基于金刚石探测器的低噪声高增益电荷灵敏放大器研制

1

作者 王民川 朱志甫 +4 位作者 黄河 邹继军 邢宗强 方波 陈少佳 《核电子学与探测技术》 北大核心 2025年第3期388-396,共9页

金刚石探测器在核辐射探测中具有广阔的应用。本文基于电荷灵敏放大器的基本原理,采用共源极放大器和差分放大器的组合方式,设计了一种基于金刚石探测器的低噪声高增益电荷灵敏放大器。实验结果显示,本底等效噪声电荷为168 e^(-),能谱... 金刚石探测器在核辐射探测中具有广阔的应用。本文基于电荷灵敏放大器的基本原理,采用共源极放大器和差分放大器的组合方式,设计了一种基于金刚石探测器的低噪声高增益电荷灵敏放大器。实验结果显示,本底等效噪声电荷为168 e^(-),能谱分辨率和电荷收集效率分别为2.63%和86%。所有指标均达到了设计要求。该放大器有望在金刚石探测器的能谱分析、位置分辨和束流监测等领域得到应用。 展开更多

关键词 金刚石 低噪声 高增益 电荷灵敏放大器

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基于YOLOX—Nano的稻田空心莲子草目标检测方法研究

2

作者 梁松 李华锋 +3 位作者 邓向武 谢新雪 李岳鑫 刘星晨 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第7期173-180,共8页

稻田空心莲子草为稻田外来入侵恶性杂草,在秧苗封行前与水稻幼苗共同竞争水、肥、光和生长空间等资源,进而影响水稻产量。目前主要采用化学喷施除草剂对草害进行防治,如果在稻田无差别地喷施化学除草剂,不仅污染环境,还对稻田秧苗产生... 稻田空心莲子草为稻田外来入侵恶性杂草,在秧苗封行前与水稻幼苗共同竞争水、肥、光和生长空间等资源,进而影响水稻产量。目前主要采用化学喷施除草剂对草害进行防治,如果在稻田无差别地喷施化学除草剂,不仅污染环境,还对稻田秧苗产生一定的药害。随着深度学习的快速发展,根据稻田杂草的区域位置进行除草剂精准喷施已成为可能。YOLO系列具有高效推理能力及快速迭代的特点,系列版本体积小,方便嵌入手机或其他终端产品。以秧苗未封行前稻田中的恶性杂草空心莲子草为研究对象,针对YOLOX一阶段目标检测模型系列,YOLOX—Nano虽然在YOLOX系列中性能不是最优,但是其在YOLOX几个版本中体积最小,方便嵌入手机或其他终端产品,最终选择YOLOX系列中的YOLOX—Nano模型。同时构建YOLOv3、YOLOv4—tiny、YOLOv5—s、SSD和YOLOX—Nano等空心莲子草目标检测模型,并进行性能实验对比。结果表明,基于YOLOX—Nano的空心莲子草目标检测模型中召回率Recall、mAP、F 1值都高于YOLOv3、YOLOv4—tiny、SSD和YOLOv5—s模型,分别达到97.14%、96.72%和93%。针对秧苗和空心莲子草之间不同程度的轻微遮挡和部分严重遮挡图像,基于YOLOX—Nano的空心莲子草目标检测模型检测效果好于YOLOv3、YOLOv4—tiny、SSD和YOLOv5—s。 展开更多

关键词 空心莲子草 稻田 目标检测 除草 YOLOX—Nano

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蔬菜钵苗钵盘整排顶推分离机构设计与仿真

3

作者 魏武 余思遥 《农业与技术》 2025年第2期59-63,共5页

蔬菜钵苗自动取苗移栽过程中,钵体与穴盘的破结分离是影响取苗效果的关键因素之一。钵体与穴盘内壁的低损伤分离,是提高取苗效率、降低钵苗损伤率的有效途径。本文设计了一种蔬菜钵苗钵-盘整排顶推分离机构,并利用MATLAB软件进行了机构... 蔬菜钵苗自动取苗移栽过程中,钵体与穴盘的破结分离是影响取苗效果的关键因素之一。钵体与穴盘内壁的低损伤分离,是提高取苗效率、降低钵苗损伤率的有效途径。本文设计了一种蔬菜钵苗钵-盘整排顶推分离机构,并利用MATLAB软件进行了机构参数优化设计,得到1组满足钵-盘顶推分离要求的结构参数:标准直齿圆柱齿轮模数为2mm,齿数为40,Z型杆有效尺寸为14mm,连杆长为42mm,三角形连接板底边长为48mm。根据得到的机构参数,完成了机构结构设计,并对其进行了虚拟仿真分析,设计的蔬菜钵苗钵-盘整排顶推分离机构能够达到预期的工作要求,为顶推-夹茎式整排自动取苗机构的设计奠定了基础。 展开更多

关键词 蔬菜钵苗 顶推分离机构 参数优化 虚拟仿真 整排顶苗

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边缘算力在智能水产养殖方面研究与应用 被引量：3

4

作者 张锋 黄自强 +1 位作者 申启杨 邓春辉 《渔业现代化》 CSCD 北大核心 2024年第2期53-60,共8页

为了减少水产养殖污染,保证养殖生态系统的安全,提高生态环境质量,利用物联网技术设计并实现一种水产养殖智能监控系统。该系统通过智能传感器终端实现对养殖区域水质的溶氧、pH、水温、光照度、环境温度、环境湿度等参数的实时采集、... 为了减少水产养殖污染,保证养殖生态系统的安全,提高生态环境质量,利用物联网技术设计并实现一种水产养殖智能监控系统。该系统通过智能传感器终端实现对养殖区域水质的溶氧、pH、水温、光照度、环境温度、环境湿度等参数的实时采集、远程显示和自动控制,实现远程智能养殖。同时,系统利用树莓派作为边缘算力设备,从感知层、传输层、边缘计算层、应用层四个主要方面对系统进行说明,通过智能算法实现实时精细化管理资源的目标,使数据可视、可信,进一步探究水产养殖方面进行智能化协同化的可行性。研究表明,该系统在实物模型上运行稳定、感知准确、控制及时和扩展性强等优点,可在水产养殖中进行推广和应用。 展开更多

关键词 边缘算力 智能算法 物联网技术 水产养殖

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基于YOLOv5s的柚子叶部红蜘蛛检测方法研究 被引量：2

5

作者 李华锋 邓向武 《农业与技术》 2024年第12期50-53,共4页

柚子具有食用和药用价值,然而在柚子的种植生产期间,红蜘蛛在柚子的栽培养护管理过程中会造成严重的危害。红蜘蛛对叶片的叶绿素破坏性极大,导致叶片败色,严重影响叶片进行光合作用,造成叶片的变色剥落和果实畸变早落,对柚子产量有一定... 柚子具有食用和药用价值,然而在柚子的种植生产期间,红蜘蛛在柚子的栽培养护管理过程中会造成严重的危害。红蜘蛛对叶片的叶绿素破坏性极大,导致叶片败色,严重影响叶片进行光合作用,造成叶片的变色剥落和果实畸变早落,对柚子产量有一定影响。由于红蜘蛛体积小、繁殖速度快,人工使用药物喷洒的工作量大、效率低,已经难以满足现代大规模农业生产对虫害预防工作的需要。随着目标检测的发展,通过YOLO算法对红蜘蛛进行检测识别,YOLOv5s网络模型省去人工特征选择与数据挖掘的图像预处理工作,对体积小的红蜘蛛有着优良的识别效果,可以及时、准确、有效地识别并科学防治害虫,保证了柚子健康生长,同时有效减小药物喷洒范围,改善柚园的生态环境,对柚园具有重要的意义。 展开更多

关键词 深度学习 YOLOv5s 图像识别 红蜘蛛

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基于目标检测算法的稻田杂草识别方法研究 被引量：1

6

作者 李华锋 邓向武 +1 位作者 李岳鑫 钱昭文 《农业与技术》 2024年第18期51-54,共4页

稻田杂草位置获取是靶向喷施除草剂和机械智能除草的基础,为实现基于深度学习稻田杂草的位置检测以及模型的轻量化实用性。本文以稻田苗期恶性杂草空心莲子草为研究对象,对YOLO系列目标检测模型做出实用性分析。在稻田苗期未封行前人工... 稻田杂草位置获取是靶向喷施除草剂和机械智能除草的基础,为实现基于深度学习稻田杂草的位置检测以及模型的轻量化实用性。本文以稻田苗期恶性杂草空心莲子草为研究对象,对YOLO系列目标检测模型做出实用性分析。在稻田苗期未封行前人工手持相机采集杂草图像;杂草真实目标框人工进行标注,80%数据集用于网络模型的参数训练,20%数据集用于测试网络模型性能并进行对比分析;统计分析各算法模型的参数量规模及其计算量。试验得出基于YOLOv5s的稻田杂草位置检测算法模型的mAP能达到93.09%、Recall为85.14%、Precision为90.85%,基本满足智能除草和除草剂靶向喷施的实际应用需求。 展开更多

关键词 稻田 杂草 目标检测 YOLOv5s

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基于对比学习的零样本对象谣言检测

7

作者 陈珂 张文浩 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期1790-1800,共11页

现有的谣言检测模型通常依赖大规模人工标注的谣言数据集,标注成本高且谣言特征来源于已被辟谣的谣言.为了提高模型对未知谣言的检测能力,提出面向不同对象的谣言检测方法.基于零样本学习,将谣言数据集按照不同的对象划分为样本与内容... 现有的谣言检测模型通常依赖大规模人工标注的谣言数据集,标注成本高且谣言特征来源于已被辟谣的谣言.为了提高模型对未知谣言的检测能力,提出面向不同对象的谣言检测方法.基于零样本学习,将谣言数据集按照不同的对象划分为样本与内容互不重叠的多个数据集,从而实现零样本对象谣言检测任务;为了表征对象之间的关系构建通义掩码特征,从而设计区分通义掩码特征的代理任务;为了减少数据增强带来的噪声,引入面向对象的信息辅助文本作为特征,并将其与原语义向量进行线性变换.在此基础上,提出面向零样本对象谣言检测的基于代理任务的分层对比学习模型(ZPTHCL),可以通过迁移学习进行谣言检测.在一个基于对象的零样本谣言数据集和Ma-Weibo、Weibo20、Twitter15、Twitter16这4个公开数据集上进行实验,结果表明所提出的对比学习零样本对象谣言检测模型性能更优. 展开更多

关键词 谣言检测 零样本学习 迁移学习 代理任务 对比学习

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基于卷积神经网络与迁移学习的稻田苗期杂草识别 被引量：20

8

作者 邓向武 马旭 +3 位作者 齐龙 孙国玺 梁松 金晶 《农机化研究》 北大核心 2021年第10期167-171,共5页

杂草类别信息获取是实现杂草智能化田间管理的基础,为实现自然光照和大田复杂背景下的稻田苗期杂草自动识别,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与迁移学习相结合的稻田苗期杂草识别方法,可将预训练CNN图像... 杂草类别信息获取是实现杂草智能化田间管理的基础,为实现自然光照和大田复杂背景下的稻田苗期杂草自动识别,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与迁移学习相结合的稻田苗期杂草识别方法,可将预训练CNN图像分类模型的参数迁移到稻田苗期杂草识别任务。工作时,采集6种稻田苗期杂草图像共928幅,包括鳢肠、丁香蓼、空心莲子草、千金子、野慈姑和稗草,随机选择70%的图像样本作为训练集,剩余30%的图像样本作为测试集。基于3种经典CNN图像分类模型AlexNet、VGG16和GoogLeNet进行参数迁移学习,这3种参数迁移模型对6种稻田苗期杂草测试样本的正确识别率分别为96.40%、97.48%和91.01%。试验结果表明:基于预训练CNN图像分类模型与迁移学习相结合的稻田苗期杂草识别方法切实可行,可为其他农业应用中小样本图像的识别提供参考。 展开更多

关键词 杂草识别 稻田 卷积神经网络 迁移学习

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基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测 被引量：3

9

作者 邓向武 马旭 +1 位作者 齐龙 董文浩 《中国农机化学报》 北大核心 2020年第7期130-136,共7页

为避免水稻钵体软盘穴播量检测过程中的秧盘背景分割和稻种特征的手工设计及提取,本文提出了一种基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测方法,该方法可自动学习和提取不同穴播量的水稻种子特征,实现常规稻、杂交稻和超级杂交稻钵体... 为避免水稻钵体软盘穴播量检测过程中的秧盘背景分割和稻种特征的手工设计及提取,本文提出了一种基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测方法,该方法可自动学习和提取不同穴播量的水稻种子特征,实现常规稻、杂交稻和超级杂交稻钵体软盘穴播量为0、1、2、3、4、5、6及7粒以上共8种播量的自动检测。本文在每层卷积单元网络结构参数保持固定的前提下,选取2~4层共3种不同卷积单元数量的网络结构对RiceCountCNN模型性能进行试验,试验结果表明随着模型深度加深,模型检测精度逐渐提高。本文在3层RiceCountCNN模型网络框架下,按卷积核的大小递减和数量递增原则选择得出不同的卷积核网络参数组合方式,最终优化得出网络结构为9C16-AP2-7C32-AP2-5C64的模型性能最佳,平均正确率达到98.76%。为测试RiceCountCNN模型的性能,每个水稻品种选取1幅19穴×14穴的图像作为测试集对模型进行测试,试验结果得出模型针对常规稻、杂交稻和超级杂交稻的检测正确率分别达到97.37%、98.12%和90.98%,每幅图像的检测时间小于2.33 s。研究结果满足精密育秧播种实际工况检测要求,该研究为实现水稻精密衡量播种作业提供参考。 展开更多

关键词 穴播量 卷积神经网络 稻种 钵体软盘 网络深度 卷积核

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基于深度特征的稻田苗期杂草识别方法研究 被引量：2

10

作者 邓向武 马旭 +2 位作者 齐龙 孙国玺 梁松 《农机化研究》 北大核心 2021年第8期27-30,35,共5页

稻田杂草主要在水稻秧苗封行前与其竞争水肥光等资源,也为病虫害提供滋生条件。由于目前主要防控方式为除草剂无选择性地喷施,造成大量的农药浪费和环境污染。由于除草剂针对杂草的靶向喷施可大量减少农药使用量,笔者提出了一种基于深... 稻田杂草主要在水稻秧苗封行前与其竞争水肥光等资源,也为病虫害提供滋生条件。由于目前主要防控方式为除草剂无选择性地喷施,造成大量的农药浪费和环境污染。由于除草剂针对杂草的靶向喷施可大量减少农药使用量,笔者提出了一种基于深度卷积特征的稻田苗期杂草识别方法,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和k最近邻算法(K-Nearest Neighbor Classifier,KNN)两种算法针对6种杂草的深度卷积特征进行识别。实验结果表明:基于SVM深度特征分类准确度高于KNN算法,两种算法针对苗期杂草深度特征识别精度都高于94%,可满足田间杂草除草剂靶向喷施的应用需求。 展开更多

关键词 稻田 杂草识别 卷积神经网络 深度特征

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基于DeepLabV3+的稻田苗期杂草语义分割方法研究 被引量：9

11

作者 邓向武 梁松 +1 位作者 齐龙 余淑婷 《中国农机化学报》 北大核心 2023年第4期174-180,共7页

稻田杂草位置获取是靶向喷施除草剂和机械智能除草的基础,为实现自然光照环境和水田复杂背景下稻田苗期杂草的信息获取。以稻田恶性杂草野慈姑为研究对象,提出一种基于全卷积神经网络的稻田苗期杂草语义分割方法,利用DeepLabV3+对秧苗... 稻田杂草位置获取是靶向喷施除草剂和机械智能除草的基础,为实现自然光照环境和水田复杂背景下稻田苗期杂草的信息获取。以稻田恶性杂草野慈姑为研究对象,提出一种基于全卷积神经网络的稻田苗期杂草语义分割方法,利用DeepLabV3+对秧苗和杂草进行语义分割进而获取的杂草位置信息。首先人工田间采集稻田苗期杂草野慈姑的RGB图像,通过图像标注工具LabelMe人工标注图像中秧苗、杂草和背景的各个像素点,70%数据集用于DeepLabV3+网络模型参数的训练,30%数据集用于测试DeepLabV3+性能。然后与FCN和U-Net两种语义分割方法进行比较,所提出的DeepLabV3+语义分割方法准确率、均正比、频权交并比和F值等性能指标都最优,试验得出:DeepLabV3+模型像素准确率最高达到92.2%,高于U-Net和FCN方法的准确率92.1%和84.7%。所提出的方法能对稻田苗期杂草、秧苗和背景像素进行准确分割,满足智能除草和除草剂靶向喷施的实际应用需求。 展开更多

关键词 稻田杂草 野慈姑 语义分割 DeepLabV3+

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基于移动端轻量模型的杂草分类方法研究 被引量：5

12

作者 陈启 陈慈发 +1 位作者 邓向武 袁单飞 《中国农机化学报》 北大核心 2022年第2期163-170,共8页

杂草分类的研究大多集中在服务器端模型,而该类模型存在规模较大、占用较多计算资源、计算速度较慢、准确率不高等问题,以ResNet50和MobileNetV3;arge模型为基础,采用数据增强、迁移学习来进行快速训练,在训练中通过设置加权Softmax损... 杂草分类的研究大多集中在服务器端模型,而该类模型存在规模较大、占用较多计算资源、计算速度较慢、准确率不高等问题,以ResNet50和MobileNetV3;arge模型为基础,采用数据增强、迁移学习来进行快速训练,在训练中通过设置加权Softmax损失函数的权重,最后再利用精度高的服务器端模型指导和优化移动端模型,从而得到一个轻量模型。试验结果表明,本文轻量模型相比移动端模型MobileNetV3;arge,在模型大小变化不大的情况下,识别准确率提升1.2%;相比服务器端模型ResNet50,准确率提升0.78%,平均每张推理时间减少7.8%,模型大小减少80%,本研究可为杂草精准施药的实施应用提供理论基础和技术支持。 展开更多

关键词 人工智能 杂草识别 轻量卷积 损失函数 知识蒸馏

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面向延迟敏感型物联网应用的计算迁移策略 被引量：6

13

作者 郭棉 李绮琦 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第12期3590-3596,共7页

针对云计算网络延迟较长、能耗过高和边缘服务器计算资源有限的问题,提出了一种提高延迟敏感型物联网(IoT)应用服务质量(QoS)的边缘-云合作的漂移加惩罚计算迁移策略(DPCO)。首先,建立物联网-边缘-云系统模型,对业务模式、计算任务所经... 针对云计算网络延迟较长、能耗过高和边缘服务器计算资源有限的问题,提出了一种提高延迟敏感型物联网(IoT)应用服务质量(QoS)的边缘-云合作的漂移加惩罚计算迁移策略(DPCO)。首先,建立物联网-边缘-云系统模型,对业务模式、计算任务所经历的传输延迟和计算延迟、系统产生的计算能耗和传输能耗等进行数学建模;然后,以系统能耗和任务平均延迟为优化目标,以边缘服务器的队列稳定性为限制条件构建边缘-云合作的计算迁移优化模型;接着,以优化目标为惩罚函数,基于李雅普诺夫稳定性理论推导出计算迁移优化模型的漂移加惩罚函数特性。最后,基于推导结果提出了DPCO计算迁移算法,通过每时隙选择使当前漂移加惩罚函数最小化的计算迁移策略来降低长期的单位时间能耗和缩短系统平均延迟。与轻流雾处理(LFP)、基准边缘计算(EC)、基准云计算(CC)策略相比,DPCO的系统能耗最低,约是CC策略的2/3;任务平均延迟也最小,可减少为CC的1/5。实验结果表明,DPCO能够有效降低边缘-云计算系统的能量消耗,减少计算任务的端到端延迟,满足延迟敏感型IoT应用的QoS要求。 展开更多

关键词 云计算 边缘计算 计算迁移 能量消耗 服务质量

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移动边缘计算环境中面向机器学习的计算迁移策略 被引量：4

14

作者 郭棉 张锦友 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2021年第9期2639-2645,共7页

针对物联网(IoT)数据源的多样化、数据的非独立同分布性、边缘设备计算能力和能耗的异构性,提出一种集中学习和联邦学习共存的移动边缘计算(MEC)网络计算迁移策略。首先,建立与集中学习、联邦学习都关联的计算迁移系统模型,考虑了集中... 针对物联网(IoT)数据源的多样化、数据的非独立同分布性、边缘设备计算能力和能耗的异构性,提出一种集中学习和联邦学习共存的移动边缘计算(MEC)网络计算迁移策略。首先,建立与集中学习、联邦学习都关联的计算迁移系统模型,考虑了集中学习、联邦学习模型产生的网络传输延迟、计算延迟以及能耗;然后,以系统平均延迟为优化目标、以能耗和基于机器学习准确率的训练次数为限制条件构建面向机器学习的计算迁移优化模型。接着对所述计算迁移进行了博弈分析,并基于分析结果提出一种能量约束的延迟贪婪(ECDG)算法,通过延迟贪婪决策和能量约束决策更新二阶优化来获取模型的优化解。与集中式贪婪算法和面向联邦学习的客户选择(FedCS)算法相比,ECDG算法的平均学习延迟最低,约为集中式贪婪算法的1/10,为FedCS算法的1/5。实验结果表明,ECDG算法能通过计算迁移自动为数据源选择最优的机器学习模型,从而有效降低机器学习的延迟,提高边缘设备的能效,满足IoT应用的服务质量(QoS)要求。 展开更多

关键词 移动边缘计算 计算迁移 机器学习 联邦学习 延迟敏感

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基于同步提取变换的旋转机械振动信号时频分析 被引量：9

15

作者 邓向武 孙国玺 +2 位作者 梁松 袁鹏慧 林水泉 《机床与液压》 北大核心 2022年第7期181-186,共6页

为提升工业现场采集摩擦故障振动信号时频分辨率,采用小波变换、短时傅里叶变换、同步挤压变换和同步提取变换(SET)4种时频分析算法对多分量仿真信号和旋转机械的摩擦故障振动信号进行时频分析,并对同步提取变换算法原理进行详细介绍。... 为提升工业现场采集摩擦故障振动信号时频分辨率,采用小波变换、短时傅里叶变换、同步挤压变换和同步提取变换(SET)4种时频分析算法对多分量仿真信号和旋转机械的摩擦故障振动信号进行时频分析,并对同步提取变换算法原理进行详细介绍。通过实验与其他3种算法Renyi熵值进行比较。结果表明:针对多分量仿真信号,利用SET算法可有效去除能量发散现象、混叠和端点效应,与原始多分量仿真信号的真实时频谱一致,在时间分辨率和频率分辨率上均实现了最优;针对现场摩擦故障振动信号,利用SET可以很好地抑制摩擦故障信号中的背景噪声,得到的时频图时频聚焦性较好,同时能量发散情况得到极大改善,在时频图中可以清晰地看出摩擦故障信号对应的频率。 展开更多

关键词 旋转机械 振动信号 摩擦故障 同步提取变换 时频分析

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农机农艺协同融合机制与策略研究 被引量：5

16

作者 邓向武 《南方农机》 2020年第6期1-2,共2页

文章介绍了我国农作物作业机械化农机与农艺融合现状,重点阐述了各农作物作业机械与农艺特点相结合的设计过程,同时对我国目前农机与农艺融合中具体问题进行总结,并提出了相应的对策,以供参考。

关键词 农机 农艺 融合机制 策略

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基于伪随机二进制信号的电池阻抗测量

17

作者 言理 陈康伟 +1 位作者 孙国玺 梁根 《电源技术》 CAS 北大核心 2021年第10期1303-1306,共4页

利用伪随机二进制信号为电池系统的激励信号,测得相应的输出端电压。在考虑温度和老化等因素对电池阻抗频域特性影响,注入不同幅度的电流信号,实现电池阻抗实时快速测量。在搭建的实验测试平台上进行验证,结果表明,相比传统电化学阻抗... 利用伪随机二进制信号为电池系统的激励信号,测得相应的输出端电压。在考虑温度和老化等因素对电池阻抗频域特性影响,注入不同幅度的电流信号,实现电池阻抗实时快速测量。在搭建的实验测试平台上进行验证,结果表明,相比传统电化学阻抗谱测量技术,采用伪随机二进制序列信号进行阻抗测量方法快速简单。它能够有效实时地对非线性电池系统进行辨识,较为准确地测量在不同环境下电池阻抗动态变化。 展开更多

关键词 动力电池 电动汽车 伪随机二进制序列 阻抗测量

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鱼塘养殖环境智能动态监测系统

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作者 马伟炽 邓向武 +3 位作者 龚开 孔维灿 黄越 李煜鑫 《数字农业与智能农机》 2021年第20期66-67,共2页

本设计是针对鱼塘养殖及工厂化水产养殖环境,基于STM32F103的水质环境智能动态监测系统,能够自动巡航检测溶解氧、pH值、水温以及浑浊度。该设计利用溶解氧传感器、pH值传感器、温度传感器、浊度传感器测量相应的参数,经过模数转换将测... 本设计是针对鱼塘养殖及工厂化水产养殖环境,基于STM32F103的水质环境智能动态监测系统,能够自动巡航检测溶解氧、pH值、水温以及浑浊度。该设计利用溶解氧传感器、pH值传感器、温度传感器、浊度传感器测量相应的参数,经过模数转换将测量值转换成可用数据传输到主控芯片。系统通过分析参数判断当前环境情况,同时通过WIFI通信模块向云服务器发送数据,使用网页向用户反映养殖环境情况,建立数据库存储水质情况数据,以便从长时间维度上进行统计分析养殖环境与产品的质量和产量的关系。 展开更多

关键词 水产养殖 水质检测 智能动态监测

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基于改进YOLOv8n的轻量化水稻病害检测方法

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作者 李新超 杨铭严 孙国玺 《中国农机化学报》 2025年第12期94-102,F0003,共10页

针对现有水稻病害检测模型存在复杂度高、病害特征尺度差异显著以及检测精度低等问题,提出一种改进型的轻量化水稻病害检测算法YOLOv8n—ADMW。引入ADown轻量化下采样模块替代网络中的CBS模块,有助于模型捕获病害特征以及减少模型计算量... 针对现有水稻病害检测模型存在复杂度高、病害特征尺度差异显著以及检测精度低等问题,提出一种改进型的轻量化水稻病害检测算法YOLOv8n—ADMW。引入ADown轻量化下采样模块替代网络中的CBS模块,有助于模型捕获病害特征以及减少模型计算量,实现模型的轻量化;使用基于点采样的动态上采样算子Dysample替代传统上采样方法,根据输入特征内容自适应学习采样参数,减少病害边缘和特征信息的丢失;设计C2f—MSBlock模块更换颈部网络中的C2f模块,进一步增强多尺度病害特征融合能力,提高对多尺度目标的检测精度;将YOLOv8n原有的CIoU损失函数更改为动态非单调的聚焦机制WIoUv3,通过梯度增益分配策略提高模型的精确定位能力。试验结果表明,改进后的轻量化模型的平均精度均值mAP@0.5和mAP@0.5:0.95分别达到91.4%、56.8%,与YOLOv8n基线模型相比分别提高4.5%、3.5%,参数量和模型大小仅为2.4 M和5 MB,与改进前相比,分别减少20%、16.7%。YOLOv8n—ADMW算法使模型保持轻量化的同时提高检测精度,能够实现对水稻病害的有效检测,可为后续水稻不同病害的诊断提供技术支撑。 展开更多

关键词 水稻病害 目标检测 轻量化 损失函数 多尺度特征融合

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