检索结果-内蒙古大学图书馆

电力自动化设备 2024年第9期44卷 145-153页

作者：牛焕娜窦伟袁嘉兴李春毅李宗晟井天军中国农业大学信息与电气工程学院北京100083

为了准确评估虚拟电厂在电源侧和负荷侧出现多重不确定性情况下可为电力系统运行提供的响应能力,提出考虑多重不确定性的虚拟电厂响应区间两阶段鲁棒优化评估方法。基于虚拟电厂内可再生能源与负荷不确定性特征的区间描述,建立以运行成... 详细信息

为了准确评估虚拟电厂在电源侧和负荷侧出现多重不确定性情况下可为电力系统运行提供的响应能力,提出考虑多重不确定性的虚拟电厂响应区间两阶段鲁棒优化评估方法。基于虚拟电厂内可再生能源与负荷不确定性特征的区间描述,建立以运行成本最低为目标的虚拟电厂响应区间评估模型,通过场景分解将其转化为最劣场景与最优场景下的两阶段鲁棒优化模型,采用列和约束生成算法分别求解2个场景下的各设备功率区间计划,并将虚拟电厂在2个场景下的对外响应功率计划作为上、下限,从而评估虚拟电厂参与电网运行的响应区间。算例仿真结果表明,该方法能够在计及不确定因素影响并保证解空间可行的情况下,评估虚拟电厂对外交互功率和运行成本的适宜区间,为虚拟电厂参与电网调度及电力交易提供参考。

关键词：多重不确定性两阶段鲁棒优化模型列和约束生成算法设备功率区间计划响应区间

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基于改进YOLOv5s的番茄黄化曲叶病检测方法

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农业机械学报 2023年

作者：左昊轩黄祺成杨佳昊孙泉李思恩李莉中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室中国农业大学水利与土木工程学院

作物病害的初期快速准确识别是减小作物经济损失的重要保障。针对实际生产环境，中设施番茄叶片黄化曲叶病毒病（Tomato yellow leaf curl virus，TYLCV）患病初期无法应用传统图像处理算法通过颜色或纹理特征进行准确和快速识别，并且Y... 详细信息

作物病害的初期快速准确识别是减小作物经济损失的重要保障。针对实际生产环境，中设施番茄叶片黄化曲叶病毒病（Tomato yellow leaf curl virus，TYLCV）患病初期无法应用传统图像处理算法通过颜色或纹理特征进行准确和快速识别，并且YOLOv5s通用模型在复杂环境下识别效果差和效率低的问题，本文提出一种集成改进的叶片病害检测识别方法。该方法通过对Plant Village公开数据集中单一患病叶片图像以及实际生产温室中手机拍摄获取的患病番茄植株冠层图像两种来源制作数据集，并对图像中的患病叶片进行手动标注等操作，以实现在复杂地物背景和叶片遮挡等情况下正确识别目标，即在健康叶片、患病叶片、枯萎叶片、杂草和土壤中准确识别出所有的患病叶片。此外，用智能手机在日光温室生产现场拍摄图像，会存在手机分辨率、光线、拍摄角度等多种因素，会导致识别正确率降低等问题，需要对采集到的图像进行预处理和数据增强以提高模型识别率，通过对YOLOv5s原始模型骨干网络重复多次增加CA注意力机制模块（Coordinate attention），增强YOLO算法对关键信息的提取能力，利用加权双向特征金字塔网络（Bidirectional feature pyramid network，BiFPN），增强模型不同特征层的融合能力，从而提高模型的泛化能力，替换损失函数Eiou（Efficient IoU loss），进一步优化算法模型，实现多方法叠加优化后系统对目标识别性能的综合提升。在相同试验条件下，对比YOLOv5原模型、YOLOv8、Faster RCNN、SSD等模型，本方法的查准率P，查全率R，平均识别准确率mAP0.5，mAP0.5:0.95分别达到了97.40%、94.20%、97.20%、79.10%，所提出的算法在提高了准确率与平均精度的同时，保持了较高的运算速度，满足对作物黄化曲叶病毒病检测的准确性与时效性的要求，并为移动端智能识别作物叶片病害提供了理论基础。

关键词：番茄病害识别 YOLOv5s 注意力机制 BiFPN Eiou

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基于集成学习的玉米叶绿素含量和覆盖度估算

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华北水利水电大学学报(自然科学版) 2024年

作者：姚艺晗申家宁王健刘杨王启磊冯海宽杨浩岳继博河南农业大学信息与管理科学学院中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室河南金苑种业有限公司南京农业大学国家信息农业工程技术中心北京市农林科学院信息技术研究中心农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室

针对利用植被指数进行作物参数估算易出现“饱和”而导致的精度不足问题，研发一种玉米叶片叶绿素含量（LCC）和植被覆盖度（FVC）的高精度估算的方法。综合无人机遥感图像的植被指数（VI）与纹理特征（TF）作为输入，评估了包含Stackin... 详细信息

针对利用植被指数进行作物参数估算易出现“饱和”而导致的精度不足问题，研发一种玉米叶片叶绿素含量（LCC）和植被覆盖度（FVC）的高精度估算的方法。综合无人机遥感图像的植被指数（VI）与纹理特征（TF）作为输入，评估了包含Stacking、Bagging和Blending 3种集成学习模型开展LCC和FVC估算的可能性，测试了VI、TF和VI+TF开展LCC和FVC估算的精度差异，并基于最优Stacking集成学习模型开展了LCC与FVC的制图和评估。当VI+TF作为特征变量输入模型时，基于Stacking集成学习模型拥有对LCC(R2：0.922，RMSE：3.609 SPAD units，MAE：2.661 SPAD units)和FVC(R2：0.788，RMSE：0.050，MAE：0.039)最优估算性能。本研究基于光谱纹理特征和集成学习实现了玉米LCC与FVC的高精度估算，为作物性状参数的估算提供了方法参考。

关键词：植被指数纹理特征集成学习无人机多光谱遥感

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微流控技术在食品研究中的应用

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食品科学 2025年

作者：谢嘉俊杨东林建涵赵靓廖小军中国农业大学食品科学与营养工程学院国家果蔬加工工程技术研究中心农业农村部果蔬加工重点实验室食品非热加工北京市重点实验室中国农业大学信息与电气工程学院农业农村部农业信息获取技术重点实验室

微流控技术作为一种新兴的多学科交叉技术，凭借其在微通道中精确控制流体的能力，在食品研究中展现出巨大的应用潜力。与传统方法相比，微流控技术具有更高通量、更快检测速度、更低成本和更加便携等优势，尤其在食源性病原体、农兽药... 详细信息

微流控技术作为一种新兴的多学科交叉技术，凭借其在微通道中精确控制流体的能力，在食品研究中展现出巨大的应用潜力。与传统方法相比，微流控技术具有更高通量、更快检测速度、更低成本和更加便携等优势，尤其在食源性病原体、农兽药残留、过敏原检测和乳液制备等方面表现突出。微流控技术主要包括连续流微流控技术（Continuous Flow Microfluidics， CMF），液滴微流控技术（Droplet Microfluidics， DMF）以及纺丝微流控技术（Spinning Microfluidics ， SMF），其中CMF和DMF应用最为广泛。本文综述了CMF在食品安全检测、成分鉴定、智能包装和DMF在酶与菌株定向筛选、乳液制备及封包递送等方面的最新进展。目前，尽管部分技术仍处于实验室阶段，但随着技术的不断发展和多学科交叉研究的深入，微流控技术有望在食品安全、质量控制和营养增强等方面提供更高效、精确的解决方案，推动食品行业的革新。

关键词：连续流微流控技术液滴微流控技术食品安全定向筛选应用

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基于电阻抗成像技术的果树苗茎杆冻融状态辨识方法

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农业工程学报 2025年第4期41卷 193-200页

作者：姜涵朱玉帆颜小飞程强中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 北京林业大学工学院北京100083 农业水资源高效利用全国重点实验室北京100083

为检测果树苗茎杆冻融状态,该研究提出了一种基于电阻抗成像技术的果树苗茎杆冻融状态辨识方法,设计了具有16个信号数据采集电极的电阻抗系统,系统软件主要包括基于C#开发的Windows平台上位机,以及用于解决成像正问题和逆问题的开源套件... 详细信息

为检测果树苗茎杆冻融状态,该研究提出了一种基于电阻抗成像技术的果树苗茎杆冻融状态辨识方法,设计了具有16个信号数据采集电极的电阻抗系统,系统软件主要包括基于C#开发的Windows平台上位机,以及用于解决成像正问题和逆问题的开源套件EIDORS。对该系统的性能进行了多种测试,测试包括恒流源输出阻抗测试、通道一致性测试、温度校正测试、成像效果测试、系统测量范围测试。系统测试表明:1)恒流源的仿真输出阻抗在MΩ级别,实际输出在低频时接近MΩ;2)16个电极的输出幅值较好的一致性;3)温度对系统输出有影响,在进行温度校正后,输出幅值标准差有明显下降;4)系统对3D打印模型成像结果符合预期,相比于6和9 cm,系统对直径3 cm的模拟石膏茎杆水分整体分布有着较好的成像效果,冻融试验对象定为3 cm以下的小茎杆。在实验室环境下进行了果树苗茎杆冻融试验,试验对象为直径3 cm的苹果树苗茎杆,试验结果表明:1)温度与电阻抗成像系统(electrical impedance tomography,EIT)测量的平均电导率变化趋势一致;2)从系统时差成像的2D水分分布可以观测出茎杆冻融过程。系统对直径3 cm的茎杆冻融状态具有较好的辨识结果,能够初步反应其冰水含量及其分布,可为茎杆冻融状态辨识提供思路和检测方法。

关键词：电阻抗成像茎杆冻融果树状态辨识

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极谱式柔性溶解氧智能传感器研发

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农业工程学报 2024年第21期40卷 27-35页

作者：王帅星徐先宝王聪杜壮壮白壮壮王柄雄韩杰李道亮中国农业大学国家数字渔业创新中心北京100083 中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部智慧养殖技术重点实验室北京100083

溶解氧在维持水体生态系统和保证良好生产生活方面发挥着关键作用。随着新技术、新材料、新兴应用场景的涌现,尤其在推动渔业智能化的进程中,溶解氧的检测需要更加轻质、微小、柔软、生物相容的传感器。柔性电子与传感技术的结合为上述... 详细信息

溶解氧在维持水体生态系统和保证良好生产生活方面发挥着关键作用。随着新技术、新材料、新兴应用场景的涌现,尤其在推动渔业智能化的进程中,溶解氧的检测需要更加轻质、微小、柔软、生物相容的传感器。柔性电子与传感技术的结合为上述问题的解决提供了可能。该研究利用磁控溅射和点胶喷墨技术制备了一种具备温度测量功能的柔性溶解氧传感器并评估其线性度、灵敏度、响应时间、漂移、稳定性、机械弯曲等性能,设计相应的传感电路和智能处理系统,验证该智能传感器在养殖水体溶解氧检测中的可行性。结果表明:常温下,柔性溶解氧传感器的采集电流与溶解氧含量之间具有较好的线性关系(R^(2)为0.9945),传感器的灵敏度为-0.03μA·L/mg,响应时间为16.8 s,7 d内响应电流的最大差值为0.0195μA。柔性温度传感器在0~150℃范围内的电阻与温度具有良好的线性关系(R^(2)为0.9949),传感器的灵敏度为-2.47 kΩ/℃,响应时间为3 s,迟滞误差为2.17%,且在0~60°的弯曲范围内均保持良好的性能。所开发的智能传感器相较商用传感器在不同温度下溶解氧含量检测的最大误差小于5%,可快速准确获取待测水体的溶解氧含量和温度信息,具有良好的渔业应用前景。

关键词：溶解氧传感器温度水质监测智慧渔业

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基于PSO-Stacking的河蟹投饵量预测模型

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农业机械学报 2024年第S2期55卷 303-309,379页

作者：李家弟陈子瑜高晨孙龙清中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 农业农村部国家数字渔业创新中心北京100083

河蟹作为我国重要的水产养殖物种之一,深受消费者喜爱,在河蟹养殖过程中,科学的投饵量是保证河蟹健康生长及提高养殖效益的关键因素。本文通过综合分析影响河蟹养殖投饵量的多种因素,采用集成学习算法建立河蟹养殖投饵量预测模型。搭建... 详细信息

河蟹作为我国重要的水产养殖物种之一,深受消费者喜爱,在河蟹养殖过程中,科学的投饵量是保证河蟹健康生长及提高养殖效益的关键因素。本文通过综合分析影响河蟹养殖投饵量的多种因素,采用集成学习算法建立河蟹养殖投饵量预测模型。搭建数据采集系统,采集包括河蟹生物量、河蟹数量、性别比例、水体pH值、温度、溶解氧含量以及河蟹摄食量等关键参数数据,建立投饵量数据集;运用数据预处理技术对数据集进行平滑处理以及归一化,减少异常值对预测结果的干扰,同时消除特征数据不同量纲的影响;引入粒子群优化算法改进集成学习,建立了河蟹养殖投饵量预测模型,实现河蟹养殖投饵量的准确预测。实际应用测试结果表明本文模型平均绝对误差为0.34971 g,均方根误差为0.49114 g,决定系数达0.90358。

关键词：机器学习集成学习粒子群优化算法投饵量预测

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基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数获取

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农业工程学报 2022年第S01期38卷 193-200页

作者：彭程苗艳龙汪刘洋李寒李修华张漫中国农业大学农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083 中国农业大学智慧农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 广西大学电气工程学院南宁530004

针对传统的香蕉吸芽形态参数手工测量方法效率低下、人为主观性强等问题,提出了基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数信息提取方法,并针对吸芽茎秆直径小,普通测量算法误差大的问题,使用曲面平滑和圆柱拟合算法提高了茎粗测量精度和准确... 详细信息

针对传统的香蕉吸芽形态参数手工测量方法效率低下、人为主观性强等问题,提出了基于三维点云的田间香蕉吸芽形态参数信息提取方法,并针对吸芽茎秆直径小,普通测量算法误差大的问题,使用曲面平滑和圆柱拟合算法提高了茎粗测量精度和准确性。使用Kinect V2、PMD CamBoard pico flexx、ZED双目视觉相机和Velodyne 16线激光雷达4种深度传感器采集不同尺寸的香蕉吸芽点云,对比了不同深度传感器对于香蕉吸芽点云采集的效果和提取表型参数的精度。基于点云库开发了香蕉点云处理和表型参数提取算法,对从两侧获取的香蕉点云进行配准,提取了香蕉吸芽的株高、茎粗和叶面积参数。Kinect V2取得了最优的点云重建效果和表型参数获取精度,与人工测量值相比,测得株高、茎粗和叶面积的平均绝对百分比误差分别为4.79%、9.20%、16.59%,均方根误差分别为5.46 cm、4.44 mm、197.8 cm2,决定系数分别为0.96、0.87、0.92。研究表明,Kinect V2和该文的形态参数提取方法适用于香蕉吸芽的形态参数获取,可以为果园管理提供一种快速、准确的香蕉吸芽株高、茎粗和叶面积形态参数测量方案。

关键词：三维农业香蕉点云处理作物形态参数株高茎粗叶面积

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利用光谱空间特征估算马铃薯植株氮含量

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光谱学与光谱分析 2023年第5期43卷 1532-1540页

作者：樊意广冯海宽刘杨边明博赵钰杨贵军钱建国农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 南京农业大学国家信息农业工程技术中心江苏南京210095 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

植株氮含量(PNC)是评价作物长势和营养状况的重要指标,快速准确获取作物的PNC信息可为农田管理策略的制定与实施提供重要依据。已有研究表明,仅采用影像的光谱信息估算作物的PNC存在饱和现象,该研究尝试采用植被指数(VIs)结合二维离散... 详细信息

植株氮含量(PNC)是评价作物长势和营养状况的重要指标,快速准确获取作物的PNC信息可为农田管理策略的制定与实施提供重要依据。已有研究表明,仅采用影像的光谱信息估算作物的PNC存在饱和现象,该研究尝试采用植被指数(VIs)结合二维离散小波分解技术(DWT)提取的多个尺度的高频信息(HFI)构建一种光谱空间特征(VIs+HFI),探究VIs、 HFI和VIs+HFI估算PNC的能力。首先,以无人机为遥感平台获取马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期5个氮营养关键生育期的数码影像并实测各生育期的PNC数据。其次,基于预处理的无人机影像,提取各生育期冠层的光谱信息构建VIs,并采用DWT提取各生育期1~5尺度的HFI。然后,将各生育期提取的VIs和HFI与马铃薯PNC进行相关性分析,分别筛选出相关系数绝对值较大的前7个VIs和前10个HFI。为降低共线性对实验结果的影响,根据KMO检验结果对筛选的HFI进行主成分分析(PCA)降维处理。最后,采用岭回归和极限学习机(ELM) 2种方法分别以VIs、 HFI主成分和VIs+HFI主成分为模型变量构建马铃薯各生育期的PNC估算模型,并进行评估。结果表明:(1)马铃薯各生育期,1~5尺度的HFI对估算PNC均有贡献。(2)以VIs+HFI为模型变量构建的马铃薯PNC估算模型的精度和稳定性高于单一VIs和HFI。(3)马铃薯各生育期,以岭回归方法构建的PNC估算模型优于ELM方法。其中,以VIs+HFI为模型变量构建的PNC估算模型效果最优,5个生育期的建模R^(2)分别为0.833、 0.764、 0.791、 0.664和0.435, RMSE分别为0.332%、 0.297%、 0.275%、 0.286%和0.396%;NRMSE分别为9.113%、 9.425%、 10.336%、 9.547%和15.166%,该研究可为马铃薯氮营养状况的实时高效监测提供一种新的技术支撑。

关键词：无人机马铃薯植株氮含量植被指数高频信息

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基于无人机成像高光谱估算马铃薯植株氮含量

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光谱学与光谱分析 2023年第5期43卷 1524-1531页

作者：樊意广冯海宽刘杨龙慧灵杨贵军钱建国农业农村部农业遥感机理与定量遥感重点实验室北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 南京农业大学国家信息农业工程技术中心江苏南京210095 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 中国农业大学现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 辽宁工程技术大学测绘与地理科学学院辽宁阜新123000

植株氮含量(PNC)是评价作物长势和氮营养状况的重要指标,因此,准确高效地获取PNC信息,对动态监测马铃薯长势及精准施控氮肥具有重要意义。首先于马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期获取无人机高光谱影像,并基于... 详细信息

植株氮含量(PNC)是评价作物长势和氮营养状况的重要指标,因此,准确高效地获取PNC信息,对动态监测马铃薯长势及精准施控氮肥具有重要意义。首先于马铃薯现蕾期、块茎形成期、块茎增长期、淀粉积累期和成熟期获取无人机高光谱影像,并基于预处理的影像提取5个生育期冠层的原始光谱和一阶微分光谱;其次将提取的冠层光谱与马铃薯PNC进行相关性分析,筛选出PNC的敏感波长;然后分别利用灰度共生矩阵和1~3阶颜色矩,提取冠层原始光谱特征波长处高光谱图像的纹理和颜色2种图像特征,并将提取的特征与马铃薯PNC进行相关性分析,筛选出相关性较高的前5个图像特征;最后分别基于光谱特征、图像特征和图谱融合特征利用弹性网络回归(ENR)、贝叶斯线性回归(BLR)和极限学习机(ELM)3种方法建立马铃薯PNC估算模型。结果表明:(1)马铃薯5个生育期的冠层光谱特征波长存在差异,但多数位于可见光区域。(2)冠层原始光谱特征波长图像的纹理和颜色特征与PNC的相关性较高,且现蕾期到淀粉积累期的相关性明显高于成熟期。(3)基于单一光谱特征和单一图像特征构建的马铃薯PNC估算模型在现蕾期到淀粉积累期效果较好,成熟期效果较差。(4)现蕾期到淀粉积累期,基于图谱融合特征的马铃薯PNC估算效果明显优于单一光谱特征和单一图像特征。(5)马铃薯各生育期,基于同种变量利用ENR构建的PNC估算模型效果较好,BLR次之,ELM较差。其中,以图谱融合特征为模型变量,利用ENR构建的PNC估算模型精度和稳定性最好,5个生育期的建模R^(2)分别为0.91、0.75、0.82、0.77和0.69,RMSE分别为0.24%、0.31%、0.26%、0.22%和0.29%,NRMSE分别为6.59%、9.79%、9.58%、7.87%和11.03%。该研究可为马铃薯的氮营养监测提供一种快捷高效的技术手段。

关键词：无人机马铃薯高光谱图像特征植株氮含量

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