基于几何模型的绿萝叶片外部表型参数三维估测

为快速高效获取叶类植物叶片的外部表型参数、掌握植株生长状况，以绿萝叶片为研究对象，提出一种基于几何模型的叶长、叶宽与叶面积的三维估测方法。利用微软Kinect V2相机，自80cm高度垂直位姿获取绿萝叶片局部点云，并进行直通滤波去噪与包围盒精简等预处理，测量得到点云外形参数，输入预先建立的SAE网络分类预测得到几何模型参数，并基于曲面参数方程建立叶片几何模型。采用粒子群优化算法计算几何模型离散点云和局部点云间的空间距离，进行空间匹配，利用遗传算法求解最优匹配模型的内部模型参数，输出最优匹配模型的叶长、叶宽与叶面积作为估测结果。实验共采集150片绿萝叶片的局部点云数据，将估测结果和真实值进行数学统计与线性回归分析，得出叶长、叶宽与叶面积估测的平均误差分别为0.46cm、0.41cm和3.42cm2，叶长估测R2和RMSE分别为0.88和0.52cm，叶宽R2和RMSE分别为0.88和0.52cm，叶面积R2和RMSE分别为0.95和3.60cm2。实验表明，该方法对于绿萝叶片外形参数的估测效果较好，具有较高实用价值。     

基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法

针对复杂背景下黄瓜叶部病害分割精度不高的问题,提出了一种基于显著性检测的黄瓜叶部病害图像分割算法。首先利用超像素将黄瓜图像分块,获取黄瓜叶片的边缘,并提出了一种超像素间权重计算方法和显著种子选取方法;然后通过流形排序计算显著图,对得到的显著图进行阈值分割,得到二值图像;再将二值图像与原图像进行掩码运算,得到黄瓜病害叶片;最后利用超绿特征和数学形态学对病害叶片进行分割得到病斑。对常见的黄瓜病害(白粉病、褐斑病、霜霉病、炭疽病)图像进行测试,结果表明该算法与Otsu算法和k-means算法相比,有效解决了冗余分割问题,错分率均在5%以内,算法平均执行时间均小于4 000 ms,分割效果更加精确,为后续构建黄瓜病害自动识别系统奠定了基础。     

基于迁移学习和双线性CNN的细粒度菌菇表型识别

为了对细粒度菌菇进行表型识别,在双线性卷积神经网络细粒度图像识别框架基础上,提出了一种基于迁移学习和双线性Inception-ResNet-v2网络的菌菇识别方法。利用Inception-ResNet-v2网络的特征提取能力,结合双线性汇合操作,提取菌菇图像数据的细粒度特征,采用迁移学习将ImageNet数据集上预训练的模型参数迁移到细粒度菌类表型数据集上。试验表明,在开源数据集和个人数据集上,识别精度分别达到87.15%和93.94%。开发了基于Flask框架的在线菌类表型识别系统,实现了细粒度菌菇表型的在线识别与分析。     

基于MRE-PointNet+AE的绿萝叶片外形参数估测算法

为了准确、高效、自动获取植物叶片外形参数,提出一种基于多分辨率编码点云深度学习网络(MRE-PointNet)和自编码器模型的绿萝叶片外形参数估测算法。使用Kinect V2相机以垂直姿态获取绿萝叶片点云数据,采用直通滤波、分割、点云精简算法对数据进行预处理,通过测定的叶片外形参数反演绿萝叶片几何模型,并计算几何模型的叶长、叶宽、叶面积。将不同参数组合构建的几何模型离散成点云数据输入MRE-PointNet网络,得到几何模型叶片外形参数估测的预训练模型。针对拍摄过程中存在的叶片部分遮挡和噪声问题,采用自编码器网络对点云数据进行二次处理,以几何模型离散的点云数据作为输入,经过编码解码运算得到自编码器的预训练模型,提升了MRE-PointNet网络在遮挡情况下对叶片外形参数估测的鲁棒性。试验共采集300片绿萝叶片点云数据,按照2∶1比例进行划分,以其中200片点云数据作为训练集,对预训练模型MRE-PointNet做模型迁移的参数微调,以剩下的100片点云数据作为测试集,评估模型对绿萝叶片外形参数的估测能力。采用本文算法将外形参数估测值和真实值进行数学统计与线性回归分析,得出叶长、叶宽和叶面积估测的R^2和RMSE分别为0.9005和0.4170 cm、0.9131和0.3164 cm、0.9447和3.8834 cm^2。试验表明,基于MRE-PointNet和自编码器模型的绿萝叶片外形参数估测算法具有较高的精确度和实用性。     

基于Random Forest的水稻细菌性条斑病识别方法研究

为了快速、准确、有效地识别发病早期的细菌性条斑病,提出基于随机森林(Random forest,RF)算法的水稻细菌性条斑病识别方法,利用光谱成像技术获取该病害的高光谱数据,通过多元散射校正减少和消除噪声及基线漂移对光谱数据的不利影响。利用随机森林特征重要性指标,选取逻辑回归(LR)、朴素贝叶斯(NB)、决策树(DT)、支持向量分类机(SVC)、k最近邻(KNN)和梯度提升决策树(Gradient boosting decision tree,GBDT)算法进行对比试验。同时筛选出12个位于450~664 nm范围内对识别模型有重要影响的光谱波段,并与全波段进行分类结果比较。试验结果表明:RF算法的分类准确率为95.24%,与试验选取的其他算法相比,效果最优,比NB准确率提高了20.97个百分点;与全波段分类结果相比,利用RF算法基于12个波长的识别,波长数减少了98.05%,识别精确率为94.66%,召回率为99.55%,F1值为97.04%,准确率为94.32%。虽然精确率减少了2.97个百分点、准确率减少了0.85个百分点,但召回率增加了4.4个百分点、F1值增加了0.67个百分点,模型精度满足要求。     

基于时序高光谱和多任务学习的水稻病害早期预测研究

水稻病害是影响水稻产量的重要因素之一,水稻病害的早期预测对水稻病害防治至关重要。为了实现水稻白叶枯病害的预测,连续采集了从接种病菌到早期发病共7d的白叶枯病害胁迫下的叶片高光谱图像。利用Savitzky-Golay算法对高光谱图像进行预处理,并利用主成分分析（Principal component analysis, PCA）和随机森林（Random forest, RF）算法提取光谱特征,构建多任务学习(Multi-task learning, MTL)与长短期记忆（Long short-term memory, LSTM）网络融合的预测模型,对水稻病害发病率和潜伏期进行预测,并利用鲸鱼优化算法（Whale optimization algorithm, WOA）对MTL-LSTM模型进行优化。实验结果表明：PCA和RF可以有效地从高光谱图像中提取光谱特征,降低高光谱数据维度,且基于光谱特征构建的预测模型性能优于全波段光谱构建的预测模型性能,建模时间降低约98%。基于时序高光谱构建的预测模型对发病率和潜伏期的预测取得了预期效果,基于前10个特征波长构建的WOA-MTL-LSTM模型取得了最优的预测性能,对发病率和潜伏期预测测试集的R2分别为0.93和0.85,RMSE分别为0.34和2.12,RE分别为0.33%和1.21%。通过WOA算法可以提升MTL-LSTM的预测性能,对发病率和潜伏期预测的R2均提升0.05。研究结果表明RF提取高光谱特征能有效表征全波段光谱,基于时序高光谱的WOA-MTL-LSTM模型可以准确预测白叶枯病害发病率和潜伏期,为水稻白叶枯病害的预防提供了技术支持。     

多学科融合背景下的信息管理与信息系统专业建设创新初探

多学科融合成为我国高等学校教育发展的必然趋势.在多学科融合背景下,结合专业培养目标要求和高校特色,在人才培养、课程体系、教学方法、师资队伍、制度建设等方面,对高校信息管理与信息系统专业建设进行创新,以实现人才培养目标.     

设施花卉环境参数低功耗传输及模糊控制研究

为了降低现有设施环境监测系统中传感节点的能耗,延长无线传感网络的生存周期,提出了节点动态组包主动传输和多种环境变量加权控制传输2种低功耗机制,减少了大量重复冗余数据的传输,并实现了基于Zigbee的设施花卉环境监测及其低功耗传输系统.提出设施花卉环境下的多变量模糊控制方法,解决了环境变量之间耦合问题,促使温室快速达到花卉适宜环境并保持平衡,实现了对设施花卉环境的综合控制.节点以CC2430芯片为核心,并根据影响花卉生长的环境参数,同时装载SHT10型温湿度、BH1750FVI型光照以及COZIR-ambient型二氧化碳传感器,因此节点可同时采集传输多种环境参数,降低了硬件成本.在南京农业大学园艺试验基地进行组网测试,结果表明,系统比传统周期传输节点(周期1 min)减少能耗85.97％,测量精度在98.5％以上,网络平均丢包率为0.84％,满足了对设施花卉环境的有效监测及低功耗传输的要求.     

设施环境中WSAN执行器节点协作算法研究

针对WSN技术应用于设施作物无法摆脱人力监控的局面,提出将WSAN技术应用于设施作物,并针对应用中存在的执行器节点之间的协作问题提出了一种执行器节点协作算法。首先利用执行器节点重新部署算法将执行器节点部署到执行器节点执行区域的中间,然后利用基于密封第一价的拍卖算法将事件区域发生的任务进行拍卖与求解。仿真试验结果表明所提协作算法可以实现设施作物应用中的控制任务被WSAN网络中的执行器节点以协作的方式有效并快速地分配和执行。     

基于RFID/GIS物联网的肉品跟踪及追溯系统设计与实现

为了提高肉品跟踪与追溯系统信息的实时性、准确性和可靠性,该文介绍了无线射频识别技术（RFID）、物联网及电子产品代码（EPC）系统相关技术,提出了基于无线射频识别技术的肉品企业资源平台架构,详细研究和分析了肉品销售阶段的信息流程,设计了基于无线射频识别技术的肉品销售跟踪及追溯体系,包括跟踪系统和追溯系统。跟踪系统通过在销售节点上的产品电子代码系统,对附有无线射频识别芯片标签的肉品信息进行跟踪。追溯系统通过对象名解析服务（ONS）服务器,查出肉品销售相关节点实体标记语言（PML）服务器的地址,进而获得肉品的