检索结果-内蒙古大学图书馆

农业机械学报 2022年第8期53卷 203-212页

作者：魏圆圆孙守刚梁栋贾兆红安徽大学互联网学院合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601

利用2006—2020年MODIS NDVI数据和2010年及2015年的国内生产总值(GDP)、人口(POP)、土地覆盖(Land Cover)空间分布数据,分析了安徽省NDVI的时空变化规律及人类活动对NDVI空间变异的影响。结果表明:2006—2020年安徽省NDVI在0.535~0.56... 详细信息

利用2006—2020年MODIS NDVI数据和2010年及2015年的国内生产总值(GDP)、人口(POP)、土地覆盖(Land Cover)空间分布数据,分析了安徽省NDVI的时空变化规律及人类活动对NDVI空间变异的影响。结果表明:2006—2020年安徽省NDVI在0.535~0.568之间波动,总体呈改善趋势,累积增长率为6.23%;季节上年增长率由大到小依次为秋季(0.0042a^(-1))、冬季(0.0036a^(-1))、夏季(0.0031a^(-1))和春季(0.0029a^(-1))。15年来,安徽省NDVI明显改善和轻微改善的区域面积占全省NDVI面积的69.17%,改善区域主要分布在长江以南地区;季节上,春季和冬季对NDVI改善的贡献最大。安徽省NDVI呈现持续性改善的区域占42.36%,呈现持续性退化的区域占17.23%,退化区域主要分布在省会城市及其周边经济发展较快城市。2010年GDP、POP、Land Cover对NDVI的空间变异分布解释力均在27%以上,2015年解释力均在15%以上,可见,GDP、POP、Land Cover对NDVI的空间分布均存在显著的影响。安徽省2006—2020年NDVI在时间和空间上均呈不断改善趋势,表明安徽省的绿色发展正在稳步推进。

关键词：安徽省植被指数变化趋势人类活动相关性

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SMS和双向特征融合的自然背景柑橘黄龙病检测技术

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农业机械学报 2022年第11期53卷 280-287页

作者：曾伟辉陈亚飞胡根生鲍文霞梁栋安徽大学互联网学院合肥230039 科大国创软件股份有限公司中央研究院合肥230088 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601

柑橘黄龙病严重影响柑橘的产量和品质。在自然背景下,柑橘叶片之间存在相互遮挡以及尺寸变化大的问题,使得遮挡及小尺寸的黄龙病叶片容易漏检,而且由于黄龙病叶片的颜色、纹理特征与柑橘其他病害十分相似,容易存在误检的问题,导致现有... 详细信息

柑橘黄龙病严重影响柑橘的产量和品质。在自然背景下,柑橘叶片之间存在相互遮挡以及尺寸变化大的问题,使得遮挡及小尺寸的黄龙病叶片容易漏检,而且由于黄龙病叶片的颜色、纹理特征与柑橘其他病害十分相似,容易存在误检的问题,导致现有的算法对自然背景柑橘黄龙病检测的精度不高。本研究提出了一种结合剪切混合拼接(Shearing mixed splicing, SMS)增广算法和双向特征融合的自然背景柑橘黄龙病检测方法,该方法通过SMS、镜像翻转和旋转方法对训练集和验证集进行了增广,增加了训练集和验证集图像中背景目标的数量和多样性;为了自适应地改变柑橘黄龙病检测中的局部采样点,增大有效感受野,使用可变形卷积替换骨干网络后3个卷积层中所有的标准卷积;为了减小自然背景的影响,使用全局上下文模块对骨干网络后3个卷积层输出的特征图进行特征增强,来建立有效的长距离依赖,以便更好的学习到全局上下文信息;使用双向融合特征金字塔,改善浅层特征和深层特征的信息交流路径,用以降低因柑橘黄龙病叶片尺寸变化大导致的漏检,提高小尺寸的柑橘黄龙病叶片的检测精度。实验结果表明,本研究提出的方法用于自然背景柑橘黄龙病的检测,平均精度可达84.8%,性能优于SSD、RetinaNet、YOLO v3、YOLO v5s、Faster RCNN、Cascade RCNN等目标检测方法。

关键词：柑橘黄龙病检测自然背景全局上下文模块可变形卷积双向特征融合

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基于集中注意力接受场网络的偏振成像伪装目标检测

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计算机应用研究 2024年第9期41卷 2854-2859页

作者：徐国明陈奇志刘綦马健王峰安徽大学互联网学院合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031

针对伪装物体分割中图像识别鲁棒性较差、模型泛化性不强的问题,受神经科学中人类视觉系统接受场结构的启发,提出一种基于集中注意力接受场网络的偏振成像伪装目标检测方法。根据偏振成像目标探测需要,构建了能有效遏制背景噪声以及获... 详细信息

针对伪装物体分割中图像识别鲁棒性较差、模型泛化性不强的问题,受神经科学中人类视觉系统接受场结构的启发,提出一种基于集中注意力接受场网络的偏振成像伪装目标检测方法。根据偏振成像目标探测需要,构建了能有效遏制背景噪声以及获取目标细节特征的偏振成像数据集。该方法基于识别与定位网络框架,通过改进特征提取模块和解码器模块,该模块利用了偏心度和感受野大小之间的关系,涵盖多尺度的目标信息,可以有效提高伪装目标特征的可分辨性和鲁棒性。实验验证利用自建数据集在多个典型目标上进行,并与经典算法进行分割结果的主观视觉与客观评价指标对比,对比实验结果验证了该方法的有效性。

关键词：偏振成像伪装目标分割机器视觉卷积神经网络数据集

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基于SCResNeSt的低分辨率水稻害虫图像识别方法

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农业机械学报 2022年第9期53卷 277-285页

作者：曾伟辉张文凤陈鹏胡根生梁栋安徽大学互联网学院合肥230039 科大国创软件股份有限公司中央研究院合肥230088 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601

针对稻田自然环境下害虫移动,难以近距离拍摄高质量图像,导致在现有识别模型检测时无法达到满意识别精度的问题,提出了一种基于SCResNeSt的低分辨率水稻害虫图像识别方法。首先,使用增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)对低分辨率图像... 详细信息

针对稻田自然环境下害虫移动,难以近距离拍摄高质量图像,导致在现有识别模型检测时无法达到满意识别精度的问题,提出了一种基于SCResNeSt的低分辨率水稻害虫图像识别方法。首先,使用增强型超分辨率生成对抗网络(ESRGAN)对低分辨率图像进行数据增强,解决低分辨率水稻害虫有效信息少的问题;其次构建了SCResNeSt网络,使用3个连续的3×3卷积层替换ResNet50中第1个7×7卷积,以减少计算量;使用自校准卷积替代第2层卷积层中的3×3卷积,通过内部通信显式地扩展每个卷积层的视场,获取害虫图像的部分背景信息,从而丰富输出特征;在主干网络中使用ResNeSt block(Split-attention network block)进一步提升图像中害虫信息获取的准确性。最终,将优选模型移植到手机端,开发了轻量化的移动端水稻害虫识别系统。实验结果表明,与现有方法对比,ESRGAN数据增强方法可以恢复真实的作物害虫信息,SCResNeSt模型有效提高了水稻害虫的识别性能,识别精度达到91.20%,比原始ResNet50网络提高3.2个百分点,满足野外实际场景下的应用需求。本研究为水稻害虫智能化识别和防治提供了技术基础。

关键词：水稻害虫图像低分辨率 SCResNeSt 卷积神经网络识别系统

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一种结合增强对齐与多注意力融合的偏振视频超分辨方法

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光学技术 2024年第3期50卷 269-276页

作者：徐国明金苗梁栋马健王峰李毅安徽大学互联网学院安徽合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心安徽合肥230601 偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031 安徽文达信息工程学院智能技术研究所安徽合肥231201

在偏振成像探测中,偏振多通道视频序列给数据传输和处理带来挑战,同时探测精度又依赖高分辨率图像,为此超分辨率计算成像就成为偏振成像探测系统的关键技术。从视频运动特征入手,提出一种结合增强对齐与多注意力融合的偏振视频超分辨率... 详细信息

在偏振成像探测中,偏振多通道视频序列给数据传输和处理带来挑战,同时探测精度又依赖高分辨率图像,为此超分辨率计算成像就成为偏振成像探测系统的关键技术。从视频运动特征入手,提出一种结合增强对齐与多注意力融合的偏振视频超分辨率重建方法。采用三级级联结构实现特征对齐,每一级特征由上一级特征下采样两倍得到,并采用光流引导的可变形卷积进行特征对齐;在融合阶段结合包括时间注意力、空间注意力、通道注意力在内的多种注意力机制,以充分利用通道间依赖性和时空相关性来提升超分辨率重建效果。所提方法与VSR-DUF、RBPN、EDVR、RLSP、RSDN、RRN、DARN、MSAWN等视频超分辨率方法在0°、45°、90°、135°偏振角视频上进行定性和定量对比实验,该实验表明该算法峰值信噪比和结构相似度指标高于其他算法,并且视频帧的高频纹理细节的修复更加丰富,接近偏振成像系统的原始高清图像帧。

关键词：成像探测视频超分辨率深度学习偏振视频注意力机制

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奶牛体况评分目标检测数据集

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中国科学数据(中英文网络版) 2025年第1期10卷 24-35页

作者：黄小平豆子豪黄飞郑寰宇侯现坤王晨洋冯涛饶元安徽大学互联网学院农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230039 安徽农业大学信息与人工智能学院农业农村部农业传感器重点实验室合肥230036

奶牛体况评分是评价奶牛产能与体态健康的重要指标。目前,随着现代化牧场的发展,智能检测技术已被应用于奶牛精准养殖中。本研究旨在创建一个奶牛体况评分目标检测数据集,以支持农业领域中奶牛健康监测的自动化。本数据集由体况评分3.25... 详细信息

奶牛体况评分是评价奶牛产能与体态健康的重要指标。目前,随着现代化牧场的发展,智能检测技术已被应用于奶牛精准养殖中。本研究旨在创建一个奶牛体况评分目标检测数据集,以支持农业领域中奶牛健康监测的自动化。本数据集由体况评分3.25、3.5、3.75、4.0和4.25的5类图像组成,且每张图像都标注了奶牛的体况评分区域。体况评分是衡量奶牛健康状况的重要指标,对于精确而高效的评估具有重要意义。数据集的构建来自规模化养殖农场的奶牛图像,每张图像都经过专业兽医团队的体况评分,评分结果被用于生成标注信息。标注信息包括奶牛体况评分的边界框坐标和相应的评分标签。为了提高数据集的多样性和鲁棒性,在数据集中引入了一系列挑战性因素,例如不同光照条件、奶牛姿态的变化以及背景杂乱的情况。这有助于确保训练的目标检测模型在真实场景中具有良好的泛化性能。通过开发这一奶牛体况评分目标检测数据集,为农业领域的奶牛健康监测提供了一个有力的工具,有望推动相关技术的发展,提高奶牛管理的效率和精度。此外,本数据集还为研究人员提供了一个有价值的资源,用于深入研究奶牛体况与健康之间的关联,为未来的农业科技创新提供支持。

关键词：奶牛体况评分目标检测农业领域健康监测

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山羊和绵羊脸部检测数据集

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中国科学数据(中英文网络版) 2025年第1期10卷 36-44页

为实现羊的脸部检测、头部行为识别和分类,构建了山羊和绵羊脸部数据集。本研究拍摄了自然状态下的纯色山羊和自然环境中的绵羊的羊脸图像。本数据集包括了不同角度、不同数量、不同场景(舍内、舍外)以及不同遮挡等的山羊与绵羊脸部分... 详细信息

为实现羊的脸部检测、头部行为识别和分类,构建了山羊和绵羊脸部数据集。本研究拍摄了自然状态下的纯色山羊和自然环境中的绵羊的羊脸图像。本数据集包括了不同角度、不同数量、不同场景(舍内、舍外)以及不同遮挡等的山羊与绵羊脸部分的图像。为了保证数据集的质量,通过人工的处理和筛选,得到了2412幅高质量、高分辨率的羊脸图像数据集,并对这2412幅图像进行了手工标注。为了测试本数据集的质量与真实性,将数据集按照训练集和测试集为8︰2的比例划分,用于评估山羊和绵羊脸部检测模型的性能,测试了Faster R-CNN,SSD,Yolov3和Yolov5四个模型。经过实验验证,本数据集在羊脸检测模型上表现出良好的效果,为羊脸检测领域的研究和应用提供了有价值的资源。此外,将持续完善和更新本数据集,以满足不断增长的研究需求和应用场景。

关键词：羊脸检测畜牧养殖山羊绵羊

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基于卷积块注意力胶囊网络的小样本水稻害虫识别

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中国农业大学学报 2022年第3期27卷 63-74页

作者：曾伟辉唐欣胡根生梁栋安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601 安徽大学互联网学院合肥230039 科大国创软件股份有限公司合肥230088

针对真实复杂背景下小样本水稻害虫识别模型泛化能力弱,易受复杂背景干扰以及重要特征表达能力不强等问题,提出了一种基于卷积块注意力胶囊网络的小样本水稻害虫识别方法。采用数据增强的方法扩充数据,以提高模型的泛化能力同时预防过拟... 详细信息

针对真实复杂背景下小样本水稻害虫识别模型泛化能力弱,易受复杂背景干扰以及重要特征表达能力不强等问题,提出了一种基于卷积块注意力胶囊网络的小样本水稻害虫识别方法。采用数据增强的方法扩充数据,以提高模型的泛化能力同时预防过拟合;利用GrabCut算法去除图像中的复杂背景,减小复杂背景对水稻害虫识别的干扰;将空间注意机制和通道注意机制相结合的卷积块注意模块(Convolutional block attention module,CBAM)引入到胶囊网络中,提高模型对水稻害虫特征的表达能力,使模型关注重要特征,抑制不必要的特征。其中胶囊网络主要用来更加敏锐地发现小样本图像中水稻害虫的相对位置和角度等信息。结果表明:在对复杂背景下小样本水稻害虫的识别时,本研究方法准确识别率达99.19%,优于支持向量机(Support vector machine,SVM)、k近邻(k-nearest neighbors,kNN)等浅层网络方法,也优于VGG16、GoogLeNet以及Mobilenet等深度网络方法,可实现复杂背景下的小样本水稻害虫的准确识别。

关键词：水稻害虫害虫识别卷积神经网络胶囊网络注意力机制

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基于双重注意力残差网络的偏振图像超分辨率重建

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光子学报 2022年第4期51卷 295-309页

作者：徐国明王杰马健王勇刘佳庆李毅安徽大学互联网学院合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心合肥230601 陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室合肥230031 安徽文达信息工程学院智能技术研究所合肥231201

在利用深度学习进行偏振图像计算成像过程中,图像映射函数的解空间极大、空间分辨率一般较低,难以生成清晰的纹理细节且存在高频信息缺失等问题。为解决该问题,提出一种结合双注意力机制的深度残差偏振图像超分辨率网络。该网络由一个... 详细信息

在利用深度学习进行偏振图像计算成像过程中,图像映射函数的解空间极大、空间分辨率一般较低,难以生成清晰的纹理细节且存在高频信息缺失等问题。为解决该问题,提出一种结合双注意力机制的深度残差偏振图像超分辨率网络。该网络由一个具有全局跳跃连接的残差网络组成,包含10个残差组,每个残差组包含20个具有局部跳跃连接的双重注意力块级联的残差块;同时考虑通道间的相互依赖性,设计自适应通道特征调整机制;引入级联的空间注意力块,将残差的特征更集中于关键的空间内容。将所提方法与Bicubic、SRCNN、FSRCNN、EDSR等方法进行对照实验与成像系统对比校正实验,结果表明该方法重建图像纹理细节更加丰富,亮度均匀,较为接近成像系统的高清图像,同时峰值信噪比和结构相似性指标优于其他方法但参数量仅约为EDSR的2/5。

关键词：计算成像超分辨率深度残差网络偏振图像双重注意力块

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轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率重建

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光学精密工程 2022年第19期30卷 2404-2419页

作者：王杰徐国明马健王勇李毅安徽大学互联网学院安徽合肥230039 安徽大学农业生态大数据分析与应用技术国家地方联合工程研究中心安徽合肥230601 陆军炮兵防空兵学院偏振光成像探测技术安徽省重点实验室安徽合肥230031 安徽文达信息工程学院智能技术研究所安徽合肥231201

深度学习模式下新型偏振计算成像方法存在随着网络深度的增加计算复杂度和内存使用相应增加以及分层特征提取不充分的问题,针对该问题,提出一种轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率方法,采用级联连接和融合连接的方式来深化卷... 详细信息

深度学习模式下新型偏振计算成像方法存在随着网络深度的增加计算复杂度和内存使用相应增加以及分层特征提取不充分的问题,针对该问题,提出一种轻量级注意力级联网络的偏振计算成像超分辨率方法,采用级联连接和融合连接的方式来深化卷积层的表征能力,以有效地传递浅层特征并减少参数量。设计空间注意力自适应权重机制以提取关键的空间内容特征,构造空间金字塔网络增强多感受野下的偏振特征信息,特别地,上采样模块引入浅层与深层重建双路径,通过融合双层路径特征计算生成高分辨率偏振图像。最后,网络末端信息细化块用以学习更精细的特征并增强重建质量。实验结果表明:本文网络重建图像的纹理细节更加丰富,在全偏振图像集上2倍超分辨率的峰值信噪比为45.12 dB,参数量仅约为MSRN模型的9%。所提方法通过级联方式有效捕捉低频特征信息同时极大地减少参数量,并结合注意力金字塔结构探索深层特征,实现了轻量级网络的高效超分辨率重建效果。

关键词：计算成像超分辨率轻量级网络偏振图像级联连接

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