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大模型在粮食仓储信息化技术中的应用展望
1
作者 祝玉华 潘龙琦 +4 位作者 李智慧 甄彤 张庆辉 秦瑶 潘泉 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第7期19-29,共11页
本文全面评估了粮食仓储在维护国家粮食安全中的关键作用,并深入分析了大模型技术,特别是Transformer模型架构及其关键技术,在粮食仓储智能化管理中的应用前景。文章概述了粮食仓储的重要性及其面临的挑战,介绍了大模型技术的概念、特... 本文全面评估了粮食仓储在维护国家粮食安全中的关键作用,并深入分析了大模型技术,特别是Transformer模型架构及其关键技术,在粮食仓储智能化管理中的应用前景。文章概述了粮食仓储的重要性及其面临的挑战,介绍了大模型技术的概念、特点及其在人工智能领域的广泛应用,并提出了将大模型技术应用于粮食仓储管理的设想,旨在通过构建智能仓储系统,实现对粮食存储环境的精准监测、智能调控和高效管理。文章还回顾了粮食仓储信息化发展的现状,并分析了大模型技术在该领域的应用潜力和挑战。强调了未来在技术创新、人才培养和政策支持等方面的努力方向,以期为提升我国粮食仓储管理水平提供有力支持。 展开更多
关键词 粮食仓储 粮食信息化 大模型技术 TRANSFORMER 深度学习
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河南工业大学储粮害虫图像数据集
2
作者 于俊伟 翟付品 《农业大数据学报》 2023年第2期85-90,共6页
储粮害虫是造成粮食产后损失的重要因素,对粮食害虫早期活动进行检测和监控是减少储粮损失的必要且合适的防控措施。随着人工智能的发展,基于深度学习的图像检测方法在农业领域得到了广泛应用,目前在储粮害虫检测领域的研究相对较少,数... 储粮害虫是造成粮食产后损失的重要因素,对粮食害虫早期活动进行检测和监控是减少储粮损失的必要且合适的防控措施。随着人工智能的发展,基于深度学习的图像检测方法在农业领域得到了广泛应用,目前在储粮害虫检测领域的研究相对较少,数据集的质量往往决定了深度学习模型能够学到的知识水平,因此构建专门用于储粮害虫图像检测和计数的数据集具有重要意义。本文提出的数据集GrainPest包含500幅粮虫原始图像、500幅像素级显著目标标注图像、420个害虫检测目标框标注文件和500条粮虫数量数据。数据集涵盖了玉米象、麦蛾、谷蠹、玉米螟、大谷盗、蚕豆象、米象、咖啡豆象、绿豆象、印度谷螟等主要粮食害虫,图像背景涉及小麦、玉米、大米、稻谷、绿豆、蚕豆等常见粮食。由于实际检测中有很多粮食是未感染虫害的,因此数据集还包含了80幅不含害虫目标的纯粮食背景图像,这增加了害虫显著性检测的难度。本数据集提供了一个多样性的粮虫图像基准数据集,旨在促进深度学习在储粮害虫显著性检测、目标检测和粮虫计数方面的研究,为降低粮食储藏损失和保障粮食安全提供支持。 展开更多
关键词 储粮害虫 显著性检测 目标检测 粮虫等级
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信息技术在粮食多式联运系统中的应用与展望
3
作者 祝玉华 郭少华 +1 位作者 李智慧 甄彤 《中国粮油学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期196-205,共10页
粮食作为国计民生的重要物资,其稳定、高效的运输对于保障国家粮食安全具有至关重要的意义。本文从多式联运高效衔接技术、路径优化、信息共享、一体化监控平台等方面阐述了多式联运信息化发展现状,并针对信息技术在粮食多式联运方面的... 粮食作为国计民生的重要物资,其稳定、高效的运输对于保障国家粮食安全具有至关重要的意义。本文从多式联运高效衔接技术、路径优化、信息共享、一体化监控平台等方面阐述了多式联运信息化发展现状,并针对信息技术在粮食多式联运方面的应用以及现存问题,提出了一种基于北斗/5G和SPC的粮食多式联运粮情动态监测的方法。利用北斗+5G融合定位以及北斗短报文通信方式,弥补了运输车辆在室内、城市密集区等复杂环境下的精准定位和通信的不足。通过设置粮情状态判定规则结合下位机传感器采集数据进行分析,绘制SPC动态控制图,在实现对粮情状态实时监控的同时,可通过观测数据波动情况预测潜在风险,提前干预,减少粮食在途损耗。最终,为未来打造粮食多式联运高效衔接一体化智能监管平台提供支撑。 展开更多
关键词 粮食物流 多式联运 北斗+5G 动态监测 SPC
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基于深度学习的低光照图像增强研究综述 被引量：2
4
作者 孙福艳 吕准 吕宗旺 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期19-27,共9页
低光照图像增强的目的是优化在光线不足的环境中捕获的图像,提升其亮度和对比度。目前,深度学习在低光照图像增强领域已成为主要方法,因此,有必要对基于深度学习的方法进行综述。首先,将传统低光照图像增强方法进行分类,并分析与总结其... 低光照图像增强的目的是优化在光线不足的环境中捕获的图像,提升其亮度和对比度。目前,深度学习在低光照图像增强领域已成为主要方法,因此,有必要对基于深度学习的方法进行综述。首先,将传统低光照图像增强方法进行分类,并分析与总结其优缺点。接着,重点介绍基于深度学习的方法,将其分为有监督和无监督两大类,分别总结其优缺点,随后总结应用在深度学习下的损失函数。其次,对常用的数据集和评价指标进行简要总结,使用信息熵对传统方法进行量化比较,采用峰值信噪比和结构相似性对基于深度学习的方法进行客观评价。最后,总结目前方法存在的不足,并对未来的研究方向进行展望。 展开更多
关键词 低光照图像增强 深度学习 有监督 特征提取 无监督
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基于改进YOLOv8m的小麦仓储粮虫检测方法 被引量：2
5
作者 吕宗旺 王甜甜 +1 位作者 孙福艳 祝玉华 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第3期108-114,共7页
害虫是造成仓储小麦损失的重要因素之一,及时检测害虫并采取有效手段能够减少仓储小麦损失。传统人工检测害虫方法存在人工因素影响较大、速度慢的问题,基于深度学习的仓储粮虫检测方法虽然耗时短,但存在模型较大、速度和准确率二者难... 害虫是造成仓储小麦损失的重要因素之一,及时检测害虫并采取有效手段能够减少仓储小麦损失。传统人工检测害虫方法存在人工因素影响较大、速度慢的问题,基于深度学习的仓储粮虫检测方法虽然耗时短,但存在模型较大、速度和准确率二者难以平衡的问题。故首先选取YOLOv8m算法作为基础进行改进,接着以更轻量化的网络Shufflenetv2代替Darknet—53;其次,在主干网络末端添加Squeeze—and—Excitation Networks注意力机制获取高质量的特征图,有效提高检测精度;最后,采用WIoUv3 Loss为YOLOv8m的回归损失函数,提高检测的精度和速度。试验结果表明:所提出的改进模型平均精度均值达到95.4%,模型参数量为19.46 M,FLOPs为58.74 G。相比其他模型,精确率更高,模型参数量更低,速度更快,能够为仓储害虫检测提供有效技术支撑。 展开更多
关键词 小麦仓储粮虫 深度学习 小目标检测 注意力机制 轻量化模型
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基于多模态射频信号融合的粮食水分检测 被引量：2
6
作者 杨卫东 郭思君 +2 位作者 段珊珊 胡鹏明 单少伟 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第2期132-138,共7页
水分检测是粮食存储和贸易中不可或缺的一环,利用各种射频传感技术可以实现无损、快速地粮食水分检测。然而,现有方案都是基于单一种类射频信号开发的,针对不同射频信号需要训练对应检测模型,人力成本增加。基于此,提出一种融合多模态... 水分检测是粮食存储和贸易中不可或缺的一环,利用各种射频传感技术可以实现无损、快速地粮食水分检测。然而,现有方案都是基于单一种类射频信号开发的,针对不同射频信号需要训练对应检测模型,人力成本增加。基于此,提出一种融合多模态射频信号的粮食水分检测方法RF—Grain。首先,针对多径环境和硬件缺陷引起的噪声问题,提出一种WiFi信道状态信息(CSI)数据预处理方法;其次,提出一种域对抗神经网络模型,用以消除不同类型射频信号提取的粮食水分特征分布差异;最后,设计使用3种不同射频传感技术进行粮食水分检测的试验,以卷积神经网络作为对比,对所提出方法的性能进行评估,并与现有方法进行对比分析。试验表明,所提出方法能够有效检测5种不同含水率的粮食样品,总体准确率为分别为98.87%、96.22%和96.56%,优于传统的卷积神经网络,具有准确率高、泛化性好等优点,为粮食水分无损检测研究提供有力的技术支撑。 展开更多
关键词 粮食 水分含量检测 射频传感 多模态 域对抗神经网络
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计算机视觉与图像的检测技术在储粮害虫监测中应用综述 被引量：1
7
作者 甄彤 王静 +1 位作者 李智慧 祝玉华 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第7期39-48,共10页
高效准确地检测粮仓管理中的储粮害虫是计算机视觉与图像处理领域的重要研究方向之一。随着深度学习和图像处理技术的迅速发展,储粮害虫检测在粮食仓储领域获得了新的解决方案。本文综述了传统与基于深度学习的目标检测技术的研究进展... 高效准确地检测粮仓管理中的储粮害虫是计算机视觉与图像处理领域的重要研究方向之一。随着深度学习和图像处理技术的迅速发展,储粮害虫检测在粮食仓储领域获得了新的解决方案。本文综述了传统与基于深度学习的目标检测技术的研究进展及其在储粮害虫检测中的应用,涵盖数据采集与预处理、模型选择与训练及应用实例,展示了研究者们在提高害虫检测模型的准确率和鲁棒性(环境适应性)上取得的进展,以期为进一步提高储粮害虫检测技术的准确性,提升粮仓管理智能化水平,保障粮食安全提供参考。 展开更多
关键词 粮仓管理 储粮害虫 检测技术 深度学习
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基于深度学习的网络入侵检测系统综述 被引量：5
8
作者 邓淼磊 阚雨培 +3 位作者 孙川川 徐海航 樊少珺 周鑫 《计算机应用》 北大核心 2025年第2期453-466,共14页
入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新... 入侵检测系统(IDS)等安全机制已被用于保护网络基础设施和网络通信免受网络攻击。随着深度学习技术的不断进步,基于深度学习的IDS逐渐成为网络安全领域的研究热点。通过对文献广泛调研,详细介绍利用深度学习技术进行网络入侵检测的最新研究进展。首先,简要概述当前几种IDS;其次,介绍基于深度学习的IDS中常用的数据集和评价指标;然后,总结网络IDS中常用的深度学习模型及其应用场景;最后,探讨当前相关研究面临的问题,并提出未来的发展方向。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测 深度学习 异常检测 网络入侵检测系统
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基于智能算法的储粮通风温度预测 被引量：1
9
作者 吕宗旺 柳航 孙福艳 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第1期91-98,共8页
在当前粮食安全日益受到关注的背景下,对储粮过程中的温度波动进行准确预测,并通过智能化的通风控制系统实现对储粮环境的优化管理成为亟待解决的问题。基于此,提出一种CNN-BiGRU-Attention网络模型,通过CNN提取特征图中时序数据之间的... 在当前粮食安全日益受到关注的背景下,对储粮过程中的温度波动进行准确预测,并通过智能化的通风控制系统实现对储粮环境的优化管理成为亟待解决的问题。基于此,提出一种CNN-BiGRU-Attention网络模型,通过CNN提取特征图中时序数据之间的潜在关系,并将处理后的特征向量作为BiGRU网络的输入,根据粮情数据的时序特征,在BiGRU网络中加入Attention为粮情特征分配权重;以及采用IPSO优化模型超参数的多模型融合算法来预测粮堆温度。使用吉林省榆树某直属粮库的数据集验证该预测模型,结果显示:均方根误差RMSE为0.046 9,平均绝对误差MAE为0.031 5,确定系数R~2为0.992 5,与其他模型相比,有效地提高预测精度。通过将储粮温度预测功能应用于粮情测控系统中,实现机械通风智能化来保障粮食的安全储藏。 展开更多
关键词 储粮温度预测 改进粒子群算法 粮食储藏 通风控制
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基于LoRa通信与传感技术的储粮温度变频通风测控系统
10
作者 甄彤 李雄飞 +1 位作者 吕宗旺 孙福艳 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第11期60-67,共8页
针对现有储粮温度测控系统传输距离短、灵活性不足,以及传统机械通风效率低、功耗高等问题,提出一种结合LoRa(Long Range)扩频通信与传感网络的储粮通风系统。系统采用分布式架构设计,由从站监测部分与主站核心控制部分构成。从站集成DS... 针对现有储粮温度测控系统传输距离短、灵活性不足,以及传统机械通风效率低、功耗高等问题,提出一种结合LoRa(Long Range)扩频通信与传感网络的储粮通风系统。系统采用分布式架构设计,由从站监测部分与主站核心控制部分构成。从站集成DS18B20数字温度传感器网络,基于单总线拓扑(1—Wire)、二叉树遍历算法与CRC—8—MAXIM校验实现储粮过程中多节点温度数据采集;系统在传统通风控制中引入风机变频控制技术,主站通过Modbus RTU协议调控变频器(Variable-frequency Drive,VFD)频率,驱动三相离心风机动态调速;结合RS232通信接口调控控制面板,主站基于FreeRTOS实时操作系统,实现多任务协同处理,满足系统控制的实时性与稳定性。主从站通过LoRa扩频技术(470 MHz频段、22 dBm发射功率、扩频因子SF=12)保障远距离无线通信可靠性,实现复杂粮仓环境的有效覆盖。试验表明,采集温度数据平均偏差率为0.13%,最大偏差≤±0.5℃,符合国家粮油储藏行业标准;LoRa通信在空旷与模拟粮仓环境下1 km内通信成功率分别达94.2%、86%以上,显著优于传统无线通信技术;系统变频通风控制策略能够根据不同的粮情动态调控风机功率(通风响应时间≤5 s),相比于恒定电源频率控制风机方法通风效果提高,节能降耗。 展开更多
关键词 LoRa扩频技术 储粮系统 变频通风控制 传感网络 远距离无线通信
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低照度图像增强算法研究综述
11
作者 吕宗旺 牛贺杰 +1 位作者 孙福艳 甄彤 《红外技术》 北大核心 2025年第2期165-178,共14页
低照度图像增强是图像处理领域的重要问题之一,近年来,深度学习技术的迅速发展为低照度图像增强提供了新的解决方案,且具有广阔的应用前景。首先,全面分析了低照度图像增强领域的研究现状与挑战,并介绍了传统方法及其优缺点。其次,重点... 低照度图像增强是图像处理领域的重要问题之一,近年来,深度学习技术的迅速发展为低照度图像增强提供了新的解决方案,且具有广阔的应用前景。首先,全面分析了低照度图像增强领域的研究现状与挑战,并介绍了传统方法及其优缺点。其次,重点讨论了基于深度学习的低照度图像增强算法,根据学习策略的不同将其分为五类,分别对这些算法的原理、网络结构、解决问题进行了详细的阐述,并按时间顺序将近6年基于深度学习的图像增强代表算法进行了对比分析。接着,归纳了当前主流的数据集与评价指标,并从感知相似度和算法性能两个方面对深度学习算法进行测试评估。最后,对低照度图像增强领域改进方向与今后研究作了总结与展望。 展开更多
关键词 低照度图像 图像增强 深度学习 图像处理 低照度数据集
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粮食多式联运区块链分级多链溯源模型
12
作者 祝玉华 孟利奥 +1 位作者 甄彤 李智慧 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第3期195-201,F0003,共8页
随着我国粮食物流在公铁水多式联运过程中面临的挑战日益增多,信息共享和管控成为关键问题。针对传统的粮食溯源体系面临数据中心化、信息不透明、数据易伪造等问题,提出一种粮食多式联运区块链分级多链溯源模型。该模型包含一级链Ms—R... 随着我国粮食物流在公铁水多式联运过程中面临的挑战日益增多,信息共享和管控成为关键问题。针对传统的粮食溯源体系面临数据中心化、信息不透明、数据易伪造等问题,提出一种粮食多式联运区块链分级多链溯源模型。该模型包含一级链Ms—Raft算法、二级链R—PBFT算法和智能合约算法,一级链和二级链通过哈希锁定相互锚定,保证数据传输的可靠性。对比试验表明,分级多链模型的写入吞吐量为170 tps、读取吞吐量为280 tps、平均记账时延为0.25 s、平均写入时延为0.50 s、平均查询时间为0.41 s,与单链模型相比有更高的网络性能、共识效率和运行效率,且安全性更高,满足粮食多式联运溯源的需求。 展开更多
关键词 粮食多式联运 区块链 溯源 跨链技术
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散装粮堆体积估算研究现状与进展
13
作者 陈卫东 何为 +3 位作者 苏鹏 丁俊丹 张庆辉 符方铭 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第10期211-218,共8页
散装粮堆体积估算是平粮机器人执行平粮操作的基础。对入仓后散装粮堆进行体积估算可为平粮机器人提供作业路径规划,引导其准确高效完成平粮任务。本文描述了粮仓中散装粮堆体积估算流程,从图像数据采集、三维重建、体积计算等方面进行... 散装粮堆体积估算是平粮机器人执行平粮操作的基础。对入仓后散装粮堆进行体积估算可为平粮机器人提供作业路径规划,引导其准确高效完成平粮任务。本文描述了粮仓中散装粮堆体积估算流程,从图像数据采集、三维重建、体积计算等方面进行归纳,总结了采用不同方法实现粮堆体积估算的研究成果和存在问题,并对未来研究发展作出展望。 展开更多
关键词 散装粮堆 平粮机器人 三维重建 体积估算
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遥感影像中种植作物结构分类方法综述
14
作者 甄彤 张威振 李智慧 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第8期35-48,共14页
遥感影像中的农作物种植结构分类具有重要应用价值。综述了遥感影像的主要分类技术,包括光谱特征、纹理特征、时序特征和多源数据融合等方法;重点分析了传统分类方法以及卷积神经网络等深度学习技术在提升分类精度和效率方面的表现。研... 遥感影像中的农作物种植结构分类具有重要应用价值。综述了遥感影像的主要分类技术,包括光谱特征、纹理特征、时序特征和多源数据融合等方法;重点分析了传统分类方法以及卷积神经网络等深度学习技术在提升分类精度和效率方面的表现。研究结果表明,结合多源遥感数据与深度学习模型显著提高了复杂环境下的作物分类效果,尤其在处理多时相数据时表现突出。未来,遥感影像分类将通过算法优化和数据融合,进一步推动精准农业的发展与智能化管理系统的构建。 展开更多
关键词 遥感技术 农作物分类 深度学习 数据融合
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基于改进ConvNeXt的水稻种子品种分类识别研究
15
作者 陈卫东 范冰冰 +2 位作者 刘超 丁俊丹 何为 《中国粮油学报》 北大核心 2025年第4期197-204,共8页
传统的水稻种子品种识别主要依靠人工完成,存在主观性强、识别效率低等问题,本研究提出了基于改进的ConvNeXt的水稻种子品种检测模型CS-ConvNeXt。该模型通过引入ShuffNetV2 Unit降低模型碎片化程度的同时增加了不同分支通道之间的信息... 传统的水稻种子品种识别主要依靠人工完成,存在主观性强、识别效率低等问题,本研究提出了基于改进的ConvNeXt的水稻种子品种检测模型CS-ConvNeXt。该模型通过引入ShuffNetV2 Unit降低模型碎片化程度的同时增加了不同分支通道之间的信息通信与共享,其次,引入Channel Shuffle以增强不同尺度水稻种子图像的多层特征之间的跨通道信息交互。选用5类水稻种子为测试对象,并与现有的卷积神经网络模型ResNet50、InceptionV2、MoblienetV3、ConvNeXt进行比较,结果表明,本研究所提出的CS-ConvNeXt模型在准确率、精确率、召回率及F1值分别达到了98.22%、98.04%、98.10%、98.06%,消融实验结果验证了本研究提出的方法对模型性能的提升。 展开更多
关键词 水稻种子 ConvNeXt 深度学习 品种识别 机器视觉
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基于视频异常行为检测在粮食仓储行业的应用研究进展
16
作者 陈卫东 丁俊丹 +2 位作者 韩志强 何为 张峰 《粮油食品科技》 北大核心 2025年第3期204-210,共7页
加强有限空间作业安全管理是预防和减少生产安全事故的重要基础,在粮仓封闭大空间内,由于光线不足和空气流通受限,作业过程中存在较大的安全风险,利用仓内监控视频对作业人员的行为进行检测和分析,是确保安全作业的重要技术手段。本文... 加强有限空间作业安全管理是预防和减少生产安全事故的重要基础,在粮仓封闭大空间内,由于光线不足和空气流通受限,作业过程中存在较大的安全风险,利用仓内监控视频对作业人员的行为进行检测和分析,是确保安全作业的重要技术手段。本文总结了基于视频的粮仓作业异常行为检测的数据集建立与预处理方法,阐述了机器学习和深度学习技术在该领域的应用进展,包括异常行为识别、实时预警等方面的技术创新与实践应用。同时,汇总了该领域研究成果及存在的问题,如数据集不完善、模型准确性不足等,对未来研究方向进行了展望。 展开更多
关键词 粮食仓储 视频 异常行为检测 深度学习
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基于可见光和先进成像技术的粮食不完善粒快速检测研究进展 被引量：1
17
作者 葛宏义 郭春燕 +7 位作者 蒋玉英 张元 孙振雨 季晓迪 吴旭阳 冯博 周文慧 王恒 《食品工业科技》 北大核心 2025年第6期30-42,共13页
粮食中不完善粒的存在会降低粮食质量,影响粮食加工产品的品质,并且不完善粒的含量会影响粮食在国家规定的收购标准中的质量等级评定,造成经济损失。传统的检测方法包括人工检测法和化学试剂法等,这些方法存在主观性强、耗时较长等问题... 粮食中不完善粒的存在会降低粮食质量,影响粮食加工产品的品质,并且不完善粒的含量会影响粮食在国家规定的收购标准中的质量等级评定,造成经济损失。传统的检测方法包括人工检测法和化学试剂法等,这些方法存在主观性强、耗时较长等问题,难以满足目前前沿研究向快速、准确检测发展的主要趋势。可见光成像技术操作简便且成像速度较快,但其无法识别粮食内部的特征信息。具有高分辨率和快速检测等优势的先进成像技术也成为粮食不完善粒检测领域的重要研究热点之一。本文综述了用于粮食不完善粒检测的成像技术,包括可见光成像、X射线、热成像、高光谱和多光谱成像以及太赫兹成像等,对这些技术的优缺点进行讨论和比较。分别从粮食的视觉外观和内部特征信息两方面进行介绍,总结了成像技术与机器学习方法结合在粮食不完善粒检测方面的研究进展。最后提出现阶段存在的问题并进行讨论,对未来改进方向进行展望,为粮食不完善粒检测的创新应用提供重要参考。 展开更多
关键词 不完善粒 可见光成像 X射线成像 热成像 高光谱和多光谱成像 太赫兹成像 机器学习
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数字孪生技术及其在粮库中的应用综述 被引量：1
18
作者 彭海龙 祝玉华 +3 位作者 甄彤 李智慧 张庆辉 潘泉 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第15期54-71,共18页
数字孪生技术实现了数字世界与物理世界的无缝连接。分析得出数字孪生技术其独特的数字化、信息化、智能化特点,且具有一定复杂性,需要建模与仿真、传感与监测、大数据、先知先觉与决策、虚拟现实与可视化技术集群的协同加持。其在航天... 数字孪生技术实现了数字世界与物理世界的无缝连接。分析得出数字孪生技术其独特的数字化、信息化、智能化特点,且具有一定复杂性,需要建模与仿真、传感与监测、大数据、先知先觉与决策、虚拟现实与可视化技术集群的协同加持。其在航天航空、智慧城市、智能制造、能源、医疗健康、水利、建筑等领域都有着实例化的应用,强力驱动各领域数字化、智能化转型。在粮食领域,数字孪生技术同样能大力促进粮食信息化的发展。数字孪生技术为粮库赋能,实现了粮库的粮情监测及预测、智能通风、能耗监测及预测、运粮车出入库监测以及粮库安防监测等功能,数字孪生粮库促进了无人粮库的建设,实现粮库信息化、智能化的同时也有力保障了粮食安全。 展开更多
关键词 数字孪生 粮食信息化 智能通风 粮食安全
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心电特征引导下的自监督房颤异常检测方法 被引量：2
19
作者 陈鹏 邓淼磊 +2 位作者 樊好义 张德贤 韩涵 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第2期208-218,共11页
心电异常检测旨在发现心电数据中异常的模式,例如房颤特征或无效干扰信号特征。针对心房颤动心电异常,提出了一种简单有效的自监督房颤异常检测方法,称为心电特征引导下的房颤异常检测器(electrocardiogram feature induced atrial fibr... 心电异常检测旨在发现心电数据中异常的模式,例如房颤特征或无效干扰信号特征。针对心房颤动心电异常,提出了一种简单有效的自监督房颤异常检测方法,称为心电特征引导下的房颤异常检测器(electrocardiogram feature induced atrial fibrillation detector,EFAFD),通过引入P波掩码和心率变异性指标预测多任务学习策略,指导模型学习房颤心电P波消失和RR间期绝对不齐等医学特征,提高模型对房颤异常心电模式的判别能力。具体地,将P波掩码心电数据通过自编码器重构原始的心电数据,学习房颤心电P波易消失的特征。同时,将心率变异性指标的预测任务整合到自编码器框架中,学习房颤心电RR间期绝对不齐的节律特征。通过度量心电的重构误差,实现房颤心电的检测。在真实的动态心电数据集上评估了所提出的方法,包括CPSC2021数据集和Icentia11k数据集。EFAFD模型的AUC分别达到了81.85%和92.46%。实验结果表明,所提出的方法在房颤异常检测方面优于现有的方法。 展开更多
关键词 心电图 时间序列 异常检测 自监督学习 房颤检测 自编码器
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RIS辅助无人机通信系统波束赋形双重循环优化算法 被引量：2
20
作者 郭歆莹 刘龙飞 朱春华 《郑州大学学报(工学版)》 北大核心 2025年第2期67-74,共8页
为提高复杂城市环境中无人机(UAV)集成可重构智能表面(RIS)构成的RIS-UAV中继通信系统的频谱效率,研究了定轨迹RIS-UAV中继通信系统的最大化系统下行和速率问题,构建了一个联合主被动波束赋形的多变量非凸优化问题。为了解决该问题,设... 为提高复杂城市环境中无人机(UAV)集成可重构智能表面(RIS)构成的RIS-UAV中继通信系统的频谱效率,研究了定轨迹RIS-UAV中继通信系统的最大化系统下行和速率问题,构建了一个联合主被动波束赋形的多变量非凸优化问题。为了解决该问题,设计了一种基于分式规划(FP)的流形优化的低复杂度交替优化双重循环算法。首先,通过FP算法将问题化简;其次,利用标准凸优化算法设计基站主动波束赋形,利用流形优化算法设计RIS被动波束赋形;最后,通过内外双重循环交替迭代优化直至收敛。仿真结果表明:所提算法与经典方案对比具有较好的收敛性和较低的复杂度,且在最大发射功率为20 dBm时,和速率比随机相位方案实现大约6 dB的增益。此外,RIS采用3 bit离散相移时系统和速率性能与连续相移近似。 展开更多
关键词 无人机 可重构智能表面 波束赋形 分式规划 流形优化
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