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。     

宁夏鸣翠湖富营养化评价及空间分布特征

为评价宁夏回族自治区鸣翠湖国家湿地公园水体富营养化,2020年9月布点采样设计6个采样点,通过对单因子指数法的利用,并结合以综合污染指数法和富营养化状态指数法,进一步实现了对水质的评价,运用ArcGIS10.2分析了其富营养因子空间分布特征。结果表明:鸣翠湖水体整体达Ⅱ类水质标准;鸣翠湖水体综合污染指数位于0.7~1.0之间,整体水质为“轻污染”级别;鸣翠湖综合营养状态指数位于30~41这一区间之中,为贫营养到中营养状态;鸣翠湖水体富营养指标呈明显的空间异质性。     

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.     

榅桲植物学特征和生物学特性调查

榅桲(Cydonia oblonga Mill),别名木梨,为蔷薇科榅桲属植物。原产于高加索和中亚细亚,目前在世界各国都有分布,我国新疆、陕西、北京、云南等地有零星栽培,但多处于半野生状态,大规模应用及栽植较少。国外梨生产上以西洋梨栽培为主,常用榅桲作为西洋梨的矮化砧木,并从中选育出很多树体紧凑、早果、丰产、矮化效果好的砧木品种。     

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。     

热风干燥过程中山药水分状态的变化研究

为了解山药的水分赋存状态的变化，以襄阳道地山药为材料，分别在60、70、80、90、100 ℃条件下进行热风干燥，采用低场核磁共振（LF-NMR）和差式量热扫描（DSC）技术，每隔15 min测定山药在热风干燥过程中的水分状态及迁移规律。结果表明，在60~90 ℃条件下，温度越高，干基含水率的降速越快。山药的T2弛豫图谱有3个较为明显的吸收峰，随干燥进程的延续，各峰面积均明显减少，其中自由水所在峰的面积降幅最大，表明干燥过程中自由水散失最多，而且自由水逐渐向半结合水和结合水迁移，冷冻峰和解冻峰也随之变小。但在100 ℃下干燥时，样品可能因表面板结导致干基含水率、低场核磁吸收峰升高，冷冻和解冻峰面积增加。因此，在实际干燥过程中，山药的热风干燥温度不宜高至100 ℃。     

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。