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融合多尺度注意力机制的棉花枯萎病识别算法研究: 1; 作者李文雪孟洪兵 +1 位作者孙丽丽韩璐宇《现代农业装备》 2025年第2期86-92,共7页; 针对棉花枯萎病检测时叶片背景复杂、有遮挡以及病变多尺度等问题,提出一种融合多尺度注意力机制的YOLOv7棉花枯萎病识别算法。为适应棉花枯萎病病斑尺度不一、形状多变的特征,提升识别检测效果,在YOLOv7的特征提取网络中添加多尺度注... 展开更多; 关键词 YOLOv7 棉花注意力机制枯萎病病害检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合全局注意力与可形变卷积的玉米病害识别算法研究: 2; 作者张焱姝陈军 +1 位作者孙丽丽韩璐宇《现代农业装备》 2025年第2期98-103,共6页; 针对玉米病害识别中图像背景复杂、病斑尺度多变带来的检测精度低、识别效果差、检测速度慢、模型鲁棒性差等问题,提出一种融合注意力模块CBAM与可形变卷积的改进YOLOv7玉米病害识别算法。首先,在特征提取网络采用可形变卷积来优化弥补... 展开更多; 关键词玉米目标检测病害 YOLOv7 可形变卷积注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

小型单偏心块式红枣振动采收机的研制与试验: 3; 作者马少辉杨蕊 +4 位作者车恒恒杨凯谢婉莹杜凯牛顿《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期321-328,共8页; 【目的】针对新疆矮化密植种植模式的红枣,在采收环节中还采用传统的人工棒打枣树,使红枣落地,再由人工聚拢,机械捡拾清选,劳动强度大,采收成本高的问题,研究了1种小型三轮电动车为载体,48 V直流永磁电机为驱动的单偏心块式振动采收机,... 展开更多; 关键词农业机械振动采收研制试验红枣; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合瓶颈注意力模块的改进YOLOv7织物疵点检测算法被引量：2: 4; 作者陈军孙丽丽 +2 位作者孟洪兵杨安迪孙文彬《棉纺织技术》 CAS 2024年第3期53-60,共8页; 针对织物疵点检测中多尺度、微小目标检测精度低、速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv7模型的织物疵点检测算法。在YOLOv7的特征提取网络中替换标准卷积块,采用可形变卷积融合更多感受野在采样时更贴近疵点的形状和尺寸特征;同时嵌入... 展开更多; 关键词疵点检测 YOLOv7 目标检测特征提取注意力机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

果园除草技术的研究现状及发展趋势被引量：3: 5; 作者沈帅何义川 +2 位作者杨毅弋晓康汤智辉《现代农业装备》 2024年第1期24-30,共7页; 随着我国发展特色林果业相关政策的出台,林果种植面积逐渐增多,同时果园管理问题也日益凸显。在果园种植生产管理过程中,杂草影响了果树的正常生长,降低了果品的产量和质量。目前国内外在果园除草方面开发了多种技术与方式,通过对不同... 展开更多; 关键词果园除草化学药剂研究现状田间管理; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合多尺度注意力机制的棉花枯萎病识别算法研究: 1; 作者李文雪孟洪兵孙丽丽韩璐宇; 机构塔里木大学信息工程学院塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学); 出处《现代农业装备》 2025年第2期86-92,共7页; 基金新疆生产建设兵团财政科技计划项目(1121DB008)。; 文摘针对棉花枯萎病检测时叶片背景复杂、有遮挡以及病变多尺度等问题,提出一种融合多尺度注意力机制的YOLOv7棉花枯萎病识别算法。为适应棉花枯萎病病斑尺度不一、形状多变的特征,提升识别检测效果,在YOLOv7的特征提取网络中添加多尺度注意力模块,通过多尺度信息的融合和自适应权重调整机制,提高模型的泛化性能;同时为了降低模型的计算量和参数量,提高模型的运行速度,更换特征提取网络为InceptionNeXt。试验结果表明,改进后的YOLOv7模型检测精度P达到95.9%,对比基线模型提升了2.3%;平均精度mAP@0.5达到88.15%,提高了3.67%;召回率R达到94.65%,提升了2.31%;参数量为33.73 M,减少了2.78 M;计算量为89.65 G,降低了14.62 G;证明该算法能有效提高棉花枯萎病的识别精度和效率,可对棉花病害防治提供一定的技术支撑。; 关键词 YOLOv7 棉花注意力机制枯萎病病害检测; Keywords YOLOv7 cotton attention mechanism blight disease detection; 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

题名融合全局注意力与可形变卷积的玉米病害识别算法研究: 2; 作者张焱姝陈军孙丽丽韩璐宇; 机构塔里木大学信息工程学院塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学); 出处《现代农业装备》 2025年第2期98-103,共6页; 基金新疆生产建设兵团财政科技计划项目(1121DB008)。; 文摘针对玉米病害识别中图像背景复杂、病斑尺度多变带来的检测精度低、识别效果差、检测速度慢、模型鲁棒性差等问题,提出一种融合注意力模块CBAM与可形变卷积的改进YOLOv7玉米病害识别算法。首先,在特征提取网络采用可形变卷积来优化弥补传统卷积对不规则特征的信息提取效率,以提高模型对病斑的位置感知能力;其次,在特征网络与颈部网络位置增加CBAM模块,加强模型对小目标病斑的关注度;最后,对样本数据进行数据增强预处理后进行训练,提升模型泛化能力和识别精度。试验证明,改进模型对玉米病害识别的精度P达到了95.6%,平均精度均值mAP@0.5为94.3%,召回率R为92.4%,检测速度为48.72帧/s;与基线模型YOLOv7相比,精度P、平均精度均值mAP@0.5和召回率R分别提高了5.3%、5.2%、5.2%,可以实现玉米病害的快速准确识别。; 关键词玉米目标检测病害 YOLOv7 可形变卷积注意力机制; Keywords maize target detection disease YOLOv7 deformable convolution attention mechanism; 分类号 S233.2 [农业科学—农业机械化工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名小型单偏心块式红枣振动采收机的研制与试验: 3; 作者马少辉杨蕊车恒恒杨凯谢婉莹杜凯牛顿; 机构塔里木大学机械电气化工程学院; 出处《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期321-328,共8页; 基金新疆生产建设兵团科技创新人才计划项目“摇振倒伞盛接式红枣采收机的研制”(2022CB001-03)。; 文摘【目的】针对新疆矮化密植种植模式的红枣,在采收环节中还采用传统的人工棒打枣树,使红枣落地,再由人工聚拢,机械捡拾清选,劳动强度大,采收成本高的问题,研究了1种小型三轮电动车为载体,48 V直流永磁电机为驱动的单偏心块式振动采收机,旨在减轻枣农采收红枣的劳动强度,提高红枣生产机械化,【方法】依据矮化密植种植模式的枣树行距、株距、树径和冠径小,所需采收激振力小的特点,设计制作了样机,开展了采收田间试验,对采收数据进行了分析,【结果】当电机转速1 140 r/min,偏心块质量为650 g,夹持高度为300 mm,振动时间7 s时,平均采收净为87.23%,其中夹持树干的高度对采收率的影响最显著,【结论】试验表明,借助三轮电动车为载体的振动采收机,对新疆矮化密植种植模式的红枣采收是可行的,但任需对机具振落后红枣的盛接装置进行完善。; 关键词农业机械振动采收研制试验红枣; Keywords Agricultural machinery vibration harvesting development testing,jujube; 分类号 S225.93 [农业科学—农业机械化工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合瓶颈注意力模块的改进YOLOv7织物疵点检测算法被引量：2: 4; 作者陈军孙丽丽孟洪兵杨安迪孙文彬; 机构塔里木大学塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学); 出处《棉纺织技术》 CAS 2024年第3期53-60,共8页; 基金新疆生产建设兵团财政科技计划项目(1121063) 塔里木大学校长基金(TDZKSS202138,TDZKSS202134)。; 文摘针对织物疵点检测中多尺度、微小目标检测精度低、速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv7模型的织物疵点检测算法。在YOLOv7的特征提取网络中替换标准卷积块,采用可形变卷积融合更多感受野在采样时更贴近疵点的形状和尺寸特征;同时嵌入瓶颈注意力模块,捕获更多疵点的特征信息强化对微小目标的敏感度。经试验,改进YOLOv7模型对各类别样本的检测精确率P达到97.3%,相比于原始YOLOv7算法提升5.2个百分点,召回率R提升5.9个百分点,mAP@0.5提高14.3个百分点。改进后的YOLOv7模型可以准确地实现对织物疵点的检测。; 关键词疵点检测 YOLOv7 目标检测特征提取注意力机制; Keywords defect detection YOLOv7 object detection feature extraction attention mechanism; 分类号 TP391.41 [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

题名果园除草技术的研究现状及发展趋势被引量：3: 5; 作者沈帅何义川杨毅弋晓康汤智辉; 机构塔里木大学机械电气化工程学院塔里木绿洲农业教育部重点实验室(塔里木大学) 新疆维吾尔自治区教育厅普通高等学校现代农业工程重点实验室新疆农垦科学院机械装备研究所; 出处《现代农业装备》 2024年第1期24-30,共7页; 基金兵团财政科技计划资助(2021AA005,2021AA0050302) 师市科技攻关计划项目(2023GG2201)。; 文摘随着我国发展特色林果业相关政策的出台,林果种植面积逐渐增多,同时果园管理问题也日益凸显。在果园种植生产管理过程中,杂草影响了果树的正常生长,降低了果品的产量和质量。目前国内外在果园除草方面开发了多种技术与方式,通过对不同的除草方式进行分析总结,指出不同除草方式的优点和存在的问题,并从化学除草、机械除草2个主要方面总结梳理了当下研究现状及技术应用,提出合理的除草方式,并指出了果园田间管理未来研究的发展趋势。; 关键词果园除草化学药剂研究现状田间管理; Keywords orchard weeding chemical agents research status field management; 分类号 S451.2 [农业科学—植物保护] S224.15 [农业科学—农业机械化工程]; 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	融合多尺度注意力机制的棉花枯萎病识别算法研究	李文雪孟洪兵孙丽丽韩璐宇	《现代农业装备》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	融合全局注意力与可形变卷积的玉米病害识别算法研究	张焱姝陈军孙丽丽韩璐宇	《现代农业装备》	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	小型单偏心块式红枣振动采收机的研制与试验	马少辉杨蕊车恒恒杨凯谢婉莹杜凯牛顿	《甘肃农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	融合瓶颈注意力模块的改进YOLOv7织物疵点检测算法	陈军孙丽丽孟洪兵杨安迪孙文彬	《棉纺织技术》 CAS	2024	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	果园除草技术的研究现状及发展趋势	沈帅何义川杨毅弋晓康汤智辉	《现代农业装备》	2024	3	在线阅读下载PDF 职称材料