检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2024年第10期44卷 2988-2992页

作者：李日浩马媛张伟峰华南农业大学数学与信息学院广东广州510642

物体的光谱反射率完全决定了其物体色,因此研究光谱反射率对于色彩信息要求较高的行业具有重大意义。直接获取光谱反射率需要精密且昂贵的设备,而通过建立模型,由低成本的数码相机等设备获取的RGB响应值去预测光谱反射率,可以大大降低... 详细信息

物体的光谱反射率完全决定了其物体色,因此研究光谱反射率对于色彩信息要求较高的行业具有重大意义。直接获取光谱反射率需要精密且昂贵的设备,而通过建立模型,由低成本的数码相机等设备获取的RGB响应值去预测光谱反射率,可以大大降低成本。基于回归方法的光谱反射率重建算法受到广泛关注,其核心是建立RGB向量到光谱反射率向量间的映射关系。对于大多数物体而言,其表面的光谱反射率曲线具有平滑属性,因此,光谱反射率分量之间具有一定的相关性。而已有的算法都是对光谱反射率向量每一个维度独立地建立预测模型,没有将光谱反射率分量之间的相关性利用起来。与传统的单输出回归方法不同,多目标堆叠回归方法通过将首次预测输出值重新注入输入端来利用输出端之间的相关性。基于多目标堆叠回归的光谱反射率重建取得了重要的进展;然而,传统的多目标堆叠回归方法存在着易受首次预测输出值误差影响的问题。针对这一问题,提出一种新的多目标堆叠方法,对于首次预测输出值进行筛选,从中选出误差较小的部分作为输入,以此来保证下一步建立的模型精度。该筛选方法可以在不知道真实值的情况下,极大程度地保留误差较低的部分样本。实验数据集来源为ICVL高光谱图像数据库,评价指标为均方根误差与色度误差。实验结果表明,所提出的多目标筛选堆叠回归可以有效克服传统多目标堆叠回归所存在的问题,做到比无堆叠时的误差更小,说明提出的方法可以有效地利用光谱反射率分量之间的相关性。

关键词：光谱反射率重建多目标堆叠回归筛选条件非线性拟合

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基于PIB-RRTstar的荔枝采摘机械臂运动规划方法

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农业机械学报 2024年第10期55卷 82-92页

作者：熊俊涛陈浩然姚兆燊宁起鹏华南农业大学数学与信息学院广州510642

为解决非结构环境下,采摘机械臂路径规划时存在的效率低、采摘成功率不高的问题,提出一种结合人工势场法的四向搜索RRTstar算法。首先通过人工势场法对空间进行分割,获取空间分割点x_(split),进行四向搜索;其次结合人工势场法引导随机采... 详细信息

为解决非结构环境下,采摘机械臂路径规划时存在的效率低、采摘成功率不高的问题,提出一种结合人工势场法的四向搜索RRTstar算法。首先通过人工势场法对空间进行分割,获取空间分割点x_(split),进行四向搜索;其次结合人工势场法引导随机采样,提高采样节点质量;然后基于节点历史扩展信息,添加信息因子,实现自适应动态步长扩展。最后通过贪婪回溯对生成路径进行优化。通过二维模拟实验、6自由度机械臂下的仿真实验与采摘实验验证提出算法的有效性。二维仿真对比实验表明:相比于RRTstar算法,改进算法路径成本缩短2.01%,时间代价降低98.81%,迭代次数减少92.49%。在机器人操作系统(Robot operating system,ROS)中进行6自由度机械臂下的仿真实验,相比于RRTstar算法,规划时间减少93.17%,路径成本降低36.62%,扩展节点数减少97.00%。最后使用6自由度机械臂进行采摘实验,实验结果表明本文算法有效提升采摘成功率,采摘成功率达85%,并在结合姿态约束方法后,采摘成功率达95%。所提出的路径规划方法在路径规划时间上存在一定优势,采摘实验证明本文算法可提高荔枝采摘成功率。

关键词：荔枝采摘机械臂路径规划 RRTstar算法人工势场法

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基于层级多标签的农业病虫害问句分类方法

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农业机械学报 2024年第1期55卷 263-269,435页

作者：韦婷婷葛晓月熊俊涛华南农业大学数学与信息学院广州510642

随着信息化技术的快速发展,农户通过线上智能农业问答系统解决线下农业病虫害问题已成为趋势。问句分类在问答系统中发挥着至关重要的作用,其准确性直接决定了最终返回答案的正确性。传统的单标签文本分类模型难以直接准确捕捉到农业病... 详细信息

随着信息化技术的快速发展,农户通过线上智能农业问答系统解决线下农业病虫害问题已成为趋势。问句分类在问答系统中发挥着至关重要的作用,其准确性直接决定了最终返回答案的正确性。传统的单标签文本分类模型难以直接准确捕捉到农业病虫害问句的确切意图,而且由于缺乏大规模公开的农业病虫害问句语料,使得现有研究具有一定的难度。为此,本文基于树状结构构建了一个农业病虫害问句层级分类体系,由问句模糊性向精确性逐层细化分类,旨在克服农业问句的语义复杂性;此外,引入对抗训练方法,通过构建对抗样本并将其与原始样本一同用于大规模语言模型的训练,以提高模型泛化能力,同时缓解了因语料不足而产生的问题。通过对真实问答语料库的实验验证,本文提出的方法能够提升农业病虫害问句的分类性能,可为农业病虫害自动问答系统提供有效的问句意图识别。

关键词：农业病虫害问句分类层级多标签分类对抗训练语言模型

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基于改进加权欧氏距离的光谱反射率重建样本选择方法研究

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光谱学与光谱分析 2023年第12期43卷 3924-3929页

作者：马媛李日浩张伟峰华南农业大学数学与信息学院广东广州510642

获取物体的光谱反射率是准确再现物体在各种光照条件下真实颜色的关键保证,这对纺织服装、出版印刷、网络电商、远程医疗等对颜色有较高要求的行业有重要作用。光谱反射率重建的目的是利用训练样本建立数码相机等通用设备所获取的RGB三... 详细信息

获取物体的光谱反射率是准确再现物体在各种光照条件下真实颜色的关键保证,这对纺织服装、出版印刷、网络电商、远程医疗等对颜色有较高要求的行业有重要作用。光谱反射率重建的目的是利用训练样本建立数码相机等通用设备所获取的RGB三色值和光谱反射率高维向量间的映射关系,从而避免使用分光光度计等专业设备所带来的成本高、操作复杂、分辨率低等问题。训练样本的选择是影响光谱反射率重建算法效果的重要因素。从物理角度看,光谱反射率是一条关于波长的光滑曲线,光谱反射率向量最大的相关性特征就是其光滑性,因此,训练样本的选择应同时考虑空间距离和形状的相似性。针对局部学习方法中局部样本选择问题,提出一种能同时考虑光谱反射率向量形状相似和空间距离相近的更加有效的训练样本选取方法,以提高光谱反射率重建的精度。该方法利用待测样本与训练样本之间的加权欧氏距离与向量夹角距离结合后赋予不同权重作为相似性度量,根据样本容量动态地选出相似度较高的样本。实验以孟赛尔半光泽数据集(munsell matte)为样本集,基于伪逆法进行光谱反射率重建,以光谱均方根误差和色差为评价指标,与加权欧氏距离方法从样本选择的有效性和重构精度两方面进行比较。实验结果表明,基于改进加权欧氏距离的样本选择,能够在保证均方误差最小的条件下,显著降低色度误差,同时添加不同噪声水平后,文中方法的均方根误差和平均色差依旧保持最小,该方法能够更好地利用局部样本的信息,而且具有较好的抗干扰能力,可以有效地提高光谱反射率重建的实际应用效果,进而为颜色的真实再现提供保障。

关键词：光谱反射率重建样本选择改进加权欧氏距离

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长春花感染柑橘黄龙病菌微波热处理防控效果

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农业工程学报 2024年第3期40卷 211-218页

作者：张建桃刘杰帆梁家茵刘广彬郑永钦许美容华南农业大学数学与信息学院广州510642 华南农业大学柑桔黄龙病研究室广州510642

为探索黄龙病防治途径,开展微波热处理对黄龙病的防控效果研究。该研究搭建了微波热处理平台,对长春花微波热处理参数(转盘转速、单个磁控管的微波功率、磁控管数量)进行优化,并用优化后的参数组合对感病长春花进行热处理,处理后90 d内... 详细信息

为探索黄龙病防治途径,开展微波热处理对黄龙病的防控效果研究。该研究搭建了微波热处理平台,对长春花微波热处理参数(转盘转速、单个磁控管的微波功率、磁控管数量)进行优化,并用优化后的参数组合对感病长春花进行热处理,处理后90 d内跟踪检测长春花叶片中黄龙病菌的浓度、淀粉和类黄酮的含量。结果表明,长春花微波热处理的最优参数组合为单个磁控管的微波功率150 W、3个磁控管、转速15 r/min;热处理90 d后,感病长春花叶片中的黄龙病菌Ct值(阈值循环数,该值低于32时为阳性)由阳性(17.01±0.97)转至近阴性(31.91±2.35),病菌浓度下降了99.98%,淀粉含量和类黄酮含量恢复至正常水平,植株的活性恢复较好。研究表明,微波热处理有效抑制植物体内的黄龙病菌,可为黄龙病的规模化防治提供新思路。

关键词：病害微波热处理黄龙病长春花防治效果

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基于本体与认知经验的农业机器人视觉分类决策方法

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农业机械学报 2023年第2期54卷 208-215页

作者：熊俊涛廖世盛梁俊浩韦婷婷陈淑绵郑镇辉华南农业大学数学与信息学院广州510642

基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机(SVM)等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建... 详细信息

基于小样本数据下认知经验知识辅助计算机进行决策,对实现农业领域机器人智能认知决策与助力智慧农业发展具有重要意义。本文在统计计数、支持向量机(SVM)等图像属性信息学习方法基础上,使用Protégé等工具,基于认知经验构建水果识别分类的专业知识库;然后根据图像颜色与形状信息,进行知识库搜索推理得到分类决策。实验在Fruit360数据集中共选择2091幅葡萄、香蕉、樱桃水果图像作为测试集,并各挑选30幅图像作为属性信息训练集与验证集,结果表明当前数据下葡萄与樱桃识别准确率为100%,香蕉识别准确率为93.30%。仅在知识库添加黄桃知识后,对984幅黄桃图像样本进行测试,其分类准确率为97.05%。表明本文方法能有效完成图像分类决策任务,且具有良好的过程可解释性、能力共享性和可拓展性。

关键词：智慧农业认知决策图像分类属性学习本体技术知识库

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改进TransTrack多目标生猪行为跟踪方法

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农业工程学报 2023年第15期39卷 172-180页

作者：涂淑琴黄正鑫梁云黄磊刘晓龙华南农业大学数学与信息学院广州510642

高效准确地监测群养生猪的行为变化以获取其生理、健康和福利状况,对于实现生猪智能精细化养殖具有重要意义。针对猪场自然场景下光照变化和猪只粘连遮挡等因素影响,使得猪只行为跟踪中存在误检、漏检和身份频繁错误变换问题,该研究提... 详细信息

高效准确地监测群养生猪的行为变化以获取其生理、健康和福利状况,对于实现生猪智能精细化养殖具有重要意义。针对猪场自然场景下光照变化和猪只粘连遮挡等因素影响,使得猪只行为跟踪中存在误检、漏检和身份频繁错误变换问题,该研究提出一种改进的TransTrack多目标生猪行为跟踪方法。首先,在目标检测模块中,采用改进的并集交并比的匹配算法,去除猪只遮挡导致的目标误检检测框。然后,在跟踪模块中,根据高低匹配阈值进行2次数据关联,提高光照变化下漏检目标的跟踪准确性。最后,针对误检与漏检导致跟踪中猪只身份错误变换,根据猪栏中猪只数量信息,限制猪只身份编号值的错误增加,提高猪只身份准确识别率。在公开数据集和私有数据集上的试验结果表明,改进的TransTrack在多目标跟踪准确率(multiple object tracking accuracy,MOTA),高阶跟踪准确率(higher order tracking accuracy,HOTA)和身份变换(identity switches,IDs)分别为92.0%、69.8%和210。在公开数据集中,对比Trackformer,JDE和TransTrack模型,改进的TransTrack方法在MOTA分别提高3.9,9.0和13.1个百分点,HOTA分别提高1.3,9.5和8.3个百分点,IDs分别降低136,326和376。在私有数据集中,对比Trackformer和TransTrack模型,改进的TransTrack方法在MOTA分别提高14.4和15.8个百分点,HOTA分别提高1.8和9.5个百分点。结果显示,改进的TransTrack方法能够更加稳定地实现对群养生猪的行为跟踪,为群养生猪行为识别与智能分析提供技术支持。

关键词：识别多目标跟踪生猪 TransTrack 数据关联

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基于YOLO v5-Lite的自然环境木瓜成熟度检测方法

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农业机械学报 2023年第6期54卷 243-252页

作者：熊俊涛韩咏林王潇李泽星陈浩然黄启寅华南农业大学数学与信息学院广州510642

利用深度学习实现视觉检测技术对自然环境下树上木瓜成熟度的识别,从而监测木瓜生长期成熟度有重要意义。针对目前木瓜的成熟度主要以人工判断为主,缺乏对木瓜成熟度快速、准确的自动检测方法问题,本研究基于轻量化YOLO v5-Lite模型,对... 详细信息

利用深度学习实现视觉检测技术对自然环境下树上木瓜成熟度的识别,从而监测木瓜生长期成熟度有重要意义。针对目前木瓜的成熟度主要以人工判断为主,缺乏对木瓜成熟度快速、准确的自动检测方法问题,本研究基于轻量化YOLO v5-Lite模型,对自然环境下木瓜成熟度检测方法进行研究,通过采集的1386幅木瓜图像,训练得到最优权值模型。实验结果表明,该模型对木瓜检测mAP为92.4%,与目前主流的轻量化目标检测算法YOLO v5s、YOLO v4-tiny以及两阶段检测算法Faster R-CNN相比,其mAP分别提高1.1、5.1、4.7个百分点;此外,在保证检测精度的前提下,检测时间为7 ms,且模型内存占用量仅为11.3 MB。同时,该模型对不同拍摄距离、不同遮挡情况、不同光照情况下的果实均能实现准确识别,能够快速有效地识别出复杂背景下木瓜果实的成熟度,具有较强的鲁棒性,可以为木瓜果园的产量估计和采摘机器的定位检测提供技术支持。

关键词：木瓜水果成熟度检测机器视觉深度学习深度卷积神经网络

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面向高维多目标优化的双阶段双种群进化算法

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计算机工程与应用 2024年第9期60卷 159-171页

作者：曹嘉乐杨磊田井林李华德李康顺华南农业大学数学与信息学院广州510642

随着目标维度的上升,高维多目标优化问题的帕累托前沿越来越复杂,传统的基于分解的高维多目标进化算法难以挑选出多样性和收敛性良好的种群。针对以上问题提出了一种面向高维多目标优化的双阶段双种群进化算法。该算法将进化过程划分为... 详细信息

随着目标维度的上升,高维多目标优化问题的帕累托前沿越来越复杂,传统的基于分解的高维多目标进化算法难以挑选出多样性和收敛性良好的种群。针对以上问题提出了一种面向高维多目标优化的双阶段双种群进化算法。该算法将进化过程划分为两个阶段,在第一阶段判断帕累托前沿的形状是否规则,而在第二阶段则根据帕累前沿的形状选择是否对权重向量进行调整,以保证种群在规则及不规则帕累托前沿上都能获得良好的多样性。为了对权重向量进行调整且不影响算法的收敛性,该算法使用了两个种群进行进化,一个主种群正常进化,另一个辅种群作为权重向量。为了在不规则的帕累托前沿上获得一组适应种群分布的权重向量,引入了自然界中能量平衡的概念收集了多样性良好的辅种群作为权重向量。将提出的算法与其他算法在3-10目标的测试问题上进行比较。实验结果表明,提出的算法在大多数测试问题上性能优于比较的算法。

关键词：高维多目标优化进化算法双阶段双种群权重向量能量平衡

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结合主动光源和改进YOLOv5s模型的夜间柑橘检测方法

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华南农业大学学报 2024年第1期45卷 97-107页

作者：熊俊涛霍钊威黄启寅陈浩然杨振刚黄煜华苏颖苗华南农业大学数学与信息学院广东广州510642

【目的】解决夜间环境下遮挡和较小柑橘难以准确识别的问题,实现采摘机器人全天候智能化作业。【方法】提出一种结合主动光源的夜间柑橘识别方法。首先,通过分析主动光源下颜色特征不同的夜间柑橘图像,选择最佳的光源色并进行图像采集... 详细信息

【目的】解决夜间环境下遮挡和较小柑橘难以准确识别的问题,实现采摘机器人全天候智能化作业。【方法】提出一种结合主动光源的夜间柑橘识别方法。首先,通过分析主动光源下颜色特征不同的夜间柑橘图像,选择最佳的光源色并进行图像采集。然后,提出一种夜间柑橘检测模型BI-YOLOv5s,该模型采用双向特征金字塔网络(Bi-FPN)进行多尺度交叉连接和加权特征融合,提高对遮挡和较小果实的识别能力;引入Coordinate attention(CA)注意力机制模块,进一步加强对目标位置信息的提取;采用融入Transformer结构的C3TR模块,在减少计算量的同时更好地提取全局信息。【结果】本文提出的BI-YOLOv5s模型在测试集上的精准率、召回率、平均准确率分别为93.4%、92.2%和97.1%,相比YOLOv5s模型分别提升了3.2、1.5和2.3个百分点。在所采用的光源色环境下,模型对夜间柑橘识别的正确率为95.3%,相比白光环境下提高了10.4个百分点。【结论】本文提出的方法对夜间环境下遮挡和小目标柑橘的识别具有较高的准确性,可为夜间果蔬智能化采摘的视觉精准识别提供技术支持。

关键词：柑橘夜间检测主动光源双向特征金字塔网络 YOLOv5s HSV颜色空间

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