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题名基于物联网技术的农业灌溉系统精准控制研究
被引量：22
- 1
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作者
李林
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机构
开封大学
开封市农业物联网工程技术中心
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出处
《农机化研究》
北大核心
2022年第1期227-232,共6页
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基金
河南省科技发展计划农业攻关项目(1802008)。
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文摘
为进一步提高我国农业灌溉系统的精准化水平,结合具有强大传感识别与智能嵌入特点的物联网技术,针对灌溉系统的精准控制展开研究。规划基于物联网技术的农业灌溉系统架构,搭建精准控制模型,以多传感器融合理念为主线,进行系统硬件选型与软件设计,并展开精准控制性能试验。试验结果表明:灌溉系统的多功能传感器数据采集与传输模块精准化程度高,土壤湿度系统监测值与实地测量值之间的相对误差控制在2%以内;在保证系统数据信号传输条件一致情况下,基于物联网技术精准控制算法,系统信息控制处理精准度可提高7.50%,灌溉作业效率可达90%以上;系统运行稳定,具有较好地推广前景,可为智慧农业发展提供优化方向。
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关键词
灌溉系统
传感识别
物联网技术
精准控制
作业效率
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Keywords
irrigation system
sensor recognition
internet of things technology
precise control
operation efficiency
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分类号
S274.2
[农业科学—农业水土工程]
S126
[农业科学—农业基础科学]
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题名改进YOLOv8的农作物叶片病虫害识别算法
被引量：3
- 2
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作者
张书贵
陈书理
赵展
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机构
开封大学信息工程学院
河南省高标准农田智能灌溉工程研究中心
开封市农业物联网工程技术中心
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出处
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第7期255-260,共6页
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基金
河南省高等学校重点科研项目计划(21A520029)。
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文摘
针对传统检测网络难以准确、高效地提取农作物叶片病虫害特征信息的问题,通过改进YOLOv8网络,提出一种多层级多尺度特征融合的农作物叶片病虫害识别算法。通过学习不同层级特征直接的特征关系,构建多层级特征编码模块,学习全面的特征表达;在Transformer的基础上设计多尺度空间—通道注意力模块,利用学习细粒度、粗粒度等多尺度全面的特征表达模式,捕获不同尺度特征之间的互补关系,并将所有特征表示有效融合起来,构成完整的图像特征表示,进而获取更佳的识别结果。在Plant Village公开数据集进行试验验证,结果表明:提出的改进方法能够有效提升配准精度,准确地识别出农作物叶片上同时存在的不同病虫害,对番茄叶片检测的mAP 0.5达到88.74%,比传统YOLOv8方法提升8.53%,且计算耗时没有明显增加。消融试验也充分证明所提各个模块的有效性,能够更好地实现高精度识别叶片病虫害,为农田智慧化管理提供有力支持和保障。
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关键词
叶片病虫害识别
多层级特征编码
多尺度特征融合
通道注意力
特征表达
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Keywords
recognition of leaf disease and pest
multi-level feature coding
multi-scale feature fusion
channel attention
feature expression
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
S43
[农业科学—农业昆虫与害虫防治]
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题名多源异构数据和注意力门控机制的小麦产量预测
被引量：1
- 3
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作者
陈书理
张书贵
赵展
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机构
开封大学信息工程学院
河南省高标准农田智能灌溉工程研究中心
开封市农业物联网工程技术中心
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出处
《山东农业大学学报（自然科学版）》
北大核心
2024年第3期444-452,共9页
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基金
国家自然科学基金项目(61702185)
河南省高等学校重点科研项目计划(24B520025)。
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文摘
针对传统的单模态数据预测小麦产量存在精度不高的问题,提出一种结合多源异构数据和注意力门控机制的小麦产量预测方法。首先引入了特征级的门控策略,来捕获每个模态内部特征的信息变化;然后利用神经网络评估每个模态内的置信度分数,并构建模态间的有效信息获取模块;最后设计了基于Transformer的空间和通道注意力门控机制模块,将不同模态之间的有效信息进行充分的融合,从而获得最佳的预测特征表示。实验结果表明,所提方法与传统方法相比具有更高的预测精准度,RMSE和MAE分别仅为809kg/hm^(2)和522kg/hm^(2),R^(2)则达到了0.806,通过对河南省近10年的小麦产量进行预测,得到的三项评价指标均相对稳定,且展现出了较强的鲁棒性。消融实验也验证了该方法中的不同组件均能有效提高小麦产量的预测精度,可为相关部门制定保障粮食安全管理决策提供有力的数据支持。
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关键词
小麦产量预测
多源异构数据
注意力机制
门控机制
特征融合
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Keywords
Wheat yield prediction
multi-source heterogeneous data
attention mechanism
gating mechanism
feature fusion
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名考虑接触约束的番茄采摘机械手臂鲁棒控制
被引量：2
- 4
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作者
姚云磊
李辉
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机构
开封大学信息工程学院
河南省高标准农田智能灌溉工程研究中心
开封市农业物联网工程技术中心
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出处
《中国农机化学报》
北大核心
2024年第12期101-108,共8页
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基金
河南省科技攻关项目(222102210240)
开封市科技攻关计划项目(202301011)。
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文摘
针对机械手臂定位精度低导致的末端执行器采摘伤果问题,设计一种有限时间鲁棒控制方法。首先建立带有摩擦阻力和接触约束的采摘机械手臂数学模型,对其进行降维处理;然后将采摘机械手臂末端位置和接触约束的跟踪误差作为控制目标,设计兼顾两者的终端滑模面;最后利用辅助参数设计接触约束下的有限时间鲁棒控制律,并通过Lyapunov函数证明设计的番茄采摘机械手臂的关节角度误差和末端接触约束误差均能在有限时间内收敛到0。通过仿真试验结果表明,设计的鲁棒控制方法可在0.3 s内稳定跟踪控制指令,关节角度和接触约束的最大跟踪误差分别仅为0.3°和0.08 N·m,具有更优的快速性和准确性。通过对番茄采摘测试的结果表明,提出的鲁棒控制方法可使采摘手臂末端的最大定位误差仅有0.19 cm,接触约束的最大误差仅为0.06 N·m。
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关键词
番茄采摘
机械手臂
摩擦阻力
接触约束
终端滑模面
鲁棒控制
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Keywords
tomato picking
robotic arm
frictional resistance
contact constraint
terminal sliding surface
robust control
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分类号
S225
[农业科学—农业机械化工程]
TP241
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名联合图像—频率监督的图像超分辨率重建算法
被引量：3
- 5
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作者
陈书理
张书贵
赵展
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机构
开封大学信息工程学院
河南省高标准农田智能灌溉工程研究中心
开封市农业物联网工程技术中心
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2023年第2期623-627,共5页
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基金
河南省教育厅重点科研项目(22A520001)
国家自然科学基金资助项目(61702185)
+1 种基金
河南省高等学校青年骨干教师培养计划资助项目(2020GZGG043)
河南省高等学校重点科研计划项目(21A520029,21A520028)。
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文摘
针对现有单幅图像超分重建方法难以捕获图像中完备有效信息的问题,提出一种联合图像—频率监督的图像超分辨率重建算法,旨在利用多个域之间的互补信息,进而获得更完备的图像特征表示。首先通过分析图像像素转换到频域空间后的特性,根据其复数表征方式提出了一种新的频域距离监督损失,将频谱信息有效地应用到卷积神经网络的优化过程;然后通过分析频域中不同频带的表征特点,在频域距离损失基础上构建了频谱加权损失,并将其分别应用到低频和高频两个频带;最后结合图像域的监督,构成多个域的联合优化,取得良好的性能。在Set14、B100和Kodak三种公开数据集上进行了验证,结果表明:该算法的PSNR和SSIM分别达到了33.47 dB和0.9859,与几种图像超分方法相比取得了最好的性能。
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关键词
单幅图像超分辨率重建
图像—频率联合监督
频域距离监督损失
频谱加权损失
卷积神经网络
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Keywords
single image super-resolution
image-frequency joint supervision
frequency distance supervision loss
spectral weighting loss
convolutional neural network
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名甲基磺酸乙酯诱变西瓜种子的条件优化
被引量：3
- 6
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作者
赵展
王晓婷
李林
侯晟灿
霍治邦
张新成
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机构
开封市农业物联网工程技术中心·河南省高标准农田智能灌溉工程研究中心·开封大学信息工程学院
开封市农林科学研究院
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出处
《中国瓜菜》
CAS
北大核心
2022年第1期81-85,共5页
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基金
开封大学博士基金项目(KDBS-2017-003)
河南省高等学校重点项目(20B210013、21A520029、21A520028)
开封市科技发展计划(科技攻关)项目(2102009)。
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文摘
为探明EMS诱变西瓜种子的最佳条件,以石红为试材,设置种子切口与不切口2种处理方式,采用6个诱变浓度(0.40%,1.00%,1.20%,1.40%,1.60%和2.00%)和5个诱变时间(4、10、12、14、16 h)共30个不同处理组合对西瓜种子萌发的影响进行研究。结果表明,切口处理能显著提高西瓜种子对EMS诱变剂的敏感性,共筛选出6个处理组合,诱变效果最接近半致死剂量,分别是1.20%+12 h、1.20%+14 h、1.20%+16 h、1.40%+12 h、1.40%+14 h和1.40%+16 h,对应的西瓜种子相对发芽率分别为50.38%、52.21%、51.97%、48.95%、49.97%和48.82%。以用量少且用时短为原则,确定EMS诱变西瓜种子的最佳组合是1.20%EMS诱变12 h。
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关键词
西瓜
甲基磺酸乙酯
诱变
条件优化
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Keywords
Watermelon
Ethyl methanesulfonate
Mutant
Optimization of conditions
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分类号
S651
[农业科学—果树学]
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题名人工智能背景下涉农高职院校多方协同育人路径探索
- 7
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作者
赵展
王晓婷
张新成
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机构
开封大学信息工程学院/河南省高标准农田智能灌溉工程研究中心
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出处
《智慧农业导刊》
2025年第17期152-155,159,共5页
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基金
开封大学2024年教育教学改革研究重点项目(2024-KDJGZD-01)。
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文摘
人工智能技术赋能智慧农业发展的支撑作用日益凸显,这一产业变革对涉农高职院校农业人才培养提出新要求,亟需跨学科新型农业人才,而新型农业人才的培养离不开产教融合,需要政校企社等多方主体协同参与,但目前对于多方主体协同育人的有效路径还有待进一步探索。鉴于此,聚焦当前涉农高职院校多元主体协同育人过程中存在的政策不健全、融合不深入、机制不完善和体系不到位等问题,从健全政策制度体系、搭建育人桥梁、完善育人机制、“五金”建设4个维度展开,探索多方协同育人的有效路径,具体包括建立健全政策制度体系,激发多方协同育人动能;以产教融合共同体为载体,搭建多方协同育人桥梁;完善多方协同育人机制,重构协同育人模式;以“五金”为抓手,筑牢多方协同育人基石等,以期为人工智能背景下多方协同培育新型农业人才提供理论基础与实践参考。
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关键词
人工智能
高职院校
多方协同
育人路径
探索
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Keywords
artificial intelligence(AI)
vocational college
multi-party collaboration
education path
exploration
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分类号
C961
[经济管理]
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