针对图像描述算法缺乏在农业领域中的应用,传统模型参数庞大的问题,该研究提出一种基于ResNet18特征编码器的图像描述算法,对作物患病类型进行识别并生成描述。首先,建立水稻病虫害图像描述数据集。其次,使用浅层ResNet18作为编码器,在...针对图像描述算法缺乏在农业领域中的应用,传统模型参数庞大的问题,该研究提出一种基于ResNet18特征编码器的图像描述算法,对作物患病类型进行识别并生成描述。首先,建立水稻病虫害图像描述数据集。其次,使用浅层ResNet18作为编码器,在保证特征提取能力的同时缩减网络模型大小,解码器使用融合了注意力机制的长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)来生成图像描述。试验结果表明,改进后模型尺寸大小为原来的1/3,经过6000次迭代后模型基本收敛,准确率达到98.48%。在水稻病虫害图像描述数据集上,改进编码器-解码器结构后的双语评估替换值(Bilingual Evaluation Understudy,BLEU)和METEOR(Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)分别达到0.752和0.404,其余指标结果也明显优于其他模型,具有描述细致准确、鲁棒性强等优点,能够更好地适用于小规模数据集上的训练,可为农作物相似病害特征的自动化描述提供有益参考。展开更多
为了解决复杂环境中异常检测的问题,提出一种基于深度学习的检测方法。首先,通过引入(you only look once,YOLO)检测,将卷积神经网络回归法提取的物体时空特征,输入到长短期记忆模型(LSTM),追踪复杂环境中个体的运动轨迹。然后,评估相...为了解决复杂环境中异常检测的问题,提出一种基于深度学习的检测方法。首先,通过引入(you only look once,YOLO)检测,将卷积神经网络回归法提取的物体时空特征,输入到长短期记忆模型(LSTM),追踪复杂环境中个体的运动轨迹。然后,评估相邻个体间运动轨迹的依赖性。最后,采用编码-解码框架训练LSTM模型,预测物体未来的运动轨迹;根据物体未来运动轨迹的异常概率,最终完成异常检测。实验结果表明,解决了复杂环境中运动物体间的相互干扰问题;在时间和空间鲁棒性评估上,优于其他轨迹追踪的方法,从而证明了本方法的有效性和可行性。展开更多
对于海上风电功率的预测,传统预测模型未计及因风向与大气条件改变引起的输出功率差异。为了提升预测精度,在考虑大气稳定度的同时,根据风向与功率损失构建出功率风向(power-direction,Pd)模型,并在此基础上提出基于编码-解码(Encoder-d...对于海上风电功率的预测,传统预测模型未计及因风向与大气条件改变引起的输出功率差异。为了提升预测精度,在考虑大气稳定度的同时,根据风向与功率损失构建出功率风向(power-direction,Pd)模型,并在此基础上提出基于编码-解码(Encoder-decoder)框架的海上风电功率预测方法。该方法可根据Pd模型更新尾流效应损失,并有效平抑预测功率波动,区分不同大气层结稳定度下的尾流效应。首先,通过长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)等预测模型验证大气稳定度及Pd模型的有效性,然后使用Encoder-decoder对实际海上风电场进行风电功率预测。实验结果表明,考虑大气稳定度并使用Pd模型的Encoder-decoder方法,其均方根误差较单一Encoder-decoder预测方法降低了2.39%。展开更多
文摘针对图像描述算法缺乏在农业领域中的应用,传统模型参数庞大的问题,该研究提出一种基于ResNet18特征编码器的图像描述算法,对作物患病类型进行识别并生成描述。首先,建立水稻病虫害图像描述数据集。其次,使用浅层ResNet18作为编码器,在保证特征提取能力的同时缩减网络模型大小,解码器使用融合了注意力机制的长短期记忆网络(Long Short Term Memory,LSTM)来生成图像描述。试验结果表明,改进后模型尺寸大小为原来的1/3,经过6000次迭代后模型基本收敛,准确率达到98.48%。在水稻病虫害图像描述数据集上,改进编码器-解码器结构后的双语评估替换值(Bilingual Evaluation Understudy,BLEU)和METEOR(Metric for Evaluation of Translation with Explicit ORdering)分别达到0.752和0.404,其余指标结果也明显优于其他模型,具有描述细致准确、鲁棒性强等优点,能够更好地适用于小规模数据集上的训练,可为农作物相似病害特征的自动化描述提供有益参考。
文摘为了解决复杂环境中异常检测的问题,提出一种基于深度学习的检测方法。首先,通过引入(you only look once,YOLO)检测,将卷积神经网络回归法提取的物体时空特征,输入到长短期记忆模型(LSTM),追踪复杂环境中个体的运动轨迹。然后,评估相邻个体间运动轨迹的依赖性。最后,采用编码-解码框架训练LSTM模型,预测物体未来的运动轨迹;根据物体未来运动轨迹的异常概率,最终完成异常检测。实验结果表明,解决了复杂环境中运动物体间的相互干扰问题;在时间和空间鲁棒性评估上,优于其他轨迹追踪的方法,从而证明了本方法的有效性和可行性。
文摘对于海上风电功率的预测,传统预测模型未计及因风向与大气条件改变引起的输出功率差异。为了提升预测精度,在考虑大气稳定度的同时,根据风向与功率损失构建出功率风向(power-direction,Pd)模型,并在此基础上提出基于编码-解码(Encoder-decoder)框架的海上风电功率预测方法。该方法可根据Pd模型更新尾流效应损失,并有效平抑预测功率波动,区分不同大气层结稳定度下的尾流效应。首先,通过长短期记忆神经网络(long-short term memory,LSTM)等预测模型验证大气稳定度及Pd模型的有效性,然后使用Encoder-decoder对实际海上风电场进行风电功率预测。实验结果表明,考虑大气稳定度并使用Pd模型的Encoder-decoder方法,其均方根误差较单一Encoder-decoder预测方法降低了2.39%。
