检索结果-内蒙古大学图书馆

基于音视频信息融合与Self-Attention-DSC-CNN6网络的鲈鱼摄食强度分类方法

农业机械学报 2025年第1期56卷 16-24页

作者：李道亮李万超杜壮壮中国农业大学信息与电气工程学院北京100083 国家数字渔业创新中心北京100083 天津农学院计算机与信息工程学院天津300392

摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据(如:视频、声音和水质参数),为鱼群的投喂... 详细信息

摄食强度识别分类是实现水产养殖精准投喂的重要环节。现有的投喂方式存在过度依赖人工经验判断、投喂量不精确、饲料浪费严重等问题。基于多模态融合的鱼类摄食程度分类能够综合不同类型的数据(如:视频、声音和水质参数),为鱼群的投喂提供更加全面精准的决策依据。因此,提出了一种融合视频和音频数据的多模态融合框架,旨在提升鲈鱼摄食强度分类性能。将预处理后的Mel频谱图(Mel Spectrogram)和视频帧图像分别输入到Self-Attention-DSC-CNN6(Self-attention-depthwise separable convolution-CNN6)优化模型进行高层次的特征提取,并将提取的特征进一步拼接融合,最后将拼接后的特征经分类器分类。针对Self-Attention-DSC-CNN6优化模型,基于CNN6算法进行了改进,将传统卷积层替换为深度可分离卷积(Depthwise separable convolution,DSC)来达到减少计算复杂度的效果,并引入Self-Attention注意力机制以增强特征提取能力。实验结果显示,本文所提出的多模态融合框架鲈鱼摄食强度分类准确率达到90.24%,模型可以有效利用不同数据源信息,提升了对复杂环境中鱼群行为的理解,增强了模型决策能力,确保了投喂策略的及时性与准确性,从而有效减少了饲料浪费。

关键词：鲈鱼摄食强度分类多模态融合 Self-Attention-DSC-CNN6

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基于残差神经网络的水稻氮磷钾元素营养诊断

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中国农业大学学报 2025年第2期30卷 163-175页

作者：孔杰杨红云黄淑梅吴正孙爱珍江西农业大学软件学院南昌330045 江西农业大学计算机与信息工程学院南昌330045

为实现水稻氮磷钾3种主要营养元素缺失种类的快速、准确诊断识别,以晚稻“黄华占”为研究对象,进行水稻大田栽培试验。分别设置:4个施氮水平,施肥总量分别为:N0(0 kg/hm^(2))、N1(130 kg/hm^(2))、N2(260 kg/hm^(2))以及N3(390 kg/hm^(2... 详细信息

为实现水稻氮磷钾3种主要营养元素缺失种类的快速、准确诊断识别,以晚稻“黄华占”为研究对象,进行水稻大田栽培试验。分别设置:4个施氮水平,施肥总量分别为:N0(0 kg/hm^(2))、N1(130 kg/hm^(2))、N2(260 kg/hm^(2))以及N3(390 kg/hm^(2));4个施磷水平,P0(0 kg/hm^(2))、P1(300 kg/hm^(2))、P2(600 kg/hm^(2))和P3(780 kg/hm^(2));4个施钾水平,K0(0 kg/hm^(2))、K1(90 kg/hm^(2))、K2(180 kg/hm^(2))和K3(270 kg/hm^(2))。在水稻分蘖期和拔节期,首先扫描获得水稻各分蘖茎完全展开的顶三叶叶片图像数据,生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)对水稻图片进行超分辨率重构后,并通过图像预处理对数据进行归一化和扩充;此外,在保留残差神经网络Resnet34的主干结构的情况下,在残差块中引入注意力机制和软阈值化函数,并将在ImageNet图像数据集上得到的预训练权重迁移至改进了残差结构的模型中,从而对水稻分蘖期,拔节期叶片图像数据进行氮磷钾营养元素缺素胁迫诊断识别。结果表明:改进后的Resnet34网络在重度缺肥梯度的2个时期测试准确率分别达到98.98%和98.10%,在中度缺肥梯度的准确率达到了97.99%和95.90%。在过量肥梯度的准确率为91.87%和88.49%;与改进前的网络相比,在分蘖期和拔节期的水稻图像测试集上,三元素胁迫分类准确率最大提升了29.58%和29.75%;分析混淆矩阵发现对氮胁迫的识别准确率最佳,在训练曲线上表现出更快的收敛速度。综上,本研究建立的水稻氮磷钾营养元素诊断模型能很好地在水稻分蘖期,拔节期完成水稻氮磷钾3类营养元素缺素胁迫诊断,预测水稻生长营养状态,可为水稻氮磷钾元素营养诊断提供科学参考。

关键词：水稻氮磷钾营养诊断 Resnet34 注意力机制软阈值化

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基于改进人工神经网络的多指标冷鲜羊肉新鲜度无损检测

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光谱学与光谱分析 2025年第1期45卷 291-300页

作者：徐子洋姜新华翟成珺马学磊李靖内蒙古农业大学计算机与信息工程学院内蒙古呼和浩特010018 内蒙古自治区农牧业大数据研究与应用重点实验室内蒙古呼和浩特010018 内蒙古自治区教育考试院内蒙古呼和浩特010018

冷鲜羊肉新鲜度受多种因素影响,可通过多个理化和微生物指标综合评价。传统检测方法操作复杂、效率低。高光谱成像作为一种快速且非破坏性的检测技术,可以有效地检测冷鲜羊肉新鲜度改变过程中不同成分的变化。为了研究采用高光谱成像技... 详细信息

冷鲜羊肉新鲜度受多种因素影响,可通过多个理化和微生物指标综合评价。传统检测方法操作复杂、效率低。高光谱成像作为一种快速且非破坏性的检测技术,可以有效地检测冷鲜羊肉新鲜度改变过程中不同成分的变化。为了研究采用高光谱成像技术实现冷鲜羊肉新鲜度多指标评价的可行性,提出一种改进人工神经网络算法,通过重新定义损失函数加强标记之间的相关性,充分采用多个新鲜度指标对冷鲜羊肉新鲜度分类。试验收集了0~14 d冷鲜羊肉样本在400~1000 nm范围的高光谱图像,采用实验室方法测定挥发性盐基氮(TVB-N)、pH值、菌落总数(TAC)和大肠菌群近似数(ANC)指标值。通过S-G平滑滤波法和多元散射校正对冷鲜羊肉样本原始光谱数据进行预处理,采用连续投影法(SPA)选择光谱数据的18个特征波长作为输入数据,采用所提出的改进人工神经网络算法建立多指标冷鲜羊肉新鲜度等级模型。结果表明,改进人工神经网络对测试集的分类准确率达96%,三个新鲜度等级样本的识别率分别为100%、89.28%和98.68%,采用汉明损失(hamming loss)、1-错误率(one-error)、排序损失(ranking loss)和覆盖率(coverage)四种多标记模型指标进行评价,评价指标分别为0.008、0.002、0.0025和4.048。改进人工神经网络分类模型的准确率和各项模型评价指标均优于传统ANN,证明改进人工神经网络用于多指标冷鲜羊肉新鲜度的无损检测具有可行性。

关键词：无损检测高光谱神经网络多指标分类

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基于多尺度特征融合的轻量型野外蝙蝠检测

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图学学报 2025年第1期46卷 70-80页

作者：王杨马唱胡明孙涛饶元袁振羽安徽师范大学计算机与信息学院安徽芜湖241002 哈尔滨工业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150001 安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

野外蝙蝠检测对于生态保护和科学研究具有重要意义。针对计算资源有限和复杂野外环境带来的挑战,提出了一种轻量型蝙蝠检测模型(LiteDETR-Bat),旨在实现高效的实时检测。首先为了解决特征映射冗余问题,引入重参数卷积高效层聚合网络(RCE... 详细信息

野外蝙蝠检测对于生态保护和科学研究具有重要意义。针对计算资源有限和复杂野外环境带来的挑战,提出了一种轻量型蝙蝠检测模型(LiteDETR-Bat),旨在实现高效的实时检测。首先为了解决特征映射冗余问题,引入重参数卷积高效层聚合网络(RCELAN)替换传统的ResNet主干网络,采用多分支特征聚合机制,有效降低了计算复杂度和参数量。其次设计了动态采样多尺度特征融合(DS-MFF),该结构集成空洞卷积和动态采样算子,通过扩大感受野并自适应调整采样位置,优化多尺度特征融合,提升多样化特征处理时模型的灵活性和鲁棒性。最后在安徽省野外环境下采集了一个涵盖多种光照条件、视角变化及蝙蝠形态变化的蝙蝠数据集,并进行了模型性能等相关实验。实验结果表明,该LiteDETR-Bat模型不仅能够使参数量降低了46.5%,mAP达到97.2%,同时在准确性和实时性上相比于YOLO系列算法均取得了一定地提升。LiteDETR-Bat模型为野外蝙蝠的监测与保护工作提供了有力的技术支持,展现了其在生态监测和生物多样性保护中的应用潜力。

关键词：野外蝙蝠 RT-DETR 多尺度特征轻量级目标检测

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基于DeepLabv3—Faster R—CNN的水稻叶片病害检测方法

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中国农机化学报 2025年第4期46卷 108-113+132页

作者：刘宇平刘程飞赵平伟山西工程科技职业大学计算机工程学院太原理工大学信息与计算机学院山西农业大学信息科学与工程学院

在农业生产中需要尽早准确地检测和识别水稻叶片病害。为减小水稻叶片病害识别中背景噪声的影响并提高病害检测的准确度，提出一种基于DeepLabv3—Faster R—CNN网络的水稻叶片病害检测方法。待检测的水稻叶片图像首先经过DeepLabv3网... 详细信息

在农业生产中需要尽早准确地检测和识别水稻叶片病害。为减小水稻叶片病害识别中背景噪声的影响并提高病害检测的准确度，提出一种基于DeepLabv3—Faster R—CNN网络的水稻叶片病害检测方法。待检测的水稻叶片图像首先经过DeepLabv3网络进行图像分割，获得背景和叶片分割的初步结果，再把经过背景分割的叶片图像中叶片部分还原进行检测，从而规避背景部分噪声对检测结果的影响。检测部分主要由FasterR—CNN网络实现，结合特征金字塔和CBAM方法，提高模型对多尺度水稻叶片病害目标的检测能力。通过公开数据集训练模型，得到该方法对白叶枯病、稻瘟病、褐斑病和黄矮病的平均检测准确率达到98.1%。

关键词：水稻叶片病害检测深度学习图像分割目标检测

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基于角色的自适应参数共享方法

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模式识别与人工智能 2025年第3期38卷 193-204页

作者：方宝富王琼王浩王在俊合肥工业大学计算机与信息学院合肥230601 新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052 中国民用航空飞行学院民航飞行技术与飞行安全重点实验室广汉618307

在大规模异构多智能体强化学习中,参数共享常用于减少训练参数并加速训练过程,但传统完全参数共享方法容易导致智能体行为过度一致,而独立参数训练方法却受到计算复杂度和内存限制.因此,文中提出基于角色的自适应参数共享方法(Role-Base... 详细信息

在大规模异构多智能体强化学习中,参数共享常用于减少训练参数并加速训练过程,但传统完全参数共享方法容易导致智能体行为过度一致,而独立参数训练方法却受到计算复杂度和内存限制.因此,文中提出基于角色的自适应参数共享方法(Role-Based Adaptive Parameter Sharing Method,RAPS).首先,根据智能体的任务特性进行角色分组.然后,在同一网络结构下,结合非结构化网络剪枝技术,为不同角色的智能体生成稀疏化的子网络结构,并引入动态调整机制,根据任务需求自适应优化共享参数与独立参数的比例.此外,通过角色间的协作损失函数,进一步增强异构智能体间的协调能力,在有效降低计算复杂度的同时,保持异构智能体的行为差异性.实验表明,在不同多智能体任务上,RAPS都能提升多智能体系统的性能和可扩展性.

关键词：大规模异构多智能体强化学习参数共享非结构化网络剪枝角色分组

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弱光线下道路交通标志图像增强算法

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计算机时代 2025年第1期 5-10页

作者：张书涵王婷郭钊汝新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052

针对弱光线下道路交通标志特征不明显、细节颜色丢失,目标检测算法识别准确度低的问题,本文基于HSV空间提出针对V分量的改进MSR-CLAHE算法、针对S分量的UM-GF算法。对V分量利用双边滤波代替高斯滤波改进MSR算法,进行局部对比度增强,并结... 详细信息

针对弱光线下道路交通标志特征不明显、细节颜色丢失,目标检测算法识别准确度低的问题,本文基于HSV空间提出针对V分量的改进MSR-CLAHE算法、针对S分量的UM-GF算法。对V分量利用双边滤波代替高斯滤波改进MSR算法,进行局部对比度增强,并结合CLAHE算法以限制对比度的过度放大。对S分量采用非锐化掩模图像进行引导滤波,保持边缘锐化,同时也有效保留了色彩信息。并在CCTSDB数据集中选取弱光线图片进行了测试实验,实验的主观和客观评价指标表明本文提出的算法能够有效提高图像对比度,增强细节信息,为后续交通标志识别提供支持。

关键词：图像增强 MSR算法 CLAHE算法非锐化掩模引导滤波

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基于GEE的艾比湖流域土地利用时空变化图谱分析

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沈阳大学学报(自然科学版) 2025年第1期37卷 8-15页

作者：雷焯越蒲智周军新疆农业大学计算机与信息工程学院新疆乌鲁木齐830052

针对传统遥感卫星图像处理方式效率欠佳的缺点,以艾比湖流域为研究区,利用GEE平台获取2002、2012和2023年的Landsat影像,使用随机森林算法、融合光谱指数、地形特征得到土地利用分类数据,采用地学信息图谱的形式对研究区进行土地利用时... 详细信息

针对传统遥感卫星图像处理方式效率欠佳的缺点,以艾比湖流域为研究区,利用GEE平台获取2002、2012和2023年的Landsat影像,使用随机森林算法、融合光谱指数、地形特征得到土地利用分类数据,采用地学信息图谱的形式对研究区进行土地利用时空变化分析。研究表明:分类总体精度均不低于91.5%,C_(Kappa)系数不低于0.89;流域内的土地利用结构主要由未利用地、草地和耕地组成,占据研究区总面积90%以上;土地利用的变化主要表现为草地与未利用地之间的相互转变,以及未利用地向耕地的转变,其中未利用地、耕地、林地和建设用地的面积都呈稳步增长趋势;在土地利用涨落势图谱中,耕地和林地的增长趋势明显,草地和水域的减少趋势较为显著;土地利用的变化模式主要是稳定不变型。

关键词：随机森林土地利用地学信息图谱时空变化艾比湖流域

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基于物理力学的柔性作物茎秆计算机可视化仿真

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科学技术与工程 2025年第1期25卷 284-290页

作者：易文龙魏春华张训胜程香平江西农业大学计算机与信息工程学院南昌330045 江西农业大学软件学院南昌330045 江西省科学院应用物理研究所南昌330096

作物茎秆在生长期易发生弯曲变形,给计算机可视化仿真带来挑战。采用微分分析方法,探究茎秆物理应力应变关系,提出柔性茎秆可视化仿真方法。首先建立拉伸、弯曲、剪切和扭转载荷下的茎秆力学模型;其次构建基于半边结构和曲面造型的几何... 详细信息

作物茎秆在生长期易发生弯曲变形,给计算机可视化仿真带来挑战。采用微分分析方法,探究茎秆物理应力应变关系,提出柔性茎秆可视化仿真方法。首先建立拉伸、弯曲、剪切和扭转载荷下的茎秆力学模型;其次构建基于半边结构和曲面造型的几何模型;最后采用C++和OpenGL实现可视化仿真。实验分析不同品种茎秆弯曲应力应变,结果表明该方法可较准确模拟茎秆形变过程,基于物理力学的模型可确保弯曲仿真精度,为选育抗倒伏品种提供新型信息化分析工具。

关键词：作物建模物理力学应力应变计算机仿真可视化

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树莓派自动分类垃圾桶的设计

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福建电脑 2025年第1期41卷 90-93页

作者：华玉峰吴乃宁张茜茜谢文茂刘豪新疆农业大学计算机与信息工程学院乌鲁木齐830052

为解决生活垃圾利用效率低和分类准确率不足的问题,本文设计了一种基于树莓派的自动识别分类垃圾桶。系统以树莓派为运算核心,采用MobilenetV2迁移学习作为图像识别模块,并采用两个舵机作为自动分类模块,同时添加ThingsBoard物联网平台... 详细信息

为解决生活垃圾利用效率低和分类准确率不足的问题,本文设计了一种基于树莓派的自动识别分类垃圾桶。系统以树莓派为运算核心,采用MobilenetV2迁移学习作为图像识别模块,并采用两个舵机作为自动分类模块,同时添加ThingsBoard物联网平台,以便于人员后台管理。测试的结果表明,该设计可对生活中常见的四大类垃圾进行分类,光照条件较好和光照较弱时,准确率分别达到87%和81%以上,具备一定的应用价值。

关键词：垃圾分类树莓派垃圾桶物联网平台

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