检索结果-内蒙古大学图书馆

农业工程学报 2025年第7期41卷 156-164页

作者：裴玮王彦超爨凯旋林文英施伟强刘振宇汪开英山西农业大学农业工程学院晋中030800 浙江大学生物系统工程与食品科学学院杭州310058 松阳县农业技术推广中心丽水323400

为了实现复杂环境下蛋鸡舍巡检机器人对死鸡的快速准确检测,该研究提出一种基于改进YOLOv8n的笼养鸡死鸡实时检测方法。该方法以YOLOv8n为基础,首先在网络中使用跨阶段融合异构卷积(cross stage partial hetconv,CSPHet)替换原网络中C2... 详细信息

为了实现复杂环境下蛋鸡舍巡检机器人对死鸡的快速准确检测,该研究提出一种基于改进YOLOv8n的笼养鸡死鸡实时检测方法。该方法以YOLOv8n为基础,首先在网络中使用跨阶段融合异构卷积(cross stage partial hetconv,CSPHet)替换原网络中C2f结构,将梯度变化集中到特征图的各个层次,并使用更小的1×1卷积核替代部分3×3核,在保持检测精度的同时降低模型参数量和计算量;其次,在Neck层中引入空间增强注意力模块(spatially enhanced attention module,SEAM),旨在补偿被遮挡区域的损失响应,提高对被遮挡鸡的检测精度;最后,引入动态上采样(dynamics upsampling,DySample),提高特征图放大后的分辨率,强化蛋鸡区域有效特征。试验结果表明,提出的改进YOLOv8n算法对死鸡检测平均精度均值为95.8%,参数量为2.46 MB。与原始YOLOv8n相比,平均检测精度均值提高1.5个百分点,参数量减少了18.3%。为验证该模型的稳定性、适用性和实时性,成功将改进模型部署到巡检机器人的边缘设备端,实现了对笼养蛋鸡中死鸡的准确检测与识别。该研究为基于边缘设备的巡检机器人对蛋鸡舍中的死鸡快速精准检测提供了技术支持。

关键词：笼养蛋鸡巡检机器人死鸡检测目标识别 YOLOv8n

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局部加权线性模型研究及在光谱反射率重建中的应用

局部加权线性模型研究及在光谱反射率重建中的应用

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作者：爨凯旋华南农业大学

学位级别：硕士

有监督学习,如分类与回归问题,其主要目的是学习输入变量与输出变量间的函数关系,从而用来对待测输入值进行预测。现实问题中,这类函数关系往往是复杂的非线性关系。全局学习方法直接利用全部训练样本建立输入值与输出值的非线性关系,... 详细信息

有监督学习,如分类与回归问题,其主要目的是学习输入变量与输出变量间的函数关系,从而用来对待测输入值进行预测。现实问题中,这类函数关系往往是复杂的非线性关系。全局学习方法直接利用全部训练样本建立输入值与输出值的非线性关系,为了得到更好的学习效果,不仅依赖于具有较强非线性学习能力的方法,如BP神经网络、支持向量机和深度神经网络等,而且也依赖于大量分布较好的训练样本。全局非线性方法的模型复杂度往往难以把握,样本过少或分布不均、模型复杂度过大会导致过拟合,模型复杂度过低则容易导致拟合不足。局部线性模型根据流形学习中局部线性嵌入方法的原理,假设高维输出变量在局部范围内可以被近邻点的线性组合表示,其在低维空间的对应输入变量也具相似的线性组合关系。通过使用近邻点的线性组合来估计测试点,局部线性模型避免了对模型复杂度的选择和对样本分布的依赖,在一定程度上可以防止模型过拟合,而且其算法非常适合处理训练样本不断增加的在线学习问题,因此得到了广泛关注。但另一方面,由于局部线性模型仅仅依赖于少数近邻点来构造局部重构关系,每个近邻点对模型的贡献相等,如果存在奇异点和误差点,将会对模型造成巨大影响,使模型偏离真实情况,也就是所谓的拟合不足。虽然使用正则化方法对模型系数的范数进行限制,能够防止模型过分贴近于训练点,增强模型的泛化能力,但在建立模型时各近邻点对模型的贡献依然相同。为了解决局部线性模型容易受例外点影响导致拟合不足这一问题,本文提出两种不同思路的局部加权线性模型,根据各近邻点与测试点相似度的不同,对各近邻点赋予了不同的权值。提高相似度较高近邻点对模型的贡献,减小了误差点的影响。光谱反射率是物体表面对可见光波长范围内光波的反射比率,是决定物体颜色的本质物理属性。知道了物体的光谱反射率信息,就可以准确再现物体在任意光照和观测视角下的颜色,这对颜色精确度要求较高的产业,如印刷、油漆、服装、艺术品电子存档等,具有重要意义。虽然使用专业的分光光度仪可以测量物体的光谱反射率,但是由于其价格昂贵、操作复杂、测量分辨率低以及耗费时间长等限制,其难以被广泛使用。通过建立普通数码相机获取的RGB三色值和高维光谱反射率向量间的函数关系,从而重建出RGB像素点所对应的光谱反射率,可以大大减小获取光谱反射率的时间和费用成本。如何设计精确高效的光谱反射率重建算法受到诸多专家学者的关注研究。本文将局部加权线性模型用于光谱反射率重建,并与传统的全局核回归方法,局部线性模型进行了比较,来验证局部加权线性模型的效果。实验中设置了多组不同的实验数据,全方位比较了各种模型的重建结果。最后通过实验结果证明了局部加权线性模型能够有效减小重建误差,得到更准确的光谱反射率重建结果。

关键词：局部学习局部线性模型局部加权线性模型光谱反射率重建

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局部k最近邻加权线性回归的光谱反射率重建

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光谱学与光谱分析 2018年第12期38卷 3708-3712页

作者：卢德俊爨凯旋张伟峰华南农业大学数学与信息学院广东广州510642

现实中很多场景都需要精确的颜色表示,如纺织、印刷、艺术品扫描存档、在线商品展示等。光谱反射率是决定物体颜色的本质属性,如果知道了光谱反射率,就可以重现物体在任何光照和观测条件下的颜色。采用专业仪器测量光谱反射率有成本高... 详细信息

现实中很多场景都需要精确的颜色表示,如纺织、印刷、艺术品扫描存档、在线商品展示等。光谱反射率是决定物体颜色的本质属性,如果知道了光谱反射率,就可以重现物体在任何光照和观测条件下的颜色。采用专业仪器测量光谱反射率有成本高、分辨率低、测量时间慢等问题。随着数码成像设备的普及,基于相机RGB响应值的光谱反射率重建算法具有重要现实意义。光谱反射率重建的目的是建立低维RGB响应值到高维光谱反射率向量的映射关系,回归方法在这一领域已取得广泛应用。由于光谱反射率向量所处的空间是嵌在高维欧氏空间中的一个低维子流形,在训练样本有限的条件下,传统的全局回归方法不能有效地学习该流形结构,往往导致过拟合,使得学习出来的模型泛化能力较差。局部线性回归方法虽然可以改善全局回归过拟合的问题,但是局部学习方法易受例外点的影响,导致拟合不足。针对这一问题,提出一种基于局部加权线性回归的光谱反射率重建方法,这种方法在一个k最近邻范围约束内,给每个局部训练样本赋予不同的权重,从而有所侧重地利用局部训练样本来估计光谱反射率。实验结果表明,基于局部k最近邻加权线性回归的方法能更有效地利用局部信息,缓解过拟合和拟合不足,更准确地重建光谱反射率。

关键词：光谱反射率重建局部加权线性回归 k最近邻权值函数

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基于多目标模糊非线性规划模型对于不确定性供应商的订单分配方案

基于多目标模糊非线性规划模型对于不确定性供应商的订单分配方案

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9th International Congress of Fuzzy Information and Engineering、广东省运筹学会第三届年会、中国粤港澳运筹学会第二届年会、广东省运筹学会第四届年会暨物流分会成立大会、模糊信息与工程、运筹管理学术会议

作者：马琳珂爨凯旋华南农业大学数学与信息学院

现实中有许多企业所选择的供应商在多种指标上都是具有不确定性的,这样就加大了对订单的合理分配的难度,为此本文提出了多目标模糊非线性规划的综合问题来解决企业对于供应商所选择的订单分配方案。首先,运用模糊集理论来表示供应商各... 详细信息

现实中有许多企业所选择的供应商在多种指标上都是具有不确定性的,这样就加大了对订单的合理分配的难度,为此本文提出了多目标模糊非线性规划的综合问题来解决企业对于供应商所选择的订单分配方案。首先,运用模糊集理论来表示供应商各项指标中的不确定性,并且根据供应商的输出指标运用数据包络分析法对各个供应商进行一个简单的评估和排序。然后,将供应商效率最高和所需成本最低作为目标函数,以订单总数量和订单分配限制为约束条件,建立目标模糊非线性规划模型。最后,得出最优的订单分配方案。在案例分析中,可以说明本文的方法能够获得合理的分配方案。

关键词：不确定性多目标规划订单分配非线性规划模糊集理论

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基于模糊聚类的景区淡旺季时段划分研究

基于模糊聚类的景区淡旺季时段划分研究

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作者：爨凯旋张伟峰马琳珂华南农业大学数学与信息学院

淡旺季游客数量波动是困扰景区平稳健康发展的一大难题。本文根据梯形隶属函数,使用结合了各单位前后联系的模糊聚类方法对景区淡旺季时段进行划分。并且考虑了游客数量变化曲线的形态特征和景区管理部门变更淡旺季管理对策时的浪费以... 详细信息

淡旺季游客数量波动是困扰景区平稳健康发展的一大难题。本文根据梯形隶属函数,使用结合了各单位前后联系的模糊聚类方法对景区淡旺季时段进行划分。并且考虑了游客数量变化曲线的形态特征和景区管理部门变更淡旺季管理对策时的浪费以及为提供游客可供选择的出行时间范围。这里我们用四姑娘山景区的游客数量来举例进行划分和分析。并证明本文方法能够有效地对淡旺季时段进行划分,为以后的深入研究以及实施不同时段的分时定价提供参考依据。

关键词：模糊聚类淡旺季梯形隶属函数

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雏鸡性别检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质

雏鸡性别检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质

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作者：张铁民李泽颖爨凯旋 510642 广东省广州市天河区五山路483号

本发明提出一种雏鸡性别检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取雏鸡叫声音频，作为第一音频；对音频进行预处理，得到第二音频；从第二音频中提取出雏鸡叫声；提取雏鸡叫声的音频特征；将雏鸡叫声的音频特征输... 详细信息

标准号: CN116386666A

本发明提出一种雏鸡性别检测方法、装置、系统、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取雏鸡叫声音频，作为第一音频；对音频进行预处理，得到第二音频；从第二音频中提取出雏鸡叫声；提取雏鸡叫声的音频特征；将雏鸡叫声的音频特征输入已训练的神经网络进行检测，输出叫声的检测结果；使用多个叫声的检测结果进行多数投票，判断雏鸡的性别。本发明通过在隔音箱中进行音频采集，使录得雏鸡叫声更准确、纯净；使用加热灯维持录音环境的温度，为雏鸡提供更加健康舒适的环境；使用雏鸡叫声和音频技术判断雏鸡性别，实现了自动、非接触的雏鸡性别检测。

关键词：雏鸡雏鸡性别检测结果音频特征检测预处理存储介质电子设备录音环境神经网络音频采集音频技术非接触隔音箱加热灯输出投票健康

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