基于改进YOLOV5s网络的奶牛多尺度行为识别方法

奶牛站立、喝水、行走、躺卧等日常行为与其生理健康密切相关,高效准确识别奶牛行为对及时掌握奶牛健康状况,提高养殖场经济效益具有重要意义。针对群体养殖环境下奶牛行为数据中,场景复杂、目标尺度变化大、奶牛行为多样等对行为识别造成的干扰,该研究提出一种改进YOLOV5s奶牛多尺度行为识别方法。该方法在骨干网络顶层引入基于通道的Transformer注意力机制使模型关注奶牛目标区域,同时对奶牛多尺度行为目标增加路径聚合结构的支路与检测器获取底层细节特征,并引入SE（Squeeze-and-Excitation Networks）注意力机制优化检测器,构建SEPH（SE Prediction Head）识别重要特征,提高奶牛多尺度行为识别能力。试验验证改进后的奶牛行为识别模型在无权重激增的同时,多尺度目标识别结果的平均精度均值较YOLOV5s提高1.2个百分点,尤其是对奶牛行走识别结果的平均精度4.9个百分点,研究结果为群体养殖环境下,全天实时监测奶牛行为提供参考。     

基于ArcGIS地统计的延川110 kV文安驿变电站土方计算

在变电站土建设计过程中,挖填土方量的计算是一项重要的工作.在ArcGIS Geostatisical Analyst工具的支持下,基于地统计分析的方法,探讨了土地平整工程中土方量计算的可行性.选取拟建延川110 kV文安驿变电站场地224个高程样本点,首先对样本点进行数据的分布检查及趋势分析,并采用普通克里格法进行高程表面预测,生成了样本区数字高程模型（DEM）;然后通过相关性分析验证了模型的适用性,最后利用ArcGIS空间分析的Cut/Fill工具计算了变电站土地平整的挖填方量.结果表明,普通克里格法模拟高程分布具有可行性;站区需挖土约42 000 m3,填土为300 m3;站区以挖方区为主,面积为7 684 m2,占整个站区面积的97％.     

小水电集中上网地区无功电压影响与分析

大力开发山区及农村地区小水电是发展分布式发电及清洁能源的重要途径,但是大量小水电集中上网,向电网输送功率的同时,会给电网电压合格率、损耗控制以及继电保护等造成较为严重的影响。结合琼中地区电网的现状,分析了造成电压偏高的原因,并对电网进行了建模计算,针对性的提出了提高电压合格率的运行方式及技术调整方案。计算结果表明,所提方案对改善琼中地区电网电压偏高有明显的作用。     

基于Sentinel-2影像的黄河南岸典型改良示范区土壤含盐量反演模型

土壤盐渍化严重制约农田土壤环境的循环发展,高效准确地监测土壤盐分动态变化对盐碱地改良利用具有重要意义。为及时、有效地监测盐渍化土壤含盐量,以内蒙古黄河南岸灌区的4个典型盐碱化耕地改良示范区为例,利用Sentinel-2多光谱遥感影像,同步采集示范区内表层土壤的含盐量数据,通过相关性分析筛选敏感光谱指标,基于偏最小二乘回归（PLSR）、逐步回归（SR）、岭回归（RR）3种简单机器学习模型和深度学习Transformer模型建模,最后进行精度评价并优选出最佳含盐量反演模型。结果表明：示范区土壤反射率的可见光、红边、近红外波段反射率均与土壤含盐量呈正相关,短波红外波段反射率与土壤含盐量呈负相关,引入光谱指数能够有效提升Sentinel-2遥感影像与示范区表层土壤含盐量的相关性（相关系数绝对值不小于0.32）;对比不同模型发现深度学习Transformer模型优于简单机器学习模型,验证集决定系数R2和均方根误差（RMSE）分别为0.546和 2.687g/kg;含盐量反演结果与实地结果相吻合,为更精准反演内蒙古黄河南岸灌区盐渍化程度提供了参考。     

基于深度学习的青梅品质智能分选技术与装备研究

青梅内外品质对其精深加工过程有重要影响,常规人工分选不仅分级效率较低,且受个人主观因素影响难以实现标准化作业,不能满足市场需求。以深度学习技术为基础,在青梅外表缺陷分类方面,将Vision Transformer网络模型应用到机器视觉系统中,引入多头注意力机制,提升全局特征表示能力,并通过softmax函数减少梯度,实现青梅表面的多类（腐烂、裂纹、疤痕、雨斑、完好5类）检测分选,结果表明其平均判别准确率达到99.16%,其中腐烂、疤痕、裂纹以及完好青梅图像的判别准确率达到100%、雨斑达到97.38%,每组平均测试时间为100.59ms;该网络的各类判别准确率、平均判别准确率均明显优于VGG网络、ResNet-18网络。青梅内部品质（SSC）预测方面,基于高光谱成像技术,结合低秩张量恢复（LRTR）的去噪优势和堆叠卷积自动编码器（SCAE）的降维优势,构建了LRTR-SCAE-PLSR青梅糖度预测模型。结果表明网络规模为119-90-55-36时,模型预测集相关系数为 0.9654,均方根误差为0.5827%,表现最佳;通过SCAE、LRTR-SCAE两种降维模型对比,LRTR-SCAE模型不仅维度更低,预测集相关系数也明显提高,验证了LRTR-SCAE模型的降维去噪优势。设计并搭建了可用于青梅内外品质无损分选的智能装备,整机尺寸小,结构简单,分选结果满足青梅精深加工需求。     

基于优化Transformer网络的绿色目标果实高效检测模型

果园环境中,检测目标果实易受复杂背景、果实姿态和颜色等因素影响,为提高绿色目标果实检测的精度与效率,满足果园智能测产和自动化采摘要求,本研究针对不同光照环境和果实姿态,提出一种适于样本数量不足的绿色目标果实高效检测模型。该模型采用优化Transformer结构,首先借助卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)网络提取图像特征;然后输入编码-解码器生成一组目标果实预测框,最后通过前馈神经网络(Feed-forward Network,FFN)结构预测检测结果。在训练过程中,引入重采样法扩充样本数量,解决样本数量不足问题;引入迁移学习,加速网络收敛。分别制作苹果、柿子数据集用于模型训练。试验结果表明,经迁移学习后该模型训练效率大幅提高;与流行的目标检测模型相比,优化后的模型在检测绿色柿子与绿色苹果时,精度分别为93.27%和91.35%。该方法可为其他果蔬绿色目标检测提供理论借鉴。     

判定三相变压器联结标号的几种方法

在变压器并联运行的诸条件中，必须严格保证的条件是各变压器应属于相同的联结标号。本文介绍了三种判定变压器绕组联结组标号的方法，并通过实例加以说明。     

基于Swin Transformer模型的玉米生长期分类

快速准确识别玉米生长的不同阶段,对于玉米种植周期的高效精准管理具有重要意义。针对大田环境下玉米生长阶段分类辨识易受复杂背景、户外光照等因素影响的问题,该研究采用无人机获取玉米不同生长阶段的图像信息,以苗期、拔节期、小喇叭口期、大喇叭口期4个生长阶段为对象,利用Swin Transformer模型引入迁移学习实现玉米不同生长阶段的快速识别。首先结合玉米垄面走向特性,将训练集旋转8次用以扩充数据集;为探究各模型在非清晰数据集上的表现,采用高斯模糊方法将测试集转换6次;最后以AlexNet,VGG16,GoogLeNet做为对比,评估Swin-T模型性能。试验结果表明,Swin-T模型在原始测试集的总体准确率为98.7%,相比于AlexNet,VGG16,GoogLeNet模型分别高出6.9、2.7和2.0个百分点;在错误分类中,大喇叭口期和小喇叭口期由于冠层特征相似,造成识别错误的概率最大;在非清晰数据集下,AlexNet,VGG16,GoogLeNet模型精度总体退化指数分别为12.4%、10.4%和15.0%,Swin-T模型总体退化指数为8.31%,并且退化均衡度、平均退化指数、最大退化准确率均表现最佳。研究结果表明：在分类精度、模糊图像输入等方面,Swin-T模型能够较好地满足实际生产中,玉米不同生长阶段分类识别的实际需求,可为玉米生长阶段的智能化监测提供技术支撑。     

基于改进YOLO v7的农田复杂环境下害虫识别算法研究

为使巡检机器人能够对体积小且密集、形态多变、数量多且分布不均的害虫进行高效精准识别,提出了一种基于改进YOLO v7的害虫识别方法。该方法将CSP Bottleneck与基于移位窗口Transformer(Swin Transformer)自注意力机制相结合,提高了模型获取密集害虫目标位置信息的能力;在路径聚合部分增加第4检测支路,提高模型对小目标的检测性能;将卷积注意力模块(CBAM)集成到YOLO v7模型中,使模型更加关注害虫区域,抑制背景等一般特征信息,提高被遮挡害虫的识别精确率;使用Focal EIoU Loss损失函数减少正负样本不平衡对检测结果的影响,提高识别精度。采用基于实际农田环境建立的数据集的实验结果表明,改进后算法的精确率、召回率及平均精度均值分别为91.6%、82.9%和88.2%,较原模型提升2.5、1.2、3个百分点。与其它主流模型的对比实验结果表明,本文方法对害虫的实际检测效果更优,对解决农田复杂环境下害虫的精准识别问题具有参考价值。     

基于CNN-Transformer的视觉缺陷柑橘分选方法

针对产线分拣缺陷柑橘费时费力等问题,以柑橘加工生产线输送机上随机旋转的柑橘果实为研究对象,开发了一种基于卷积神经网络（CNN）的检测算法Mobile-citrus,用于检测和暂时分类缺陷果实,并采用Tracker-citrus跟踪算法来记录其路径上的分类信息,通过跟踪的历史信息识别柑橘的真实类别。结果显示,跟踪精度达到98.4%,分类精度达到92.8%。同时还应用基于Transformer的轨迹预测算法对果实的未来路径进行了预测,平均轨迹预测误差达到最低2.98个像素,可用于指导机器人手臂分选缺陷柑橘。试验结果表明,所提出的基于CNN-Transformer的缺陷柑橘视觉分选系统,可直接应用在柑橘加工生产线上实现快速在线分选。