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油菜角果叶绿素含量传感检测技术在农业信息化中的应用研究 被引量:3
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作者 陈敏 廖桂平 苏招红 《智慧农业导刊》 2024年第8期21-24,29,共5页
该文研究油菜叶绿素含量传感检测技术在农业信息化中的应用,探讨其在作物生长监测、营养管理与施肥优化、病虫害预测与防控等方面的重要性。通过分析突出该技术在提高农业生产效率、实现资源精细管理方面的广泛应用。最后,该文也讨论该... 该文研究油菜叶绿素含量传感检测技术在农业信息化中的应用,探讨其在作物生长监测、营养管理与施肥优化、病虫害预测与防控等方面的重要性。通过分析突出该技术在提高农业生产效率、实现资源精细管理方面的广泛应用。最后,该文也讨论该技术面临的测量误差与精度问题、传感器的稳定性与耐久性等挑战,期望通过不断深化研究,该技术能够更好地服务于现代农业的可持续发展与智能化管理。 展开更多
关键词 油菜 叶绿素含量 传感检测 农业信息化 应用研究
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基于文献计量的农业高光谱定量建模可视化分析
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作者 刘霞 许昌静 曹晓兰 《中国农机化学报》 北大核心 2025年第4期86-93,共8页
为了解国内外高光谱技术在农业定量建模研究领域的演进历程,助力提高精准农业的实用性,以2007—2022年CNKI和WOS数据库中农业高光谱定量建模领域的中文805条,英文1115条学术性文献为数据源,结合可视化文献计量分析软件CiteSpace统计分... 为了解国内外高光谱技术在农业定量建模研究领域的演进历程,助力提高精准农业的实用性,以2007—2022年CNKI和WOS数据库中农业高光谱定量建模领域的中文805条,英文1115条学术性文献为数据源,结合可视化文献计量分析软件CiteSpace统计分析15年间的发文量趋势、发文期刊及科研机构、发文作者及合作关系等,其中WOS发文量呈缓慢增长趋势,且高于CNKI;中英文刊文量最多的期刊分别占总文献数的12%、19%;国际发文量前5的科研机构中,美国农业部发文量最多,其余四席均为中国科研机构;核心作者群及关键词分析反映出主流研究方向是对小麦、水稻等粮食作物的营养元素的反演研究;通过关键词突现分析,明确该领域不同阶段的研究热点和演化趋势。结果表明,目前农业高光谱定量建模在作物生长状况检测、作物品质检测以及作物产量估测方面的应用较为广泛,但目前存在不同尺度的作物高光谱数据融合与映射、数据分析与建模的智能化以及定量模型的适应性等问题,结合不同作物特点进行数据融合、集合不同技术的优势,提高数据及模型准确性将成为未来农业高光谱定量建模研究领域的重点研究方向。 展开更多
关键词 农作物 文献计量学 高光谱 定量模型
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2012-2022年我国农业信息类学位论文研究热点与趋势分析
3
作者 张晓宇 曹晓兰 《安徽农业科学》 CAS 2024年第16期217-221,共5页
为探究我国高校和科研机构在农业信息领域及学位教育的现状、热点及发展趋势,以中国知网(CNKI)数据库中硕博论文为数据来源,以“农业信息”为“主题”检索词,搜索到1298篇2012-2022年的硕博论文,利用CiteSpace软件并对这些论文的发文机... 为探究我国高校和科研机构在农业信息领域及学位教育的现状、热点及发展趋势,以中国知网(CNKI)数据库中硕博论文为数据来源,以“农业信息”为“主题”检索词,搜索到1298篇2012-2022年的硕博论文,利用CiteSpace软件并对这些论文的发文机构、关键词进行词频和聚类分析。结果表明,湖南农业大学是开展农业信息领域研究的高产机构;农业信息领域2012-2022年研究热点主要集中在农业信息服务、信息技术支撑下的现代农业、互联网+、智慧农业和新媒体等方面。该研究有助于了解我国当前农业信息领域学位教育的现状,加强学术交流与合作,发现领域的研究热点和发展趋势。 展开更多
关键词 农业信息 学位论文 研究热点 知识图谱
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基于Neo4j的农业专家知识图谱的构建 被引量:1
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作者 周源 阳兵 +1 位作者 李博 李东晖 《农业装备与车辆工程》 2025年第2期158-164,共7页
针对农业领域专家资源分散,缺乏系统化管理,限制了知识的共享与创新的问题,构建了基于Neo4j的农业专家知识图谱,以实现专家信息的结构化表示和多维度关联分析。通过Scrapy爬虫技术、正则表达式和BERT-BiLSTM-CRF深度学习模型,从多源数... 针对农业领域专家资源分散,缺乏系统化管理,限制了知识的共享与创新的问题,构建了基于Neo4j的农业专家知识图谱,以实现专家信息的结构化表示和多维度关联分析。通过Scrapy爬虫技术、正则表达式和BERT-BiLSTM-CRF深度学习模型,从多源数据中提取专家背景与学术成果;设计知识本体并定义关系规则,构建专家与文献、机构等实体间的关联;利用Neo4j图数据库实现存储与可视化。最终图谱涵盖3类18877个实体和13类94053条关系,支持基于研究方向与合作网络的多维度查询分析,有效揭示专家知识间的内在关联。本研究为农业专家信息的智能化管理提供了新工具,并为未来图谱的自动更新与跨领域扩展奠定了基础。 展开更多
关键词 知识图谱 农业学者 Neo4j 知识抽取
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基于YOLO算法的鸟类检测技术研究综述
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作者 方帅 沈岳 +3 位作者 龙强 刘果 尹业荣 周浩宇 《农业与技术》 2025年第3期56-62,共7页
随着深度学习技术的持续进步,YOLO目标检测算法已成为计算机视觉领域内的研究热点。鉴于环境生态问题的日益严峻,鸟类识别技术对于生态环境保护、鸟类种群监测以及生物多样性研究具有至关重要的作用。本文全面回顾了YOLO系列检测算法从v... 随着深度学习技术的持续进步,YOLO目标检测算法已成为计算机视觉领域内的研究热点。鉴于环境生态问题的日益严峻,鸟类识别技术对于生态环境保护、鸟类种群监测以及生物多样性研究具有至关重要的作用。本文全面回顾了YOLO系列检测算法从v1至v11的发展历程及其网络结构原理,对基于YOLO的鸟类检测领域的相关文献进行了梳理与分析,并归纳总结了各模型的网络结构及性能指标,为进一步验证模型效能,选取了部分主流模型在CUB-200鸟类数据集上进行了性能对比实验;探讨了几种常用于YOLO目标检测框架下的鸟类图像数据集,这些数据集是训练和测试模型的关键资源;结合YOLO系列算法的特点及最新文献,展望了未来在该领域可能的研究趋势和发展方向,旨在为进一步提高鸟类检测精度和效率提供参考。 展开更多
关键词 YOLO算法 鸟类检测 目标检测 深度学习
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湖南省粮食产量影响因素分析及预测
6
作者 柳宇航 刘家希 彭艳 《湖南农业科学》 2025年第2期88-94,共7页
分析2002—2022年湖南省粮食产量相关数据,探究湖南省粮食产量的影响因素并对粮食产量进行预测,以期为湖南省乃至全国的粮食生产提供一定的参考。通过灰色关联分析发现,与2002—2022年湖南省粮食产量密切相关的5个关键因素分别为有效灌... 分析2002—2022年湖南省粮食产量相关数据,探究湖南省粮食产量的影响因素并对粮食产量进行预测,以期为湖南省乃至全国的粮食生产提供一定的参考。通过灰色关联分析发现,与2002—2022年湖南省粮食产量密切相关的5个关键因素分别为有效灌溉面积、化肥施用量、农作物播种面积、年末实有耕地面积和农药使用量。通过向量自回归模型发现,2004—2022年湖南省粮食产量实际值和拟合值的走势基本一致,模型的数据模拟效果较好。基于此模型对2023—2025年湖南省的粮食产量进行预测,得出此期间的湖南省粮食产量可能保持相对稳定的状态。在此基础上,提出进一步合理使用化肥和农药、推广农业机械、完善农田水利设施、增强农业防灾减灾能力、提高粮食生产效率等建议。 展开更多
关键词 粮食产量 影响因素 预测 灰色关联分析 向量自回归模型 湖南省
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基于文献计量的农业信息化研究特征阐释与热点分析 被引量:3
7
作者 毛先才 张红燕 +1 位作者 刘亚文 阳灵燕 《江苏农业科学》 2020年第15期64-70,共7页
对国内外农业信息化领域的研究特征与研究热点进行归纳和分析,为我国农业信息化的后续研究提供参考。采用文献计量法和共词聚类法,借助R语言编程工具,针对CNKI和Web of Science数据库中与农业信息化相关文献,分别从时间分布、核心作者... 对国内外农业信息化领域的研究特征与研究热点进行归纳和分析,为我国农业信息化的后续研究提供参考。采用文献计量法和共词聚类法,借助R语言编程工具,针对CNKI和Web of Science数据库中与农业信息化相关文献,分别从时间分布、核心作者、来源期刊、研究热点和研究趋势进行定量统计和定性分析。结果表明,国内研究更关注农业信息服务、农村信息化建设与现代农业发展等,而国际研究更关注与农业生产和管理相关的气候变化监测、土地利用管理、生态服务等。因此,我国农业信息化的研究应更加深入,并更多关注现代信息技术在具体农业生产实践中的应用。 展开更多
关键词 农业信息化 文献计量 发表时间 核心著者 来源 高频关键词 共词聚类分析 R语言 研究热点
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信息化技术在生猪养殖中的应用现状与分析 被引量:1
8
作者 刘怡 刘莹莹 +1 位作者 李华丽 肖毅 《猪业科学》 2023年第9期29-32,共4页
中国养猪业一直以来都扮演着满足国内肉类需求的重要角色,然而,随着人口的增长和生活水平的提高,对高质量、高效率、可持续性养殖的需求也在不断增加。现阶段中国的养殖业生产技术不断提高,互联网,云计算、大数据、数据库等新一代信息... 中国养猪业一直以来都扮演着满足国内肉类需求的重要角色,然而,随着人口的增长和生活水平的提高,对高质量、高效率、可持续性养殖的需求也在不断增加。现阶段中国的养殖业生产技术不断提高,互联网,云计算、大数据、数据库等新一代信息技术逐渐渗透到新的养殖模式中,实现了实时监测、精细化管理和智能化决策,为养殖从业者提供了更多的机会来了解和满足养猪的需求,提高生产效率,减少浪费,以及更好地适应市场变化。 展开更多
关键词 精细化管理 信息化技术 养殖业生产 大数据 养殖模式 智能化决策 生猪养殖 云计算
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从新型职业农民培育视角分析农地流转的增收效应——基于湖南省花垣县的调查
9
作者 周丽 《中南农业科技》 2024年第11期145-149,共5页
以湖南省花垣县农户为研究对象,探究农地流转、新型职业农民培育与农户人均年收入之间的关系,建立了新型职业农民培育在农地流转影响农户人均年收入关系的中介效应模型。结果表明,农地流转对农户人均收入的直接回归系数为783.218,对新... 以湖南省花垣县农户为研究对象,探究农地流转、新型职业农民培育与农户人均年收入之间的关系,建立了新型职业农民培育在农地流转影响农户人均年收入关系的中介效应模型。结果表明,农地流转对农户人均收入的直接回归系数为783.218,对新型职业农民培育的回归系数为19.741,二者均通过显著性检验(P<0.05),农地流转对新型职业农民培育、新型职业农民培育对农户人均年收入有显著正向影响;新型职业农民培育在农地流转影响农户人均年收入关系中具有完全中介效应,即农户在农地流转后,完全可以通过参与政府提供的就业、技术等相关培训提高人均年收入。建议各地区适度增加农地流转的速度,加强新型职业农民培育力度,为推动乡村振兴提供强有力的人才保证。 展开更多
关键词 农地流转 增收效应 新型职业农民培育 湖南省花垣县
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农业机械化信息多级管理系统功能分析 被引量:3
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作者 吴亚玲 周铁军 《农业技术与装备》 2021年第1期100-103,共4页
文章分析了当前农业机械化信息管理中存在的突出问题,介绍了所设计的农业机械化信息多级管理系统的模块功能。本系统具有数据录入、修改、查询、排序和删除,数据的Excel文件导入与导出等完善的功能,实现省、市、县、乡镇、村五级系统协... 文章分析了当前农业机械化信息管理中存在的突出问题,介绍了所设计的农业机械化信息多级管理系统的模块功能。本系统具有数据录入、修改、查询、排序和删除,数据的Excel文件导入与导出等完善的功能,实现省、市、县、乡镇、村五级系统协调管理。 展开更多
关键词 农业机械化 多级信息管理 功能模块
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基于AHP-TOPSIS-耦合协调模型的农业发展水平实证评估 被引量:1
11
作者 谢林波 杨振宇 匡博麟 《湖北农业科学》 2024年第3期97-103,共7页
近年来国内新农业发展格局体系发展迅速,为加快国内农业循环发展,以2012—2020年31个省(自治区、直辖市)面板数据为基础,通过层次分析法、熵权法、最优解距离法、耦合协调模型对新农业发展格局体系进行综合评估,并且从时间和空间两个维... 近年来国内新农业发展格局体系发展迅速,为加快国内农业循环发展,以2012—2020年31个省(自治区、直辖市)面板数据为基础,通过层次分析法、熵权法、最优解距离法、耦合协调模型对新农业发展格局体系进行综合评估,并且从时间和空间两个维度进行分析。结果表明,2020年农业发展水平较高的前三省份为山东、广东、江苏,人均GDP与农业发展水平具有高度协调;西部地区的农业发展水平相对中东地区还有待提高。 展开更多
关键词 新农业发展格局体系 面板数据 AHP-TOPSIS模型 耦合协调模型
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基于灰色系统理论的玉米产量影响因素分析及预测——以湖南省为例 被引量:2
12
作者 宾炜华 《南方农机》 2024年第1期30-33,共4页
【目的】了解玉米产量和各种影响因素之间更加深层的关系,精确地预测玉米产量。【方法】使用MATLAB软件,选用湖南省2000—2019年的玉米产量及其相关因素的数据,对玉米产量的影响指标进行灰色关联分析,将其按照灰色关联度大小进行排序。... 【目的】了解玉米产量和各种影响因素之间更加深层的关系,精确地预测玉米产量。【方法】使用MATLAB软件,选用湖南省2000—2019年的玉米产量及其相关因素的数据,对玉米产量的影响指标进行灰色关联分析,将其按照灰色关联度大小进行排序。同时使用GM(1,1)灰色预测模型,对湖南省2020—2024年的玉米产量进行预测。【结果】对2000—2019年湖南省玉米产量影响最大的指标为玉米播种面积、农用化肥施用折纯量,其次是农业机械化动力、农用塑料薄膜使用量,这两个指标影响也较大。GM(1,1)模型预测结果表明,2020—2024年湖南省玉米产量逐渐增长。 展开更多
关键词 灰色关联分析 灰色预测模型 产量预测
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小龙虾识别与度量关键技术研究与应用
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作者 皮瑜 龚珺函 +3 位作者 陈黎 周浩宇 朱幸辉 王冬武 《湖南农业科学》 2024年第1期64-71,共8页
小龙虾的表型性状是水产养殖和遗传育种中非常重要的经济依据,为了精准实现对小龙虾的视觉检测与定位,并对其主体躯干表型特征进行测量。首先提出了一种基于Mask RCNN实例分割模型检测小龙虾的方法,不仅能快速识别小龙虾,还能对其进行... 小龙虾的表型性状是水产养殖和遗传育种中非常重要的经济依据,为了精准实现对小龙虾的视觉检测与定位,并对其主体躯干表型特征进行测量。首先提出了一种基于Mask RCNN实例分割模型检测小龙虾的方法,不仅能快速识别小龙虾,还能对其进行实例分割,生成高质量的二值掩膜图。然后在此基础上,提出一种新的小龙虾度量算法:通过提取小龙虾的轮廓曲线,获取其中轴线,采用分区法提取小龙虾的特征区域,再利用凸包和凸包缺陷算法获取小龙虾的特征点,实现对其全长、体长、头胸甲、腹部、尾扇等主要部位的无接触度量计算。结果表明:Mask RCNN模型在小龙虾数据集上具有很好的泛化性能,模型分割准确率达到了94.6%,目标识别的平均检测精度达到了98.7%。各测量指标的平均绝对误差均在5 mm之内,比人工手动测量难度大大减小,并且稳定高效,重复性更好。该方法将有利于生产和选育过程中小龙虾的鉴别及结构尺寸的快速获取。 展开更多
关键词 小龙虾 Mask RCNN 凸包和凸包缺陷 中轴线 无接触度量计算
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基于改进YOLOv8m的稻田害虫识别方法
14
作者 谭泗桥 陈涵 +4 位作者 朱磊 孙浩然 张政兵 尹丽 黄婉婉 《农业工程学报》 北大核心 2025年第2期185-195,共11页
为解决现有基于机器视觉的稻田害虫监测过程中存在的检测速度慢、小目标检测精度低、害虫堆积遮挡时检测精度低以及样本不平衡等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8m模型的稻田害虫识别方法FieldSentinel-YOLOv8。该方法首先简化了YOL... 为解决现有基于机器视觉的稻田害虫监测过程中存在的检测速度慢、小目标检测精度低、害虫堆积遮挡时检测精度低以及样本不平衡等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv8m模型的稻田害虫识别方法FieldSentinel-YOLOv8。该方法首先简化了YOLOv8m模型,并用双检测头代替三检测头,以减少小目标细粒度信息的丢失,降低模型的复杂度;其次将卷积注意力模块CBAM(convolutional block attention module)添加到YOLOv8m,使模型抑制背景等一般特征信息,更加关注害虫区域,从而提高被遮挡害虫的识别准确率;最后使用Focal-CIoU Loss来替换CIoU Loss(complete intersection over union),以减少样本类别不平衡对模型精度的影响。FieldSentinel-YOLOv8模型的平均精度均值(mean average precisoin)mAP_(0.5)为73.64%,精确率为65.43%,召回率为75.17%,检测帧率为199.88帧/s。与原模型YOLOv8m相比,FieldSentinel-YOLOv8的模型参数量从25.86 M(million)降到10.34 M,所需浮点运算数从79.10 G(1 G=109)降到62.80 G,召回率、平均精度均值和检测帧率分别提升7.05、2.72个百分点和52.73帧/s。该研究还采用Pest24数据集作为源域,自建数据集作为目标域的迁移学习方法训练FieldSentinel-YOLOv8模型,得到高精度FieldSentinelTransferYOLOv8模型,进一步提升模型检测性能,使用迁移学习方法后,m AP_(0.5)再次提升3.36个百分点,达到77.00%,精确率为69.90%,召回率为77.73%。在自建数据集上进行模型对比试验,结果表明,FieldSentinel-YOLOv8模型具有较高的识别准确率及较强的鲁棒性,该模型的轻量化方法可为农业害虫的精准且快速识别提供技术参考。高精度FieldSentinelTransfer-YOLOv8模型精度的大幅提升,也表明迁移学习在农业害虫检测上提供了技术支持。 展开更多
关键词 虫害 深度学习 图像识别 YOLOv8m 卷积注意力模块 Focal-CIoU 迁移学习
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基于神经辐射场和路径分析的油茶树表型参数提取
15
作者 朱幸辉 张杨聪 +1 位作者 谭泗桥 李斌 《农业工程学报》 北大核心 2025年第4期201-210,共10页
为提取油茶树的表型参数,解决复杂冠层结构植物和田间环境下表型提取速度慢且精度低的问题,该研究将传统的重建算法和聚类分割算法进行改进,提出一种基于神经辐射场和路径分析的表型参数提取方法。通过多视角相机获取油茶树图像,训练神... 为提取油茶树的表型参数,解决复杂冠层结构植物和田间环境下表型提取速度慢且精度低的问题,该研究将传统的重建算法和聚类分割算法进行改进,提出一种基于神经辐射场和路径分析的表型参数提取方法。通过多视角相机获取油茶树图像,训练神经辐射场生成三维点云模型,然后采用路径分析方法分割树干和叶片点云,提取油茶树的表型参数。试验结果表明:相比基于运动结构恢复的多视立体几何方法,采用神经辐射场重建的时间平均减少约90%,自由视角渲染图像峰值信噪比提升约10%。茎叶分割结果在召回率、精确率和分割时间等指标上优于几何特征法和区域生长法。计算的树高、冠幅、冠层高度和树干与人工测量结果的误差分别为0.519%、0.325%、0.364%、4.491%,叶长、叶宽、叶面积和叶形指数的决定系数分别为0.98、0.94、0.97、0.93。该方法不仅能快速构建真实形态的油茶树点云模型,而且能精准获取油茶树各器官的表型参数,可为复杂冠层植物的田间表型研究提供参考。 展开更多
关键词 油茶树 三维重建 神经辐射场 路径分析 表型参数
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基于改进GoogLeNet的水稻苗期稻瘟病分级检测
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作者 彭慧琳 李东晖 +2 位作者 陈兆中 肖应辉 李绪孟 《农业工程学报》 北大核心 2025年第10期204-211,共8页
中国水稻种植受稻瘟病影响面临严重威胁,传统的人工检测方法已难以满足现代农业对精准预测和预报的需求,亟需对水稻病害诊断技术进行创新与优化,以利用深度学习技术实现水稻稻瘟病早期分级检测。该研究针对水稻抗性筛选的苗期试验,基于... 中国水稻种植受稻瘟病影响面临严重威胁,传统的人工检测方法已难以满足现代农业对精准预测和预报的需求,亟需对水稻病害诊断技术进行创新与优化,以利用深度学习技术实现水稻稻瘟病早期分级检测。该研究针对水稻抗性筛选的苗期试验,基于无人机航拍图像构建了稻瘟病图像数据集,并提出了一种改进的GoogLeNet深度学习模型。通过在原始GoogLeNet模型中引入基于病斑颜色的注意力模块,增强了模型对稻瘟病特征的识别能力。试验结果显示,改进后的模型在精确率、召回率和F1得分上分别比原始模型提高了15.33、15.80和15.61个百分点。与AlexNet、ResNet和VGG等分类模型相比,改进后的GoogLeNet模型在稻瘟病分类任务中表现更为优越,精确率达到了84.23%,比其他分类模型分别高出16.11、17.20和25.95个百分点。该模型在保持高效检测速度的同时,显著提升了检测精度,为新品种稻瘟病抗性筛选提供了重要参考。 展开更多
关键词 苗期稻瘟病 深度学习 注意力机制 分级检测 GoogLeNet
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基于改进YOLOv10n的轻量化荔枝虫害小目标检测模型 被引量:1
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作者 黎祖胜 唐吉深 匡迎春 《智慧农业(中英文)》 2025年第2期146-159,共14页
[目的/意义]荔枝虫害的精准识别有助于实施有效的防治策略,推动农业的可持续发展。为提高荔枝虫害的识别效率,本研究提出一种基于改进YOLOv10n的轻量化目标检测模型YOLO-LP (YOLO-Litchi Pests)。[方法]首先,优化主干网络(Backbone)的C2... [目的/意义]荔枝虫害的精准识别有助于实施有效的防治策略,推动农业的可持续发展。为提高荔枝虫害的识别效率,本研究提出一种基于改进YOLOv10n的轻量化目标检测模型YOLO-LP (YOLO-Litchi Pests)。[方法]首先,优化主干网络(Backbone)的C2f模块,使用全局到局部空间聚合模块(Global-to-Local Spatial Aggregation, GLSA)构建C2f_GLSA模块,实现对小目标的高效聚焦,增强目标与背景的区分能力,同时减少参数量和计算量。其次,在颈部网络(Neck)引入频率感知特征融合模块(Frequency-Aware Feature Fusion, FreqFusion),设计频域感知路径聚合网络(Frequency-Aware Path Aggregation Network, FreqPANet),有效解决目标边界模糊和偏移的问题,并进一步轻量化模型。最后,使用SCYLLA-IoU (SIoU)损失函数替代Complete-IoU (CIoU)损失函数,优化目标定位精度并加速模型训练收敛过程。为了评估模型性能,本研究在自然环境和实验室环境的四种场景中,构建自建的荔枝虫害小目标数据集并进行测试。[结果和讨论] YOLO-LP在AP_(50)、AP_(50:95)、AP-Small_(50:95)分别达到了90.9%、62.2%和59.5%,较基线模型分别提高了1.9个百分点、1.0个百分点和1.2个百分点。同时,模型的参数量和计算量分别减少13%和17%。[结论] YOLO-LP在精度和轻量化方面表现优越,为荔枝虫害检测的实际应用提供了有效的参考。 展开更多
关键词 荔枝 虫害检测 多场景 小目标 YOLOv10n 特征融合 注意力机制
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基于Gompertz模型营养面积对稻株性状的模拟分析
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作者 李焕群 李绪孟 +3 位作者 陈兆中 段少坤 吴霞 王小卉 《南方农业学报》 北大核心 2025年第5期1498-1508,共11页
【目的】基于Gompertz模型系统性研究营养面积对水稻地上部干物质积累及产量的影响,为稻穴分布非均匀性的度量方法和实现水稻高产精准栽培提供理论依据。【方法】以常规晚稻农香42和杂交晚稻泰优398为材料开展水稻种植试验,水稻采用双... 【目的】基于Gompertz模型系统性研究营养面积对水稻地上部干物质积累及产量的影响,为稻穴分布非均匀性的度量方法和实现水稻高产精准栽培提供理论依据。【方法】以常规晚稻农香42和杂交晚稻泰优398为材料开展水稻种植试验,水稻采用双苗抛秧移栽,设9个密度水平(140、120、100、60、40、28、20、12和8蔸/m^(2))营造局部密度迥异的稻株分布格局。于移栽后6~12 d的返青期利用无人机航拍稻株图像并利用拼接软件获取试验区正射图像,应用稻株识别算法、稻株位置标定算法和泰森图划分稻株营养区域并计算稻株营养面积,利用Gompertz模型模拟营养面积影响稻株穗重、有效穗数和地上部干物重等性状指标的趋势。【结果】稻株性状指标响应营养面积的趋势均较好符合Gompertz函数,拟合2个品种各性状指标的决定系数(R^(2))均大于0.8000(除农香42有效穗数的R^(2)为0.7873外),稻株性状指标对营养面积的响应呈S形曲线变化规律;农香42最佳营养面积为429.88~445.47 cm^(2),有效营养面积应小于900 cm^(2);泰优398最佳营养面积为464.67~484.43 cm^(2),有效营养面积应小于1000 cm^(2)。模型拟合优度分析结果表明,Gompertz模型对稻株产量性状响应营养面积的变化具有较好的解释力,泰优398稻株性状实测值与Gompertz曲线预测值的模型拟合精度相对高于农香42。【结论】利用Gompertz模型模拟稻株营养面积与性状指标的数量关系,得出了稻株最佳营养面积和有效营养面积,稻株性状指标随营养面积的增加呈S形曲线变化,各性状指标的单位面积产量呈先增后减最后趋于稳定的规律。 展开更多
关键词 水稻 产量 最佳营养面积 有效营养面积 Gompertz模型
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基于端到端深度学习的数字语音源录音设备确认取证
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作者 邹领 朱磊 +1 位作者 邓阳君 张红燕 《计算机科学》 北大核心 2025年第S1期958-964,共7页
音频编辑软件以及深度伪造(DeepFake)技术使得对数字音频和语音的篡改及伪造变得容易,因此,在将一段音频或语音录音作为有效的司法证据前,必须对其真实性和完整性进行鉴定。面向数字语音的录音设备源确认(SRDV)是数字音频设备源取证的... 音频编辑软件以及深度伪造(DeepFake)技术使得对数字音频和语音的篡改及伪造变得容易,因此,在将一段音频或语音录音作为有效的司法证据前,必须对其真实性和完整性进行鉴定。面向数字语音的录音设备源确认(SRDV)是数字音频设备源取证的关键问题之一,具体是指:给定一段数字语音录音和一个录音设备,判断该录音是否是由该设备所录制。近年来,深度学习技术在许多领域得到了广泛应用并取得了很好的效果,但目前与录音设备源识别相关的工作主要集中于录音设备源辨认(SRDI)中,尚未有基于深度学习的SRDV方法的报道。文中提出了一种新颖的基于端到端(E2E)深度学习的录音设备源取证方法,从语音录音中提取FBank特征来表征设备指纹并作为深度神经网络结构的输入,深度神经网络结构采用一个调整参数的VGG-M网络,并通过自注意力池化(SAP)层和全连接层来提取录音设备特征向量(RDE)。整个网络基于通用端到端(GE2E)损失函数来进行训练。采用等错误率(EER)作为性能评估准则,在划分好的开发集和测试集上进行录音设备源确认实验,实验结果表明所提方法显著提升了录音设备源确认的性能。 展开更多
关键词 数字语音取证 获取设备取证 录音设备源确认 录音设备特征向量 端到端深度学习
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基于半监督学习的秧苗计数与定位算法研究
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作者 郭敏 李伟 杨莎 《农业工程》 2025年第1期39-44,共6页
准确测定水稻株数和位置在水稻育种和栽培中具有至关重要的作用。传统的田间抽样调查法费时费力、准确率低,无人机遥感技术为水稻秧苗的智能精准计数和定位提供了有效途径。针对无人机图像处理需要大量数据标注的问题,提出了一种基于半... 准确测定水稻株数和位置在水稻育种和栽培中具有至关重要的作用。传统的田间抽样调查法费时费力、准确率低,无人机遥感技术为水稻秧苗的智能精准计数和定位提供了有效途径。针对无人机图像处理需要大量数据标注的问题,提出了一种基于半监督学习的秧苗计数与定位算法,称为稀疏点标注网络(SPANet)。SPANet根据Teacher-Student训练范式构建,并针对稀疏点注释生成伪标签不准确的问题,提出的点聚合模块(PAM)能从有限的点注释信息生成高质量的伪标签。为了验证SPANet的性能,构建了一个包含300张高分辨率(1600像素×1600像素)的水稻计数与定位数据集,并在50%和80%的注释比例下进行了详尽的试验。结果表明,SPANet在80%标注比例下,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别为15.7和20.2,从而实现了水稻秧苗的精准、高效计数与定位。 展开更多
关键词 卷积神经网络 半监督学习 水稻计数 水稻定位 无人机
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