多元散射校正、小波变换、移动平均滤波、标准化和矢量归一化5种不同的方法进行预处理,消除光谱采集过程中存在的干扰信号,比较并筛选出最优的光谱预处理方法;其次,采用主成分分析(PCA)进行特征波长提取,实现数据降维,降低模型运算量;最后,利用贝叶斯优化自动调整模型超参数,建立基于贝叶斯优化LightGBM玉米品种分类模型(BO-LightGBM)。结果表明,矢量归一化的预处理方式结合PCA提取特征的BO-LightGBM模型对于玉米种粒无损鉴别的效果最好,准确率为99.67%。 展开更多
关键词 玉米 品种鉴别 高光谱成像技术 LightGBM
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基于改进的RetinaNet大豆外观品质无损检测 被引量:2
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作者 周春欣 霍怡之 +4 位作者 杜有海 蒋敏兰 曾令国 张长江 石小威 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第9期172-180,共9页
快速、准确、有效地区分大豆外观品质是大豆食品质量检验和食品安全与包装中的一项重要而艰巨的任务。本研究提出了基于改进的卷积神经网络Retina Net的大豆外观品质检测模型。将原始主干网络ResNet50替换为ResNet34,在保证准确度的同... 快速、准确、有效地区分大豆外观品质是大豆食品质量检验和食品安全与包装中的一项重要而艰巨的任务。本研究提出了基于改进的卷积神经网络Retina Net的大豆外观品质检测模型。将原始主干网络ResNet50替换为ResNet34,在保证准确度的同时降低了模型参数量,提高了运算速度,降低了运算时间。在主干网络和特征金字塔(FPN)的输出端分别嵌入ECA模块,进一步提取有利特征,减轻了冗余特征对网络的影响,提高了网络性能。同时,为保证不失原有特征的丰富性,将FPN后嵌入的ECA模块的输出与主干网络的输出结果相叠加,所得特征作为输入,传入分类器中进行识别检测。结果表明,本研究提出的改进的RetinaNet大豆品质检测模型的精确率达97.39%,mAP值达98.64%。 展开更多
关键词 卷积神经网络 大豆外观品质检测 RetinaNet FPN ECA模块
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基于高光谱成像技术与BO-XGBoost的花生含水率无损检测研究 被引量:1
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作者 黄琦 沈建国 +4 位作者 蒋敏兰 冯昌广 方小生 张长江 石小威 《中国粮油学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期135-140,共6页
含水率影响着花生的质量、储藏时长与出油率。本研究针对当前花生含水率测量效率低、有损检测、无法适应大规模检测等问题,探索基于高光谱成像技术的花生含水率无损快速检测方法。测量并建立了300份不同种类花生的高光谱原始图像及光谱... 含水率影响着花生的质量、储藏时长与出油率。本研究针对当前花生含水率测量效率低、有损检测、无法适应大规模检测等问题,探索基于高光谱成像技术的花生含水率无损快速检测方法。测量并建立了300份不同种类花生的高光谱原始图像及光谱数据集,并利用小波变换、多元散射校正(MSC)和一阶导数对数据进行预处理,结合PLS、XGBoost、BO-XGBoost算法建立花生含水量无损检测模型。通过实验对比得出,利用小波变换对原始光谱数据进行预处理后的光谱数据建立的BO-XGBoost模型最优,预测模型决定系数R^(2)=0.9539,均方根误差RMSE=0.8065。实验表明,高光谱成像技术结合BO-XGBoost能够对花生含水率进行快速、准确、无损检测,且对其他农作物水分含量检测具有一定的借鉴意义。 展开更多
关键词 高光谱成像 BO-XGBoost 含水率 PLS
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