检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科学数据(中英文网络版) 2025年第1期10卷 82-97页

作者：陈文骏饶元王丰仪张雨杨雨梦罗庆张通万天与刘心宇张梦宇张蕊安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 农业农村部农业传感器重点实验室合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室合肥230036

葡萄果实的采摘点定位准确率依赖于目标检测和语义分割网络的性能。然而,在实际应用场景中,基于可见光图像的葡萄果实目标识别准确率和分割精度易受光照变化、复杂环境影响,往往表现不佳,且葡萄果实成串生长,现有苹果、梨子等多模态数... 详细信息

葡萄果实的采摘点定位准确率依赖于目标检测和语义分割网络的性能。然而,在实际应用场景中,基于可见光图像的葡萄果实目标识别准确率和分割精度易受光照变化、复杂环境影响,往往表现不佳,且葡萄果实成串生长,现有苹果、梨子等多模态数据集难以满足串形葡萄果实的识别需求。构建基于可见光、深度、近红外的葡萄多模态目标检测和语义分割数据集,对于探索更高识别率和更强泛化能力的葡萄果实目标检测和语义分割模型至关重要。本数据集约39.08 GB,共收集了在不同光照和遮挡条件下青色、紫色两类6个品种的葡萄高质量多模态视频流数据,并从中提取3954张图像样本进行语义分割和目标检测标注。在使用旋转、缩放、错切、平移,以及高斯模糊等图像增强手段下,可满足主流深度学习模型训练需要。本数据集可为多模态视觉数据融合、葡萄果实语义分割和目标检测等领域提供宝贵的基础数据资源,对促进农机装备智能化领域研究具有重要的实际应用价值。

关键词：自然环境葡萄多模态语义分割目标检测

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不同成熟度番茄果实多模态图像数据集

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中国科学数据(中英文网络版) 2025年第1期10卷 66-81页

作者：张雨饶元陈文骏侯文慧闫胜利李洋周传起王丰仪储忧艺时玉龙安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 农业农村部农业传感器重点实验室合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室合肥230036 安徽农业大学工学院合肥230036

准确识别番茄成熟度并确定最佳收获时间是实现番茄高效采摘并保障采后品质的重要前提。然而,在实际采摘作业场景中,复杂光照导致RGB图像质量下降,限制模型特征提取能力,影响应用效果。此外,现有的番茄串检测和分割数据集难以在番茄异步... 详细信息

准确识别番茄成熟度并确定最佳收获时间是实现番茄高效采摘并保障采后品质的重要前提。然而,在实际采摘作业场景中,复杂光照导致RGB图像质量下降,限制模型特征提取能力,影响应用效果。此外,现有的番茄串检测和分割数据集难以在番茄异步成熟的生长过程中满足成熟度定向采摘需求。构建基于可见光、深度、近红外的不同成熟度番茄果实多模态图像数据集,能够有效弥补当前研究领域的空白。本数据集采用机械车平台采集和人工辅助采集两种采集方式拍摄视频流数据,通过抽帧降冗、模态对齐、人工筛选等步骤获得4000组多模态图像数据样本,涵盖自然光、人工光、微弱光、钠黄光4种光照条件下的番茄样本图像,包含未熟、半熟、成熟三类成熟度的目标检测和语义分割标注,共计10.08GB。本数据集在YOLOX和Deeplabv3+模型上表现良好,可为番茄智能管理与采收设备的视觉智能系统研发提供基础数据支撑。

关键词：番茄成熟度多模态目标检测语义分割

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ChemRB:基于双向分子环约束的新型生成模型

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陕西师范大学学报(自然科学版) 2025年第1期53卷 45-59页

作者：王庆勇唐良贵王振宇辜丽川安徽农业大学信息与人工智能学院安徽合肥230036 安徽农业大学兽医病理生物学与疫病防控安徽省重点实验室安徽合肥230036 安徽农业大学智慧农业技术与装备安徽省重点实验室安徽合肥230036 安徽农业大学安徽省农情信息感知与智能计算工程研究中心安徽合肥230036

在药物发现的早期阶段,深度生成模型正逐渐成为分子设计的关键工具。简化分子线输入系统(simplified moleaclar input line entry system,SMILES)作为标准的化学表示法,被广泛用于模型训练与生成。然而,由于分子环系统线性表示的非唯一... 详细信息

在药物发现的早期阶段,深度生成模型正逐渐成为分子设计的关键工具。简化分子线输入系统(simplified moleaclar input line entry system,SMILES)作为标准的化学表示法,被广泛用于模型训练与生成。然而,由于分子环系统线性表示的非唯一性和非方向性,现有的单向编码器在捕捉样本全局语义结构和生成有效分子环时存在局限性。因此,提出一种名为Chemical RWKV BERT(ChemRB)的方法,旨在从海量的未标记数据中深度挖掘双向信息。为实现这一目标,创新性地设计了2个预训练任务:环级特征预测与全局跨度闭合预测。这些预训练任务不仅为模型提供了丰富多元的上下文信息,更进一步提升了其对复杂分子结构特性的深入理解。实验结果显示:ChemRB模型不仅在性能上取得了显著提升,而且在新分子/样本的评估指标上也达到了最优的基准性能。结果充分验证了ChemRB在精准捕获分子固有结构信息方面的有效性,为其在相关领域的应用提供了坚实的实证基础。最后,通过在EGFR抑制剂上的测试和应用,进一步验证了ChemRB模型的实用性和广泛应用前景。

关键词：分子建模分子生成分子环系统 SMILES 深度学习

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科技文献篇章分析在文本摘要中的计算机应用

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淮南师范学院学报 2025年第2期27卷 131-135页

作者：孙璧凡辜丽川安徽农业大学信息与人工智能学院安徽合肥230036 安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室信息与人工智能学院安徽合肥230036 安徽省农情信息感知与智能计算工程研究中心信息与人工智能学院安徽合肥230036

文本摘要通常用于提炼大量文本的核心内容,但针对科技文献而非通用文本的专用摘要模型较少。文章提出一种面向科技文献中篇章结构的生成式文本摘要模型RTsum(Rhetorical Topic summarization model),其结合了语步结构分类模块,以科技文... 详细信息

文本摘要通常用于提炼大量文本的核心内容,但针对科技文献而非通用文本的专用摘要模型较少。文章提出一种面向科技文献中篇章结构的生成式文本摘要模型RTsum(Rhetorical Topic summarization model),其结合了语步结构分类模块,以科技文献的篇章结构信息引导深度学习中的神经主题模型,来获取更具有事实一致性的全局语义,从而形成高质量的文本摘要。具体来说,RTsum首先根据文章篇章信息对原始文档句子进行分类,再融合层次化的Transformer编码器(Hierarchical transformer encoder)和神经主题模(Neural topic model),不仅可以将文本的全局语义与语步结构信息相结合,还可以减少次优主题句的冗余,并通过语步分类优化的主题分布融入生成式摘要,增强科学文献摘要的质量。实验结果表明,在CORD-19和XSUM数据集上,RTsum模型生成的摘要准确率和事实一致性的相关指标分别取得最高7.68%和9.09%的提升,提升了科技文献生成式文本摘要的事实性和准确性。

关键词：生成式文本摘要领域文本分析深度学习语步分类自然语言处理

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农产品区块链信息可信评估差异化共享模型设计与实现

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农业工程学报 2022年第11期38卷 309-317页

作者：伍德伦饶元许磊束雅莉凌诺娟时玉龙安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室合肥230036

针对现有的农产品区块链溯源系统中,数据差异化共享与追溯效率不高,难以保障上链数据可信性的问题。该研究通过分析农产品供应链各环节业务逻辑与数据组成,设计了农产品区块链信息可信评估差异化共享模型。提出了农产品区块链信息可信... 详细信息

针对现有的农产品区块链溯源系统中,数据差异化共享与追溯效率不高,难以保障上链数据可信性的问题。该研究通过分析农产品供应链各环节业务逻辑与数据组成,设计了农产品区块链信息可信评估差异化共享模型。提出了农产品区块链信息可信评估差异化共享架构,构建了农产品信息存储优化模块,基于区块链技术建立企业链、溯源链,将数据按隐私性分账本存储于企业链,全供应链公开数据存入星际文件系统(InterPlanetary File System,IPFS)后,返回的数据哈希值存储于溯源链,通过企业链账本维护策略实现了供应链数据的高效性共享与追溯;设计了基于层次分析法的企业信誉度评估机制,根据企业和消费者对链上数据可信度的评估结果对数据发布节点进行信誉积分奖惩,提升链上数据可信性;并通过智能合约实现了数据格式和内容的链前监管。基于Hyperledger Fabric平台研发农产品区块链信息可信评估差异化共享系统,在某茶叶供应链上进行应用与测试。测试结果表明,此模型与现有数据差异化共享模型相比,数据存储时间缩短16.7%,隐私数据查询时间缩短10.01%,公开数据查询时间缩短38.3%。该研究提出的方法能够实现农产品供应链数据差异化共享,提供高效可信溯源服务,为农产品可信溯源系统的设计提供参考。

关键词：农产品溯源区块链可信评估差异化共享信誉评估

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田间除草机器人研究进展综述

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机器人 2021年第6期43卷 751-768页

作者：傅雷扬李绍稳张乐孟余耀安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室安徽合肥230036

聚焦田间杂草清除领域,首先介绍了除草机器人的产生背景及其应用价值,并回顾了除草机器人国内外发展现状.然后,重点分析了除草机器人的结构组成及相关技术,并展望了除草机器人的未来发展趋势.最后,作了总结.

关键词：田间除草机器人结构设计场景理解智能导航

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基于红外气体分析的植物光合作用自动监测仪研制

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激光与光电子学进展 2022年第23期59卷 127-135页

作者：沈春山夏银召肖宗涛张豪杨子龙李绍稳安徽农业大学信息与计算机学院智慧农业技术与装备安徽省重点实验室安徽合肥230036

植物叶片生理参数的测定对植物生长发育的研究具有重要意义。为了实现植物光合作用等生理参数的低成本、高效率监测,设计了具有自动开合和手持式叶室的监测仪,通过接入节点和计算节点完成实验数据的采集和管理。接入节点完成CO_(2)浓度... 详细信息

植物叶片生理参数的测定对植物生长发育的研究具有重要意义。为了实现植物光合作用等生理参数的低成本、高效率监测,设计了具有自动开合和手持式叶室的监测仪,通过接入节点和计算节点完成实验数据的采集和管理。接入节点完成CO_(2)浓度、空气温湿度、大气压强等数据采集及光合生理参数的实时计算,计算节点负责人机交互界面和远程监测系统的数据存储和网络化传输。实验结果表明,该监测仪与国外同类型监测系统没有显著差异,能满足植物光合作用自动监测的要求。此外,该监测仪对植物生理参数的自动监测响应迅速、测量结果稳定可靠且成本低廉,对于监测作物生长发育状况、指导农作物施肥和病虫害防范具有重要的辅助作用。

关键词：测量与计量仪器研制光合速率植物生理远程监控

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土壤速效磷近红外迁移学习预测方法研究

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分析测试学报 2020年第10期39卷 1274-1281页

作者：郑文瑞李绍稳韩亚鲁石胜群朱先志金秀安徽农业大学信息与计算机学院智慧农业技术与装备安徽省重点实验室安徽合肥230036

可见-近红外光谱技术是对土壤速效磷含量定量估测的有效手段,但某一地区土壤采集的光谱数据建立的模型在给其它地区使用时会出现预测精度低、模型失效等问题。该文以皖南土壤样本为源域,皖北土壤样本为目标域,通过迁移学习方法建立了预... 详细信息

可见-近红外光谱技术是对土壤速效磷含量定量估测的有效手段,但某一地区土壤采集的光谱数据建立的模型在给其它地区使用时会出现预测精度低、模型失效等问题。该文以皖南土壤样本为源域,皖北土壤样本为目标域,通过迁移学习方法建立了预测模型,以提高土壤速效磷预测模型的准确性,并比较了迁移前后预测模型的精度。结果显示,皖南地区模型不能直接用于皖北地区,会出现模型失效问题,该模型的决定系数(R2)和相对分析误差(RPD)分别为-0.19和0.92,预测均方根误差(RMSEP)为1.04;样本量不大的皖北地区建立模型的预测精度不高,R2和RPD分别为0.61和1.60,RMSEP为0.60;而基于迁移成分分析(TCA)并加入部分皖北样本建立模型,可显著提高对皖北样本的预测精度,模型的R2和RPD分别提升至0.79和2.18,RMSEP降低至0.44。表明基于TCA的方法能将皖南土壤速效磷预测模型应用于皖北,可提高皖北土壤速效磷预测模型准确性并降低成本,为土壤速效磷预测模型的广泛应用提供了新思路。

关键词：迁移学习迁移成分分析土壤速效磷可见-近红外光谱

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面向嵌入式除草机器人的玉米田间杂草识别方法

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计算机工程与应用 2024年第2期60卷 304-313页

作者：何全令杨静文梁晋欣傅雷扬滕杰李绍稳安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室合肥230036

为了实现嵌入式除草机器人在玉米田间准确、快速的进行除草工作,提出了一种实时目标检测算法GBCYOLOv5s。使用1×1卷积和深度可分离卷积的组合替代普通卷积,在不改变输出特征图大小的情况下减少主干网络产生的杂草冗余特征。设计了... 详细信息

为了实现嵌入式除草机器人在玉米田间准确、快速的进行除草工作,提出了一种实时目标检测算法GBCYOLOv5s。使用1×1卷积和深度可分离卷积的组合替代普通卷积,在不改变输出特征图大小的情况下减少主干网络产生的杂草冗余特征。设计了一种双向特征融合网络(S-BiFPN)增强特征提取能力,充分利用不同尺度的特征提高杂草检测速度,并将多通道结构与自注意力机制结合,通过对输入特征进行压缩与再加权,以加强对小目标的关注度。针对不同的环境构建MWeed数据集进行测试,结果表明,与现有Yolov5s、Faster RCNN等模型方法相比,GBC-YOLOv5s模型轻量化后的大小仅为3.3 MB,输入图像的检测耗时(GPU)达到15.6 ms,平均精度(mAP)达到96.3%,能够有效地提升目标检测速度和识别精度,为农业智能除草领域提供理论依据。

关键词： YOLOv5s 目标识别模型压缩特征融合

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实用拜占庭容错共识算法的奖惩机制优化研究

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计算机工程与应用 2024年第7期60卷 266-273页

作者：张苗李绍稳吴雨婷涂立静张磊杨尚雄安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 智慧农业技术与装备安徽省重点实验室合肥230036

联盟链是农业溯源行业的首选区块链方案,针对其核心共识机制实用拜占庭容错共识算法(PBFT)存在的共识安全性低、主节点出错概率大、通信开销大等问题,通过引入奖惩机制以及分组共识机制,提出了基于奖惩机制的改进实用拜占庭容错共识算... 详细信息

联盟链是农业溯源行业的首选区块链方案,针对其核心共识机制实用拜占庭容错共识算法(PBFT)存在的共识安全性低、主节点出错概率大、通信开销大等问题,通过引入奖惩机制以及分组共识机制,提出了基于奖惩机制的改进实用拜占庭容错共识算法。把节点划分为4类,制定节点信誉规则,增强节点主动性,减少拜占庭节点的参与;剔除作恶节点参与共识资格,统计其余节点信誉值及票数,动态筛选信誉良好节点作为共识节点,并依据最高信誉值规则选取主节点,从而提升共识安全、降低拜占庭节点当选主节点概率;以PBFT共识为基础,将共识过程简化为组内共识及全局共识两个阶段,并基于最少广播消息数提出最优分组,缓解共识节点数目增多导致通信量过大的问题。实验结果表明,该方案能够有效抑制拜占庭节点,提升共识安全性能,降低共识成本。

关键词：区块链共识算法奖惩机制分组共识

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