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人工智能背景下涉农高职院校多方协同育人路径探索
1
作者 赵展 王晓婷 张新成 《智慧农业导刊》 2025年第17期152-155,159,共5页
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... 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。 展开更多
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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基于改进Mask R—CNN的稻田杂草智能检测方法
2
作者 刘彩红 王晓婷 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第11期98-108,共11页
针对在稻田杂草检测任务中遇到的目标边界模糊、环境光强变化、多尺度目标识别困难以及计算效率低等问题,提出一种基于改进Mask R—CNN的稻田杂草智能检测方法。首先,在原始Mask R—CNN模型的基础上,通过引入边界感知因子优化卷积核权重... 针对在稻田杂草检测任务中遇到的目标边界模糊、环境光强变化、多尺度目标识别困难以及计算效率低等问题,提出一种基于改进Mask R—CNN的稻田杂草智能检测方法。首先,在原始Mask R—CNN模型的基础上,通过引入边界感知因子优化卷积核权重,设计自适应边界感知卷积,以提高模型对杂草与水稻边界区域的特征提取能力。然后,利用在不同尺度特征之间建立的信息交互机制,设计自适应多尺度交互特征融合策略,不仅优化小尺度目标的精确率,还提升复杂背景下的检测稳定性。最后,结合边界增强、目标定位和置信度优化,构建边界感知与多任务联合优化损失,使模型在提高杂草目标分割精度的同时,又增强对杂草识别的鲁棒性。此外,在保证精确率的前提下,采用优化卷积操作加速模块提高模型的计算效率,使其能够更加适应稻田杂草实时智能检测需求。试验结果表明,提出的改进方法在背景复杂、光照多变及目标多尺度的稻田杂草检测任务中均表现出更强的检测性能,精确率、召回率和平均精度均值mAP分别达到94.4%、95.9%和95.2%,相比原始Mask R—CNN模型分别提升9.3%、6.2%和8.6%,且具有更高的运行效率,推理速度提升32.0%,为精准农业中的智能除草系统开发提供可靠的技术支持。 展开更多
关键词 精准农业 稻田杂草 智能检测 自适应边界感知卷积
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基于改进Mask R-CNN的植物表型智能检测算法 被引量：7
3
作者 王晓婷 赵展 +1 位作者 王阳 李林 《中国农机化学报》 北大核心 2022年第8期151-157,共7页
针对高通量自动化获取的植物表型性状图像的智能检测问题,采用迁移学习和改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)设计植物表型智能检测分割算法。首先对残差网络进行优化,并利用特征金字塔网络(FPN)对输入图像进行特征提取;然后调整候选... 针对高通量自动化获取的植物表型性状图像的智能检测问题,采用迁移学习和改进掩膜区域卷积神经网络(Mask R-CNN)设计植物表型智能检测分割算法。首先对残差网络进行优化,并利用特征金字塔网络(FPN)对输入图像进行特征提取;然后调整候选区域提取网络(RPN)中锚框的长宽比例和阈值,并在RoIAlign中通过双线性插值法保留了特征图的空间信息;最后改进Mask检测头,并增加特征融合机制以获得高质量的掩膜。在西瓜突变体生长情况的性状表型数据集上进行训练和检测,得到结果表明:改进后的Mask R-CNN表现出更优的检测性能,与传统Mask R-CNN相比,检测精度提高2.2%,掩膜准确率提高2.7%,检测时间减少42 ms,为提升农业精准化水平和推动智慧农业发展提供了技术支撑。 展开更多
关键词 植物表型 智能检测 深度学习 实例分割 迁移学习 特征融合
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基于滑模技术的液态肥流量高精度控制方法 被引量：1
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作者 王晓婷 赵展 +1 位作者 王阳 李林 《农机化研究》 北大核心 2023年第4期8-14,共7页
为了提高液态化肥的利用率,提出了一种基于滑模技术的液态肥流量高精度控制方法。首先,分析了电动调节阀控制液态肥流量的工作过程,并建立了液态肥流量控制模型;然后,针对电动调节阀中的阀门开度、电机转速和电机角加速度设计了积分滑模... 为了提高液态化肥的利用率,提出了一种基于滑模技术的液态肥流量高精度控制方法。首先,分析了电动调节阀控制液态肥流量的工作过程,并建立了液态肥流量控制模型;然后,针对电动调节阀中的阀门开度、电机转速和电机角加速度设计了积分滑模面,并提出了滑模控制律;最后,对液态肥流量控制系统进行了稳定性分析。试验结果表明:设计的滑模控制方法具有快速性和准确性,响应时间小于0.6s,阀门开度最大误差仅为0.01cm,液态肥流量最大误差仅为1mL,液态肥流速最大跟踪误差仅为0.1mL/s,在对番茄液态肥实测中最大流量误差也仅为0.03mL,控制精度较高,可实现精准施肥。 展开更多
关键词 液态肥 流量控制 积分滑模面 电动调节阀 滑模控制
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改进YOLOv8的农作物叶片病虫害识别算法 被引量：5
5
作者 张书贵 陈书理 赵展 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第7期255-260,共6页
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... 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。 展开更多
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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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
6
作者 陈书理 张书贵 赵展 《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
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... 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。 展开更多
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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考虑接触约束的番茄采摘机械手臂鲁棒控制 被引量：2
7
作者 姚云磊 李辉 《中国农机化学报》 北大核心 2024年第12期101-108,共8页
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... 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。 展开更多
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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联合图像—频率监督的图像超分辨率重建算法 被引量：3
8
作者 陈书理 张书贵 赵展 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第2期623-627,共5页
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... 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。 展开更多
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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甲基磺酸乙酯诱变西瓜种子的条件优化 被引量：3
9
作者 赵展 王晓婷 +3 位作者 李林 侯晟灿 霍治邦 张新成 《中国瓜菜》 CAS 北大核心 2022年第1期81-85,共5页
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... 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。 展开更多
关键词 西瓜 甲基磺酸乙酯 诱变 条件优化
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