基于R2U-Net和空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别

针对前处理工序造成的羊肉智能精细分割目标肌肉区图像识别准确度低的问题，以羊后腿自动去骨分割工序为研究对象，提出一种基于R2U-Net和紧凑空洞卷积的羊后腿分割目标肌肉区识别方法。对传统的U-Net语义分割网络进行改进，以U-Net为骨架网络，采用残差循环卷积块替换原始U-Net的特征编码模块和解码模块中的卷积块以避免U-Net的梯度消失，在特征编码模块和特征解码模块之间增加一个紧凑的四分支空洞卷积模块对语义特征进行多尺度编码，实现缝匠肌图像分割模型的构建。一方面，针对缝匠肌这一核心目标肌肉区，采集羊后腿图像构建数据集训练与测试本文模型，以验证该方法的准确性与实时性；另一方面，通过旋量法标定夹爪坐标系、相机点云坐标系、机器人坐标系的齐次变换矩阵以计算分割路径，并采用主动柔顺的力/位混合控制方法操纵分割机器人进行目标切削运动，验证基于本文方法得到的目标图像开展目标肌肉分割的可行性。相关试验结果表明：当交并比为0.8588时，本文方法平均精确度为0.9820，优于R2U-Net的(0.8324，0.9775)；单样本检测时间平均为82ms，说明本文方法可快速、准确分割出缝匠肌图像，满足机器人自主分割系统的实时性要求，优于U-Net、R2U-Net、AttU-Net算法。最后，在本文方法得到的缝匠肌图像基础上开展机器人实机分割试验，机器人对5条羊后腿的平均切削时间为7.9s，平均偏移距离为4.36mm，最大偏移距离不大于5.9mm，满足羊后腿去骨分割的精度要求。     

多变环境下基于多尺度卷积网络的猪个体识别

【目的】通过实现复杂多变环境下非接触式猪个体身份识别,提高畜牧行业的生产效率。【方法】以猪舍环境下猪的脸部图像为基础,提出了一种基于多尺度卷积神经网络在多变环境下的猪个体身份识别模型。利用改进的多尺度网络结构,该模型实现了深度和宽度的扩展,网络深度达到了86层。网络不仅使用了对称和非对称的两种方法拆分卷积核和多通道的方法并行提取猪脸特征,还利用网络融合技术和Batch Normalization结构过滤掉通道中的冗余信息。避免了深层网络参数激增,增强了模型对猪脸特征的提取能力并提高模型的识别速度。利用预处理后的11 695张猪脸数据集训练并验证模型,通过设置7组不同环境下的对比实验,分析改进的模型在复杂环境下的识别效果。【结果】86层的基于多尺度分类网络的识别模型权重大小和每轮样本的训练时间分别为498.4 M和66 s,比16层的VGG网络权重小1140 M,每轮训练速度快8 s。利用7组测试集的对比实验的结果表明,提出的模型在7种环境下的识别率都高于其他网络,尤其是在真实养殖环境下识别率高达99.81%。当猪脸图像中出现遮挡和旋转的情况时,提出的模型识别率皆高于92%。【结论】提出的针对脸部特征的猪个体身份识别模型是有效的,并在多变环境下具有较高的识别率和鲁棒性,为实现一体化管理及追踪溯源的研究提供参考。     

基于显著性增强和迁移学习的鱼类识别研究

针对水下鱼类无法快速准确识别的难点,提出一种具有图像主体自动增强功能的鱼类迁移学习方法。该方法将鱼类RGB图像转换至Lab颜色空间后,利用中央周边算子计算得到整个输入图像的显著性值,进而提供鱼类目标的潜在区域,并结合GrabCut算法获取鱼类分割图像,最终将融合分割图的原始图像送入优化后的残差网络中进行训练。通过对23种鱼类进行识别试验,结果显示,固定ImageNet数据集上ResNet-50预训练模型的conv1层和conv2层参数,微调高层参数的方法能够取得最好的识别效果,且在公开的Fish4Knowledge数据集上,该模型取得了最高的识别准确率,平均识别精度达到99.63%。与其他卷积神经网络方法的对比结果显示,本方法在Fish4Knowledge和Fish30Image数据集上的识别精度和时间性能均具有较大优势,其中识别准确率至少提升4.98%。多个数据集上的试验验证了模型的有效性。     

基于多核支持向量机的小麦条锈病遥感监测研究

为提高小麦条锈病的遥感探测精度,依据日光诱导叶绿素荧光和冠层反射光谱数据在小麦条锈病遥感探测中的优势及其与病情严重度之间的映射关系,在运用独立分量分析法对光谱数据降维的基础上,利用核学习算法分别确定冠层光谱特征和日光诱导叶绿素荧光特征反映小麦条锈病病情严重度的最优核,同时针对冠层光谱与叶绿素荧光特征组,建立基于不同特征最优核映射的多核学习支持向量机模型,并与基于特征直接拼接的模型结果进行对比。结果表明,对于冠层光谱而言,采用高斯核构建的支持向量机模型可较好估测小麦条锈病病情指数,而日光诱导叶绿素荧光指数则是采用多项式核的效果更优;采用直接拼接法融合叶绿素荧光指数和冠层光谱特征能够在一定程度上改善小麦条锈病病情指数估测精度,决定系数(r~2)最高为0.847,而单独利用冠层光谱信息或者叶绿素荧光信息时,r~2最高仅为0.802;对日光诱导叶绿素荧光和反射光谱特征分别利用其最优核进行映射构建的多核学习支持向量机模型精度最高,r~2为0.915,RMSE为0.090,优于基于特征直接拼接构建的支持向量机模型精度。     

基于机器视觉的奶牛发情行为自动识别方法

及时检测奶牛发情、适时人工授精、减少空怀奶牛，是奶牛养殖场增加产奶量的关键手段。针对基于运动量和体温等体征的接触式奶牛发情识别方法会造成奶牛应激反应且识别准确率不高的问题，提出了一种非接触式奶牛发情行为自动识别方法。该方法首先使用改进的高斯混合模型实现运动奶牛目标检测，然后基于颜色和纹理信息去除干扰背景，再利用AlexNet深度学习网络训练奶牛行为分类网络模型，识别奶牛爬跨行为，最终实现对奶牛发情行为的自动识别。在供试数据集上的试验结果表明，本文方法对奶牛发情的识别准确率为100%，召回率为88.24%。本文方法可应用于奶牛养殖场的日常发情监测中，为生产管理提供辅助决策。     

基于深度学习的小浆果一体化智能采摘与分选研究进展

小浆果因具有较高的营养价值和保健作用深受人们喜爱，被国际市场誉为第3代水果。随着市场需求量的增加，林业小浆果的智能采摘与分选成为一种新的趋势。目前，由于现有技术自动化和智能化程度不高，导致大量人力、物力的投入。深度学习方法的飞速发展促进了检测技术的精确作业和检测精度的提高。文中概述了深度学习的发展进程，通过总结国内外关于深度学习方法在小浆果采摘与分选中的应用，提出深度学习方法在实际应用过程中存在的问题及解决措施，并展望深度学习方法在小浆果智能采摘与分选检测方面的发展趋势。     

移动互联网背景下建筑供配电技术教学改革

移动互联网的迅速发展,给建筑供配电技术教学带来了新的思路和路径。本文结合教学现状,分别从学生课下线上学习、课堂线上学习以及实验课的线上学习三个方面介绍教学改革思路,以期达到提高课程教学质量的目的。     

基于学习功能的高校公共空间设计探索

从大学生素质培养及高校文化传承功能角度出发,以高校公共空间的现状分析为基础,阐述因教学模式、学习方式等方面变化及场所精神导致的对校园环境空间的新需求,分析学习空间在高校公共空间设计中的不足,探索利用空间打造学习空间的基本原则和方法,为高校学习空间的设计提供一定的参考。     

“一带一路”背景下农业类本科生外语素养的培养研究——基于项目式学习理论

随着“一带一路”倡议的不断推进,农学人才在逐渐加深的中国与沿线国家农业合作中的重要性日渐凸显。在此背景下,国家对农业类人才的要求也越来越高,仅掌握农业类专业技术的人才已不能很好地适应新时代的农业发展要求,英语素养成为农学人才的必备的语言能力。本文从提升农学本科生英语素养的重要性出发,分析目前农学本科生外语教学现状,并结合项目式学习理论探索提升农学本科生外语素养的途径,旨在为培养具有较高外语素养的应用型农学人才提供可行建议。