检索结果-内蒙古大学图书馆

大豆科学 2025年第1期44卷 11-21页

作者：刘长斌李远鲲郭民坤樊江川郭新宇卢宪菊农芯科技(北京)有限责任公司北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心/数字植物北京市重点实验室北京100097

大豆是重要的粮油兼用作物,是植物蛋白质的重要来源,为明确大豆种子结构特征并构建种子重量预测模型,以42个不同大豆品种为材料,利用Micro-CT技术扫描测试样本,通过CT图像的处理解析,获取大豆种子的长度、宽度、厚度、体积、表面积、种... 详细信息

大豆是重要的粮油兼用作物,是植物蛋白质的重要来源,为明确大豆种子结构特征并构建种子重量预测模型,以42个不同大豆品种为材料,利用Micro-CT技术扫描测试样本,通过CT图像的处理解析,获取大豆种子的长度、宽度、厚度、体积、表面积、种胚体积、表面积及空腔体积特征,人工称重测定单粒重量指标。系统分析种子形态特征及其与重量的相关关系,并对不同品种进行聚类分析,通过对多项形态表型和重量指标进行主成分分析,确定主要贡献指标,基于机器学习算法构建重量预测模型。结果表明:种子形态特征与种子重量显著相关,但种子形状特征对重量无显著影响;42个大豆品种可以分为4类,其中第一类品种蒙豆375和蒙豆60的种子大小和重量指标均显著高于其他3类品种。利用随机森林模型和偏最小二乘回归方法构建的重量预测模型效果优于单一指标的简单线性回归效果。其中,随机森林回归模型训练集和测试集的R^(2)分别为0.80和0.66,RMSE分别为0.017和0.021 g,偏最小二乘回归模型训练集和测试集的R^(2)分别为0.75和0.72,RMSE分别为0.019和0.020 g。研究结果为大豆种子外部形态和内部结构的研究提供了新的技术和方法,为大豆品种分类、产量和品质性状的评价提供理论和技术参考。

关键词： Micro-CT 大豆结构表型重量预测模型构建机器学习

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结合对抗训练和注意力机制的蔬菜种植领域命名实体识别

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计算机工程与应用 2025年第9期61卷 343-352页

作者：胡乔赵春江吴华瑞缪祎晟郭旺江苏大学农业工程学院江苏镇江212013 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

针对复杂语境下的蔬菜种植领域命名实体识别任务中存在实体分布不均衡、实体边界不清晰和语义关联不足等问题,提出一种基于对抗训练和多头自注意力机制的蔬菜种植领域命名实体识别模型。以番茄为研究对象,采用ALBERT(a lite BERT)提取... 详细信息

针对复杂语境下的蔬菜种植领域命名实体识别任务中存在实体分布不均衡、实体边界不清晰和语义关联不足等问题,提出一种基于对抗训练和多头自注意力机制的蔬菜种植领域命名实体识别模型。以番茄为研究对象,采用ALBERT(a lite BERT)提取语料动态词向量,结合对抗训练对词向量扰动生成对抗样本并集成为嵌入层输出,缓解农业数据不平衡问题;在特征提取层中通过引入多头自注意力机制对BiLSTM提取的序列特征进一步优化权重分布,更多关注边界信息,加强文本语义关联;最后采用条件随机场解码标注序列。在由8个类别和5542条标注样本构建的语料库Veg-Tomato上进行了实验。结果表明,该模型的精确率、召回率和F1值分别达89.26%、85.77%、87.48%,较最优基线模型提高了0.69、3.56、2.21个百分点,在小样本数据上仍能表现较高的识别精度,适用于蔬菜种植领域命名实体识别任务。

关键词：蔬菜种植命名实体识别 ALBERT 对抗训练多头自注意力

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基于双维信息与剪枝的中文猕猴桃文本命名实体识别方法

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智慧农业(中英文) 2025年第1期7卷 44-56页

作者：齐梓均牛当当吴华瑞张礼麟王仑峰张宏鸣西北农林科技大学信息工程学院陕西杨凌712100 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

[目的/意义]中文猕猴桃文本在段落上下文主题与字符间的左右关系中,展现出垂直与水平双维度特性。若能充分利用中文猕猴桃文本的双维特性,将有助于进一步提升命名实体识别的识别效果。基于此,提出了一种基于双维信息与剪枝的命名实体识... 详细信息

[目的/意义]中文猕猴桃文本在段落上下文主题与字符间的左右关系中,展现出垂直与水平双维度特性。若能充分利用中文猕猴桃文本的双维特性,将有助于进一步提升命名实体识别的识别效果。基于此,提出了一种基于双维信息与剪枝的命名实体识别方法,命名为KIWI-Coord-Prune(kiwifruit-CoordKIWINER-PruneBiLSTM)。[方法]通过设计CoordKIWINER与PruneBi-LSTM两个模块,对中文猕猴桃文本中的双维信息进行精准处理。其中CoordKIWINER模块能够显著提升模型捕捉复杂和嵌套实体的能力,从而生成涵盖更多文本信息的加强字符矢量;PruneBi-LSTM模块在上一模块的基础上,加强了模型对重要特征的学习与识别能力,从而进一步提升了实体识别效果。[结果和讨论]在自建数据集KIWIPRO和四个公开数据集人民日报(People's Daily)、ClueNER、Boson,以及ResumeNER上进行试验,并与LSTM、Bi-LSTM、LR-CNN、Softlexicon-LSTM,以及KIWINER五个先进模型进行对比,本研究提出的方法在5个数据集上分别取得了较好的F1值,分别为89.55%、91.02%、83.50%、83.49%和95.81%。[结论]与现有方法相比,本研究提出的方法不仅能够有效提升中文猕猴桃领域文本的命名实体识别效果,且具有一定的泛化性,同时也能够为相关知识图谱和问答系统的构建等下游任务提供技术支持。

关键词：中文命名实体识别猕猴桃文本自建数据集多维度注意力机制剪枝深度学习文本特征增强

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基于Petri网的露地蔬菜无人化作业方案智能生成

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农业与技术 2025年第9期45卷 41-47页

作者：李晓锁朱华吉郭旺缪祎晟吴华瑞国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097

我国在甘蓝、辣椒和白萝卜等主要露地蔬菜上已经基本实现机械化,但随着人口老龄化趋势的不断加剧,农业劳动力流失问题明显,并且由于露地蔬菜生产环节多、流程复杂,需要种植人员具有较高的技术经验和知识储备,导致露地蔬菜生产效率提高... 详细信息

我国在甘蓝、辣椒和白萝卜等主要露地蔬菜上已经基本实现机械化,但随着人口老龄化趋势的不断加剧,农业劳动力流失问题明显,并且由于露地蔬菜生产环节多、流程复杂,需要种植人员具有较高的技术经验和知识储备,导致露地蔬菜生产效率提高与可持续发展成为亟待解决的难题。为解决上述问题,提出一种基于Petri网的露地蔬菜全流程无人化作业方案智能生成方法。利用随机Petri网对露地蔬菜生产全流程进行建模,表征无人化耕整地、无人化播种/移栽、无人化施肥施药、无人化采收等多个关键作业环节;通过矩阵运算的形式进行模糊Petri网推理,将地块类型、种植面积和种植蔬菜类别等初始种植信息作为模糊Petri网的输入参数,生成定制化且可操作性高的无人作业农机选型方案。以无人移栽机相关知识作为实例验证了提出的方法,并通过构建与随机Petri网等价的马尔科夫链对露地蔬菜全流程Petri网模型进行性能评估,结果表明该模型对露地蔬菜生产作业环节具有较强的建模能力,为露地蔬菜全流程无人化作业过程的优化、自动化控制提供了一定的理论参考。

关键词：无人化作业方案生成全程智能化随机petri网模糊petri网

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基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法及系统

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农业工程学报 2018年第13期34卷 195-202页

作者：杜建军郭新宇王传宇肖伯祥北京市农林科学院北京农业信息技术研究中心北京100097 数字植物北京重点实验室北京100097

为提高玉米果穗考种效率和精度,该文提出一种基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法和系统。利用托辊传送装置实现果穗自动连续推送,基于工业相机自动检测果穗运动状态并实时采集图像,获取覆盖果穗全表面的图像序列;建立果穗运动、摄像... 详细信息

为提高玉米果穗考种效率和精度,该文提出一种基于全景图像的玉米果穗流水线考种方法和系统。利用托辊传送装置实现果穗自动连续推送,基于工业相机自动检测果穗运动状态并实时采集图像,获取覆盖果穗全表面的图像序列;建立果穗运动、摄像机成像、表面拼接关系,从图像序列中抽取果穗中心畸变最小区域拼接出果穗表面全景图像;最后,结合果穗边界检测、籽粒分割和有效性鉴定等技术提取出果穗表面上有效籽粒。试验结果表明,该文方法和系统较好地平衡了玉米果穗考种的效率和精度,图像采集和计算平均效率达15穗/min和4穗/min,穗长和穗行数指标计算精度可达99%和98.89%,可为研发全自动、高通量玉米果穗表型检测装置提供有益借鉴。

关键词：图像处理机器视觉图像分割玉米果穗表型性状图像拼接全景图像考种

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基于物理约束的玉米叶片建模方法

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应用基础与工程科学学报 2018年第5期26卷 986-996页

作者：肖伯祥吴升郭新宇北京市农林科学院、北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 数字植物北京市重点实验室北京100097

植物真实感建模与仿真不仅是现代农业科学与植物学领域面临的难点问题之一,也是计算机应用与虚拟现实技术领域的研究热点.而玉米是我国乃至世界范围内重要粮食作物,玉米叶片建模是现代农业虚拟植物领域中面临的重要问题.本文提出一种基... 详细信息

植物真实感建模与仿真不仅是现代农业科学与植物学领域面临的难点问题之一,也是计算机应用与虚拟现实技术领域的研究热点.而玉米是我国乃至世界范围内重要粮食作物,玉米叶片建模是现代农业虚拟植物领域中面临的重要问题.本文提出一种基于物理约束的玉米叶片三维建模方法,主要针对玉米叶片褶皱特征,建立基于质点弹簧系统的物理约束模型,并提取特征参数建立一种自适应物理约束机制,生成具有复杂形态的玉米叶片模型,并且通过一系列特征参数调控和特征点约束实现一种交互式玉米叶片建模机制,最后基于偏微分方程曲面建模方法构建真实感玉米叶片三维模型,并集成开发相应软件原型系统.结果表明,本文方法以一种自适应机制有效、高效生成具有一定真实感效果的玉米叶片模型,少量参数控制的建模方式使自动化生成大规模玉米三维群体模型成为可能,为虚拟植物领域建模应用提供可用的技术参考和方法工具.

关键词：虚拟建模物理玉米叶片

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玉米叶片物理建模与参数确定的运动学分析方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2019年第5期31卷 718-725页

作者：肖伯祥秦洪北京市农林科学院北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心数字植物研究室北京100097 数字植物北京市重点实验室北京100097 Computer Science Department Stony Brook University

基于物理的方法是解决植物动态建模与仿真的有效途径,而模型参数的确定是基于物理方法所面临的重要问题.为实现基于生物物理属性特征的玉米叶片高精度、高真实感动态建模与仿真,提出一种基于运动学分析的玉米叶片物理建模与参数确定方法... 详细信息

基于物理的方法是解决植物动态建模与仿真的有效途径,而模型参数的确定是基于物理方法所面临的重要问题.为实现基于生物物理属性特征的玉米叶片高精度、高真实感动态建模与仿真,提出一种基于运动学分析的玉米叶片物理建模与参数确定方法.首先利用运动捕捉技术获取玉米叶片的运动数据;然后根据运动捕捉特征点构建基于质点-弹簧系统的物理模型;最后基于运动学分析建立物理模型参数解析方程组,利用最小二乘法计算物理模型的参数.以此参数构建物理模型实现玉米叶片的动态模拟,并给出2种模型构造方式的玉米叶片虚拟仿真.结果表明,该方法以一种数据驱动的机制有效估算出对应的物理模型参数,生成的玉米叶片动态虚拟仿真过程具有与实际情况较为接近的真实感效果,为虚拟植物建模与应用提供了一种可行的物理建模及参数确定方法.

关键词：物理建模参数确定运动捕捉运动分析玉米叶片植物仿真

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基于穗粒分布图的玉米果穗表型性状参数计算方法

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农业工程学报 2016年第13期32卷 168-176页

作者：杜建军郭新宇王传宇肖伯祥北京市农林科学院、北京农业信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 数字植物北京重点实验室北京100097

玉米果穗表型性状是玉米育种、产量预测的重要参数,提出一种基于穗粒分布图的玉米果穗性状计算方法,全面解析玉米果穗和穗粒的几何、数量和颜色等表型性状。该文利用步进电机驱动果穗转动来获取果穗主要侧面图像,采用果穗畸变校正方法... 详细信息

玉米果穗表型性状是玉米育种、产量预测的重要参数,提出一种基于穗粒分布图的玉米果穗性状计算方法,全面解析玉米果穗和穗粒的几何、数量和颜色等表型性状。该文利用步进电机驱动果穗转动来获取果穗主要侧面图像,采用果穗畸变校正方法生成标准果穗图像序列,在像素尺度进行果穗轮廓分析,建立图像序列中果穗轮廓映射关系并生成果穗三维模型,在穗粒尺度拼接果穗整个表面的穗粒分布图,计算出果穗和穗粒的各项表型性状。试验结果表明,提出的表型性状计算方法对穗型及穗粒分布规则的玉米果穗具有较高检测精度,其中穗行数、行粒数、总粒数、果穗长和果穗粗的平均计算精度分别为98.231%、94.351%、96.921%、98.956%和98.165%。

关键词：图像分割三维畸变玉米果穗表型性状校正

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农业文本语义理解技术综述

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农业机械学报 2022年第5期53卷 1-16页

作者：吴华瑞郭威邓颖王郝日钦韩笑黄素芳国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 农业农村部数字乡村技术重点实验室北京100097 北京市农林科学院智能装备技术研究中心北京100097 沧州市农林科学院沧州061001

随着互联网和人工智能技术的发展,农业知识智能化服务逐渐承担起为农业生产管理提供有效技术指导的作用。本文对农业文本语义理解中的关键技术及应用进行综述。首先按照自然语言处理中基于规则、机器学习和深度学习的语义处理方法介绍... 详细信息

随着互联网和人工智能技术的发展,农业知识智能化服务逐渐承担起为农业生产管理提供有效技术指导的作用。本文对农业文本语义理解中的关键技术及应用进行综述。首先按照自然语言处理中基于规则、机器学习和深度学习的语义处理方法介绍其在农业领域应用的进展;然后阐述了针对农业知识特性的语义分析方法,涵盖农业文本分析主要过程的储存、表达、计算,包括农业知识图谱的知识抽取、融合、表示、推理,TF-IDF、Word2Vec、BERT等农业文本表示模型与CNN、RNN、Attention等分类模型;阐述了可用于分词、向量化表达等的通用语料库和农业领域常用语料库;从农业智能问答、农业语义检索、农业智能管理决策方面阐述语义理解在农业领域中的应用;最后从农业语料库标准化构建、语义理解模型复杂度、多模态语义处理、多区域多语言语义理解等方面对农业文本的语义理解研究趋势进行了展望。

关键词：农业知识智能化服务深度学习自然语言处理农业文本语义理解

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自适应加权算子结合主曲线提取玉米叶片点云骨架

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农业工程学报 2022年第2期38卷 166-174页

作者：胡建平刘凯郭新宇吴升温维亮东北电力大学理学院吉林132012 北京市农林科学院信息技术研究中心北京100097 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 数字植物北京市重点实验室北京100097

为从玉米叶片点云数据(尤其是缺失点云数据)中准确提取骨架特征,该研究设计了一种考虑玉米叶片形状结构和数据完整性的自适应加权算子来计算玉米叶片点云的骨架约束点集,并引入主曲线对骨架约束点集进行拟合得到优化的玉米叶片点云骨架... 详细信息

为从玉米叶片点云数据(尤其是缺失点云数据)中准确提取骨架特征,该研究设计了一种考虑玉米叶片形状结构和数据完整性的自适应加权算子来计算玉米叶片点云的骨架约束点集,并引入主曲线对骨架约束点集进行拟合得到优化的玉米叶片点云骨架。首先使用K均值聚类将玉米叶片分为若干变化较为平缓的部分;然后通过改进的距离场方法提取点云的截面相关点集;再利用设计的包括空间距离、法向差异和点云完整性的自适应加权算子,提取骨架约束点集;最后计算骨架约束点集的主曲线得到最终的玉米叶片点云骨架。通过对30个具有典型形状特征的玉米叶片点云数据的测试结果表明,本文方法所提取的骨架能较好地反映玉米叶片的三维形状结构,利用所提取骨架计算的叶长与实测叶长的平均绝对百分比误差(Mean Absolute Percent Error,MAPE)为2.10%,均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)为2.21 cm,标准化均方根误差(Normalized Root Mean Square Error,NRMSE)为2.89%。该方法可实现玉米叶片点云骨架的自动提取,对缺失的点云数据具有较好的鲁棒性,无需后期手动调整,能够为表型大数据处理、自动化表型解析等提供技术支持。

关键词：三维植物提取玉米叶片骨架主曲线自适应加权算子

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