融合蚁群算法和差分Transformer的农业机器人路径规划研究

1

作者 李娟 张振荣 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第7期164-172,共9页

针对农业机器人在复杂田间环境中路径规划精度不足、避障能力有限的问题,提出一种融合蚁群算法和差分Transformer的新型路径规划方法。采用蚁群算法进行初始全局路径搜索,利用其分布式并行搜索能力生成初始可行路径。针对传统蚁群算法... 针对农业机器人在复杂田间环境中路径规划精度不足、避障能力有限的问题,提出一种融合蚁群算法和差分Transformer的新型路径规划方法。采用蚁群算法进行初始全局路径搜索,利用其分布式并行搜索能力生成初始可行路径。针对传统蚁群算法中信息素更新方式容易陷入局部最优、对环境动态变化适应性差的缺陷,设计差分Transformer模型替代原有的信息素更新方法。差分Transformer通过自注意力机制,捕捉路径节点之间的长距离依赖关系和非线性特征,对信息素进行更精准地更新和分配,增强算法对复杂环境的适应能力。实验结果表明,所提出的方法在路径长度、规划时间和避障成功率等指标上均优于传统算法。具体而言,与蚁群算法相比,区域规模为50时,路径长度平均减少16.8%,从平均150 m降至125 m;规划时间缩短23.5%,从平均2.13 s降至1.63 s;避障成功率提高11.2%,达到96.5%。该研究为农业机器人自主导航提供有效的解决方案,具有重要的理论意义和应用价值。 展开更多

关键词 农业机器人 路径规划 蚁群算法 差分Transformer 智慧农业

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数字茶园建设赋能茶产业高质量发展——以雅安市广聚农业发展有限责任公司数字茶园建设实践为例

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作者 李涛 翟俐丽 +1 位作者 卢小松 李坤鸿 《中国茶叶》 2025年第6期104-109,共6页

数字茶园建设是发展茶产业新质生产力的重要方式和载体,有助于为茶产业发展注入新技术动力、提升行业新要素动能,进而推动产业的高质量发展。文章分析了雅安市名山区茶产业发展现状及现有问题,并以雅安市广聚农业发展有限责任公司数字... 数字茶园建设是发展茶产业新质生产力的重要方式和载体,有助于为茶产业发展注入新技术动力、提升行业新要素动能,进而推动产业的高质量发展。文章分析了雅安市名山区茶产业发展现状及现有问题,并以雅安市广聚农业发展有限责任公司数字茶园建设实践为例,梳理了茶园数字化在多重管理体系的探索实践。实践表明,数字茶园在节约劳动力成本、减少农药及化肥使用量、增加茶叶产量、提高农事效率等方面具有显著优势,是一种可规模化推行的茶产业高质量发展模式。 展开更多

关键词 数字化 茶产业 数字茶园 高质量发展

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基于改进YOLOv8n模型的辣椒病害检测方法 被引量：1

3

作者 李芳 危疆树 +2 位作者 王玉超 张尧 谢宇鑫 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第2期323-334,共12页

为了解决辣椒病害检测速度慢,漏检率和误检率高的问题,本研究以YOLOv8n为基线模型,引入Adown下采样模块替代原模型骨干网络(Backbone)的卷积下采样层,引入SlimNeck模块将原模型颈部网络中的卷积层和特征聚合模块(C2f)替换为混合卷积模块... 为了解决辣椒病害检测速度慢,漏检率和误检率高的问题,本研究以YOLOv8n为基线模型,引入Adown下采样模块替代原模型骨干网络(Backbone)的卷积下采样层,引入SlimNeck模块将原模型颈部网络中的卷积层和特征聚合模块(C2f)替换为混合卷积模块(GSConv)和跨阶段部分网络(VoVGSCSP)模块,并利用辅助训练头Aux Head(Auxiliary head)融合原有的检测头,构建改进的YOLOv8n模型(YOLOv8n-ATA模型)。最后利用辣椒炭疽病、褐斑病、脐腐病和细菌性叶斑病等4种病害影像数据集对改进后的模型性能进行分析。结果表明,改进后模型的浮点计算量和模型大小比原YOLOv8n模型增加19.5%和10.2%,但模型对辣椒病害的识别精确率、平均精度均值mAP_(50)和mAP_(50∶95)分别提升2.6个百分点、2.9个百分点和2.9个百分点,同时每1 s传输帧数增加15.1%。因此,改进后的模型能够对辣椒病害进行有效识别,较好实现模型识别准确度与效率的平衡。 展开更多

关键词 辣椒病害 YOLOv8n模型 目标检测 Adown下采样模块 SlimNeck模块 Aux Head检测头

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四川盆地西缘浅层地下水铁、锰含量的空间变异特征 被引量：25

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作者 胡玉福 邓良基 +2 位作者 张世熔 倪福全 张杰 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第2期797-803,共7页

以四川盆地西缘低山丘陵区典型县——名山县为例,采用地统计分析方法,研究了四川盆地西缘低山丘陵区浅层地下水铁、锰含量的空间变异特征。结果表明,研究区浅层地下水铁含量变异较大,局部区域超标现象较为严重,42.86%的样点未达到欧盟... 以四川盆地西缘低山丘陵区典型县——名山县为例,采用地统计分析方法,研究了四川盆地西缘低山丘陵区浅层地下水铁、锰含量的空间变异特征。结果表明,研究区浅层地下水铁含量变异较大,局部区域超标现象较为严重,42.86%的样点未达到欧盟生活饮用水水质标准(<0.2mg/L),25%的样点未达到我国和美国生活饮用水水质标准(<0.3mg/L);锰含量总体水平较低,其中94.64%的样点达到我国的生活饮用水水质标准(<0.1mg/L),所有样点均达到世界卫生组织规定的生活饮用水水质标准(<0.4mg/L)。研究区浅层地下水中铁、锰含量空间分布特征基本一致,均呈现出从东北向西南逐渐降低,至名山县城附近又有所上升的趋势,高值区主要出现在东北部一带,低值区主要出现在中南部一带。研究区地下水中铁、锰含量分布特征与区域土壤母质、土壤类型、人为活动等因素密切相关,其中受土壤母质和土壤类型的影响尤为明显。统计结果表明,第四系更新统冰碛物及冰水沉积物(Q2fgL)分布区域地下水铁、锰含量显著高于白垩系夹关组(K2j)、灌口组(K2g),第三系名山群(K1～2mn)等紫色岩分布区域;黄壤下浅层地下水铁、锰含量显著高于紫色土。 展开更多

关键词 浅层地下水 铁 锰 空间变异 饮用水水质标准 四川盆地

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基于颜色信息的采摘西红柿识别方法 被引量：11

5

作者 吕小莲 吕小荣 卢秉福 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第11期178-179,182,共3页

为了使西红柿采摘机器人对采摘区域内的成熟西红柿进行准确识别,提出一种识别方法。通过对自然场景下田间西红柿图像中目标与背景在不同色彩空间的颜色指标进行统计分析,确定采摘对象识别的颜色特征分量,在此基础上结合不同的分割算法... 为了使西红柿采摘机器人对采摘区域内的成熟西红柿进行准确识别,提出一种识别方法。通过对自然场景下田间西红柿图像中目标与背景在不同色彩空间的颜色指标进行统计分析,确定采摘对象识别的颜色特征分量,在此基础上结合不同的分割算法进行分割效果的比较,建立基于色差信息的改进Ostu分割算法的识别模型。实验结果表明,该算法对于成熟果的识别准确率可达到98%以上,对绿熟果的识别准确率可达到90%以上。 展开更多

关键词 采摘西红柿 识别 颜色空间 Ostu分割

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套作模式下小型农业机械化技术的运用前景 被引量：8

6

作者 吕小荣 刘丽娜 吕小莲 《农机化研究》 北大核心 2011年第12期245-248,共4页

旱地新三熟麦/玉/豆套作模式可充分利用有效空间,扩大绿色面积,提高光能和土地利用效率,具有较大的经济效益和社会效益,是西南地区近年来重点推广的示范种植栽培模式之一。农业机械化是农业生产力水平的重要标志,是促进农民增收的有效途... 旱地新三熟麦/玉/豆套作模式可充分利用有效空间,扩大绿色面积,提高光能和土地利用效率,具有较大的经济效益和社会效益,是西南地区近年来重点推广的示范种植栽培模式之一。农业机械化是农业生产力水平的重要标志,是促进农民增收的有效途径,是发展现代农业的重要物质基础,是今后一个时期发展套作技术的主要方向和技术重点。为此,对套作农业机械化技术的相关内容进行了阐述,介绍了有关的套作技术与应用现状,分析了市场需求,明确了机械化在作物套作农业发展中的重要地位和作用。这些对西南地区大力推广应用套作农业机械化技术、解决套作农业生产中效率和效益、产量和品质、增产和增收等问题起到积极的促进作用。 展开更多

关键词 套作 农业机械 应用前景

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基于改进YOLOv8n的草莓叶片病害检测方法

7

作者 夏顺兴 倪铭 +2 位作者 罗友璐 贺英豪 赵涛涛 《江苏农业学报》 北大核心 2025年第4期664-675,共12页

为提高目标检测模型在果园环境中对草莓叶片病害的检测能力,本研究以YOLOv8n模型为基准模型,引入动态卷积(Dynamic convolution)模块替换骨干网络的第3个卷积层和颈部网络的部分C2f模块,引入GSConv和Slim-neck模块替换颈部网络的卷积层... 为提高目标检测模型在果园环境中对草莓叶片病害的检测能力,本研究以YOLOv8n模型为基准模型,引入动态卷积(Dynamic convolution)模块替换骨干网络的第3个卷积层和颈部网络的部分C2f模块,引入GSConv和Slim-neck模块替换颈部网络的卷积层和部分C2f模块,并引入内容感知特征重组上采样(CARAFE)算子替换上采样中的最近邻插值法,提出了一种改进的YOLOv8n模型——YOLOv8n-DGC,以期在保持模型轻量化的同时提高模型对草莓叶片病害的检测精度。结果表明,改进后的模型YOLOv8n-DGC对草莓叶片病害检测的交并比(IoU)阈值为0.50时的平均精度均值(mAP_(50))、IoU阈值范围为0.50~0.95的平均精度均值(mAP_(50∶95))、精确率和召回率分别比基准模型提高2.5个百分点、1.5个百分点、1.6个百分点和1.6个百分点,模型大小和参数量分别增加3.2%和3.3%,而浮点运算量减少8.6%。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv5s、YOLOv7-tiny等模型相比,YOLOv8n-DGC模型能更好地实现检测精度与效率的平衡,更适合布置到轻量化的检测设备或终端中。 展开更多

关键词 草莓 叶片病害 目标检测 YOLOv8n 动态卷积 GSConv CARAFE

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基于改进YOLOv8的轻量级复杂环境苹果叶片病害检测方法

8

作者 李小祥 张洁 +1 位作者 秦柯贝 张泽潇 《南京农业大学学报》 北大核心 2025年第3期734-743,共10页

[目的]本研究旨在开发一种准确检测苹果叶片病害的轻量化模型方法。[方法]构建了一个自然复杂场景下包含15 190张高质量RGB图像的苹果叶片病害数据集ALD6,涵盖了实际生产中最为常见的5种病害类型和1个健康对照类。提出基于YOLOv8s改进... [目的]本研究旨在开发一种准确检测苹果叶片病害的轻量化模型方法。[方法]构建了一个自然复杂场景下包含15 190张高质量RGB图像的苹果叶片病害数据集ALD6,涵盖了实际生产中最为常见的5种病害类型和1个健康对照类。提出基于YOLOv8s改进的高效苹果叶片病害检测模型ADDN-YOLO。用BoT替换部分C2f结构以更好地捕捉图像中的全局和局部的丰富信息,提高模型特征提取能力的同时降低计算开销;设计了更轻量化的检测头以降低模型复杂性,更易部署于硬件设备上;引入MPDIoU损失函数优化了原CIoU对目标尺寸变化不敏感的问题,更加全面考虑目标的位置和尺寸差异信息,提高目标的定位能力。[结果]在ALD6数据集上病害识别的平均精度均值为94.9%,相较原始基准模型提高0.7%,计算量和模型大小比基准模型降低35.6%和35.5%。模型大小为13.8 MB,模型推理速度为175.7 FPS。[结论]ADDN-YOLO算法在准确性和降低模型复杂性方面都具有明显优势,可以为自然场景下苹果叶片病害的高效、准确检测识别提供支持。 展开更多

关键词 深度学习 苹果叶片病害 卷积神经网络 目标检测

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基于CrossStage-YOLO的跨阶段作物害虫检测

9

作者 贾岚 徐雪环 +4 位作者 罗德弢 胡梦蝶 邓钦文 高文新 蒲海波 《南京农业大学学报》 北大核心 2025年第3期744-754,共11页

[目的]为了克服作物害虫在不同生长阶段的形态差异对模型检测造成的负面影响,本文提出了一种基于改进YOLOv7-tiny的跨阶段作物害虫检测模型CrossStage-YOLO。[方法]在YOLOv7-tiny的主干网络中结合重新构建的ELAN-D模块,实现降低计算内... [目的]为了克服作物害虫在不同生长阶段的形态差异对模型检测造成的负面影响,本文提出了一种基于改进YOLOv7-tiny的跨阶段作物害虫检测模型CrossStage-YOLO。[方法]在YOLOv7-tiny的主干网络中结合重新构建的ELAN-D模块,实现降低计算内存消耗的同时提高特征提取速度;引入感受野增强模块(RFE),提升模型对害虫特征和位置的感知能力;嵌入BiFormer注意力机制,提高模型对害虫头部、触须等细微特征的敏感度。[结果]CrossStage-YOLO的平均精度均值为88.6%,相对于原始模型提高3.0%;对成虫和幼虫检测的平均精度均值分别达到90.8%和81.1%,较原始模型分别提高3.3%和2.0%;并且模型以6.79 M的低参数量实现0.043 s的单张图片检测时间,综合性能优于主流目标检测模型。[结论]CrossStage-YOLO模型能够有效提升作物害虫不同生长阶段的检测准确率,为作物害虫检测的自动化诊断提供了可靠的技术支持。 展开更多

关键词 YOLOv7-tiny 跨阶段害虫检测 绿色农业 深度学习 智慧农业

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食用蕈菌生物工程技术研究进展 被引量：1

10

作者 秦文 陈宗道 马荣朝 《食用菌》 2004年第2期2-3,共2页

本文对食用蕈菌生物工程技术的研究进展进行了综述,着重阐述了基因工程和DNA分子标记技术在食用蕈菌中的应用现状。

关键词 食用蕈菌 生物工程 基因工程 细胞工程 发酵工程 同工酶技术

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食用蕈菌生物工程技术研究进展(续前)

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作者 秦文 陈宗道 马荣朝 《食用菌》 2004年第3期2-3,共2页

关键词 食用蕈菌 生物工程技术 分子标记技术 RFLP

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四川边茶中茶多糖提取条件的优化研究

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作者 巩发永 齐桂年 李静 《福建茶叶》 2005年第3期6-9,共4页

运用四因素二次回归正交旋转组合设计方法研究了温度、时间、茶水比、pH值对四川边茶中茶多糖(TPS)提取率的影响,结合影响TPS生物活性的因素,确定了TPS较优提取范围。试验结果通过贡献率法计算表明,在试验范围内各因子对TPS提取率作用... 运用四因素二次回归正交旋转组合设计方法研究了温度、时间、茶水比、pH值对四川边茶中茶多糖(TPS)提取率的影响,结合影响TPS生物活性的因素,确定了TPS较优提取范围。试验结果通过贡献率法计算表明,在试验范围内各因子对TPS提取率作用的大小依次为pH值>温度>茶水比>时间;数学回归模型通过降维分析可知在试验范围内温度和pH值处于较高水平时,TPS提取率有明显增加,并且二者的交互作用显著一致,时间和茶水比的水平变化对TPS提取率影响较小;频率分析得到TPS提取率>8%的优化条件:温度为74.06-80.74℃,时间为69.56-79.58min,茶水比为38.49-42.59倍,pH值为7.411-8.284的范围内;所建立数学回归模型在试验范围内能较准确的预测TPS的提取率。 展开更多

关键词 边茶 茶多糖 提取 优化 提取条件 茶多糖 优化研究 四川 试验范围 回归模型 水平变化 TPS 提取率

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基于ERNIE+DPCNN+BiGRU的农业新闻文本分类 被引量：13

13

作者 杨森淇 段旭良 +2 位作者 肖展 郎松松 李志勇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2023年第5期1461-1466,共6页

针对农业新闻目前面临的针对性差、分类不清和数据集缺乏等问题,提出一种基于ERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)、深度金字塔卷积神经网络(DPCNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的农业新闻分类模型——EGC。首... 针对农业新闻目前面临的针对性差、分类不清和数据集缺乏等问题,提出一种基于ERNIE(Enhanced Representation through kNowledge IntEgration)、深度金字塔卷积神经网络(DPCNN)和双向门控循环单元(BiGRU)的农业新闻分类模型——EGC。首先利用ERNIE对数据集进行编码,然后利用改进后的DPCNN和BiGRU同时提取新闻文本的特征,再将两者提取的特征进行拼合并经过Softmax得到最终结果。为了使EGC模型适用于农业新闻分类领域,对DPCNN进行改进,减少它的卷积层以保留更多特征。实验结果表明,与ERNIE相比,EGC模型的精确率、召回率和F1分数别提升了1.47、1.29和1.42个百分点,优于传统分类模型。 展开更多

关键词 新闻文本分类 农业工程 ERNIE 深度金字塔卷积神经网络 双向门控循环单元

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科技金融发展:历史回顾、现实考察与路径优化 被引量：9

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作者 蒋远胜 吴敬花 +1 位作者 丁昭 张昕蔚 《西南金融》 北大核心 2024年第9期17-29,共13页

科技金融是引领新一轮科技革命和产业革命的重要抓手和杠杆。2023年中央金融工作会议强调要做好科技金融等五篇大文章,党的二十届三中全会指出要构建同科技创新相适应的科技金融体制。本文在对科技金融发展历史回顾的基础上,结合中国科... 科技金融是引领新一轮科技革命和产业革命的重要抓手和杠杆。2023年中央金融工作会议强调要做好科技金融等五篇大文章,党的二十届三中全会指出要构建同科技创新相适应的科技金融体制。本文在对科技金融发展历史回顾的基础上,结合中国科技金融实践,对科技金融发展成效进行了综合评价和分析。研究发现:国际上四次工业革命时期的科技金融形式不同,发挥的作用也有差异;中国科技金融发展经历了四个阶段,第四次工业革命以来的科技金融发展成效显著,重点城市的科技金融发展水平较高但分化突出;国内外经验表明银行是科技金融的主力军,资本市场是生力军。最后,本文提出我国科技金融发展的优化路径及政策建议。 展开更多

关键词 科技金融 科技型企业 技术创新 金融创新 风险投资 多层次资本市场 高质量发展 金融强国

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基于改进YOLOv7的草莓成熟度检测方法 被引量：6

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作者 李红丹 帅璐宇 +1 位作者 徐雪环 蒲海波 《四川农业大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期561-571,共11页

【目的】为实现自然环境下草莓及其成熟度的高效准确检测,设计了一款改进的YOLOv7的草莓成熟度检测模型。【方法】模型采用YOLOv7作为基础网络对草莓成熟度进行检测。首先,使用PConv卷积替换原Head部分的3×3卷积以提高检测速度。其... 【目的】为实现自然环境下草莓及其成熟度的高效准确检测,设计了一款改进的YOLOv7的草莓成熟度检测模型。【方法】模型采用YOLOv7作为基础网络对草莓成熟度进行检测。首先,使用PConv卷积替换原Head部分的3×3卷积以提高检测速度。其次,在部分特征层添加CBAM注意力机制提高模型关注重要信息的能力;再将原本上采样中简单的双线性插值算子替换为CARAFE,增加模型对草莓果实细节的感知能力。最后,利用迁移学习实现草莓数据集的训练和微调。【结果】改进前的模型mAP50为85.6%,改进后的模型mAP50为87.7%,参数量从原来的9.14×10^(6)下降为7.32×10^(6),GFLOPs下降为19.8,提高了检测速度。【结论】改进后的模型在草莓及其成熟度的检测中具有更高的检测精度和速度,可以在实际应用场景中实现草莓果实的生长监测。 展开更多

关键词 目标检测 YOLOv7 迁移学习 草莓 成熟度分类

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基于改进YOLOv5的柑橘病虫害检测 被引量：3

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作者 李吴洁 危疆树 +2 位作者 王玉超 陈金荣 罗好 《南京农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1000-1008,共9页

[目的]柑橘叶片受到病菌感染或虫害侵袭后,导致柑橘树生长发育异常、产量减少甚至死亡。早期柑橘叶片病虫害检测有助于做好预防措施减少损失。[方法]实际检测过程中YOLOv5s模型存在定位不精确、背景复杂等问题,受VAN(visual attention n... [目的]柑橘叶片受到病菌感染或虫害侵袭后,导致柑橘树生长发育异常、产量减少甚至死亡。早期柑橘叶片病虫害检测有助于做好预防措施减少损失。[方法]实际检测过程中YOLOv5s模型存在定位不精确、背景复杂等问题,受VAN(visual attention network)模型的启发,引入LKA(large kernel attention)模块,对YOLOv5s模型进行改进。改进的YOLOv5s模型可实现对图像信息的集中关注和精细抽取;使用CARAFE轻量级算子替换常规的上采样方法,能够提高特征重建质量,解决尺度不匹配问题并提高检测性能;使用FReLU激活函数,能够捕捉更多的柑橘病虫害的关键特征,提高检测准确度。此外,还构建了一个包含炭疽病、溃疡病和受潜叶蝇病虫侵害的柑橘叶片数据集,采用该数据集进行试验。[结果]改进后的模型YOLOv5-LC对于柑橘病虫害的检测结果显示:平均检测精度mAP50达到94.5%,mAP50:95为84.3%,较原模型分别提高了2.0%和4.4%,模型大小仅为7.3 MB。准确率为93.8%,召回率84.5%,浮点运算次数仅为18.5 G。[结论]改进后的YOLOv5-LC模型可以更加准确检测出柑橘病虫害。 展开更多

关键词 柑橘 病害 虫害 目标检测 YOLOv5 Large Kernel Attention CARAFE FReLU

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基于改进YOLOv8的苹果叶病害轻量化检测算法 被引量：4

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作者 罗友璐 潘勇浩 +1 位作者 夏顺兴 陶友志 《智慧农业（中英文）》 CSCD 2024年第5期128-138,共11页

[目的/意义]苹果是中国重要的农产品,为了保障苹果的健康生长,降低其患病率,研发苹果叶病害检测技术具有重要意义。本研究旨在应对苹果生长过程中出现的病害快速检测问题,提出一种基于改进YOLOv8的苹果叶病害检测算法。[方法]选用YOLOv8... [目的/意义]苹果是中国重要的农产品,为了保障苹果的健康生长,降低其患病率,研发苹果叶病害检测技术具有重要意义。本研究旨在应对苹果生长过程中出现的病害快速检测问题,提出一种基于改进YOLOv8的苹果叶病害检测算法。[方法]选用YOLOv8n模型对苹果在生长期间的多种病害(褐腐病、褐纹病、黑星病和锈病)进行识别。引入SPD-Conv替代传统卷积层,降低模型参数量和运算量的同时提高检测精度。在Neck层中添加多尺度空洞注意力机制(Multi-Scale Dilated Attention,MSDA),使模型通过动态感受野自适应地聚焦于图像中的关键区域,增强病害特征提取能力。此外,参考重参数化卷积神经网络(Reparameterized Convolutional Neural Network,RepVGG)架构,优化了原有检测头,实现检测和推理过程的架构分离,加快了模型的推理速度,提升了其特征学习能力。最后,构建了一个包含上述病害的苹果叶片数据集,并在此数据集上进行试验。[结果和讨论]改进后的模型在运算量降低0.1 G的同时,mAP50和mAP50∶95分别达到了88.2%和37.0%,较原模型分别提高了2.7%和1.3%,模型大小仅为7.8 MB。准确率和召回率分别为83.1%和80.2%,较原模型分别提升了0.9%和1.1%。分别与YOLOv7-tiny、YOLOv9-c、RetinaNet、Faster-RCNN等多个模型进行对比试验,结果表明,提出的YOLOv8n-SMR模型表现出优异性能,有效控制了计算复杂度和参数量。优化后的网络结构在模型大小,浮点运算次数和参数量上均保持较低水平,适合在无人机系统等硬件资源受限设备上高效部署。[结论]改进后的模型能够实现对苹果叶病害的准确检测,该方法不仅提高了检测精度,还通过轻量化设计有效减少了模型的运算量,为后续的苹果生长和果实收集提供可靠的数据支持,并为进一步苹果叶病害研究和探索提供了有利的参考。 展开更多

关键词 深度学习 YOLOv8 苹果叶病害检测 MSDA SPD-Conv

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基于改进YOLOv5对果园环境中李的识别 被引量：2

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作者 贺英豪 唐德钊 +1 位作者 倪铭 蔡起起 《华中农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期31-40,共10页

为提高果园中高遮挡和密集的李(Prunussalicina Lindl.)的检测精度,提出一种改进YOLOv5s模型,在促进模型轻量化的同时提高模型对李的检测精度。首先,使用新的结构Focus-Maxpool模块替换主干网络中的下采样卷积,使改进模型在下采样时能... 为提高果园中高遮挡和密集的李(Prunussalicina Lindl.)的检测精度,提出一种改进YOLOv5s模型,在促进模型轻量化的同时提高模型对李的检测精度。首先,使用新的结构Focus-Maxpool模块替换主干网络中的下采样卷积,使改进模型在下采样时能够保留更多高遮挡目标和小目标的特征信息。其次,使用focal loss和交叉熵函数的加权损失作为改进模型的分类损失,提升改进模型对粘连目标的识别能力。最后,设计若干组检测试验来评价改进模型的性能。结果显示,改进YOLOv5s模型的平均精度优于YOLOv5s、YOLOv4、Faster-RCNN、SSD和Centernet;与YOLOv5s模型的检测结果相比,改进YOLOv5s模型的平均精度、召回率和精度分别提高2.84、9.53和1.66百分点,检测速度可达到91.37帧/s,能够满足实时检测需求。研究结果表明,改进的YOLOv5s模型在真实果园环境下具有较高的检测精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 李 机械采摘 果实识别 YOLOv5 图像处理 注意力机制 目标检测

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基于时效规则的数据修复方法 被引量：12

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作者 段旭良 郭兵 +3 位作者 沈艳 申云成 董祥千 张洪 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第3期589-603,共15页

数据时效性是影响数据质量的重要因素,可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题,很大程度上影响着数据价值的发挥.对于缺失了时间戳或者时间不... 数据时效性是影响数据质量的重要因素,可靠的数据时效性对数据检索的精确度、数据分析结论的可信性起到关键作用.数据时效不精确、数据过时等现象给大数据应用带来诸多问题,很大程度上影响着数据价值的发挥.对于缺失了时间戳或者时间不准确的数据,精确恢复其时间戳是困难的,但可以依据一定的规则对其时间先后顺序进行还原恢复,满足数据清洗及各类应用需求.在数据时效性应用需求分析的基础上,首先明确了属性的时效规则相关概念,对属性的时效规则等进行了形式化定义;然后提出了基于图模型的时效规则发现以及数据时序修复算法;随后,对相关算法进行了实现,并在真实数据集上对算法运行效率、修复正确率等进行了测试,分析了影响算法修复数据正确率的一些影响因素,对算法进行了较为全面的分析评价.实验结果表明,算法具有较高的执行效率和较好的时效修复效果. 展开更多

关键词 数据质量 数据时效 数据修复 数据清洗 个人大数据

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基于概念图的网络课件与资源库集成 被引量：6

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作者 周竹荣 吴敬花 邱玉辉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第10期2302-2305,共4页

利用概念图进行网络课件与资源库的同构化,提出了“资源库—概念图—网络课件”模型,并结合该模型,研究网络课件和资源库的集成,以充分发挥两者的优势,提高学生使用资源的学习效率。

关键词 网络课件 资源库 概念图 集成

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