检索结果-内蒙古大学图书馆

光谱学与光谱分析 2024年第8期44卷 2310-2317页

作者：张秀全马世兴李志伟郑德聪宋海燕山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 山西农业大学信息科学与工程学院山西太谷030801

准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力,合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势,提升整体预测性能、降低模型方差,提高鲁棒性,以农田褐土土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种基于标准差的... 详细信息

准确掌握农田土壤全氮含量对于评估土壤肥力,合理施用氮肥具有重要意义。为综合利用各个单预测模型的优势,提升整体预测性能、降低模型方差,提高鲁棒性,以农田褐土土壤为研究对象,基于近红外-可见光高光谱数据,提出了一种基于标准差的预测有效度组合预测模型(CPM),用于预测土壤全氮含量。对原高光谱数据采用Savitzky-Golay平滑和一阶微分变换,采用树模型进行特征波段提取,利用决策树回归(DTR)(模型1)、高斯核回归(GKR)(模型2)、随机森林回归(RF)(模型3)、LASSO回归(模型4)、多层感知器回归(MLP)(模型5)5个单预测模型,通过单预测模型的线性组合建立组合预测模型。结果表明:(1)通过广义简约梯度优化算法求得组合预测模型中5个单预测模型的权重分别为ω_(1)*=0.407,ω_(2)*=0.378,ω_(30*=0.215,ω_(4)*=0,ω_(5)*=0;(2)对于所有数据,基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测有效度分别为M_(1)=0.855,M_(2)=0.856,M_(3)=0.847,M_(4)=0.785,M_(5)=0.796,M_(CPM)=0.880;与单模型预测有效度最大值相比,组合预测模型预测有效度提高了2.924%;(3)对于所有数据,基于5种单预测模型和组合预测模型对土壤全氮含量预测的预测精度和标准差分别为E(A_(1))=0.924,σ(A_(1))=0.075,E(A_(2))=0.928,σ(A_(2))=0.077,E(A_(3))=0.923,σ(A_(3))=0.082,E(A_(4))=0.882,σ(A_(4))=0.109,E(A_(5))=0.889,σ(A_(5))=0.104,E(A_(CPM))=0.937,σ(A_(CPM))=0.066,与单模型预测精度最大值相比,组合预测模型预测精度提高了0.970%,模型稳定性提高了12.000%,且为优性组合预测。组合预测模型可用于可见光-近红外光谱数据的农田褐土土壤全氮含量的有效估测,可为农田土壤全氮含量的快速监测提供依据和参考。

关键词：可见光-近红外高光谱预测全氮含量组合预测模型

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基于YOLO v7-ST-ASFF的复杂果园环境下苹果成熟度检测方法

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农业机械学报 2024年第6期55卷 219-228页

作者：苗荣慧李港澳黄宗宝李志伟杜慧玲山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801 山西农业大学农业工程学院太谷030801 山西农业大学基础部太谷030801

针对复杂果园环境下目标检测算法参数量大、鲁棒性差等问题,本文提出一种改进的YOLO v7网络模型用于苹果成熟度(未成熟、半成熟、成熟)检测。以YOLO v7为基线网络,在特征提取结构中引入窗口多头自注意力机制(Swin transformer,ST),极大... 详细信息

针对复杂果园环境下目标检测算法参数量大、鲁棒性差等问题,本文提出一种改进的YOLO v7网络模型用于苹果成熟度(未成熟、半成熟、成熟)检测。以YOLO v7为基线网络,在特征提取结构中引入窗口多头自注意力机制(Swin transformer,ST),极大地降低网络参数量与计算量;为提高模型对远景图像中小目标的检测能力,在特征融合结构中引入自适应空间特征融合(Adaptively spatial feature fusion,ASFF)模块优化Head部分,有效利用图像的浅层特征和深层特征,加强特征尺度不变性;采用WIoU(Wise intersection over union)代替原始CIoU(Complete intersection over union)损失函数,在提高检测准确率的同时加快模型收敛速度。试验结果表明,本文改进的YOLO v7-ST-ASFF模型在苹果图像测试集上的检测速度和准确率均有显著提高,不同成熟度检测精确率、召回率和平均精度均值可达92.5%、84.2%和93.6%,均优于Faster R-CNN、SSD、YOLO v3、YOLO v5、YOLO v7以及YOLO v8目标检测模型;针对多目标、单目标、顺光、逆光、远景、近景以及套袋、未套袋苹果目标的检测效果都较好;本文网络模型内存占用量为53.4MB,模型平均检测时间(Average detection time,ADT)为***,均优于其他目标检测模型。改进的YOLO v7-ST-ASFF模型能够满足复杂果园环境下苹果目标的检测,可为果蔬机器人自动化采摘提供技术支撑。

关键词：苹果成熟度检测复杂果园环境 YOLO v7 窗口多头自注意力机制 ASFF

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基于改进YOLO v7的轻量化樱桃番茄成熟度检测方法

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农业机械学报 2023年第10期54卷 225-233页

作者：苗荣慧李志伟武锦龙山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801 山西农业大学农业工程学院太谷030801

为在自然环境下自动准确地检测樱桃番茄果实的成熟度,实现樱桃番茄果实自动化采摘,根据成熟期樱桃番茄果实表型特征的变化以及国家标准GH/T 1193—2021制定了5级樱桃番茄果实成熟度级别(绿熟期、转色期、初熟期、中熟期和完熟期),并针... 详细信息

为在自然环境下自动准确地检测樱桃番茄果实的成熟度,实现樱桃番茄果实自动化采摘,根据成熟期樱桃番茄果实表型特征的变化以及国家标准GH/T 1193—2021制定了5级樱桃番茄果实成熟度级别(绿熟期、转色期、初熟期、中熟期和完熟期),并针对樱桃番茄相邻成熟度特征差异不明显以及果实之间相互遮挡问题,提出一种改进的轻量化YOLO v7模型的樱桃番茄果实成熟度检测方法。该方法将MobileNetV3引入YOLO v7模型中作为骨干特征提取网络,以减少网络的参数量,同时在特征融合网络中加入全局注意力机制(Global attention mechanism,GAM)模块以提高网络的特征表达能力。试验结果表明,改进的YOLO v7模型在测试集下的精确率、召回率和平均精度均值分别为98.6%、98.1%和98.2%,单幅图像平均检测时间为82 ms,模型内存占用量为66.5 MB。对比Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v5s和YOLO v7模型,平均精度均值分别提升18.7、0.2、0.3、0.1个百分点,模型内存占用量也最少。研究表明改进的YOLO v7模型能够为樱桃番茄果实的自动化采摘提供技术支撑。

关键词：樱桃番茄成熟度检测 YOLO v7 轻量化 MobileNetV3 全局注意力机制

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基于YOLOX-NGS的群养猪只攻击行为识别

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农业工程学报 2023年第24期39卷 177-184页

作者：李艳文李菊霞纳腾潇智晴宇段磊张朋鹏山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801

为解决复杂猪舍环境下猪只堆叠和粘连导致群养猪只攻击行为识别准确率低和有效性差的问题,该研究提出一种改进的YOLOX模型,引入攻击活动比例(P_(AA))和攻击行为比例(P_(AB))2个优化指标,对群养猪只的撞击、咬耳和咬尾等典型攻击行为进... 详细信息

为解决复杂猪舍环境下猪只堆叠和粘连导致群养猪只攻击行为识别准确率低和有效性差的问题,该研究提出一种改进的YOLOX模型,引入攻击活动比例(P_(AA))和攻击行为比例(P_(AB))2个优化指标,对群养猪只的撞击、咬耳和咬尾等典型攻击行为进行识别。首先,为提高模型特征提取能力添加归一化注意力模块获取YOLOX颈部的全局信息;其次,将YOLOX中的IoU损失函数替换为GIoU损失函数,以提升识别精度;最后,为保证模型的实时性将空间金字塔池化结构SPP轻量化为SPPF,增强检测效率。试验结果表明,改进的YOLOX模型平均精度达97.57%,比YOLOX模型提高6.80个百分点。此外,当P_(AA)和P_(AB)阈值分别为0.2和0.4时,识别准确率达98.55%,有效解决因猪只攻击行为动作连续导致单帧图像行为识别可信度低的问题。研究结果表明,改进的YOLOX模型融合P_(AA)和P_(AB)能够实现高精度的猪只攻击行为识别,为群养生猪智能化监测提供有效参考和技术支持。

关键词：猪行为识别检测攻击行为注意力模块损失函数特征金字塔

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产环脂肽Bacilus velezensis G-1高效诱变育种及对链格孢霉的抑菌效果

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食品科学技术学报 2025年第2期43卷 95-105页

作者：贾儒健高振峰山西农业大学食品科学与工程学院山西太谷030801

为提高产环脂肽野生菌贝莱斯芽孢杆菌(Bacillus velezensis)G-1的环脂肽产量和降低其生产成本,以链格孢霉菌为靶标,以廉价菜粕为氮源,以抑菌活性为评价指标,探究了紫外诱变、微波诱变、ARTP(常压室温等离子体)诱变、NTG(亚硝基胍)诱变、... 详细信息

为提高产环脂肽野生菌贝莱斯芽孢杆菌(Bacillus velezensis)G-1的环脂肽产量和降低其生产成本,以链格孢霉菌为靶标,以廉价菜粕为氮源,以抑菌活性为评价指标,探究了紫外诱变、微波诱变、ARTP(常压室温等离子体)诱变、NTG(亚硝基胍)诱变、DES(硫酸二乙酯)诱变和EMS(甲基磺酸乙酯)诱变6种单一和复合诱变方式对*** G-1环脂肽合成的影响,旨在建立*** G-1高产环脂肽突变体的高效诱变方法和筛选出以菜粕为氮源的高产脂肽突变体。结果表明,6种单一诱变方式中化学诱变的正向突变率明显高于物理诱变,且化学诱变中NTG和EMS正向突变率较高,分别为59.97%和59.40%;物理诱变中ARTP正向突变率较高,为31.37%;同单一诱变方式相比,NTG 150μg/mL、EMS 0.6 mol/L和ARTP 160 s的复合诱变可显著提高*** G-1的正向突变率,从复合诱变菌株中筛选出1株高产环脂肽突变体,可使环脂肽产量提升2.33倍,离体和活体抑菌活性分别提升52.20%和96.55%。研究结果表明,NTG+EMS+ARTP的复合诱变可成功获取高产环脂肽的*** G-1突变体,并进一步筛选到了可利用菜粕高产环脂肽且对链格孢霉具有良好抑菌效果的突变体。研究旨在为高产环脂肽*** G-1突变体筛选及其环脂肽在防治果蔬采后链格孢霉菌侵染的产业化应用奠定理论基础。

关键词：贝莱斯芽孢杆菌环脂肽抑真菌活性诱变菜粕

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基于MOPSO的荞麦秸秆育苗钵成型工艺参数优化

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太阳能学报 2023年第5期44卷 1-9页

作者：杨杰张静孙欣伊张颖男郑德聪山西农业大学农业工程学院太谷030801 山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801

采用响应面法研究荞麦秸秆生物质育苗钵密度、跌落破损率和承压破损率3个物理性能与成型压力、粘结剂用量及保压时间的关系,并应用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对工艺参数进行三响应优化分析。试验结果表明:当压力为8~12 MPa、粘结剂用... 详细信息

采用响应面法研究荞麦秸秆生物质育苗钵密度、跌落破损率和承压破损率3个物理性能与成型压力、粘结剂用量及保压时间的关系,并应用多目标粒子群优化(MOPSO)算法对工艺参数进行三响应优化分析。试验结果表明:当压力为8~12 MPa、粘结剂用量为60%~90%、保压时间为11~14 min时,育苗钵密度可达1.041 g/cm^(3)以上,跌落破损率和承压破损率分别在2.97%和2.65%以下。最优成型工艺参数为压力11.73 MPa,粘结剂用量60.5%,保压时间12.7 min,此条件下育苗钵密度达到1.168 g/cm^(3),跌落破损率和承压破损率分别为2.52%和2.58%。

关键词：生物质优化物理性能秸秆育苗钵多目标粒子群优化算法

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葡聚糖-铁蛋白-白藜芦醇纳米粒子稳定多重乳液体系的构建及其对亲水/疏水性物质的共递送作用

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食品科学 2024年第22期45卷 17-25页

作者：郭元昊王雅欣董鹏飞林楷杜鹏雅曹谨玲程艳芬程菲儿云少君冯翠萍山西农业大学食品科学与工程学院山西太谷030801

本研究采用两步乳化法制备葡聚糖-铁蛋白-白藜芦醇纳米粒子(dextran-rHuHF-resveratrol,Dex-rHuHFRes)稳定的W1/O/W2多重乳液,并对多重乳液进行表征,分析其稳定性及对生物活性物质的递送作用。结果表明,在聚甘油蓖麻醇酸酯添加量为7%(... 详细信息

本研究采用两步乳化法制备葡聚糖-铁蛋白-白藜芦醇纳米粒子(dextran-rHuHF-resveratrol,Dex-rHuHFRes)稳定的W1/O/W2多重乳液,并对多重乳液进行表征,分析其稳定性及对生物活性物质的递送作用。结果表明,在聚甘油蓖麻醇酸酯添加量为7%(以油相体积计)、W1与O体积比为3∶7、W1/O初乳与外水相W2体积比为4∶6的条件下,乳液外观均一、液滴分布均匀、粒径最小(472 nm),表观黏度和储能模量(G’)最高。在pH 7、NaCl浓度100 mmol/L、低离心力条件下乳液稳定性较好。在不利环境中,与游离的绿原酸、虾青素及白藜芦醇相比,多重乳液所负载的绿原酸、虾青素及白藜芦醇保留率显著提升(P<0.05)。W1/O/W2多重乳液负载的绿原酸、虾青素及白藜芦醇的生物可及性显著升高(P<0.05),乳液的抗氧化活性明显提升(P<0.05)。本研究结果可为Dex-rHuHF-Res纳米颗粒稳定的W1/O/W2多重乳液应用于递送活性物质提供理论参考。

关键词：葡聚糖铁蛋白多重乳液生物活性物质抗氧化性

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产脂肪酶木糖葡萄球菌YCC3全基因组测序及序列分析

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食品科学技术学报 2024年第3期42卷 126-138页

作者：刘莹蒙志明席越阳朱迎春山西农业大学食品科学与工程学院山西太谷030800

木糖葡萄球菌(Staphylococcus xylosus,***)YCC3是从发酵肉制品中分离筛选到的1株产脂肪酶活性高的菌株,为研究该菌株在香肠发酵过程中的代谢机理和功能,采用PromethION和Illumina HiSeq测序平台对*** YCC3进行完成图测序分析。结果表明... 详细信息

木糖葡萄球菌(Staphylococcus xylosus,***)YCC3是从发酵肉制品中分离筛选到的1株产脂肪酶活性高的菌株,为研究该菌株在香肠发酵过程中的代谢机理和功能,采用PromethION和Illumina HiSeq测序平台对*** YCC3进行完成图测序分析。结果表明,*** YCC3基因组为1套含有3个质粒的环状分子,基因组序列总长度为2773035 bp,GC含量(鸟嘌呤和胞嘧啶占基因组序列的比率)为32.88%。基因组中预测到2540个编码基因,编码基因总长度为2742136 bp,平均长度为1079.58 bp,占基因组的83.24%。*** YCC3的编码基因通过GO(Gene Ontology)数据库注释,预测到与抗氧化活性相关的基因3个;COG(Cluster of Orthologous Groups of Proteins)数据库注释到与脂质运输和代谢相关的基因中有8个含有脂肪酸合成基因、4个含有脂肪水解酶基因;KEGG(Kyoto Encyclopedia of Genes and Genomes)数据库注释到与脂肪酸合成相关的基因16个,与脂肪酸降解相关的基因10个,与不饱和脂肪酸合成相关的基因3个。***菌株的基因组基本功能注释和代谢通路基因信息注释旨在为菌株作为发酵剂在香肠发酵中的应用提供一定的理论依据。

关键词：木糖葡萄球菌脂肪酶全基因组测序基因功能注释发酵香肠

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基于改进DeepLabV3+的荞麦苗期无人机遥感图像分割识别方法研究

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农业机械学报 2024年第5期55卷 186-195页

作者：武锦龙吴虹麒李浩雷兴鹏宋海燕山西农业大学农业工程学院太谷030801 山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801 旱作农业机械关键技术与装备山西省重点实验室太谷030801

针对DeepLabV3+语义分割模型计算复杂度高、内存消耗大、难以在计算力有限的移动平台上部署等问题,提出一种改进的轻量化DeepLabV3+深度学习语义分割算法,用于实现无人机荞麦苗期图像的分割与识别。该算法采用RepVGG(Re-parameterizatio... 详细信息

针对DeepLabV3+语义分割模型计算复杂度高、内存消耗大、难以在计算力有限的移动平台上部署等问题,提出一种改进的轻量化DeepLabV3+深度学习语义分割算法,用于实现无人机荞麦苗期图像的分割与识别。该算法采用RepVGG(Re-parameterization visual geometry group)与MobileViT(Mobile vision transformer)模块融合的方式建立主干网络实现特征提取;同时,在RepVGG网络结构中引入SENet(Squeeze-and-excitation networks)注意力机制,通过利用通道间的相关性,捕获更多的全局语义信息,保证荞麦分割的性能。实验结果表明,与FCN(Fully convolutional networks)、PSPNet(Pyramid scene parsing network)、DenseASPP(Dense atrous spatial pyramid pooling)、DeepLabV3、DeepLabV3+模型相比,本文提出的改进算法在较大程度上降低了模型参数规模,更适合在移动端部署,自建荞麦苗期分割数据集上的语义分割平均像素准确率(Mean pixel accuracy,mPA)和平均交并比(Mean intersection over union,mIoU)分别为97.02%和91.45%,总体参数量、浮点运算次数(Floating-point operations,FLOPs)和推理速度分别为9.01×10^(6)、8.215×10^(10)、37.83 f/s,综合表现最优。在全尺寸图像分割中,训练模型对不同飞行高度的荞麦苗期分割的mPA和mIoU均能满足要求,也具有较好的分割能力和推理速度,该算法可为后期荞麦补种、施肥养护和长势监测等提供重要技术支持,进而促进小杂粮产业智能化发展。

关键词：荞麦苗期无人机遥感图像语义分割 DeepLabV3+ 轻量化

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基于改进YOLOv7的无人机航拍视频西瓜计数方法

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农业工程学报 2024年第19期40卷 124-134页

作者：殷慧军王宝丽景运革李菊霞王鹏岭权高翔孙婷婷山西农业大学信息科学与工程学院太谷030800 运城学院数学与信息技术学院运城044000

为解决自然环境下西瓜分布不均且遮挡严重导致的人工计数困难问题,该研究提出一种YOLOv7-GCSF模型与Deep SORT算法相融合的无人机视频西瓜自动计数方法。采用Ghost Conv及C2f模块轻量化YOLOv7模型,以减少模型冗余信息;引入Sim AM注意力... 详细信息

为解决自然环境下西瓜分布不均且遮挡严重导致的人工计数困难问题,该研究提出一种YOLOv7-GCSF模型与Deep SORT算法相融合的无人机视频西瓜自动计数方法。采用Ghost Conv及C2f模块轻量化YOLOv7模型,以减少模型冗余信息;引入Sim AM注意力机制,构建MP-Sim AM模块,用于提高模型特征提取能力;替换CIo U为Focal EIo U损失函数,以增加模型收敛性能;在Deep SORT中提出一种掩模撞线机制,用于提高计数精度。结果表明,YOLOv7-GCSF目标检测模型精确率(P)、均值平均精度(m AP_(0.5))分别达到94.2%、98.2%,相比YOLOv7模型分别提高2.3、0.3个百分点,在模型轻量化方面,较YOLOv7模型浮点运算数下降77.5G,模型参数量、模型大小分别下降0.57M和18.88MB;与传统Tracktor和SORT算法相比,改进的Deep SORT算法跟踪准确率分别提高5.0和13.7个百分点;三白瓜及宁夏硒砂瓜计数结果决定系数为0.93、平均计数精度为96.3%、平均绝对误差为0.77。该方法可有效统计西瓜园西瓜数量,为西瓜产量预测提供一种行之有效的技术途径。

关键词：无人机西瓜 YOLOv7 DeepSORT 目标追踪计数产量预测

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