检索结果-内蒙古大学图书馆

烟台果树 2022年第4期 6-8页

作者：李守豪孙宇朝杨玮张焕春夏秀波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 山东省烟台市农业科学研究院烟台265500 烟台市智慧农业研究中心烟台265500

视觉识别系统是水果采摘机器人中的重要组成部分。近年来,基于深度学习的目标检测算法在人工智能领域迅猛发展,对提高采摘机器人的果实视觉检测性能提供了强有力的技术支撑。本文主要介绍了水果果实视觉检测技术中常见的目标检测算法和... 详细信息

视觉识别系统是水果采摘机器人中的重要组成部分。近年来,基于深度学习的目标检测算法在人工智能领域迅猛发展,对提高采摘机器人的果实视觉检测性能提供了强有力的技术支撑。本文主要介绍了水果果实视觉检测技术中常见的目标检测算法和目标立体定位算法及其优缺点,简要地总结了各算法的应用研究现状,分析了水果果实视觉检测技术中的难点问题,并展望了其应用发展前景。

关键词：深度学习目标检测立体定位

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基于高光谱的马铃薯微型种薯分类检测

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分析测试学报 2020年第11期39卷 1421-1426页

作者：李鸿强孙红李民赞河北建筑工程学院数理系河北张家口075000 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

采用高光谱分析技术结合模式识别,建立了8种马铃薯微型种薯(大西洋、荷兰-14、荷兰十五041、荷兰十五Q8、冀张薯12号、冀张薯8号、兴佳2号和Y2)的分类检测方法。采集276个种薯样本,对860~1700 nm的原始光谱进行标准化、11点Savitzky-Go... 详细信息

采用高光谱分析技术结合模式识别,建立了8种马铃薯微型种薯(大西洋、荷兰-14、荷兰十五041、荷兰十五Q8、冀张薯12号、冀张薯8号、兴佳2号和Y2)的分类检测方法。采集276个种薯样本,对860~1700 nm的原始光谱进行标准化、11点Savitzky-Golay平滑和4点差分一阶导数光谱预处理,将预处理后的光谱数据进行主成分分析,发现前3个主成分的累积贡献率为95.12%,包含了原始光谱的大部分信息,可作为分类变量。再分别使用线性判别分析、BP神经网络和支持向量机进行分类建模。最终通过分层、分步骤建立了8种马铃薯微型种薯的分类模型。首先采用线性判别分析模型区分大西洋、荷兰-14、荷兰十五041和其它品种,平均正确识别率达88.79%。再建立BP神经网络模型将其它品种样本区分为两类,一类为冀张薯8号和Y2,另一类为荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号,平均正确识别率达93.24%。最后以BP神经网络模型区分冀张薯8号和Y2,平均正确识别率为77.78%;以支持向量机分类模型区分荷兰十五Q8、冀张薯12号和兴佳2号,平均正确识别率为87.23%。该研究建立的8种马铃薯种薯分步骤、分层分类识别模型的平均正确识别率达89.75%,表明高光谱光谱分析技术可用于马铃薯微型种薯的分类检测。

关键词：马铃薯微型种薯高光谱分类检测

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基于高光谱成像的核桃仁品质检测与分类方法

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分析化学 2020年第12期48卷 1737-1746页

作者：马文强张漫李源李民赞杨莉玲朱占江崔宽波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新疆农业科学院农业机械化研究所新疆农业科学院土壤肥料与农业节水研究所

采用光谱与图像相结合,实现了核桃仁蛋白质和脂肪含量预测及基于完整度和色泽的核桃仁外观品质分级。选用新疆"温185"核桃仁,采集了862.9～1704.02 nm和382.19～1026.66 nm范围高光谱图像。采用多元散射校正（MSE）和标准正... 详细信息

采用光谱与图像相结合,实现了核桃仁蛋白质和脂肪含量预测及基于完整度和色泽的核桃仁外观品质分级。选用新疆"温185"核桃仁,采集了862.9～1704.02 nm和382.19～1026.66 nm范围高光谱图像。采用多元散射校正（MSE）和标准正态化（SNV）方法进行预处理后,通过竞争性自适应重加权采样算法与相关系数法,对核桃仁样品的蛋白质含量、脂肪含量、总色差3个参数进行了特征波段筛选。通过偏最小二乘回归（PLSR）算法建立了全光谱波段与特征光谱波段的蛋白质和脂肪含量预测模型,与全光谱波段相比,蛋白质含量特征波段预测模型的验证集决定系数（R;）由0.66增长到0.91,均方根误差（RMSEP）由1.37%下降到0.78%;脂肪含量特征波段预测模型的验证集R;由0.83增长到0.93, RMSEP由0.98%下降到0.47%。在外观品质方面,采用全光谱波段、RGB光谱波段、总色差特征光谱波段为输入,采用决策树、K近邻和支持向量机算法建立了核桃仁外观品质分类模型。通过对比发现,采用总色差特征波段建模,可大幅减低冗余信息的干扰,同时分类准确率也高于RGB波段;在光谱信息的基础上加入图像统计特征参数信息,能够进一步提升分类的准确率,当采用决策数算法建立的色泽分类模型时,模型具有最高的分类准确率（98.6%）;分类算法方面,当输入变量数目较少时,决策树算法在分类准确率和速度方面都具有明显的优势。利用高光谱技术可以实现核桃仁内部品质检测与外观分级,为核桃仁品质无损检测的提供了新的理论依据。

关键词：核桃仁高光谱图像无损检测分类特征波段

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基于轻量卷积结合特征信息融合的玉米幼苗与杂草识别

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农业机械学报 2020年第12期51卷 238-245,303页

作者：孟庆宽张漫杨晓霞刘易张振仪天津职业技术师范大学自动化与电气工程学院天津300222 天津市信息传感与智能控制重点实验室天津300222 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

针对自然环境下作物与杂草识别精度低、实时性和鲁棒性差等问题,以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,提出一种基于轻量卷积神经网络结合特征层信息融合机制的改进单步多框检测器(Single shot multibox detector,SSD)模型。首先,采用深... 详细信息

针对自然环境下作物与杂草识别精度低、实时性和鲁棒性差等问题,以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,提出一种基于轻量卷积神经网络结合特征层信息融合机制的改进单步多框检测器(Single shot multibox detector,SSD)模型。首先,采用深度可分离卷积结合压缩与激励网络(Squeeze-and-excitation networks,SENet)模块构建轻量特征提取单元,在此基础上通过密集化连接构成轻量化前置基础网络,替代标准SSD模型中的VGG16网络,以提高图像特征提取速度;然后,基于不同分类特征层融合机制,将扩展网络中深层语义信息与浅层细节信息进行融合,融合后的特征图具有足够的分辨率和更强的语义信息,可以提高对小尺寸作物与杂草的检测准确率。试验结果表明,本文提出的深度学习检测模型对自然环境下玉米及其伴生杂草的平均精度均值为88.27%、检测速度为32.26 f/s、参数量为8.82×10^6,与标准SSD模型相比,精度提高了2.66个百分点,检测速度提高了33.86%,参数量降低了66.21%,同时对小尺寸目标以及作物与杂草叶片交叠情况的识别具有良好的鲁棒性与泛化能力。本文方法可为农业自动化精准除草提供技术支持。

关键词：玉米幼苗杂草图像识别轻量卷积特征融合 SSD模型

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植物根区电阻抗成像系统设计与实验

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农业机械学报 2020年第S01期51卷 348-356页

作者：李洋王永千赵鹏飞王楠黄岚王忠义中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 现代精细农业系统集成研究教育部重点实验室北京100083 北京信息科技大学仪器科学与光电工程学院北京100192 农业农村部农业信息获取技术重点实验室北京100083

为了能及时地监测植物根区的状态,设计了一种32电极的电阻抗成像系统,包括硬件构成和图像重构系统,以数字合成技术(DDS)产生正弦波激励信号,采用相邻激励模式,以乘法器对测量信号和参考信号进行模拟解调,得到被解调信号相对参考信号的... 详细信息

为了能及时地监测植物根区的状态,设计了一种32电极的电阻抗成像系统,包括硬件构成和图像重构系统,以数字合成技术(DDS)产生正弦波激励信号,采用相邻激励模式,以乘法器对测量信号和参考信号进行模拟解调,得到被解调信号相对参考信号的实部信息和虚部信息,计算信号的幅值、相位和实部、虚部,基于成像正问题和逆问题算法,以Matlab及开源套件EIDORS予以实现。设计了专用电源,将220 V交流电源经整流滤波、线性稳压后为系统提供多种正负电源。实验测量了系统的信噪比、通道一致性等参数,验证了实验平台的可靠性,并在盛有盐水的容器中进行了实时电阻抗系统成像实验,对绝缘材料和胡萝卜介质检测,结果表明本系统可有效辨别被测物,并具有很好的分辨率和重复性。

关键词：植物根区电阻抗成像图像重构

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基于卷积胶囊网络的百合病害识别研究

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农业机械学报 2020年第12期51卷 246-251,331页

作者：丁永军张晶晶李民赞兰州城市学院电子与信息工程学院兰州730070 西北师范大学计算机科学与工程学院兰州730070 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

为了提高百合病害诊断模型的抗噪能力,以VGG16模型为基础构建卷积胶囊网络,并分析了胶囊尺寸、路由迭代次数对训练时间及模型精度的影响。最终得到胶囊尺寸为8、路由迭代次数为3的卷积胶囊网络,该网络对百合病害诊断精度达到99.20%。使... 详细信息

为了提高百合病害诊断模型的抗噪能力,以VGG16模型为基础构建卷积胶囊网络,并分析了胶囊尺寸、路由迭代次数对训练时间及模型精度的影响。最终得到胶囊尺寸为8、路由迭代次数为3的卷积胶囊网络,该网络对百合病害诊断精度达到99.20%。使用不同等级的高斯噪声、椒盐噪声、斑点噪声、仿射变换图像对模型抗噪能力进行测试,结果表明,卷积胶囊网络明显优于VGG16模型,更适合在实际生产环境下的百合病害诊断。

关键词：百合病害识别卷积胶囊网络

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基于高光谱成像技术的不同产地小米判别分析

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光谱学与光谱分析 2019年第7期39卷 2271-2277页

作者：吉海彦任占奇饶震红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 中国农业大学农业部农业信息获取技术重点实验室北京100083 中国农业大学理学院北京100083

高光谱成像技术被广泛应用于农产品的检测。基于高光谱成像技术结合机器学习算法无损鉴别不同地区的小米样本。将来源7个省份共计23份样品的小米样本根据地理区域划分为东北地区、河北、陕西、山东和山西共5大类,其中东北地区共6份样品... 详细信息

高光谱成像技术被广泛应用于农产品的检测。基于高光谱成像技术结合机器学习算法无损鉴别不同地区的小米样本。将来源7个省份共计23份样品的小米样本根据地理区域划分为东北地区、河北、陕西、山东和山西共5大类,其中东北地区共6份样品,山西地区5份样品,河北、陕西和山东各4份样品。将每份样品均分为10等份并利用高光谱成像仪采集900~1700nm波段内小米的高光谱数据。为了减少光照不均匀和暗电流对实验的影响,对采集到的高光谱数据进行黑白校正。利用ENVI软件选取小米高光谱图像的感兴趣区域(ROI),每份小米样品选取9个ROI。计算ROI内的平均光谱值,以此平均值作为该样本的一条光谱记录,最后共收集到2070条光谱曲线,其中东北类540条,山西类450条,其他河北类、山东类、陕西类各360条。为了减少样品表面的不平整性引起的散射现象,进而影响小米的真实光谱信息,对收集到的原始光谱进行多元散射校正预处理(MSC)。采用随机划分法对校正过后的光谱数据划分训练集和测试集,测试集占的比例为0.3。利用线性判别分析(LDA)对不同产地小米的光谱数据进行可视化分析,将测试集代入训练好的LDA模型,做出预测结果的混淆矩阵(Confusion Matrix),结果表明LDA对于陕西和山西类的预测准确率为0.84和0.99,对于东北、河北和山东的预测准确率仅为0.68,0.68和0.40。进而采用递归特征消除(RFE)对小米的光谱信息进行特征选择,去除冗余的信息,提高模型的预测准确率。将RFE分别与支持向量机(SVM)和逻辑回归(LR)结合,对不同产地小米的判别进行对比分析。将小米光谱数据的训练集分别代入SVM-RFE和LR-RFE模型并结合3折交叉验证技术,以模型F值的微平均(Micro-averaging)最优选择出相应的特征子集。结果表明,LR-RFE选择的波长数为74个,其模型的Micro_F为0.59;SVM-RFE选择的波长数为220,其模型的Micro_F为0.66。将选择后的特征子集应用到测试集并将测试集分别代入SVM和LR模型,采用模型预测结果的混淆矩阵和模型的受试者工作特征曲线(ROC)作为评价方法。结果表明SVM-RFE对东北地区、河北、陕西、山东和山西的预测准确率分别为1,0.37,0.72,0和1,其ROC曲线下面积(AUC)分别为0.82,0.92,0.93,0.70和0.99。LR-RFE的预测准确率分别为0.92,0,0.97,0和0.80,其AUC分别为0.72,0.74,0.94,0.66和0.88。从预测结果可以看出SVM-RFE模型的综合分类性能优于LR-RFE,而对陕西类的判别LR-RFE要优于SVM-RFE,对于河北类和山东类两个模型都不能有效判别。这两个模型的预测准确率相比LDA有了一定的提升。

关键词：高光谱成像小米判别分析递归特征消除

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双目视觉自动检测香蕉植株假茎宽度

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广西大学学报（自然科学版） 2021年第2期46卷 442-449页

作者：王伟李修华史红栩李民赞温标堂广西大学电气工程学院广西南宁530004 广西甘蔗生物学重点实验室广西南宁530004 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 广西捷佳润科技有限公司广西南宁530001

为了实现香蕉植株假茎宽度的快速无损测量,提出了一种基于双目相机的图像测量方法。实验随机选取100株香蕉植株分别从距香蕉假茎0.9、1.2、1.6、1.9 m处获取香蕉植株的双目RGB图像,共得到400个样本。首先通过双目标定、立体校正、立体... 详细信息

为了实现香蕉植株假茎宽度的快速无损测量,提出了一种基于双目相机的图像测量方法。实验随机选取100株香蕉植株分别从距香蕉假茎0.9、1.2、1.6、1.9 m处获取香蕉植株的双目RGB图像,共得到400个样本。首先通过双目标定、立体校正、立体匹配得到视差图,并将其随机分为训练集(170个样本)与测试集(230个样本)。然后对训练集中的假茎进行手动矩形框标注,并采用级联分类器进行训练,得到假茎的自动识别模型。最后将测试样本识别出的假茎矩形区域特征点转换到相机坐标系下进行倾斜度矫正,得到假茎的最终测量宽度。结果表明,本系统可以对香蕉假茎进行快速识别,识别率达到94.8%。不同的测量距离会影响检测精度,1.2 m距离处的测量精度最高,与真实值的决定系数R^(2)达到了0.8538,相对误差仅为2.0%。

关键词：香蕉假茎宽度测量双目视觉级联分类器

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基于模糊聚类分析的结球甘蓝等级检测

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河北建筑工程学院学报 2021年第3期39卷 161-168页

作者：葛成鹏王振兴孙红李民赞李鸿强河北建筑工程学院河北张家口075000 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

该试验基于模糊聚类分析方法结合机器视觉技术,开展结球甘蓝等级检测方法研究。国标结球甘蓝等级规格(NY/T 1586—2008)中,根据叶球大小等9个等级评价指标,将同批次的结球甘蓝分为二级、一级、特级。提取结球甘蓝图像的形状特征、颜色... 详细信息

该试验基于模糊聚类分析方法结合机器视觉技术,开展结球甘蓝等级检测方法研究。国标结球甘蓝等级规格(NY/T 1586—2008)中,根据叶球大小等9个等级评价指标,将同批次的结球甘蓝分为二级、一级、特级。提取结球甘蓝图像的形状特征、颜色特征和纹理特征,定义了平滑度等6个图像特征,共计21个图像特征参数,替代表示等级评价指标。通过模糊聚类方法将聚类集样本分为3个类别,分别统计3个类别特征参数的均值和标准偏差,按照各个类别拥有均值和标准偏差优异值的相对数量,确定3个类别的对应等级。通过计算测试集样本与各个类别样本中心的欧氏距离,以最小距离确定待测样品的等级归属。试验共108个样本,按照国标方法进行等级检测,二级、一级、特级的样本个数比例为1:2:2。其中80个组成聚类集,28个组成测试集,聚类集和测试集中各个等级的比例接近1:2:2。模糊聚类后,按照各个类别拥有均值和标准偏差优异值的数量,第1类样本是二级,第2类样本是一级,第3类样本是特级。聚类集和测试集中各个级样本占比与国标方法检测的3个等级的数量比例1:2:2一致。试验结果表明,该试验方法可用于结球甘蓝的等级检测。

关键词：结球甘蓝等级机器视觉模糊聚类

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GNSS双天线结合AHRS测量农田地形

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农业工程学报 2019年第21期35卷 166-174页

作者：景云鹏刘刚金志坤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京10083 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

为减小GNSS农田平整过程中农田地势信息的采集误差,提高农田三维地形的测量精度,该文提出了一种基于GNSS双天线和姿态航向参考系统(attitude and heading reference system, AHRS)组合的地形测量方法。以GNSS平地系统为试验平台,利用AHR... 详细信息

为减小GNSS农田平整过程中农田地势信息的采集误差,提高农田三维地形的测量精度,该文提出了一种基于GNSS双天线和姿态航向参考系统(attitude and heading reference system, AHRS)组合的地形测量方法。以GNSS平地系统为试验平台,利用AHRS获取平地铲的姿态角和三轴加速度信息,建立GNSS双天线的位置解算方程组;对采集过程中的误差源进行分析,使用最小二乘法和五点三次平滑法对振动误差进行趋势项消除和平滑处理,获得高精度的农田三维地形测量数据。水泥路面的试验结果表明:位置解算方程可以有效地对双天线的位置信息进行解算,通过误差处理后定位天线测量数据的波动范围减小了9.57%,定向天线测量数据的波动范围减小了8.42%。3块不同面积(35 m×50 m、35 m×100 m和35 m×200 m)的农田平地作业试验结果表明:与单天线地形测量方式相比,双天线测量得到农田平整度的准确性分别提高了14.286%、14.063%和10.084%,最大高程差的准确性分别提高了8.642%、8.333%和8.897%,高差分布列的准确性分别提高了1.536%、3.357%和2.991%。本文提出的地形测量方法可以有效降低采集数据的误差,可为农田平整作业提供高精度的地势信息。

关键词：土地利用测量地形 GNSS双天线姿态航向参考系统位置解算误差处理

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