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基于高光谱成像技术的甘蔗茎节识别与定位方法研究 被引量：8
1
作者 张卫正 张伟伟 +2 位作者 张焕龙 陈启强 丁臣臣 《轻工学报》 CAS 2017年第5期95-102,共8页
针对甘蔗茎节与茎间颜色相近和由于表皮上白色果粉的干扰导致茎节难以识别的问题,提出了一种基于高光谱成像技术的茎节识别与定位方法.采集236个茎节和茎间样本的高光谱图像(874~1734 nm),采用连续投影算法(SPA)提取5个特征波长(1022 nm... 针对甘蔗茎节与茎间颜色相近和由于表皮上白色果粉的干扰导致茎节难以识别的问题,提出了一种基于高光谱成像技术的茎节识别与定位方法.采集236个茎节和茎间样本的高光谱图像(874~1734 nm),采用连续投影算法(SPA)提取5个特征波长(1022 nm,1062 nm,1456 nm,1609 nm和1649 nm),建立偏最小二乘法(PLS)分类模型,利用该模型对20组甘蔗高光谱图像进行识别,生成甘蔗茎节的二值化图像,采用图像处理的方法进行茎节定位.实验结果表明,高光谱成像技术测量结果的标准差为0.7 mm,绝对误差的最大值为2.6 mm,能够有效识别与定位甘蔗茎节,为蔗种的防伤芽自动切割提供技术支持. 展开更多
关键词 高光谱成像 甘蔗茎节识别与定位 连续投影算法 图像处理
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基于改进YOLO v5s的甘蔗切种茎节特征识别定位技术 被引量：3
2
作者 李尚平 郑创锐 +3 位作者 文春明 李凯华 甘伟光 李洋 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第10期234-245,293,共13页
为了实现甘蔗智能横向切种工作站的精准、高效的自动化切种,针对工厂化切种任务的特点,提出了一种基于改进YOLO v5s的甘蔗茎节特征边缘端识别与定位方法。首先,利用张正友相机标定法对摄像头进行畸变矫正;然后对甘蔗茎节数据集进行数据... 为了实现甘蔗智能横向切种工作站的精准、高效的自动化切种,针对工厂化切种任务的特点,提出了一种基于改进YOLO v5s的甘蔗茎节特征边缘端识别与定位方法。首先,利用张正友相机标定法对摄像头进行畸变矫正;然后对甘蔗茎节数据集进行数据增强,利用原始的YOLO v5s模型进行训练和测试,结果显示数据增强能一定程度上提高检测精度。针对茎节特征目标小以及模型体积大导致检测精度低、部署难度高等问题,对YOLO v5s的骨干网络进行改进,在SPPF特征融合模块前引入坐标注意力(Coordinate attention,CA)模块和Ghost轻量化结构,在Head网络中剔除P5大目标检测头,得到了改进后甘蔗茎节检测模型YOLO v5s-CA-BackboneGhost-p34,测试结果表明该模型优于其他主流算法和原始模型,具有高精度、小体积等优势。其中,平均精度均值1和平均精度均值2分别提高5.2、16.5个百分点,模型浮点数计算量和内存占用量分别降低42%和51%。最后,为了提高检测速度和实时性,将模型部署于边缘端,利用TensorRT技术加快检测速度,并在传送速度为0.15 m/s的甘蔗智能横向切种工作站上完成实际切种实验。实验结果表明,加速后茎节检测速度达到95 f/s,实时检测定位平均误差约为2.4 mm,切种合格率为100%,漏检率0.4%,说明本文提出的模型具有高度可靠性和实用性,可以为甘蔗横向切种工作站的工厂化、智能化以及标准化应用提供有效的技术支持。 展开更多
关键词 甘蔗智能横向切种工作站 茎节识别与定位 YOLO v5s 边缘端部署
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大跨度钢桁桥模型的精细化损伤定位模拟和试验研究 被引量：10
3
作者 安永辉 欧进萍 《计算力学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第5期730-736,共7页
在役大跨钢桁桥数目众多,其杆件往往较长,所以识别出损伤杆并找出局部损伤所处位置对安全评定和加固尤为重要。针对这一问题,参考我国在役钢桁梁桥,基于健康监测的试验目的和相似理论设计制作了贝雷梁式简支钢桁桥Benchmark模型。根据... 在役大跨钢桁桥数目众多,其杆件往往较长,所以识别出损伤杆并找出局部损伤所处位置对安全评定和加固尤为重要。针对这一问题,参考我国在役钢桁梁桥,基于健康监测的试验目的和相似理论设计制作了贝雷梁式简支钢桁桥Benchmark模型。根据其结构形式、具体尺寸,并经试验结果修正,建立了基准Matlab有限元模型。环境激励下,首先隔离一个三角形子结构为研究对象,基于随机损伤定位向量(SDLV)法识别出损伤杆后通过在其上附加传感器的方法来定位局部损伤。其次,由于SDLV法要求桁架待测区间内所有节点均为测点,花费较大而不便于应用。文中还初步探讨了基于部分节点数据的SDLV法的可能性。数值和试验结果均表明,SDLV法不但能识别损伤杆,还能对局部损伤进行精细化定位,效果良好,为进一步探讨基于部分测点的损伤识别奠定了基础。 展开更多
关键词 精细化定位 损伤识别 部分测点 SDLV法 钢桁桥
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WSN中节点无标识环境下的定位算法
4
作者 陈树 高静 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第12期101-106,共6页
针对无线传感器网中节点无标识以及数量未知环境下的节点定位问题,提出一种通过优化圆环交叉区域筛选可行节点位置和数量的算法。采用粗粒度的圆环搜索标识重叠区域的交叉数量,生成二阶定位点权重矩阵。通过求矩阵极大值确定并筛选出可... 针对无线传感器网中节点无标识以及数量未知环境下的节点定位问题,提出一种通过优化圆环交叉区域筛选可行节点位置和数量的算法。采用粗粒度的圆环搜索标识重叠区域的交叉数量,生成二阶定位点权重矩阵。通过求矩阵极大值确定并筛选出可能含有未知节点的圆环交叉区域,利用每个区域的质心代表该交叉区域。运用自适应遗传算法估计未知节点的数量和位置,将贝叶斯信息准则最小值作为选择模型参数最优值的依据。实验结果表明,在未知节点分布稀疏的情况下,该定位算法既能准确估计出未知节点的数量,也能达到较高的定位精度。 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位 节点无标识 圆环搜索 自适应遗传算法
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基于改进YOLOv5的甘蔗茎节识别方法 被引量：14
5
作者 赵文博 周德强 +4 位作者 邓干然 何冯光 朱琦 韦丽娇 牛钊君 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第1期268-276,共9页
针对甘蔗智能切种机作业过程中背景杂乱导致茎节识别精度低等问题,提出了基于改进YOLOv5的一种甘蔗茎节识别方法。采用跨层级连接的方式优化颈部结构,增强不同层级间的信息融合能力;同时改进模型损失函数,一方面引入EIoU损失函数代替原... 针对甘蔗智能切种机作业过程中背景杂乱导致茎节识别精度低等问题,提出了基于改进YOLOv5的一种甘蔗茎节识别方法。采用跨层级连接的方式优化颈部结构,增强不同层级间的信息融合能力;同时改进模型损失函数,一方面引入EIoU损失函数代替原始CIoU损失函数,提高边界框回归精度,另一方面利用Focal loss损失函数替换交叉熵损失函数,解决正负样本比例不均衡问题;最后引入Ghost模块轻量化网络模型。试验结果表明,本研究提出的模型相较于原模型,平均精度值提高了1.4个百分点,达97.80%,单张检测时间为16.9ms,模型大小仅11.40 Mb,实现了在不同杂乱程度场景下的甘蔗茎节识别,降低了切种时背景杂乱产生的影响。 展开更多
关键词 甘蔗 茎节识别 杂乱背景 YOLOv5 跨层连接 损失函数 精准切割
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改进YOLOv3网络提高甘蔗茎节实时动态识别效率 被引量：23
6
作者 李尚平 李向辉 +3 位作者 张可 李凯华 袁泓磊 黄宗晓 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第23期185-191,共7页
为推广甘蔗预切种良种、良法种植技术,结合甘蔗预切种智能横向切种机的开发,实现甘蔗切种装置对蔗种特征的连续、动态智能识别。该文通过甘蔗切种机黑箱部分内置的摄像机连续、动态采集整根甘蔗表面数据,采用改进的YOLOv3网络,建立智能... 为推广甘蔗预切种良种、良法种植技术,结合甘蔗预切种智能横向切种机的开发,实现甘蔗切种装置对蔗种特征的连续、动态智能识别。该文通过甘蔗切种机黑箱部分内置的摄像机连续、动态采集整根甘蔗表面数据,采用改进的YOLOv3网络,建立智能识别卷积神经网络模型,通过拍摄装置内部的摄像头对输入识别系统的整根甘蔗的茎节图像特征进行实时定位与识别,并比对识别信息,及时更新茎节数据,识别、标记出茎节位置,再经过数据处理得到实时的茎节信息,输送到多刀数控切割台进行实时切割。经过训练及试验测试,结果表明:经过训练及试验测试,模型对茎节的识别的准确率为96.89%,召回率为90.64%,识别平均精度为90.38%,平均识别时间为28.7 ms,与原始网络相比平均精确度提升2.26个百分点,准确率降低0.61个百分点,召回率提高2.33个百分点,识别时间缩短22.8 ms,实现了甘蔗蔗种的连续、实时动态识别,为甘蔗预切种智能横向切种机的开发提供数据基础。 展开更多
关键词 卷积神经网络 机器视觉 模型 YOLOv3网络 甘蔗茎节 识别定位
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基于高频测试信号注入的配电网故障节点在线识别方法 被引量：41
7
作者 戚振彪 凌松 +2 位作者 刘文烨 刘志祥 俞飞 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期110-117,共8页
为准确识别带电网络中的故障,提出了一种适用于多层复杂配电网故障节点的在线识别和定位方法。该方法将高频测试信号注入电网,通过智能电表向中心单元提供的电网信息获取阻抗参数,并根据阻抗特性和电网高频测试信号下的响应结果检测是... 为准确识别带电网络中的故障,提出了一种适用于多层复杂配电网故障节点的在线识别和定位方法。该方法将高频测试信号注入电网,通过智能电表向中心单元提供的电网信息获取阻抗参数,并根据阻抗特性和电网高频测试信号下的响应结果检测是否存在故障节点。采用该方法对45节点三层配电网进行多种条件下仿真,接着对8节点低压网络模型进行测试,讨论模数转换分辨率和测量误差公差对检测精度的影响。仿真和测试的结果发现,故障节点处高频接收信号电压与估计电压差值最大,表明该方法能够准确识别配电网中的故障节点。 展开更多
关键词 智能电网 故障识别与定位 故障节点 高频信号注入 阻抗特性
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考虑时间序列表达关系的无线传感网络缺失节点识别
8
作者 陈瑞志 黄锦敬 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第11期1808-1813,共6页
为了解决当前缺失节点识别方法未考虑节点在时间序列上的表达关系,导致识别精度较差的问题,提出考虑时间序列表达关系的无线传感网络缺失节点识别方法。分析节点数据在时间序列上的表达关系,采用均值替代法计算节点在不同维度和同等维... 为了解决当前缺失节点识别方法未考虑节点在时间序列上的表达关系,导致识别精度较差的问题,提出考虑时间序列表达关系的无线传感网络缺失节点识别方法。分析节点数据在时间序列上的表达关系,采用均值替代法计算节点在不同维度和同等维度下的向量和时间差变化。根据节点位置与移动半径,确定节点移动范围,并根据节点通信半径进行节点滤除。最后,根据权值归一化计算结果,利用蒙特卡罗定位方法,确定缺失节点的位置坐标,完成缺失节点识别。仿真分析结果表明,所提出方法的节点权重计算精度最高达到97.52%;在噪声干扰情况下的定位精度仍然保持在91%以上;缺失节点识别数量与实际数量基本一致。因此,说明所提方法能够提高缺失节点的识别性能。 展开更多
关键词 无线传感网络 缺失节点识别 蒙特卡罗定位算法 位置坐标 时间序列 表达关系
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