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荔枝劣变的多模态传感感知与智能识别
1
作者
朱启明
罗剑斌
+3 位作者
杨图信
郭少英
滕丽丽
潘朝勃
《智慧农业导刊》
2025年第20期13-16,共4页
针对荔枝采后储运过程中果皮褐变、果肉软化等劣变问题,构建融合机器视觉、气体传感器阵列和自制压力测试装置的多模态传感检测系统。通过提取颜色、形状、纹理等视觉特征,检测挥发性化合物成分变化,测定质构力学参数,获得荔枝劣变的多...
针对荔枝采后储运过程中果皮褐变、果肉软化等劣变问题,构建融合机器视觉、气体传感器阵列和自制压力测试装置的多模态传感检测系统。通过提取颜色、形状、纹理等视觉特征,检测挥发性化合物成分变化,测定质构力学参数,获得荔枝劣变的多维特征数据。建立CNN-LSTM融合网络模型,实现多模态数据融合与智能识别。实验结果表明,储存第3天荔枝开始出现明显劣变,果皮亮度值L*从72.5降至45.2,硬度从856 N降至312 N。所构建的多模态融合识别模型准确率达96.8%,较单一传感模式提升12%~18%,为荔枝品质快速无损检测提供有效的技术解决方案。
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关键词
荔枝劣变
多模态传感
CNN-LSTM网络
特征融合
智能识别
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职称材料
基于YOLOv8的荔枝裂壳快速检测模型构建与实证研究
2
作者
朱启明
潘朝勃
+3 位作者
滕丽丽
罗剑斌
杨图信
郭少英
《广东蚕业》
2025年第9期22-24,共3页
荔枝裂壳是影响果园荔枝产量与品质的重要因素,传统人工检测方法效率低、精度差。针对荔枝开裂难以检测的问题,文章提出了一种基于YOLOv8改进的快速检测模型。该模型通过设计轻量化SE注意力检测头,增强了小目标的通道特征表达能力;改进...
荔枝裂壳是影响果园荔枝产量与品质的重要因素,传统人工检测方法效率低、精度差。针对荔枝开裂难以检测的问题,文章提出了一种基于YOLOv8改进的快速检测模型。该模型通过设计轻量化SE注意力检测头,增强了小目标的通道特征表达能力;改进多尺度特征融合方式,引入SoftMax自适应加权机制;利用Anchor-Free检测头,减少了anchor错误配对对小目标定位的影响。在自建数据库上开展改进模型与YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8原始模型对比实验。结果显示,其F1值分别提高了2.6、1.9、1.3个百分点,检测速度提升了15%左右。此外,消融实验进一步验证了各改进模块的功能优势,表明该改进模型在小目标识别的精准度、速度及鲁棒性方面均优于现有模型。
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关键词
YOLOv8
小目标检测
荔枝裂壳
注意力机制
多尺度特征融合
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职称材料
题名
荔枝劣变的多模态传感感知与智能识别
1
作者
朱启明
罗剑斌
杨图信
郭少英
滕丽丽
潘朝勃
机构
广东
茂名农林
科技
职业学院
广东小蜂嗡嗡农业科技发展有限公司
岭南现代
农业
科学与技术
广东
省实验室茂名分中心
出处
《智慧农业导刊》
2025年第20期13-16,共4页
基金
广东省普通高校青年创新人才类项目(2023KQNCX265)
茂名市科技计划项目(2023S011)。
文摘
针对荔枝采后储运过程中果皮褐变、果肉软化等劣变问题,构建融合机器视觉、气体传感器阵列和自制压力测试装置的多模态传感检测系统。通过提取颜色、形状、纹理等视觉特征,检测挥发性化合物成分变化,测定质构力学参数,获得荔枝劣变的多维特征数据。建立CNN-LSTM融合网络模型,实现多模态数据融合与智能识别。实验结果表明,储存第3天荔枝开始出现明显劣变,果皮亮度值L*从72.5降至45.2,硬度从856 N降至312 N。所构建的多模态融合识别模型准确率达96.8%,较单一传感模式提升12%~18%,为荔枝品质快速无损检测提供有效的技术解决方案。
关键词
荔枝劣变
多模态传感
CNN-LSTM网络
特征融合
智能识别
Keywords
Lychee deterioration
multimodal sensing
CNN-LSTM network
feature fusion
intelligent recognition
分类号
S667.1 [农业科学—果树学]
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职称材料
题名
基于YOLOv8的荔枝裂壳快速检测模型构建与实证研究
2
作者
朱启明
潘朝勃
滕丽丽
罗剑斌
杨图信
郭少英
机构
广东
茂名农林
科技
职业学院
出处
《广东蚕业》
2025年第9期22-24,共3页
基金
广东省普通高校青年创新人才类项目(2023KQNCX265)
茂名市科技计划项目(20230228)。
文摘
荔枝裂壳是影响果园荔枝产量与品质的重要因素,传统人工检测方法效率低、精度差。针对荔枝开裂难以检测的问题,文章提出了一种基于YOLOv8改进的快速检测模型。该模型通过设计轻量化SE注意力检测头,增强了小目标的通道特征表达能力;改进多尺度特征融合方式,引入SoftMax自适应加权机制;利用Anchor-Free检测头,减少了anchor错误配对对小目标定位的影响。在自建数据库上开展改进模型与YOLOv5、YOLOv7、YOLOv8原始模型对比实验。结果显示,其F1值分别提高了2.6、1.9、1.3个百分点,检测速度提升了15%左右。此外,消融实验进一步验证了各改进模块的功能优势,表明该改进模型在小目标识别的精准度、速度及鲁棒性方面均优于现有模型。
关键词
YOLOv8
小目标检测
荔枝裂壳
注意力机制
多尺度特征融合
分类号
TP183 [自动化与计算机技术]
TP391.41 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
S667.1 [自动化与计算机技术—控制科学与工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
荔枝劣变的多模态传感感知与智能识别
朱启明
罗剑斌
杨图信
郭少英
滕丽丽
潘朝勃
《智慧农业导刊》
2025
0
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职称材料
2
基于YOLOv8的荔枝裂壳快速检测模型构建与实证研究
朱启明
潘朝勃
滕丽丽
罗剑斌
杨图信
郭少英
《广东蚕业》
2025
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职称材料
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