检索结果-内蒙古大学图书馆

茶产业的发展,是对“绿水青山就是金山银山”这一理念的绝佳阐述。茶树多种植在温暖潮湿的气候环境下,该条件有利于病虫害的生存与繁殖,且茶园的单一种植方式更易导致病虫害的传播和爆发,从而严重影响茶叶品质和茶园种植效能。在茶园管理中,准确识别茶树的病虫害对于及时采取有效的防治措施至关重要,传统病虫害的检测识别方法效率低下,检测效果不尽人意。因此,实现在非结构化茶园环境下对茶树病害与害虫的精准快速识别,能够提高茶园管理的科学高效性,对茶产业具有重要的实际价值。 (1)针对茶园环境下病害检测难和容易受外界因素影响等问题,本研究构建了一个真实茶园环境下的茶叶病害数据集,并提出一种基于YOLOv7-tiny的TTLDYOLOv7模型,增强了茶树病害的细微检测能力。该模型通过整合坐标卷积和高效通道注意力机制,在卷积特征图中实现了更高的空间识别能力,并降低了背景噪声对特征识别的影响。进一步的改进包括采用归一化瓦瑟斯坦距离度量和解耦头,以提高对小病斑的检测能力。使用K-means算法根据茶叶病斑的特殊性生成了新的锚框,提高了模型的精确性和通用性。通过对比Faster R-CNN、SSD、YOLOv5s、YOLO-Tea、YOLOv7-tiny和YOLOv7目标检测模型,本模型平均精确度相较于原始模型提高5.9%,达到了93%。改进后的模型可应用于茶叶病害监测。 (2)针对现有茶树害虫数据集缺乏和对茶树害虫识别研究少且准确率低的问题,本研究建立了一个在真实茶园环境下的害虫数据集,提出TTP-UNet网络以实现对复杂背景下茶树害虫的识别分割。通过使用VGG16替换UNet模型中原始的主干网络,增强了模型对目标的特征提取能力与长距离依赖的捕获能力。引入坐标注意力机制,使模型加强了对关键区域的关注程度,提高了模型对小目标的识别分割能力。实验结果表明,改进后的模型在本数据集上的性能优于原始UNet网络,其平均交并比、类别平均像素准确率和精确率分别提高了12.24%、8.37%和6.52%,达到了94.18%、97.02%和96.91%。与其他语义分割模型相比,本文提出的方法具有更好的精确率和鲁棒性。

关键词：深度学习病害检测害虫分割复杂环境计算机视觉

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ActionScript 3.0语言基础与应用

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2014年

作者：俞淑燕王海庆

本书依据ActionScript 3.0语言的知识与开发特点, 将内容分为基础篇、提高篇、实战篇三部分。共10章, 主要包括ActionScript 3.0语言的基础知识、面向对象与类、对象交互与事件处理、视觉编程等。

ISBN: (纸本)9787115376305

关键词：动画制作软件高等教育

来源：内蒙古大学图书馆图书评论

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利用多帧图像分布特性的图像重构算法研究

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计算机仿真 2012年第2期29卷 285-287,391页

作者：俞淑燕浙江邮电职业技术学院浙江绍兴312016

研究图像恢复高分辨率图像的问题。由于图像存在锐化和冗余信息而影响了矢量效果,针对以往用反卷积或者单幅图像进行图像恢复重构方法结果不够理想的缺陷,提出了一种利用多幅图像进行图像重构的方法。算法核心思想是利用多幅相关图像进... 详细信息

研究图像恢复高分辨率图像的问题。由于图像存在锐化和冗余信息而影响了矢量效果,针对以往用反卷积或者单幅图像进行图像恢复重构方法结果不够理想的缺陷,提出了一种利用多幅图像进行图像重构的方法。算法核心思想是利用多幅相关图像进行训练,从而得到某些观测的分布特性,从而对图像进行恢复。首先,定义了一个基于图像小块的马尔科夫随机场分布模型,并由此定义了隐含节点到观测之间的势能函数和隐含节点之间的势能函数;然后通过选用一组训练图像,计算隐含节点到观测之间的混合高斯分布模型,并利用相邻节点所对应的小块之间相邻边界的相关度来计算势能函数所对应的值。最后利用置信传播的方法计算整幅图像上最优的恢复结果。仿真结果显示提出的方法较传统的反卷积方法和插值方法具有更优的恢复结果,能很好的逼近原始的真实图像。

关键词：图像恢复高分辨率高期混合模型

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基于深度学习的激光遥感图像特征识别

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激光杂志 2019年第2期40卷 123-127页

作者：俞淑燕魏哲浙江邮电职业技术学院管理与信息分院浙江绍兴312000 中国民用航空飞行学院计算机学院四川广汉618300

以往基于模糊生物的激光遥感图像特征提取方法,通常采用单一的特征提取方式,获取的结果存在较多不明确部分以及维度高的问题,识别精度低。因此,提出基于深度学习的激光遥感图像特征识别方法,对激光遥感图像的颜色、纹理特征进行提取,获... 详细信息

以往基于模糊生物的激光遥感图像特征提取方法,通常采用单一的特征提取方式,获取的结果存在较多不明确部分以及维度高的问题,识别精度低。因此,提出基于深度学习的激光遥感图像特征识别方法,对激光遥感图像的颜色、纹理特征进行提取,获取相应的特征向量描述;采用基于卷积神经网络的深度学习方法,基于深度学习神经网络设计卷积神经网络,采用卷积神经网络对激光遥感图像特征向量进行训练,经过卷积层、池化层以及Softmax层的操作对特征向量进行降维处理,获取激光遥感图像特征的初步识别结果;采用Alexnet神经网络与GoogLeNet神经网络,基于初步识别结果对激光遥感图像中特征不明确的部分进行再次识别训练,获取激光遥感图像中的最优特征子集,完成激光遥感图像特征的高精度识别。实验结果表明,所提方法在激光遥感图像特征提取方面具有识别精度高、性能好的优势。

关键词：深度学习激光卷积神经网络遥感图像特征识别

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基于GitHub平台的高中信息技术教学设计与应用

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教师博览（下旬刊） 2019年第1期9卷 13-16页

作者：俞淑燕浙江邮电职业技术学院

针对目前高中信息技术教学中出现的学生对知识内容的应用和迁移能力不足,课时不够、信息素养培养难度大等问题,基于GitHub平台构建课程学习空间,组建师生学习共同体,利用GitHub平台的协同学习模式引导学习者与学习内容、学习同伴之间的... 详细信息

针对目前高中信息技术教学中出现的学生对知识内容的应用和迁移能力不足,课时不够、信息素养培养难度大等问题,基于GitHub平台构建课程学习空间,组建师生学习共同体,利用GitHub平台的协同学习模式引导学习者与学习内容、学习同伴之间的深度交互,协作完成项目任务,最终形成学习者对知识的意义建构和思维的深度发展,在实践中取得了较好的教学效果。并以"网页制作"这一小节内容为例,说明整个教学环节设计过程,为高中信息技术教学提供了一种可以参考的模式.

关键词： GitHub 信息素养设计应用

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云端一体化教学场域下深度学习的教学模式研究

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教育评论 2018年第10期 138-141页

作者：俞淑燕浙江邮电职业技术学院副教授浙江绍兴312016

开放教育资源日益丰富,为教与学提供了支持,也产生了浅层学习较多、学习支持不够、学习效率不佳等问题。从促进深度学习的角度出发,文章提出在云端一体化教学场域下的教学模式,为混合式教学提供新的教学参考。该模式首先要建立课程教学... 详细信息

开放教育资源日益丰富,为教与学提供了支持,也产生了浅层学习较多、学习支持不够、学习效率不佳等问题。从促进深度学习的角度出发,文章提出在云端一体化教学场域下的教学模式,为混合式教学提供新的教学参考。该模式首先要建立课程教学场域,利用深度学习的促发机制,将自主学习和课堂教学相结合,并利用场域中的学习支持工具对学习活动进行评价反馈,分析数据对课程教学进行评价反馈,形成良好的课程教学生态。

关键词：云端一体化教学场域深度学习教学模式

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基于累积信誉和路径递减的无线传感器网络可靠路由方法

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科学技术与工程 2018年第18期18卷 236-240页

作者：魏哲俞淑燕张欢中国民用航空飞行学院计算机学院广汉618307 浙江邮电职业技术学院管理与信息学院绍兴312016

在无线传感器网络中,某些节点会在路由数据时选择性转发数据包以节约自身能量;或者恶意丢弃某些数据以对网络进行破坏。这些路由节点的不良行为会使网络中传递的数据缺乏安全性;也使得网络变得不可靠,易受到各种攻击。针对无线传感器网... 详细信息

在无线传感器网络中,某些节点会在路由数据时选择性转发数据包以节约自身能量;或者恶意丢弃某些数据以对网络进行破坏。这些路由节点的不良行为会使网络中传递的数据缺乏安全性;也使得网络变得不可靠,易受到各种攻击。针对无线传感器网络节点数据路由时存在不良行为的问题,提出一种基于累积信誉和路径递减的可靠路由方法。首先是根据统计学中负二项分布原理,对参与数据路由的节点进行信誉评价;并选取满足一定信誉条件的节点作为路由节点。然后通过路径递减方法对数据进行路由,目的是避免过多的中间节点,最后将数据包以可靠的方式通过最短的路径路由到目的地。实验测试结果表明所提方法在网络中存在恶意路由节点情况下,能够较好地提高数据包投递率,以及减少数据包到达目的节点的平均跳转次数,提高了数据路由的可靠性。

关键词：无线传感器网络累积信誉路径递减可靠路由

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TTLD-YOLOv7:非结构化环境下茶树病害的检测算法

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茶叶科学 2024年第3期44卷 453-468页

作者：俞淑燕杜晓晨冯海林李颜娥浙江农林大学数学与计算机科学学院浙江杭州311300

茶树病害对茶树种植业和相关行业的影响极为严重。在动态而复杂的茶园环境中检测疾病的传统方法效率低下,检测效果不尽人意。本研究提出一种基于YOLOv7-tiny的模型,增强了茶树病害的细微检测能力。通过整合CoordConv和ECA信道关注机制,... 详细信息

茶树病害对茶树种植业和相关行业的影响极为严重。在动态而复杂的茶园环境中检测疾病的传统方法效率低下,检测效果不尽人意。本研究提出一种基于YOLOv7-tiny的模型,增强了茶树病害的细微检测能力。通过整合CoordConv和ECA信道关注机制,本模型在卷积特征图中实现了更高的空间识别能力,并降低了背景噪声对特征识别的影响。进一步的改进包括采用归一化瓦瑟斯坦距离度量和去耦头,以提高对小病斑的检测能力。使用K-means算法根据茶树病斑的特殊性生成了新的锚框,提高了模型的精确性和通用性。对比分析表明,该模型优于现有模型FasterR-CNN、 SSD、 YOLOv5s、 YOLO-Tea、 YOLOv7-tiny和YOLOv7,平均精确度提高5.39个百分点,达到了93%。改进后的模型可应用于茶树病害监测。

关键词：茶树病害 YOLOv7-tiny 自然环境目标检测

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分剪枝排课算法的设计与实现

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浙江树人大学学报（自然科学版） 2007年第3期7卷 23-27页

作者：俞淑燕丁健龙浙江邮电职业技术学院计算机系浙江绍兴312016 浙江树人大学信息科技学院浙江杭州310015

对学分制背景下的排课问题进行了深入的研究与分析.将排课中各类不定和约束因素以规则的形式加以定义,利用这些规则优化探索路径,构造剪枝函数,用动态规划和分枝剪枝的方法来实现排课,从而极大地提高了整个算法的灵活性和可控性以及排... 详细信息

对学分制背景下的排课问题进行了深入的研究与分析.将排课中各类不定和约束因素以规则的形式加以定义,利用这些规则优化探索路径,构造剪枝函数,用动态规划和分枝剪枝的方法来实现排课,从而极大地提高了整个算法的灵活性和可控性以及排课结果的合理性.

关键词：排课规则动态规划分枝剪枝

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