检索结果-内蒙古大学图书馆

激光与光电子学进展 2022年第22期59卷 174-180页

作者：朱家微江朝晖洪石兰马慧敏徐建鹏晋茂胜安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 安徽省农村综合经济信息中心安徽合肥230036 全椒县农业委员会农业信息服务中心安徽滁州239500

灌浆期是水稻的重要生育期之一,为精准分割灌浆期水稻稻穗,探究稻穗特征与水稻长势之间的关系,提出了一种基于神经架构搜索的灌浆期水稻稻穗分割及特征分析方法。以DeepLabV3Plus网络模型为基础框架,基于神经架构搜索算法自动设计主干网... 详细信息

灌浆期是水稻的重要生育期之一,为精准分割灌浆期水稻稻穗,探究稻穗特征与水稻长势之间的关系,提出了一种基于神经架构搜索的灌浆期水稻稻穗分割及特征分析方法。以DeepLabV3Plus网络模型为基础框架,基于神经架构搜索算法自动设计主干网络,修改空洞空间卷积池化金字塔(ASPP),搭建语义分割网络Rice-DeepLab。通过田间摄像头采集4种水稻的灌浆期图像并经Rice-DeepLab分割后,计算稻穗面积占比、离散程度、图像平均曲率和颜色特征等参数并分析。实验结果显示:改进后的语义分割网络Rice-DeepLab的平均交并比(mIoU)为85.74%,准确率(Acc)为92.61%,与原网络模型相比mIoU、Acc分别提高了6.5%、2.97%;由图像的稻穗面积占比、离散程度、图像平均曲率、颜色特征可大致判别稻穗稀疏或稠密,稻穗是否饱满,色泽青绿、金黄或灰白等长势。本研究表明,可以利用田间摄像头便捷地开展灌浆期水稻监测工作,通过稻穗分割及其特征分析初步判断水稻的长势,为田间管理提供支持。

关键词：灌浆期水稻神经架构搜索语义分割特征提取长势分析

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基于Sentinel-2遥感影像的巢湖蓝藻水华提取方法研究

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生态环境学报 2021年第1期30卷 146-155页

作者：刘海秋任恒奎牛鑫鑫夏萍安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 安徽农业大学农业机械系安徽合肥230036

Sentinel-2卫星兼具了空间分辨率高、重放周期短、谱段丰富三方面特点,为蓝藻水华爆发阶段及时准确的蓝藻水华提取提供了影像基础,但目前在大型湖泊蓝藻水华提取中的应用报道较少。为此,文章以2018—2020年巢湖的Sentinel-2遥感影像为例... 详细信息

Sentinel-2卫星兼具了空间分辨率高、重放周期短、谱段丰富三方面特点,为蓝藻水华爆发阶段及时准确的蓝藻水华提取提供了影像基础,但目前在大型湖泊蓝藻水华提取中的应用报道较少。为此,文章以2018—2020年巢湖的Sentinel-2遥感影像为例,开展包括浮游藻类指数(FAI)在内的多指标蓝藻水华提取方法研究,针对FAI阈值难以确定的典型问题,提出了基于回归分析的FAI阈值确定方法。结果表明,(1)与低分辨率卫星MODIS和GF-1影像的蓝藻水华提取结果相比,Sentinel-2提取到了面积小至100 m2的蓝藻水华区域,提取结果差异主要集中在蓝藻水华区域的边缘部分以及面积较小的零星区域,证明了Sentinel-2遥感影像能够更精确地估算蓝藻水华面积。(2)以NDVI的阈值0为基准,通过回归分析确定FAI的阈值为-1.152(决定系数r2达到0.982 3,显著性检验P<0.001),对2019年6—11月无云雾遮挡的Sentinel-2遥感影像,分别采用归一化植被指数(NDVI)与FAI指标提取蓝藻水华面积,结果表明蓝藻水华的分布情况基本一致,且蓝藻水华面积的相对偏差小于5%,证明了FAI阈值确定方法的有效性。(3)选取云雾遮挡但无大规模蓝藻水华爆发的Sentinel-2遥感影像,分别采用NDVI和FAI指标提取蓝藻水华面积,在无云雾遮挡的区域,两个指标的蓝藻水华分布情况一致,而有云雾遮挡的区域,FAI指标的提取面积仅为NDVI的53.89%,证明FAI指标受云雾影响更小。Sentinel-2遥感影像的高空间分辨率使巢湖蓝藻水华提取更为准确,在未来的水质监测领域将彰显更大的价值。

关键词： Sentinel-2 蓝藻水华 FAI阈值 NDVI

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基于改进K-medoids算法的土壤墒情传感器布局优化

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中国农业大学学报 2022年第8期27卷 221-233页

作者：汪涛张武苗犇犇刘波王瑞卿张立付徐少翔饶元江朝晖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

针对茶园土壤墒情传感器布局中传感器数量过多、数据冗余度过大的问题,采用改进的K-medoids方法,优化茶园土壤墒情传感器使用数量及部署位置。在保证茶园传感网络全覆盖的基础上,实时采集各传感节点数据;构造各传感器在不同天气条件下... 详细信息

针对茶园土壤墒情传感器布局中传感器数量过多、数据冗余度过大的问题,采用改进的K-medoids方法,优化茶园土壤墒情传感器使用数量及部署位置。在保证茶园传感网络全覆盖的基础上,实时采集各传感节点数据;构造各传感器在不同天气条件下的时间序列数据,并运用三次样条插值法拟合成连续函数;应用谱排直法定义新的时间序列数据的距离函数替换K-medoids中的欧氏距离,将聚类中心作为最终的传感器布点;随机选取位置并采集土壤相对含水率以验证聚类中心作为传感器布点的代表性。采用改进前和改进后的K-medoids方法对2018-07—2018-08(试验Ⅰ)和2020-12(试验Ⅱ)采集的土壤墒情数据进行聚类。结果表明:1)改进的K-medoids将32个传感器减少到4个,改进前后簇中心墒情值与簇均值的相对偏差,试验Ⅰ由2.85%降到1.91%,试验Ⅱ由2.01%降到1.43%;2)改进K-medoids所得聚类中心相对含水率与试验区域平均值相近,相对偏差小于2%;3)以改进的K-medoids算法所得聚类中心作为起点的布点路径长度为82.4m,使用8个传感器,优于改进前的106.5m和10个传感器。基于改进K-medoids的布局方法能够优化传感器的数量和位置并且在不同天气条件下均适用。

关键词：土壤墒情传感器布局相对含水率时序数据 K-medoids

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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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规模化养殖场智慧消毒防疫系统的设计

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物联网技术 2023年第5期13卷 140-141,144页

作者：祁钊汪振岳振宇宋祥军安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036 安徽农业大学动物科技学院安徽合肥230036

针对规模化养殖场生产的消毒防疫过程中出现的由人为因素造成的消杀不彻底、不充分的问题,设计规模化养殖场智慧消毒防疫系统,对规模化养殖场的消毒防疫环节进行物联网化,将消毒防疫所需设备进行组网上云,从而实现对规模化养殖场的消毒... 详细信息

针对规模化养殖场生产的消毒防疫过程中出现的由人为因素造成的消杀不彻底、不充分的问题,设计规模化养殖场智慧消毒防疫系统,对规模化养殖场的消毒防疫环节进行物联网化,将消毒防疫所需设备进行组网上云,从而实现对规模化养殖场的消毒防疫环节的精准把控。系统以PHP编写语言、MySQL数据库、B/S结构为基础,由数字孪生、传感器、ZigBee节点、ZigBee协调节点、智能网关、手机终端、PC端、摄像头等部分组成,实现了规模化养殖场消毒防疫环节物联网化的功能设计与实践。

关键词：物联网传感器云端数据杀菌消毒规模化养殖场疫病防控

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葡萄多模态目标检测和语义分割数据集

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中国科学数据(中英文网络版) 2025年第1期10卷 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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基于深度神经网络及隐马尔科夫模型的生猪状态音频识别

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中国农业大学学报 2022年第6期27卷 172-181页

作者：彭硕刘东阳时国龙李广博慕京生辜丽川焦俊安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036 蒙城县京徽蒙农业科技发展有限公司安徽亳州233524

针对传统音频识别方法在生猪音频信号识别中识别率较低的问题,将深度神经网络及隐马尔可夫模型理论作为生猪音频信号识别依据,以长白猪的吃饭声、发情声、嚎叫声、哼叫声和生病长白猪的喘气声为识别对象,利用卡尔曼滤波和改进的EMD-TEO... 详细信息

针对传统音频识别方法在生猪音频信号识别中识别率较低的问题,将深度神经网络及隐马尔可夫模型理论作为生猪音频信号识别依据,以长白猪的吃饭声、发情声、嚎叫声、哼叫声和生病长白猪的喘气声为识别对象,利用卡尔曼滤波和改进的EMD-TEO倒谱距离端点检测算法对生猪音频信号进行预处理,把提取的39维的梅尔频率倒谱系数(Mel-frequency cepstral coefficient,MFCC)作为网络学习和识别的数据集,构建基于深度神经网络及隐马尔科夫模型的生猪状态音频识别模型。试验结果表明:1)隐马尔可夫隐状态数设置为5,深度神经网络隐藏层设置为3层,每层128个节点的深度神经网络-隐马尔可夫模型(Deep neural network-hidden Markov model,DNN-HMM),对5种生猪状态音频,即吃饭声、嚎叫声、哼叫声、发情声和病猪喘气声的识别率为70%、95%、75%、80%和95%,总体识别率83%;2)相较于传统的高斯混合模型-隐马尔可夫模型(Gaussian mixture model-hidden Markov model,GMM-HMM),DNN-HMM对相应音频的识别率分别提高了5%、5%、15%、30%、30%,总体识别率提高了17%;3)DNN-HMM模型对于5种不同类型的生猪音频信号均呈现出较好的识别效果。基于DNNHMM生猪音频识别模型,对生猪不同状态下音频的识别具有较高正确率,且更为可靠。

关键词：生猪 MFCC 卡尔曼滤波 DNN-HMM 识别音频信号

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MQTT协议下的喂食器系统网络传输设计

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西安文理学院学报（自然科学版） 2022年第2期25卷 38-43页

作者：闫勇卢雅丽鲍子宣谭玉龙赵文杰许正荣安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

智能化设备在户外畜禽养殖业领域逐步得到推广.为保证这些设备在户外网络受限环境下的数据传输可靠性及提高数据传输效率,设计了一款基于MQTT协议下的自动喂食器系统.该系统通过MQTT协议特有的发布/订阅模式在用户与喂食器之间建立高效... 详细信息

智能化设备在户外畜禽养殖业领域逐步得到推广.为保证这些设备在户外网络受限环境下的数据传输可靠性及提高数据传输效率,设计了一款基于MQTT协议下的自动喂食器系统.该系统通过MQTT协议特有的发布/订阅模式在用户与喂食器之间建立高效通信连接.经仿真测试与喂食器实物实地试用,验证了该方案可以提高户外网络受限环境下喂食器与用户端数据传输可靠性与传输效率,进一步提高了用户端对设备终端的可控性.

关键词：喂食器网络传输 MQTT 通信协议状态信息

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基于BiLSTM的生猪音频识别

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合肥学院学报（综合版） 2022年第2期39卷 113-119页

作者：邵睿彭硕查文文陈成鹏辜丽川焦俊安徽农业大学信息与计算机学院合肥230036

以5种猪声为研究对象,首先,用维纳滤波和端点检测对猪声进行预处理,获得有效语料;然后,提取梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)制作样本集,再构建基于BiLSTM的声学模型学习样本集;最后用训练好的模型对猪声MFCC序... 详细信息

以5种猪声为研究对象,首先,用维纳滤波和端点检测对猪声进行预处理,获得有效语料;然后,提取梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)制作样本集,再构建基于BiLSTM的声学模型学习样本集;最后用训练好的模型对猪声MFCC序列进行分类,实现生猪音频识别。结果表明:(1)通过5折交叉试验验证,5组模型总体识别率均达到90%,最高组为92.52%;(2)用样本集外语料对最优组模型进行算法应用测试,模型对进食、咳嗽、发情、嚎叫和哼叫的样本识别率分别为88.35%、93.65%、90.38%、88.46%、92.63%,总体识别率为90.70%。

关键词：维纳滤波梅尔倒谱系数双向长短时记忆网络声学模型加权交叉熵函数

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基于物联网的智能家居控制系统设计

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传感器与微系统 2021年第3期40卷 106-108,111页

作者：程翔许正荣张昆明安徽农业大学信息与计算机学院安徽合肥230036

针对传统智能家居系统使用范围限制在近距离、控制方式单一的局限,提出了一种基于物联网(Io T)的智能家居控制系统设计方案,系统主要由STC12单片机节点、STM32主控制器、服务器组成。节点承载着受控家居器件,并通过NRF24L01无线射频模... 详细信息

针对传统智能家居系统使用范围限制在近距离、控制方式单一的局限,提出了一种基于物联网(Io T)的智能家居控制系统设计方案,系统主要由STC12单片机节点、STM32主控制器、服务器组成。节点承载着受控家居器件,并通过NRF24L01无线射频模块与主控制器通信;主控制器提供操作界面,并通过Wi-Fi与服务器通信;服务器部署网站供用户访问。系统可通过主控制器在本地对家居进行控制,通过手机或电脑在远程对家居进行控制、采集与显示环境信息。系统可靠性强、功耗低,易于扩展。

关键词：智能家居物联网单片机无线通信

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