采用双模态联合表征学习方法识别作物病害

基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。     

基于多分类器DS证据理论融合的水果识别研究

针对不同分类器对不同水果种类识别准确率的不均衡问题,提出一种基于多分类器DS证据理论融合的水果识别方法。该研究选择kaggle上fruits360数据集中的5种水果作为研究对象,首先对预处理后的5种水果图像的颜色、纹理、形状特征进行提取,分别选用BP神经网络、K均值、SVM三种分类器,结合被测图像在每种分类器上的识别结果和各个分类器对不同水果的分类准确率,构建基本概率函数(BPA函数),通过DS证据融合规则对分类器融合后对被测图像进行识别。试验结果表明:该方法对5种水果的识别平均准确率为95.2%,总体标准偏差为0.02993,在提高单分类器识别准确率的同时,解决了分类器对各种水果识别的不均衡问题。对10组测试集识别的平均准确率为93.5%,总体标准偏差为0.055,该方法对水果种类的识别更准确和稳定。     

基于LCA与AVC的乡村景观特征识别与评价研究 ——以潜山市黄铺村为例

对乡村景观进行特征识别及景观评价,可以更好地了解乡村景观特征及资源,找出乡村景观资源发展的优劣,实现其特色化发展.该研究运用地理信息系统对乡村景观进行特征识别,绘制乡村景观特征分区图,再基于AVC理论构建乡村景观综合评价体系,运用定量和定性相结合的方法确定指标分值,得到综合评价结果,并以潜山市黄铺村为例,进行了较为完整的景观特征识别与综合评价研究.结果表明,黄铺村具备良好的乡村旅游条件,其社会吸引力和环境承载力较高,但经济生命力相对较低,有待进一步提升.研究结果可为黄铺村景观评价及制定有针对性的乡村规划提供科学依据.     

新型高效智能便携式梨果采摘装置的研制

研究和制作一款基于自由变化高低分离及高清视觉定位捕捉的悬挂果高效采摘装置,适用于果树密集、全地形便携高效的采摘工作。主要包括悬挂果采摘机械特性研究、新型百变自由伸缩分离的悬挂果采摘臂的数学分析和机构制作、视觉定位机构、悬挂果定位影像识别技术、剪切机构的研究能通过自由百变伸缩机械臂实现高空和低空的悬挂果的采摘,结合高清影像识别和无线控制技术,能根据果实的大小、颜色、成熟度等属性,选择性采摘并对其进行分类、分级,实现果实的高效采摘,同时不损伤果树,实验表明能大大降低人工劳动强度。     

基于DSP和单片机的实时变量喷药系统设计

为防治玉米农田杂草危害,设计了一种基于DSP识别和单片机控制的杂草实时变量喷药系统。数字信号处理器(DSP)实时数据处理能力强,单片机控制能力强。DSP作为喷药系统上位机图像处理模块的CPU,对田间玉米杂草图像实时采集、处理,分离出杂草,生成杂草位置信息表,发送给作为系统下位机控制模块CPU的单片机;单片机通过电磁阀控制6个喷头的开闭实现精准变量喷药。田间试验表明:系统在室外田间复杂情况下可以满足实时精准喷药要求,在作业机械速度为4km/h时,喷药精确度可以达到91.4%。     

基于BP神经网络对薇甘菊预处理方法的选取

以入侵植物薇甘菊高光谱图像为研究对象,基于4种预处理方法对薇甘菊高光谱图像进行降低噪声处理,分别研究了基于主成分分析的特征提取方法和基于BP神经网络的分类模型,筛选出薇甘菊高光谱识别的最优预处理方法,以实现薇甘菊的快速准确识别。结果显示,预处理方法为一阶、二阶微分的识别率分别为81.2%和76.92%;标准正态变量变换(SNV)和一阶微分+SG平滑的识别率分别为89.74%和87.18%。多次试验得到基于SNV预处理方法的识别率最稳定,即得到最优预处理方法为SNV。     

智能甘蔗预切种工作站结构设计与切种精度分析

为提升甘蔗预切种种植的机械化程度,提高甘蔗预切种效率,降低蔗芽损失率,减少人工劳动强度,自主设计开发集甘蔗输送、蔗节智能识别、多刀协同切种等流程于一体的智能甘蔗预切种工作站,实现甘蔗自动协同切种工作。介绍智能甘蔗预切种工作站的输送系统、蔗节识别以及多刀数控协同切种等关键部件的结构设计及工作原理,重点对输送速度和黑箱照度对识别精度的影响,以及多刀切割工作台的定位精度等进行综合的分析。对拍照黑箱的识别精度试验研究表明,甘蔗横向传送速度和光照平均照度对蔗节识别精度具有显著影响,当甘蔗传送速度为0.1 m/s,光照平均照度为430.7 Lux时,识别精度较好,蔗节识别误差小于1.7 mm。通过对切种平台的定位精度试验分析,试验表明:6个移动切种工作台的横向直线移动运动的定位精度误差小于1.5 mm,重复定位误差为±0.2 mm;切种精度的综合误差小于3.4 mm,蔗节的相对综合误差小于5.67%,达到设计的预期目标,实现甘蔗智能横向多刀切种的功能。     

色彩对城市山地型公园春冬季植物景观视觉质量的影响

文章采用SBE法、色彩量化分析等研究方法,结合实地调查,应用景观美学、色彩构成理论、色彩量化分析等理论对福州市金鸡山公园植物景观质量提升进行研究,研究结果表明:1)金鸡山公园春冬植物景观整体以绿、黄绿色为主,色相种类相对较少,色彩丰富度较低;明度主要集中在N4,N5等级,位于中等水平;纯度主要分布于1~3等级内,植物色彩饱和度较低。2)根据美景度评价法及景观质量等级划分,将金鸡山植物景观分为5个等级,SBE最高最低差值为146.24,差异较大;景观质量较高的景观主色调色系较多且差别较大,绿色色调的斑块与景观色彩面积比较小(最低值仅63.52%),景观质量较差的景观主色调色系较少且差别不大,绿色色调的斑块与景观色彩面积比较大(高于80%),且美景度较高的照片其明度及纯度也较高。3)从色彩频率分析可知,Ⅰ,Ⅱ组主要为绿色系、蓝色系、黄色系及红色系;Ⅲ,Ⅳ,Ⅴ组多以冷色调的绿色系、灰色系为主。4)应适当增加植物景观主色调色系、控制绿色系色调的比例,多采用邻近色和互补色配置,并注意明度和饱和度变化以提高金鸡山公园植物景观质量。     

GIS技术在景观评价中量化分析的应用

景观评价是艺术和科学的结合,需要有定性的研究方法,也需要有定量的技术支持,才能逐步使景观评价科学化,才能使景观评价有一种整体观。但传统的景观评价大多从专家描述和公众感知的角度切入,这种基于感性经验的美学感受和评价体系,无法保证景观评价的准确性和客观性,现代科学技术的进步和科学理论的发展,为景观评价提供了更为科学化的平台和手段,如GIS具有强大的数据库功能,在可视化表达的同时能够即时地生成关联数据,为景观评价进行量化比较与分析提供便利。     

基于部首嵌入和注意力机制的病虫害命名实体识别

为了解决农业病虫害命名实体识别过程中存在的内在语义信息缺失、局部上下文特征易被忽略和捕获长距离依赖能力不足等问题，以农业病虫害文本为研究对象，提出一种基于部首嵌入和注意力机制的农业病虫害命名实体识别模型(Chinese agricultural diseases and pests named entity recognition with joint radical embedding and self attention, RS-ADP)。首先，该模型将部首嵌入集成到字符嵌入中作为输入，用以丰富语义信息。其中，针对部首嵌入设计了3种特征提取策略，即卷积神经网络(Convolutional neural network, CNN)、双向长短时记忆网络(Bidirectional long short term memory network, BiLSTM) 和CNN-BiLSTM；其次，采用多层不同窗口尺寸的CNNs层提取不同尺度的局部上下文信息；然后，在BiLSTM提取全局序列特征的基础上，采用自注意力机制进一步增强模型提取更长距离依赖的能力；最后，采用条件随机场(Conditional random field, CRF)联合识别实体边界和划分实体类别。在包含11个类别和24715条标注样本的农业病虫害自制语料上进行了实验。结果表明，本文模型RS-ADP在该数据集上精确率、召回率和F1值分别为94.16%、94.47%和94.32%；在具体实体类别上，RS-ADP在作物、病害、虫害等易识别实体上F1值高达95.81%、97.76%和97.23%。同时，RS-ADP在草害、病原等难以识别实体上F1值仍保持86%以上。实验结果表明，本文所提模型能够有效识别农业病虫害命名实体，其识别精度优于其他模型，且具有一定的泛化性。