检索结果-内蒙古大学图书馆

林业科学 2025年第4期61卷 20-32页

作者：常乐杜晓晨冯海林李颜娥黄坚钦浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业和草原局重点实验室杭州311300 省部共建亚热带森林培育国家重点实验室杭州311300

【目的】针对传统测量立木胸径过程中费时耗力、易受人为因素影响、设备价格昂贵等问题,提出一种基于智能手机和深度学习的立木胸径自动测量方法。【方法】首先,为达到低成本的立木胸径自动测量需求,采用智能手机获取立木单目RGB图像;然... 详细信息

【目的】针对传统测量立木胸径过程中费时耗力、易受人为因素影响、设备价格昂贵等问题,提出一种基于智能手机和深度学习的立木胸径自动测量方法。【方法】首先,为达到低成本的立木胸径自动测量需求,采用智能手机获取立木单目RGB图像;然后,为精准提取立木轮廓,提出一种基于GC-U-Net模型的立木图像分割算法,在传统U-Net分割模型基础上,集成VGG16和CBAM增强模型对立木树干特征的识别能力;最后,基于摄影测量原理,构建立木胸径测量模型,利用分割后的树干图像快速准确地计算出立木胸径。【结果】相较传统U-Net模型,GC-U-Net模型的平均交并比(mIoU)提升4.38%,平均像素准确率(mPA)提升6.08%,召回率(Recall)提升4.85%;相比Deeplabv3+、PSPNet、SegNet分割模型,GC-U-Net模型可取得更好的树干分割结果,mIoU分别提升6.04%、6.52%、11.0%,mPA分别提升7.93%、7.36%、12.31%,Recall分别提升6.88%、7.83%、11.08%;树干直径测量平均相对误差仅2.37%,拟合度达0.91。【结论】与传统立木胸径测量方法相比,本研究方法仅通过智能手机获取立木单目图像即可自动获取胸径,全程无需昂贵的专业设备;图像采集过程中也不需要参照物,简化了现场测量的复杂性,提高了测量效率;同时,GC-U-Net模型还可确保立木胸径测量的准确度。

关键词： GC-U-Net 树干分割胸径测量智能手机

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电化学传感器阵列结合机器学习对液相糖成分识别系统的设计

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传感技术学报 2025年第3期38卷 555-561页

作者：张靖渝连俊博雍程翔赖永志李响陈朱润昊彭锐赵睿智余天玺钟蕾陈张昊易晓梅浙江农林大学数学与计算机科学学院林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室浙江省林业智能监测重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学人文与法律学院浙江杭州311300 浙江理工大学计算机科学与技术学院浙江杭州310052

为了在生产的过程中可以精准检测到食品中的糖成分,设计了一种三电极电化学检测体系。对电极为铂电极,参比电极为饱和KCl甘汞溶液电极,工作电极分别为铜膜、泡沫铜和铜片。采用循环伏安法(CV)和计时电流法(i-t)检测含有不同浓度赤藓糖... 详细信息

为了在生产的过程中可以精准检测到食品中的糖成分,设计了一种三电极电化学检测体系。对电极为铂电极,参比电极为饱和KCl甘汞溶液电极,工作电极分别为铜膜、泡沫铜和铜片。采用循环伏安法(CV)和计时电流法(i-t)检测含有不同浓度赤藓糖醇、阿洛酮糖、三氯蔗糖的混合溶液电化学响应。使用Savitzky-Golay(S-G)滤波对数据进行平滑除噪。通过客观权重算法(熵权法、CRTIC)和机器学习算法(极端梯度提升(XGBoost)、极端随机树(ExtraTrees))筛选特征值;根据数据特征建立Alexnet模型,使用Adam优化器优化模型。i-t能较好地判别溶液中的糖含量。基于S-G滤波和权重的优化Alexnet模型的预测准确率(90.9%)高于其他数据处理模型。所提方法具有响应速度快,准确率高的优点。

关键词：电化学糖混合溶液定量检测多工作电极机器学习算法

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基于编解码网络的生猪骨架提取方法研究

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计算机应用与软件 2025年第4期42卷 181-188页

作者：王泽华徐爱俊周素茵叶俊华夏芳浙江农林大学数学与计算机学院浙江杭州311300 浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业与草原局重点实验室浙江杭州311300 浙江农林大学环境与资源学院浙江杭州311300 浙江农林大学数字乡村研究所浙江杭州311300

针对生猪骨架提取难度大、精度低、耗时长等问题,提出一种基于编解码网络的生猪骨架提取方法。该文构建关键点热力图生成模型,将ResNet50残差网络和U-Net语义分割网络相结合,搭建编码-解码网络结构并引入注意力机制,以提高尾、蹄等小目... 详细信息

针对生猪骨架提取难度大、精度低、耗时长等问题,提出一种基于编解码网络的生猪骨架提取方法。该文构建关键点热力图生成模型,将ResNet50残差网络和U-Net语义分割网络相结合,搭建编码-解码网络结构并引入注意力机制,以提高尾、蹄等小目标关键点的特征提取精度;在生成关键点热力图的同时预测关键点偏移量,弥补反算关键点原始位置时的精度损失,再利用霍夫投票机制对二者进行加权聚合,最终映射得到生猪骨架。实验结果表明,骨架提取准确率为85.27%。相较于ResNet50残差网络,在耗时相近的情况下,准确率提高了22.67个百分点。该研究为生猪骨架提取提供了一种新的方法,可为进一步开展生猪行为研究提供技术参考。

关键词：骨架提取关键点检测生猪注意力机制特征提取编解码网络

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餐饮业食物浪费及其碳足迹研究——以杭州市临安区为例

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食品工业 2025年第1期46卷 286-291页

作者：杜栖钰胡军国朱超刘正丰胡子龙吕旭煌浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300 国家林草局林业感知技术与智能装备重点实验室杭州311300

低碳生活已成为国家治理体系的重要组成部分,尤其是在浪费较为严重的餐饮行业。政府各部门积极采取措施并出台相关政策,以减少餐饮浪费。以浙江省杭州市临安区为例,结合问卷调查与称重数据,采用生命周期评价法,核算农业生产、加工处理... 详细信息

低碳生活已成为国家治理体系的重要组成部分,尤其是在浪费较为严重的餐饮行业。政府各部门积极采取措施并出台相关政策,以减少餐饮浪费。以浙江省杭州市临安区为例,结合问卷调查与称重数据,采用生命周期评价法,核算农业生产、加工处理、运输及垃圾处理阶段的碳足迹,并通过OLS回归与分位数回归方法对结果进行对比分析。结果显示,2022年杭州市临安区人均食物浪费量为66.7 g,产生的碳足迹为0.36 kg CO_(2)/(人·餐)。性别、年龄、就餐人数及满意度对食物浪费具有显著影响。基于回归分析结果,提出各阶段减少食物浪费的具体建议,以提高餐饮行业的低碳化水平,推动绿色可持续发展,并为其他地区制定减排方案提供参考与数据支持。

关键词：碳足迹生命周期评价食物浪费回归分析

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基于无人机多光谱影像和OPT-MPP算法的水质参数反演

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环境科学 2020年第8期41卷 3591-3600页

作者：黄昕晰应晗婷夏凯冯海林杨垠晖杜晓晨浙江农林大学信息工程学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

无人机多光谱遥感可用于监测多个水质参数,如悬浮物、浊度、总磷和叶绿素等,建立稳定和准确的水质参数反演模型是开展这一工作的前提.matching pixel-by-pixel(MPP)算法是一种针对无人机影像高分辨率特点的反演算法,但其存在运算量过大... 详细信息

无人机多光谱遥感可用于监测多个水质参数,如悬浮物、浊度、总磷和叶绿素等,建立稳定和准确的水质参数反演模型是开展这一工作的前提.matching pixel-by-pixel(MPP)算法是一种针对无人机影像高分辨率特点的反演算法,但其存在运算量过大和过拟合的问题,基于此,提出optimize-MPP(OPT-MPP)算法,以克服运算量过大和过拟合的问题.本研究以浙江省杭州市青山湖作为研究区域,采集45个样本,分别构建悬浮物浓度(SS)与浊度(TU)的OPT-MPP算法反演模型.结果表明,最佳悬浮物反演模型的决定系数R^2达到0.7870,综合误差为0.1308;最佳浊度反演模型的决定系数R^2达到0.8043,综合误差为0.1503.最后利用分别建立的两个参数的最优模型,实现青山湖各实验区域的水质参数空间分布信息的反演.

关键词：无人机(UAV) 遥感多光谱水质参数反演模型空间分布

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基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别

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农业机械学报 2019年第8期50卷 235-242,279页

作者：冯海林胡明越杨垠晖夏凯浙江农林大学信息工程学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

为解决自然场景中拥有复杂背景的树木整体图像识别问题,提出了一种基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别方法。首先使用AlexNet、VggNet-16、Inception V3及ResNet 50这4种在ImageNet大规模数据集上预训练的模型对图像进行特征提取... 详细信息

为解决自然场景中拥有复杂背景的树木整体图像识别问题,提出了一种基于树木整体图像和集成迁移学习的树种识别方法。首先使用AlexNet、VggNet-16、Inception V3及ResNet 50这4种在ImageNet大规模数据集上预训练的模型对图像进行特征提取,然后迁移到目标树种数据集上,训练出4个不同的分类模型,最后通过相对多数投票法和加权平均法建立集成模型。构建了一个新的树种图像数据集——TreesNet,基于该数据集,设计了多类实验,并将该方法与传统的图像识别方法进行了分析比较。实验结果表明:该方法对复杂背景下树种图像识别准确率达到99.15%,对于树木整体图像识别具有较好的效果。

关键词：树种识别迁移学习图像识别深度学习集成学习

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基于微纳敏感材料的蜂蜜种类区分方法研究

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传感技术学报 2020年第3期33卷 370-374页

作者：刘怡陈珍珍方旭东毛欣怡平昕怡张飞翔阮肖镕郜园园易晓梅李剑惠国华浙江农林大学林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室浙江省林业智能监测重点实验室杭州311300

基于三维网状微孔结构的泡沫镍微纳敏感材料,探索了一种可用于蜂蜜种类区分的电化学感知系统。以泡沫镍材料作为工作电极,Pt电极作为对电极,Ag/AgCl(饱和KCl溶液)电极作为参比电极,实验对比了多种电极对蜂蜜的检测效果,从而确定泡沫镍... 详细信息

基于三维网状微孔结构的泡沫镍微纳敏感材料,探索了一种可用于蜂蜜种类区分的电化学感知系统。以泡沫镍材料作为工作电极,Pt电极作为对电极,Ag/AgCl(饱和KCl溶液)电极作为参比电极,实验对比了多种电极对蜂蜜的检测效果,从而确定泡沫镍更适合蜂蜜类型区分。实验检测蜂王浆、菊花蜂蜜、枇杷蜂蜜三种蜂蜜的循环伏安法(CV)和电流-时间曲线法(i-t)检测数据,CV扫描结果表明了各类蜂蜜中的糖分在泡沫镍材料上发生了明显的氧化-还原反应,i-t实验结果表明三种不同蜂蜜在不同的工作电极下体现出多种特征,泡沫镍的特征最为显著,并依据该特征实现蜂蜜种类的区分。对比实验结果表明泡沫镍电极对不同类型蜂蜜具有良好的灵敏性,干扰实验结果表明该微纳电极具有较好的抗干扰能力。本文所探索的方法具有灵敏度高、操作简便、耗时短、成本低等优势,为蜂蜜的种类区分和真伪鉴别提供了一种新的思路。

关键词：泡沫镍蜂蜜传感器电化学快速检测

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基于多电极的混合溶液中糖组分检测系统设计及应用研究

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传感技术学报 2021年第6期34卷 842-847页

作者：方旭东梅正昊陈佳琪宁景苑蒋晨豪熊思怡惠国华浙江农林大学信息工程学院林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室浙江省林业智能监测重点实验室浙江杭州311300

糖类是人体必需的能量物质,但过量摄入糖也容易导致多种疾病.所以许多研究人员对某一种糖的定量检测探究了多种不同的方法.然而在自然状态下,糖类并不是单一存在的.本文提出了一种可以在混合糖类溶液中测定各糖类浓度的电化学传感器.本... 详细信息

糖类是人体必需的能量物质,但过量摄入糖也容易导致多种疾病.所以许多研究人员对某一种糖的定量检测探究了多种不同的方法.然而在自然状态下,糖类并不是单一存在的.本文提出了一种可以在混合糖类溶液中测定各糖类浓度的电化学传感器.本文采用传统的三电极体系,采用Ag/AgCl(饱和KCl)电极作为参比电极,铂片电极作为对电极,工作电极分别采用泡沫镍电极、铜膜电极和铜片电极三种电极.采用伏安循环法(CV)和电流时间法(i-t)检测了混合溶液的电化学响应,混合溶液含不同浓度和比例的葡萄糖、果糖和蔗糖,并采用梯度提升树(GBDT)通过对检测数据进行分析和建模来实现定量检测.结果证明本传感器具有较好的检测效果,检测范围为0.25 mmol/mL~4.76 mmol/mL,平均误差为4.49%.本方法具有响应速度快、检测方便、灵敏度高等优点.为混合溶液中糖类含量的检测提供了一种新的思路.

关键词：非酶电化学混合糖溶液定量检测多工作电极

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结合多光谱影像降维与深度学习的城市单木树冠检测

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遥感学报 2022年第4期26卷 711-721页

作者：奚祥书夏凯杨垠晖杜晓晨冯海林浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特... 详细信息

多光谱数据的降维处理对基于深度学习的单木树冠检测研究有重要意义,如何使用合适的降维方法以提高单木检测的精度却少有研究讨论。本文使用无人机搭载多光谱相机进行航拍作业,采集研究区内银杏树种多光谱影像。将原始多光谱影像通过特征波段选择、特征提取、波段组合的方法生成5种不同的数据集用于训练3种经典的深度学习网络FPN-Faster-R-CNN,YOLOv3,Faster R-CNN。其中由波段组合方法得到的近红外、红色、绿色波段组合在不同类型的目标检测网络中都有最好的检测结果,其中FPN-Faster-R-CNN网络对银杏树冠的检测精度最高为88.4%,由OIF指标得到的蓝色、红色、近红外波段组合信息量最高,但在所有网络中的平均检测精度最低,仅为79.3%。实验结果表明:在不同波段降维方法中,若降维后的影像中目标物体的色彩与背景差异较明显,且轮廓清晰,则深度学习网络对树冠的检测可获得较好的结果。而影像自身的信息量则对深度学习网络的树冠检测能力的提升作用有限。本研究中针对多光谱影像的降维方法分析,为基于深度学习的单木树冠检测研究提供了重要的实验参考。

关键词：遥感单木树冠检测深度学习无人机多光谱影像降维

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结合RGB-DSM图像和深度学习的城市樟树树冠检测

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遥感学报 2023年第12期27卷 2762-2773页

作者：王昊夏凯杨垠晖冯海林浙江农林大学数学与计算机科学学院杭州311300 浙江省林业智能监测与信息技术研究重点实验室杭州311300 林业感知技术与智能装备国家林业局重点实验室杭州311300

当前,结合遥感图像和深度学习进行单木树冠检测已经成为一种趋势。RGB图像是检测中最常用的数据类型,但由于树冠的颜色和纹理一般比较接近,在树冠密度较高的区域,仅使用RGB图像的颜色和纹理信息难以区分不同个体的树冠。对此,本研究在RG... 详细信息

当前,结合遥感图像和深度学习进行单木树冠检测已经成为一种趋势。RGB图像是检测中最常用的数据类型,但由于树冠的颜色和纹理一般比较接近,在树冠密度较高的区域,仅使用RGB图像的颜色和纹理信息难以区分不同个体的树冠。对此,本研究在RGB图像的基础上,叠加了高程信息,以提高单木树冠检测的精度。实验采用彩色图像RGB图像和数字表面模型DSM (Digital Surface Model)作为数据源,并分别利用波段组合和双源检测网络模型两种方法结合RGB和DSM进行单木树冠检测。在前一种方法中,对RGB和DSM进行波段组合,生成GBD、RGD和RBD 3类图像,并使用这3类图像分别进行网络的训练和测试。在后一种方法中,将RGB和DSM输入双源检测网络模型,并得到检测结果。本文使用FPN-Faster-R-CNN和Yolov3进行实验,相比于RGB方案(仅使用地物的颜色和纹理信息进行单木树冠检测,是对照方案),FPN-Faster-R-CNN在GBD方案、RBD方案和双源检测网络方案中的平均精度分别上升了3.36%、2.45%和7.77%,在RGD方案中的平均精度下降了0.17%,Yolov3在GBD方案、RBD方案和双源检测网络方案中的平均精度分别上升了0.72%、0.14%和5.71%,在RGD方案中的平均精度下降了0.98%。在两个网络下,双源检测网络方案都在各方案中取得了最佳的检测结果。并且相对于RGB方案,双源检测网络方案在平均精度上的提升幅度随着树冠密度的上升呈现出上升的趋势。对比分析实验结果可知,在基于深度学习的城市单木树冠检测任务中,妥善结合并利用地物的颜色、纹理信息和高程信息有利于提高任务性能。

关键词：遥感单木树冠检测深度学习城市高程彩色图像无人机

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