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基于改进YOLO v5n的工厂化育秧田间铺盘装置设计与试验
1
作者
虞佳佳
李玉
+3 位作者
周延锁
胡万里
郝帅
李雷
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期71-80,116,共11页
针对目前工厂化育秧育苗田间铺盘自动化程度低、成本高等问题,设计了一种全自动双边轨道式田间铺盘装置,并配备苗床异常凸起视觉检测模块。首先对铺盘结构工作原理进行分析,之后对铺盘装置满载作业状况进行结构设计、受力分析和仿真分...
针对目前工厂化育秧育苗田间铺盘自动化程度低、成本高等问题,设计了一种全自动双边轨道式田间铺盘装置,并配备苗床异常凸起视觉检测模块。首先对铺盘结构工作原理进行分析,之后对铺盘装置满载作业状况进行结构设计、受力分析和仿真分析。为了防止苗床异常凸起导致铺盘时秧盘倾斜,影响炼苗成活率,提出了一种基于CBAM-YOLO v5n的苗床异常凸起目标识别算法,改进后的YOLO v5n算法添加了注意力机制,对苗床异常凸起目标检测准确率、召回率和平均精度均值分别为98.1%、91.7%和94.9%,相对于原模型分别提高1.2、1.7、0.9个百分点。对设计的铺盘样机进行了正交试验,试验结果表明,当铺盘高度为90 mm、铺盘机构转速为550 r/min、铺盘箱平移速度为0.14 m/s时,铺盘成功率最高为96.4%,植入机器视觉模块后,铺盘成功率可达99.3%。设计的铺盘装置可有效降低人工铺盘劳动强度,降低铺盘劳动成本。
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关键词
田间铺盘
工厂化育秧
双边轨道式
机器视觉
YOLO
v5n
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职称材料
水稻大田智能灌溉控制系统设计
被引量：
2
2
作者
梁斯佳
虞佳佳
+3 位作者
顾月
周延锁
郝帅
李玉
《农业工程》
2024年第1期41-45,共5页
灌溉在农业生产中具有至关重要的作用,随着农业信息化步伐的加快,发展智能田间信息系统已成为智慧农业发展的必然需求,但水资源的短缺、现有大田灌溉系统智能化程度不高及控制精度不足已成为水稻灌溉现代化进程中的一大障碍。基于此,开...
灌溉在农业生产中具有至关重要的作用,随着农业信息化步伐的加快,发展智能田间信息系统已成为智慧农业发展的必然需求,但水资源的短缺、现有大田灌溉系统智能化程度不高及控制精度不足已成为水稻灌溉现代化进程中的一大障碍。基于此,开发了一套适合水稻大田的智能灌溉控制系统,验证试验结果表明,该系统节水效果显著,控制精度高,整套系统可扩展性、适应性强,交互操作性好。
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关键词
智能灌溉
水稻
智能控制
农业数字化
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职称材料
基于YOLO v8-ABSeg的双孢蘑菇表型参数提取方法
3
作者
苗全龙
周扬
+2 位作者
李建涛
周延锁
李玉
《农业机械学报》
北大核心
2025年第3期158-168,共11页
针对双孢蘑菇采摘前人工获取其表型参数效率低、成本高的问题,提出了一种基于实例分割且适用于现代化工厂环境的双孢蘑菇表型参数提取方法。首先,对YOLO v8n-Seg实例分割模型进行改进,引入快速神经网络(Faster neural network,FasterNe...
针对双孢蘑菇采摘前人工获取其表型参数效率低、成本高的问题,提出了一种基于实例分割且适用于现代化工厂环境的双孢蘑菇表型参数提取方法。首先,对YOLO v8n-Seg实例分割模型进行改进,引入快速神经网络(Faster neural network,FasterNet),并采用局部卷积(Partial convolutions,PConv)减少冗余计算和内存访问,引入SE(Squeeze-and-excitation)注意力机制到特征融合网络中,增加了网络对输入信息中重要部分的关注度,降低无关信息的干扰,改进后的模型完成了对双孢蘑菇目标的实例分割。最后,基于分割结果,提出了双孢蘑菇子实体4种表型参数的提取方法,包括菇盖直径、菇盖圆度、菇盖白度以及菇盖表面色斑。实验结果表明,YOLO v8-ABSeg模型在自建双孢蘑菇数据集上的mask精度比原模型提高了1.6个百分点,且参数量、浮点数运算量和内存占用量分别降低了38.7%、25.0%和36.8%,帧率提高了11.3%。此外,双孢蘑菇表型参数计算结果与人工测量结果误差小于10%。该方法可应用于双孢蘑菇表型参数的自动化获取,为生长模型建立、在线实时环境控制等提供技术基础。
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关键词
双孢蘑菇
表型参数提取
实例分割
轻量化
注意力机制
YOLO
v8
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职称材料
题名
基于改进YOLO v5n的工厂化育秧田间铺盘装置设计与试验
1
作者
虞佳佳
李玉
周延锁
胡万里
郝帅
李雷
机构
浙江
机电职业技术学院
浙江省
农业
机械学会
浙江省
工业和信息化
研究院
正阳科技股份有限公司
浙江省现代农业装备设计研究院
浙江
理工大学信息科学与工程学院
出处
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024年第8期71-80,116,共11页
基金
浙江省重点研发计划项目(2021C02022、2022C02056)。
文摘
针对目前工厂化育秧育苗田间铺盘自动化程度低、成本高等问题,设计了一种全自动双边轨道式田间铺盘装置,并配备苗床异常凸起视觉检测模块。首先对铺盘结构工作原理进行分析,之后对铺盘装置满载作业状况进行结构设计、受力分析和仿真分析。为了防止苗床异常凸起导致铺盘时秧盘倾斜,影响炼苗成活率,提出了一种基于CBAM-YOLO v5n的苗床异常凸起目标识别算法,改进后的YOLO v5n算法添加了注意力机制,对苗床异常凸起目标检测准确率、召回率和平均精度均值分别为98.1%、91.7%和94.9%,相对于原模型分别提高1.2、1.7、0.9个百分点。对设计的铺盘样机进行了正交试验,试验结果表明,当铺盘高度为90 mm、铺盘机构转速为550 r/min、铺盘箱平移速度为0.14 m/s时,铺盘成功率最高为96.4%,植入机器视觉模块后,铺盘成功率可达99.3%。设计的铺盘装置可有效降低人工铺盘劳动强度,降低铺盘劳动成本。
关键词
田间铺盘
工厂化育秧
双边轨道式
机器视觉
YOLO
v5n
Keywords
field spreading trays
factory seeding
bilateral rail type
machine vision
YOLO v5n
分类号
S223.1 [农业科学—农业机械化工程]
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职称材料
题名
水稻大田智能灌溉控制系统设计
被引量：
2
2
作者
梁斯佳
虞佳佳
顾月
周延锁
郝帅
李玉
机构
浙江
机电职业技术学院
浙江省
工业和信息化
研究院
浙江省现代农业装备设计研究院
浙江省
农业
机械学会
出处
《农业工程》
2024年第1期41-45,共5页
基金
浙江省级重点研发计划项目(2021C02022)
杭州市科技发展计划项目(202203B06)
温岭市科技项目(2022N00005)。
文摘
灌溉在农业生产中具有至关重要的作用,随着农业信息化步伐的加快,发展智能田间信息系统已成为智慧农业发展的必然需求,但水资源的短缺、现有大田灌溉系统智能化程度不高及控制精度不足已成为水稻灌溉现代化进程中的一大障碍。基于此,开发了一套适合水稻大田的智能灌溉控制系统,验证试验结果表明,该系统节水效果显著,控制精度高,整套系统可扩展性、适应性强,交互操作性好。
关键词
智能灌溉
水稻
智能控制
农业数字化
Keywords
intelligent irrigation
rice
intelligent control
agricultural digitization
分类号
S24 [农业科学—农业电气化与自动化]
在线阅读
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职称材料
题名
基于YOLO v8-ABSeg的双孢蘑菇表型参数提取方法
3
作者
苗全龙
周扬
李建涛
周延锁
李玉
机构
浙江
科技大学信息与电子工程学院
西湖大学(杭州)发展有限公司
浙江省现代农业装备设计研究院
浙江省
工业和信息化
研究院
出处
《农业机械学报》
北大核心
2025年第3期158-168,共11页
基金
浙江省“三农九方”农业科技协作计划揭榜挂帅项目(2023SNJF027)
浙江省领雁计划项目(2021C02038&2021C02061)
+1 种基金
温岭市“揭榜挂帅”重点研发项目(2022N00005)
中央农机研发制造推广应用一体化试点项目(2025ZYNJYFZZ009)。
文摘
针对双孢蘑菇采摘前人工获取其表型参数效率低、成本高的问题,提出了一种基于实例分割且适用于现代化工厂环境的双孢蘑菇表型参数提取方法。首先,对YOLO v8n-Seg实例分割模型进行改进,引入快速神经网络(Faster neural network,FasterNet),并采用局部卷积(Partial convolutions,PConv)减少冗余计算和内存访问,引入SE(Squeeze-and-excitation)注意力机制到特征融合网络中,增加了网络对输入信息中重要部分的关注度,降低无关信息的干扰,改进后的模型完成了对双孢蘑菇目标的实例分割。最后,基于分割结果,提出了双孢蘑菇子实体4种表型参数的提取方法,包括菇盖直径、菇盖圆度、菇盖白度以及菇盖表面色斑。实验结果表明,YOLO v8-ABSeg模型在自建双孢蘑菇数据集上的mask精度比原模型提高了1.6个百分点,且参数量、浮点数运算量和内存占用量分别降低了38.7%、25.0%和36.8%,帧率提高了11.3%。此外,双孢蘑菇表型参数计算结果与人工测量结果误差小于10%。该方法可应用于双孢蘑菇表型参数的自动化获取,为生长模型建立、在线实时环境控制等提供技术基础。
关键词
双孢蘑菇
表型参数提取
实例分割
轻量化
注意力机制
YOLO
v8
Keywords
Agaricus bisporus
phenotype parameter extraction
instance segmentation
lightweight
attention mechanism
YOLO v8
分类号
S126 [农业科学—农业基础科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于改进YOLO v5n的工厂化育秧田间铺盘装置设计与试验
虞佳佳
李玉
周延锁
胡万里
郝帅
李雷
《农业机械学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2024
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
水稻大田智能灌溉控制系统设计
梁斯佳
虞佳佳
顾月
周延锁
郝帅
李玉
《农业工程》
2024
2
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职称材料
3
基于YOLO v8-ABSeg的双孢蘑菇表型参数提取方法
苗全龙
周扬
李建涛
周延锁
李玉
《农业机械学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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已选文献
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