检索结果-内蒙古大学图书馆

昆虫学报 2025年第2期68卷 223-230页

作者：李小林李建祥陈彬彬王荣张飞萍黄世国福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学林学院福州350002 生态公益重大有害生物防控福建省高校重点实验室福州350002

【目的】针对蝴蝶样本存在类间和类内分布不平衡导致识别性能下降的问题,探索一种多损失融合的蝴蝶自动识别方法。【方法】利用开源的Butterfly-200图像数据集作为实验数据。该数据集包括200种蝴蝶,每种蝴蝶的图像数量从30~885不等。以... 详细信息

【目的】针对蝴蝶样本存在类间和类内分布不平衡导致识别性能下降的问题,探索一种多损失融合的蝴蝶自动识别方法。【方法】利用开源的Butterfly-200图像数据集作为实验数据。该数据集包括200种蝴蝶,每种蝴蝶的图像数量从30~885不等。以交叉熵损失(cross-entropy loss)为基准损失,分别叠加对比损失(contrastive loss)、焦点损失(focal loss)、类平衡损失(class-balanced loss)、采样(sampling)、logit调整(logit adjustment),比较算法的识别性能。在此基础上,利用中心损失(center loss)有助于缓解类内不平衡而焦点损失有助于缓解类内和类间不平衡的特点,开展消融实验分析叠加中心损失和焦点损失对识别性能的影响,提出了融合上述这两种损失的蝴蝶自动识别新方法。【结果】交叉熵损失与其他单一损失(对比损失除外)结合时,算法的识别性能基本上呈现不同程度的下降。我们的算法在交叉熵损失基础上结合中心损失和焦点损失后,其识别性能均超过交叉熵损失及其与其他损失的组合,准确率、F1分值、查准率和召回率分别91.67%,90.68%,91.68%和90.38%。消融试验进一步证实了中心损失和焦点损失的互补性,同时使用这两种损失能明显提升识别性能。此外,不同权重的损失组合对识别性能也有明显影响。【结论】研究结果证明融合中心损失和焦点损失在一定程度上缓解了类间和类内分布不均衡的问题,能够有效提高蝴蝶识别的准确性,为生态环境监测提供了一种有效的辅助手段。

关键词：蝴蝶分布不均衡交叉熵损失中心损失焦点损失图像分类

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乡村数字化对林业新质生产力的影响

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林业科学 2025年

作者：黄安胜薛泽茜郭铭杰许毓坤福建农林大学公共管理与法学院福建农林大学计算机与信息学院福建理工大学互联网经贸学院

【目的】探究乡村数字化对林业新质生产力的影响机制，为推动数字技术在林业领域的有效应用、实现林业高质量发展提供理论依据。【方法】基于2012—2022年中国31个省份面板数据，分别构建乡村数字化和林业新质生产力评价指标体系，运用... 详细信息

【目的】探究乡村数字化对林业新质生产力的影响机制，为推动数字技术在林业领域的有效应用、实现林业高质量发展提供理论依据。【方法】基于2012—2022年中国31个省份面板数据，分别构建乡村数字化和林业新质生产力评价指标体系，运用双向固定效应模型分析乡村数字化对林业新质生产力的影响机制及其空间异质性。【结果】1）2012—2022年，中国乡村数字化水平呈持续上升趋势；林业新质生产力水平呈波动增长态势，整体而言仍有较大提升空间。2）中国乡村数字化对林业新质生产力具有显著促进作用，且存在明显地区差异，其作用强度呈现“西部＞中部＞东部”的梯度特征，西部地区的后发优势明显。3）乡村数字化对林业新质生产力的影响机制表现为“数字+科技”双轮驱动态势，而受数字化与绿色化不同步矛盾制约，对林业绿色生产力的影响目前并不显著。【结论】发展乡村数字化能够在不同程度上促进林业新质生产力提升；绿色生产力是未来提升林业新质生产力的重要突破口和着力点，政府应坚持绿色生态发展原则，加大乡村数字基础设施建设投入，通过数字技术和数据要素的双轮驱动实现绿色生产力的跃迁；同时，需因地制宜实施动态化、差异化的地区间林业发展策略，如探索基于空间异质性的林业数字化政策梯度补偿机制，探索数字“林长制”治理体系等，以推动林业高质量发展。

关键词：林业新质生产力乡村数字化内生增长理论生产要素理论空间异质性

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融合BiFPN和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法

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林业工程学报 2023年第1期8卷 126-134页

作者：余平平林耀海赖云锋程树英林培杰福州大学物理与信息工程学院福州350108 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

针对成捆原木端面检测存在由于目标密集而形成的大量小目标难以精确识别的问题,提出融合BiFPN(bidirectional weighted feature pyramid network,双向加权特征金字塔网络)和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法。为了提高密集原木图像中小... 详细信息

针对成捆原木端面检测存在由于目标密集而形成的大量小目标难以精确识别的问题,提出融合BiFPN(bidirectional weighted feature pyramid network,双向加权特征金字塔网络)和YOLOv5s的密集型原木端面检测方法。为了提高密集原木图像中小目标的平均精度和查全率,模型中添加了一个小目标检测层以保留更多的浅层语义信息;为避免添加了小目标检测层后特征融合过程中的信息丢失,进而导致特征相对复杂的目标误检率、漏检率升高,融合简化版的BiFPN,在特征融合结构中加入跨尺度连接线以保留更多深层的语义信息,二者结合进一步提高了模型的鲁棒性。为了深入验证该模型的有效性,采取COCO公共数据集评判指标,将原木目标分为大、中、小3种目标并分别进行测试分析。试验结果表明:改进的模型对大目标的查全率和平均精度分别为99.70%和98.79%,调和均值为0.991;中目标的查全率和平均精度分别为98.02%和97.90%,调和均值为0.975,大目标和中目标相比于原模型性能几乎不变;小目标的查全率和平均精度为97.25%和96.86%,相比于原模型分别提高了20.96%和21.13%,调和均值0.973,相比于原模型提高了0.114。改进的模型检测速度为平均每张图片11.89 ms,模型参数量为14.4 MB,仅比原模型高了0.7 MB。因此,改进后的模型具有检测精度高、鲁棒性强、轻量化等特点,为实际环境复杂多变、数量庞大的密集原木端面检测提供了一种可行的方法。

关键词：目标检测密集原木端面检测 YOLOv5s BiFPN 小目标检测层

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中国农业净碳汇的时空动态及其驱动因素

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水土保持学报 2024年第4期38卷 198-208页

作者：董晓龙郑兰钦连海峰田碧莲陈志勇福建农林大学计算机与信息学院福州350002 生态与资源统计福建省高校重点实验室福州350002

[目的]在“双碳”战略背景下,明确我国农业净碳汇的时空动态及其驱动因素,为促进我国农业低碳发展提供理论依据。[方法]基于水稻种植、农地利用、农用物资及畜禽养殖4大方面19类主要碳源和7类主要碳汇,测算2002—2022年我国及31个省市区... 详细信息

[目的]在“双碳”战略背景下,明确我国农业净碳汇的时空动态及其驱动因素,为促进我国农业低碳发展提供理论依据。[方法]基于水稻种植、农地利用、农用物资及畜禽养殖4大方面19类主要碳源和7类主要碳汇,测算2002—2022年我国及31个省市区(除港澳台)农业净碳汇,运用Arc GIS统计软件分析其时空动态,并采用LMDI模型分析影响我国农业净碳汇的因素。[结果]我国农业碳排放的主要碳源已由畜牧业的肠道发酵和粪便管理转向种植业的农用物资;碳汇以水稻和玉米的贡献为主;农业净碳汇和碳汇水平整体呈现波动上升的态势,不同地区的农业净碳汇和碳汇水平表现为东北部高西部低的空间分布格局;农业净碳汇存在显著的全局空间正相关,各地区呈现出高高聚集或低低聚集的特征,且空间聚集呈增长趋势;农业净碳汇强度、农业产业结构和农村人口规模在抑制农业净碳汇方面发挥了重要作用,农业经济发展水平在一定程度上增强了碳汇能力。[结论]我国农业净碳汇呈现明显向好趋势,提高农业生产水平、优化农业产业结构对推动我国农业低碳发展、实现低碳循环具有重要作用。

关键词：中国农业净碳汇时空动态 LMDI模型

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我国猪丹毒疫情的时空特征及其影响因素

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畜牧兽医学报 2023年第6期54卷 2528-2542页

作者：王静宇樊姝琪黎成尹宁庄彬贤刘慧铭温永仙福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学统计及应用研究所福州350002 福建农林大学动物科学学院福州350002

猪丹毒是危害养殖业的一种由丹毒丝菌引起的传染病,了解我国猪丹毒的时空分布格局以及影响因素可以为今后猪丹毒的早期预警和防控措施提供参考。以我国31个省级行政区为研究区域,结合H-P滤波法、空间自相关分析和时空扫描统计对我国2010... 详细信息

猪丹毒是危害养殖业的一种由丹毒丝菌引起的传染病,了解我国猪丹毒的时空分布格局以及影响因素可以为今后猪丹毒的早期预警和防控措施提供参考。以我国31个省级行政区为研究区域,结合H-P滤波法、空间自相关分析和时空扫描统计对我国2010-2020年各省猪丹毒发病数的时空分布特征进行探讨,同时采用多尺度地理加权回归模型(multiscale geographically weighted regression,MGWR)、地理加权回归模型(geographically weighted regression,GWR)以及经典的最小二乘法(ordinary least squares,OLS)模型探究社会和气候因素在空间层面上对猪丹毒发病数的影响程度。结果表明:时间上,疫情呈现先增后减的趋势,病例数的季节指数在6—9月大于120%,在1—4月小于90%。空间上,每年的发病数存在明显的空间正相关性(Moran’s I值为0.127~0.295)。时空扫描在2010—2014年和2015—2020年探测出的一级聚集区分别为5和4个,聚集时间为6—8月,且聚集中心有向南移动的趋势。对比多个模型结果显示,MGWR模型拟合效果最佳(R 2为0.43~0.84),风速显著影响猪丹毒病例的时期覆盖了整个研究期,气温、公路密度、生猪数量以及乡村人口比例均能在研究期内的部分年份显著地影响猪丹毒病例,并且不同地区的影响因素存在不同的波动方向和强度。研究结果表明,疫情分布在时空上存在明显的聚集性,疫情主要暴发于我国东南地区的夏季,风速、气温、公路密度、生猪数量以及乡村人口比例均会对区域猪丹毒的病例数有一定影响。

关键词：猪丹毒时空特征时空扫描影响因素多尺度地理加权回归模型

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区域创新效率与经济高质量发展耦合实证研究——基于我国东部地区数据

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中共福建省委党校（福建行政学院）学报 2024年第1期 138-149页

作者：张瑞琛林云舟章福东福建农林大学经济管理学院厦门大学福建农林大学计算机与信息学院

党的二十大以来,实现经济高质量发展已经成为我国推进现代化进程的本质要求,实现经济高质量发展离不开科技创新的有力支撑,东部地区在经济高质量发展和科技创新方面都处于全国领先地位,因此研究东部地区高质量发展和科技创新要素配置之... 详细信息

党的二十大以来,实现经济高质量发展已经成为我国推进现代化进程的本质要求,实现经济高质量发展离不开科技创新的有力支撑,东部地区在经济高质量发展和科技创新方面都处于全国领先地位,因此研究东部地区高质量发展和科技创新要素配置之间的协同发展对于东部地区实现经济高质量发展具有重要意义。选取东部地区2016—2021年的指标数据进行分析,探究经济高质量发展和区域创新效率耦合机理,利用耦合协调模型对二者进行耦合协调度分析,并建议发挥国内超大规模市场优势,增强科技创新驱动力,充分考虑各子系统之间的协同发展,推动区域板块良性互动,从而实现经济高质量发展与区域创新的协同发展。

关键词：经济高质量发展区域创新效率耦合协调数据包络模型

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无花果细菌性叶斑病病原鉴定

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浙江农业学报 2024年

作者：季梦婷陈长江朱玲詹梦琳肖顺蔡学清福建农林大学植物保护学院福建农林大学计算机与信息学院福建天禾绿宝农资有限公司

2021—2023年，在福建省福州市的无花果果园发现细菌性叶斑病，田间株发病率达50%以上。为明确病因，采集病叶进行实验室菌株分离，经柯赫氏法则验证其致病性，并综合细菌的生物学特征、生理生化反应、多基因序列分析明确其分类地位。... 详细信息

2021—2023年，在福建省福州市的无花果果园发现细菌性叶斑病，田间株发病率达50%以上。为明确病因，采集病叶进行实验室菌株分离，经柯赫氏法则验证其致病性，并综合细菌的生物学特征、生理生化反应、多基因序列分析明确其分类地位。结果表明，从采集的病叶中分离纯化获得6株细菌菌株，经柯赫氏法则验证其为病原菌。菌株在NA培养基平板上的菌落为乳白色，圆形，微隆起。细菌菌体短杆状，极生1～6根鞭毛，革兰氏染色阴性。对菌株开展的27项生理生化测定结果与对照菌株——丁香假单胞菌（Pseudomonas syringae）DC3000菌株的结果一致，在金氏B（KB）培养基平板上可产生绿色水溶性荧光色素，过氧化氢酶反应和淀粉水解为阳性，精氨酸双水解、硝酸盐钾还原反应、吲哚反应、果聚糖利用和氧化酶反应为阴性，可利用的碳水化合物为葡萄糖、甘露醇、丙二酸钠和丙三醇。基于16S rDNA，及gyrB、rpoD和cts的基因构建系统发育树，供试菌株与丁香假单胞丁香致病变种（P. syringae pv. syringae）聚为一支。综上，将分离到的细菌菌株鉴定为丁香假单胞丁香致病变种。这是国内首次发现丁香假单胞丁香致病变种在自然状态下侵染无花果并引起叶斑病。

关键词：无花果细菌性叶斑病病原菌鉴定丁香假单胞菌丁香致病变种

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基于Local-Global-VIT细粒度分类算法的蝴蝶识别

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昆虫学报 2024年第9期67卷 1251-1261页

作者：李建祥李小林王荣张元孜陈淑武张飞萍黄世国福建农林大学计算机与信息学院福州350002 福建农林大学林学院福州350002 生态公益重大有害生物防控福建省高校重点实验室福州350002

【目的】准确鉴别蝴蝶种类,动态观测蝴蝶群落多样性变化对生境质量评估、生态环境恢复等方面具有重要意义。针对现有蝴蝶识别方法仅依靠整体特征,忽略了局部特征导致识别生态图像能力不足的问题,本研究旨在开发一种Local-Global-VIT细... 详细信息

【目的】准确鉴别蝴蝶种类,动态观测蝴蝶群落多样性变化对生境质量评估、生态环境恢复等方面具有重要意义。针对现有蝴蝶识别方法仅依靠整体特征,忽略了局部特征导致识别生态图像能力不足的问题,本研究旨在开发一种Local-Global-VIT细粒度分类算法的蝴蝶识别方法。【方法】本研究以5科200种共计25 279张蝴蝶图像为识别对象,采用多种数据增强方法扩充图像数据;通过视觉Transformer(vision transformer, VIT)层级结构及自注意力机制逐层选择局部令牌并保留至最后一层学习蝴蝶局部判别部位信息;聚合高层全局令牌消除复杂背景干扰;通过对比损失拉大类间距提高区分度。除此之外,使用合理的学习率调整策略和迁移学习方法,优化了模型收敛过程,在不增加参数量的情况下提高了性能。【结果】Local-Global-VIT算法在大规模细粒度公开数据集Butterfly-200上识别准确率达91.20%,较改进前提升了1.15%,比最优的一般害虫识别算法EfficientNet_b0和细粒度分类算法TransFG准确率分别高了1.83%和0.64%,F1分值分别提高了1.89%和0.88%。【结论】Local-Global-VIT算法以细粒度识别方式有效解决了蝴蝶类内差异大、类间差异小的分类难题,能准确地识别蝴蝶种类,有助于高效评估生境质量。

关键词：蝴蝶图像识别细粒度分类 vision transformer 局部令牌选择全局令牌聚合

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嵌入式设备的轻量化百香果检测模型

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农业机械学报 2022年第11期53卷 262-269,322页

作者：罗志聪李鹏博宋飞宇孙奇燕丁昊凡福建农林大学机电工程学院福州350002 福建省农业信息感知技术重点实验室福州350002 福建农林大学计算机与信息学院福州350002

为在有限的嵌入式设备资源下达到实时检测要求,提出一种基于改进YOLO v5的百香果轻量化检测模型(MbECA-v5)。首先,使用MobileNetV3替换主干特征提取网络,利用深度可分离卷积代替传统卷积减少模型的参数量。其次,嵌入有效通道注意力网络(... 详细信息

为在有限的嵌入式设备资源下达到实时检测要求,提出一种基于改进YOLO v5的百香果轻量化检测模型(MbECA-v5)。首先,使用MobileNetV3替换主干特征提取网络,利用深度可分离卷积代替传统卷积减少模型的参数量。其次,嵌入有效通道注意力网络(ECANet)关注百香果整体,引入逐点卷积连接特征提取网络和特征融合网络,提高网络对百香果图像的特征提取能力和拟合能力。最后,运用跨域与域内多轮训练相结合的迁移学习策略提高网络检测精度。试验结果表明,改进后模型的精确率和召回率为95.3%和88.1%;平均精度均值为88.3%,较改进前提高0.2个百分点。模型计算量为6.6 GFLOPs,体积仅为6.41 MB,约为改进前模型的1/2,在嵌入式设备实时检测速度为10.92 f/s,约为SSD、Faster RCNN、YOLO v5s模型的14倍、39倍、1.7倍。因此,基于改进YOLO v5的轻量化模型提高了检测精度和大幅降低了计算量和模型体积,在嵌入式设备上能够高效实时地对复杂果园环境中的百香果进行检测。

关键词：百香果嵌入式设备 YOLO v5 轻量化迁移学习

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基于轻量化YOLOv8的百香果快速检测模型

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农业机械学报 2024年

作者：罗志聪何陈涛陈登捷李鹏博孙奇燕福建农林大学机电工程学院福建省农业信息感知技术重点实验室福建农林大学计算机与信息学院

为了提高百香果检测精度，并将深度学习模型部署在移动平台上，实现快速实时推理。本研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化百香果检测模型。使用聚集和分发机制(GD)替换颈部特征融合网络，提高模型对百香果图像的特征信息跨层融合能... 详细信息

为了提高百香果检测精度，并将深度学习模型部署在移动平台上，实现快速实时推理。本研究提出了一种基于改进YOLOv8s的轻量化百香果检测模型。使用聚集和分发机制(GD)替换颈部特征融合网络，提高模型对百香果图像的特征信息跨层融合能力和模型泛化能力；通过基于层自适应幅度的剪枝(LAMP)修剪模型，损失一定精度换取模型体积，减少模型参数量，以实现在嵌入式设备上快速检测；运用知识蒸馏学习策略弥补因剪枝而损失的检测精度，提高模型检测性能。试验结果表明，对于自然环境下采集的百香果数据集，改进后模型参数量和内存占用量相比原YOLOv8s基线模型分别降低63.88%和62.10%，精确率(Precision)和平均精度值(MAP)相较于原模型分别提高0.9和2.3个百分点，优于其他对比模型。在Jetson Nano和Jetson Tx2嵌入式设备上实时检测帧率(FPS)分别为5.78和19.38f/s，为原模型的1.93和1.24倍。因此，本文提出的改进后模型能够有效检测复杂环境下百香果目标，为实际场景中百香果自动采摘等移动端检测设备部署和应用提供理论和技术支持。

关键词：百香果 YOLOv8 轻量化检测模型

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