基于无人机视频影像的油菜苗检测与计数

针对油菜生长早期传统人工苗情调查方法效率低、主观意识强,不能满足大面积或经常性高精度苗期调查作业需求的问题,该研究基于无人机影像及机器学习技术,提出一种油菜苗视频流检测模型及计数方法。通过对YOLO系列基础模型添加多头自注意力,用BasicRFB（basic receptive field block）模块替换原有的空间池化结构（spatial pyramid pooling-fast,SPPF）模块,并对Neck部分添加一维卷积及更换下采样方式等,进一步结合DeepSORT（deep simple online and real-time tracking）算法和越线计数技术实现对油菜苗的数量统计。算例测试结果表明,改进后YOLOv5s的交并比阈值0.50的平均精度均值达到93.1%,交并比阈值0.50～0.95的平均精度均值达到了67.5%,明显优于Faster R-CNN、SSD和YOLOX等其他经典目标检测算法,交并比阈值0.50的平均精度均值分别高出14.82、26.37和3.3个百分点,交并比阈值为0.50～0.95范围下的平均精度均值分别高出25.7、33.9和6.7个百分点。油菜苗计数试验结果表明,离线视频计数时,在合理的种植密度区间内,所提算法的油菜苗计数精度平均达到93.75%,计数效率为人工计数的9.54倍;在线实时计数时,在不同天气情况下,计数平台的油菜苗计数精度最大相差1.87个百分点,具有良好的泛化性,满足油菜苗计数实时性要求。     

一种基于航空可见光图像的烟草数量统计方法

传统烟草(Nicotiana tabacum L.)数量清点工作主要依靠人工现场抽样的方式,这种方法费时、费力且统计误差较大。针对这一缺点,提出一种基于航空可见光图像处理的烟草数量统计方法。利用无人机所获取的高分辨率影像,采用K-means聚类方法对烟田图像进行图像分割分类,提取图像中绿色植物部分,提取颜色、面积、长宽比等简单特征对杂草进行预剔除,通过构建烟株与杂草样本库,利用灰度梯度共生矩阵,提取其灰度平均、梯度均方差、相关、惯性等4种特征参量,并基于BP神经网络算法进一步对杂草进行识别,剔除杂草,统计烟株,提取连通域数量,即为烟株数量。     

中子仪测定土壤水分方法的研究进展

中子仪测定土壤水分方法的核心内容是中子计数与土壤含水量的曲线标定,为了绘制精确的能够应用于不同土壤层次、土壤质地、土壤有机质含量和土壤剖面含水量变化等条件的标定曲线,通过对已取得的不同土壤条件下标定曲线文献的整理分析,从中子仪测水的工作原理出发,分析了影响中子仪测定土壤水分的主要因素,概括了测水所遇到的主要问题及其解决的方法,并对准确测定含水量层状变化土壤,提出标定曲线绘制的可行方法。根据中子计数值不仅与土壤容积含水量有关,而且还与水分和中子计数器的距离有关,提出了进一步准确标定曲线的研究方法。     

河南省兔球虫感染情况及种类调查研究

为了掌握河南省兔球虫感染情况,用麦克马斯特虫卵计数法和饱和氯化钠溶液漂浮法对来自河南省不同地区的11个兔场共465份新鲜粪便进行兔球虫感染情况调查和球虫种类形态鉴定。结果发现：兔球虫平均感染率为74.6%,多数为混合感染,感染球虫种类多在4~6种,以1—3月龄幼兔感染率最高,达83.0%,并且感染强度OPG值最高,平均为6.8×104。本次共检出11种艾美耳球虫,其中大型艾美耳球虫、无残艾美耳球虫、穿孔艾美耳球虫、肠艾美耳球虫为优势种。本实验结果为进一步有效控制兔球虫病和筛选兔球虫疫苗提供重要的参考依据。     

薄面光折射式小麦种子流多通道并行检测装置设计与试验

针对小麦高速播种作业过程中高频排种种子流精准检测困难的问题,该研究设计了一套薄面光折射式小麦种子流多通道并行检测装置。基于将高通量变为低通量多通道并行同步检测的思路,设计了种子流分流结构。根据小麦种子物理特性,在已有传感原理的基础上,提出了一种\     

雾滴图像粘连特征改进判断及分离计数方法优化

雾滴在靶标上常出现粘连的情况,为准确测量雾滴尺寸、掌握雾滴分布规律,需要判断雾滴是否粘连,并用图像处理技术将粘连雾滴分开。首先提出判断雾滴是否粘连的改进方法,该方法结合雾滴的形状因子和面积阈值对粘连雾滴进行判断和特征提取,并用极限腐蚀法和迭代开运算法对粘连雾滴进行计数处理,其次调用迭代开运算标记的分水岭算法分割,最后对分割后雾滴的连通域进行标记及形状圆整。试验结果表明：该方法可实现粘连雾滴的自动判断和特征提取,弱粘连准确率100%,强粘连可达97.2%以上。该算法获得的雾滴粒径参数与激光粒度仪试验测量结果接近,其尺寸测量准确度较Deposit Scan软件计算平均提高了7.67%。基于相同的样本,与人工计数标定结果对比表明,该方法获得的雾滴个数快速且精准度达97.06%以上。     

水轮机PLC调速器测频环节的新实现

在分析水轮发电机测频现状的基础上，讨论了基于高速计数模块（ＶＨＳＣ）的新型测频环节，并与常规测频环节进行了比较，得出新型测领环节较前者优越的结论。     

融合特征金字塔与可变形卷积的高密度群养猪计数方法

针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群养猪计数模型。通过优化模型结构来减少计算资源的消耗与占用。将科大讯飞给出的猪只计数的公开数据集划分为猪只分割数据集和猪只盘点测试集,利用猪只分割数据集获得较好的分割模型,然后在猪只盘点测试集中测试盘点准确率,实现猪群分割和猪只计数。实验结果表明,本文提出的高密度猪只计数模型的分割准确率达到96.7%,且模型内存占用量为256 MB,为改进前的2/3,实现了遮挡、粘连和重叠情况下的猪只个体高准确率分割。在含有500幅猪只图像计数测试集中,模型计算猪只数量误差为0时的图像数量为207幅,较改进前提高26%。模型计算猪只数量误差小于2头猪的图像数量占测试图像总数量的97.2%。模型计算猪只数量误差大于3头猪的图像数量占总体图像数量比例仅为1%。最后,对比基于YOLO v5的群养猪计数方法,本文模型具有更优的分割效果和计数准确率,验证了本文方法对群养猪只计数的有效性。因...     

基于GC-Cascade R-CNN的梨叶病斑计数方法

为提高梨叶片病害发生程度诊断的效率和准确性,本文提出基于全局上下文级联R-CNN网络（Global context Cascade R-CNN,GC-Cascade R-CNN）的梨叶病斑计数方法。模型的主干特征提取网络嵌入全局上下文模块（Global context feature model, GC-Model）,建立有效的长距离和通道依赖,增强目标特征信息。引入特征金字塔网络（Feature pyramid network, FPN）融合浅层细节特征和深层丰富语义特征。使用ROI Align替换ROI Pooling进行区域特征聚集,增强目标特征表达。最后利用多层级联网络对目标区域进行边框回归和分类,完成病斑计数任务。在梨叶病斑图像测试中,模型的各类病斑平均精确率均值（Mean average precision, mAP）达89.4%,检测单幅图像平均耗时为0.347 s。结果表明,模型能够有效地从梨叶片病害图像中检测出多类病斑目标,尤其对叶片炭疽病斑检测效果提升显著;不同种类梨叶片病害病斑计数值与真实值回归实验决定系数R²均大于0.92,表明模型病斑计数...     

基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法

猪只盘点是规模化养殖中的重要环节,为生猪精准饲喂和资产管理提供了依据。人工盘点不仅耗时低效,而且容易出错。当前已有基于深度学习的生猪智能盘点算法,但在遮挡重叠、光照等复杂场景下盘点精度较低。为提高复杂场景下生猪盘点的精度,提出了一种基于改进YOLO v5n的猪只盘点算法。该算法从提升猪只目标检测性能出发,构建了一个多场景的生猪数据集;其次,在主干网络中引入SE-Net通道注意力模块,引导模型更加关注遮挡条件下猪只目标信息的通道特征。同时,增加了检测层进行多尺度特征融合处理,使模型更容易学习收敛并预测不同尺度的猪只对象,提升模型遮挡场景的检测性能;最后,对边界框损失函数以及非极大值抑制处理进行了改进,使模型对遮挡的目标有更好的识别效果。实验结果表明,与原YOLO v5n算法相比,改进算法的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)以及漏检率分别降低0.509、0.708以及3.02个百分点,平均精度(AP)提高1.62个百分点,达到99.39%,在复杂遮挡重叠场景下具有较优的精确度和鲁棒性。算法的MAE为0.173,与猪只盘点算法CClusnet、CCNN和PCN相比,分别降低0.2...