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河南工业大学储粮害虫图像数据集
1
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
2
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：1
3
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：1
4
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：1
5
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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基于深度学习的网络入侵检测系统综述 被引量：2
6
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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低照度图像增强算法研究综述
7
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
8
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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基于智能算法的储粮通风温度预测
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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遥感影像中种植作物结构分类方法综述
10
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
11
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
12
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
13
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
14
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：1
15
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：1
16
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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基于暗通道先验知识和ResNet网络的焦炭智能装载溢出检测方法 被引量：1
17
作者 解康战 侯惠芳 +1 位作者 张自豪 孙文涛 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第8期3325-3332,共8页
高粉尘环境下进行精准的焦炭溢出检测是实现焦炭智能装载的重要挑战。针对此问题,提出一种基于暗通道先验知识和ResNet网络的焦炭智能装载溢出检测方法。首先,利用视频采集器获取焦炭装载场景视频信息,并对原始时间序列视频图像帧进行... 高粉尘环境下进行精准的焦炭溢出检测是实现焦炭智能装载的重要挑战。针对此问题,提出一种基于暗通道先验知识和ResNet网络的焦炭智能装载溢出检测方法。首先,利用视频采集器获取焦炭装载场景视频信息,并对原始时间序列视频图像帧进行处理以获得下料口及装载器之间感兴趣区域;其次,提出利用暗通道先验知识方法对感兴趣区域进行处理,提升感兴趣区域中目标区域与无关区域之间对比度,以降低粉尘对后续检测模型的影响。再者,根据焦炭实际装载情况对感兴趣区域进行标注将溢出检测问题转化成二分类。最终,提出利用ResNet网络建模完成对模型的训练获得训练模型并在新采集焦炭装载过程中进行实验。实验证明所提方法在新的数据上测试结果表现优异,整体准确率达到86.81%,其中溢出类的精确度、召回率和F1分数分别为84.12%、90.74%和0.8730。并且在使用了暗通道先验算法处理数据后,溢出类的召回率上升了3.31%。 展开更多
关键词 焦炭智能装载溢出检测 暗通道先验知识 ResNet网络
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基于知识蒸馏的棉花病害分类轻量化算法改进
18
作者 蔡国庆 吴建军 +2 位作者 祝玉华 甄彤 李智慧 《江苏农业科学》 北大核心 2025年第5期195-202,共8页
本研究旨在设计一种轻量化的棉花病害分类模型,以解决深度学习模型在便携设备上部署时面临的计算复杂度和资源限制问题。针对棉花叶片常见病害,提出一种基于知识蒸馏的轻量化算法,知识蒸馏的核心是将复杂的大模型(教师模型)的知识有效... 本研究旨在设计一种轻量化的棉花病害分类模型,以解决深度学习模型在便携设备上部署时面临的计算复杂度和资源限制问题。针对棉花叶片常见病害,提出一种基于知识蒸馏的轻量化算法,知识蒸馏的核心是将复杂的大模型(教师模型)的知识有效传递到参数更少的轻量模型(学生模型)中。为提高教师模型的性能与学生模型的学习效率,首先对教师模型进行轻量化优化,采用ResNet50作为基础模型,通过引入倒置残差块和ECA注意力机制,降低了模型的内存占用和计算复杂度。此外,采用混合精度训练策略以加速模型的训练过程。基于优化后教师模型的结构设计和轻量化策略,设计出参数更少、计算复杂度更低的学生模型。通过知识蒸馏后,学生模型在测试集上的准确率达到96.8%,内存占用仅为2.1 MB,在多个公开数据集上依然保持了90%以上的分类准确率,展现了良好的泛化能力和稳定性。综上,本研究提出的模型轻量化改进方法在大幅降低模型复杂度的基础上,保持了优秀的性能,实现了高性能与轻量化设计的平衡,为在资源受限环境下实现高效、精确的农作物病害检测提供了一种可行的解决方案。 展开更多
关键词 病虫害检测 知识蒸馏 深度学习 轻量化模型
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基于太赫兹成像技术的GFRP复合材料缺陷检测研究
19
作者 张元 周文慧 +5 位作者 葛宏义 蒋玉英 郭春燕 王恒 温茜茜 王雨欣 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期1874-1881,共8页
玻璃纤维增强树脂基复合材料(GFRP)以其轻质、抗冲击且高强度的显著特性,在航空航天、汽车制造以及建筑结构等诸多领域得到广泛应用。然而,复合材料制造期间,气孔、裂纹等缺陷屡见不鲜,此类问题会对材料结构的力学强度造成严重影响,不... 玻璃纤维增强树脂基复合材料(GFRP)以其轻质、抗冲击且高强度的显著特性,在航空航天、汽车制造以及建筑结构等诸多领域得到广泛应用。然而,复合材料制造期间,气孔、裂纹等缺陷屡见不鲜,此类问题会对材料结构的力学强度造成严重影响,不但损害产品质量,甚至可能致使整个结构件报废,给企业带来巨额经济损失。为应对这一挑战,本研究运用先进的太赫兹成像技术对具有不同缺陷的环氧玻璃纤维复合材料展开检测。首先,依据太赫兹波在透射模式下的传播原理,采用基于时延差的测厚方法,对不同深度的缺陷进行精确检测计算,将误差成功控制在0.1 mm以下,取得了令人满意的检测成效。其次,针对不同大小缺陷面积的定量化检测问题,本研究把环氧玻璃纤维缺陷的原始彩色图像转换为相应的灰度图像,接着运用四种阈值分割方法对灰度图像进行二值化处理,最后通过区域标记能够算出缺陷部分的像素个数,再通过缺陷像素与总像素的比值确定缺陷的面积大小。结果表明,采用人工阈值分割法选取合适的阈值进行分割后,检测面积和实际面积均方根误差能达到1.368,检测面积与实际面积极为接近。该实验证实,太赫兹成像技术与图像处理方法相结合,能够对缺陷的位置和面积进行量化,为进一步推动复合材料缺陷检测技术的发展提供了重要的参考依据。这一研究成果为其他类型复合材料的缺陷检测和质量监督提供了新的方法与手段,具有重大的参考价值和启示意义,有助于提升复合材料制品的质量。本研究中太赫兹成像技术的应用,不但提升了GFRP缺陷检测的准确性与可靠性,还为复合材料行业提供了更为有效的质量监督方式。这些工作为未来复合材料制造与检测领域带来了新的思路和发展方向,有望推动该领域的科学进步与技术创新,为产业发展产生积极影响。 展开更多
关键词 太赫兹 复合材料 缺陷识别 无损检测 太赫兹成像
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基于太赫兹时域光谱的淀粉品种分类研究
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作者 魏涛 王恒 +4 位作者 葛宏义 蒋玉英 张元 温茜茜 郭春燕 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第7期1866-1873,共8页
淀粉作为一种主要的储存碳水化合物,是人类饮食中的主要能量来源,提供了人体50%以上的能量需求。同时,淀粉及其深加工行业是关乎国计民生的基础产业。然而,鉴于淀粉种类的多样化,并且它们在外观上相似度较高,直接对它们进行区分比较困难... 淀粉作为一种主要的储存碳水化合物,是人类饮食中的主要能量来源,提供了人体50%以上的能量需求。同时,淀粉及其深加工行业是关乎国计民生的基础产业。然而,鉴于淀粉种类的多样化,并且它们在外观上相似度较高,直接对它们进行区分比较困难,一些不法商家往往会将价格较低的淀粉包装成价格较高的淀粉来抬高价格。因此,对淀粉品种进行分类对我国食品加工和工业生产具有重要的实际应用意义。太赫兹(Terahertz,THz)技术作为一种高效的非破坏性、非接触和无标签的光学方法,在与物质作用时不会发生有害的电离辐射,可同时获得样品的吸收系数等光学参数,具有较高的信噪比和检测灵敏度,已被众多学者应用于农产品品质检测方面。为实现对淀粉品种的快速无损鉴别,从禾谷类淀粉与根茎类淀粉中选取了五种最为常见的淀粉样品作为样本,利用太赫兹时域光谱(THz-TDS)技术获取其光谱信息,并根据实验数据计算了不同品种淀粉在0.2~1.2 THz波段的吸收系数;之后结合Savitzky-Golay(S-G)平滑、多元散射校正(MSC)、标准正态变换(SNV)三种预处理方法对原始光谱进行处理。采用主成分分析(PCA)根据累计贡献率超过95%提取特征数据,选取了前3个主成分,随后应用支持向量机(SVM)方法建立多分类模型。选取了三种核函数(linear,radial basis functions,polynomial)对不同品种淀粉类型进行了识别。结果显示:PCA-SVM-polynomial结合SG平滑对淀粉品种分类建模效果最好,其中测试集平均准确率为0.9419,Kappa系数为0.933,F1得分为0.9417。此外,还将该方法与逻辑回归(LR)、决策树(DT)、随机森林(RF)进行了比较,研究结果表明PCA-SVM优于其他方法,也证明了太赫兹技术对淀粉品种鉴别的可行性,对食品加工业的现代化及淀粉基产品的开发具有重要的实际应用价值。 展开更多
关键词 太赫兹时域光谱 淀粉 无损鉴别 多分类
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