基于卷积神经网络的水稻虫害识别方法

为解决人工识别水稻虫害难度大、费时费力的问题,研究了一种自动识别水稻虫害的方法。选取2 500张红袖蜡蝉、稻绿蝽、稻螟蛉、点蜂缘蝽、大螟图片建立数据库,利用深度卷积神经网络提取水稻虫害数据集特征,采用随机梯度下降法训练,得到最优权重文件。测试训练好的模型,并对比Faster-RCNN、SSD和YOLOv3算法的效果。结果表明,YOLOv3算法的平均精度最高,其在红袖蜡蝉、稻绿蝽、稻螟蛉、点蜂缘蝽、大螟5种水稻虫害中分别为97.40%、88.76%、85.74%、92.96%、94.78%,五类水稻虫害mAP为91.93%。与Faster-RCNN算法相比,平均准确率高1.43个百分点,单张图像检测耗时减少853.68 ms;与SSD算法相比,平均准确率高5.56个百分点,单张图像检测耗时减少2.9 ms。选择5类比较具有代表性的水稻虫害图片进行测试,对于叶片遮挡目标和相似背景等情况,YOLOv3算法能够正确识别不会出现漏检错检,且识别准确率大于98%。将YOLOv3算法引入田间复杂情况下的水稻虫害识别是可行的,具有较高的平均准确率以及较快的检测速度,能够准确识别水稻虫害,这对于水稻虫害防治和田间喷药等方面具有重要意义。     

基于卷积神经网络的微藻种类识别

微藻在生态系统的结构和功能中具有极为重要的作用,而传统光学人工镜检方法对微藻种类鉴别具有较大的难度。本研究将微藻的光学图像进行了采样,并结合国内外专家对微藻鉴定的经验知识,制作了微藻图像数据集,并进行了数据增强处理。借助深度学习的原理和方法,构建了基于卷积神经网络结构的深度学习模型（AlexNet）,对模型进行了训练,并利用5折交叉验证方法确保模型的稳定性。结果表明,模型的训练精度可达到98.78±0.98%,测试精度达85.46±0.23%,达到了预期效果。利用AlexNet模型训练得到的参数,对预留的280个样本图像进行实际测试,7个藻种的平均精确度、平均召回率和平均F1 Score分别为0.832,0.844和0.833。表明深度学习方法是鉴定微藻的一种有效方法。     

基于卷积神经网络的农作物病害识别

【目的】农作物生长过程中,作物产量会受到各种病害影响,实现自动精准地识别农作物病害以及病害程度的测定是农作物病害防治的关键。【方法】文章设计了一种基于卷积神经网络的农作物病害的识别方法并建立了农作物病害识别模型,模型利用10种作物中常见的59种病害类型的叶片图像数据集进行训练,并对模型的训练过程和训练结果进行评估。【结果】(1)农作物病害识别模型对59种病害类型的总识别精度达到0.83,部分类别的识别率高于0.9;(2)当训练的迭代次数增加到50轮以上时,农作物病害识别模型的性能不再提升,此时数据集图像的数量对模型性能的影响较大。【结论】实验证明,利用卷积神经网络进行农作物病害识别具有较高的可行性和准确性,为农作物病害的防治打下基础。     

基于卷积神经网络的农作物病害识别方法研究

传统的农作物病害诊断主要依靠人工识别,需要从业者具有一定经验且主观性较强,存在误判现象。针对这一现象,提出了一种基于卷积神经网络的农作物病害识别方法。选取玉米和马铃薯的5种常见病害进行试验,构建了1个13层的卷积神经网络结构,并分析了不同池化方式及优化算法对该模型准确性的影响。同时采用十折交叉验证对模型鲁棒性进行评估,结果表明该模型具备良好的分类性能,对5种病害的平均识别率为93.95%,为玉米及马铃薯常见病害识别提供了一种新途径。     

基于卷积神经网络的杂草快速识别研究

图像识别是除草机器人的一项基础关键研究。为了能提高农作物和杂草的识别率以及便于识别物特征的提取,提出了基于卷积神经网络的识别方法。以农田中的杂草和农作物为试验对象设计了网络结构。该网络结构的参数较少,准确率达到了92.08%,且处理每张图片的时间仅为0.82 ms。     

基于卷积神经网络的竹片颜色分类

竹片颜色分类是提高竹产品表面美观的重要工艺。提出了基于ResNet神经网络模型与AlexNet神经网络模型的竹片颜色分类方法,分别采用ResNet和AlexNet 2种神经网络进行竹片颜色分类,对比ResNet与AlexNet 2种神经网络的颜色分类准确率,并对改进后的ResNet神经网络模型进行了颜色分类验证。结果表明,AlexNet模型的颜色分类准确率为89.7%,优化后ResNet模型的颜色分类准确率为99.9%,颜色分类效果比AlexNet模型好。     

基于卷积神经网络的玉米品种识别

为了解决传统算法中人工提取特征的缺陷,提出了基于卷积神经网络的玉米品种识别算法。以登海518、浚单20和郑单958 3个玉米品种为研究对象,制作数据集并进行分类标签,分别标记为0、1、2。使用Keras学习框架搭建网络模型,包括1个输入层、5个连续的卷积池化结构、3个全连接层和1个输出层。卷积层提取有效的特征信息,结合Leaky ReLU激活函数传递至下一层,输出层采用Softmax函数实现玉米品种的识别。使用完成训练的模型对预测集进行预测。结果表明:登海518、浚单20、郑单958的识别率分别达到100.00%、93.99%、92.49%,平均识别率达到95.49%。     

拖拉机的安全驾驶

1.平路驾驶　平路驾驶是最基本的驾驶,要选择良好的行驶路线、安全而经济的行驶速度,懂得会车、超车、让车等有关规定及驾驶操作方法.     

基于深度卷积神经网络的单向阀泄漏模式识别

以SV10PB1–30B液控单向阀为研究对象,利用传感器采集3种不同泄漏模式下10个阀芯的振动信号,设计深度卷积模型,开展不同测点(单向阀的上表面和阀座)、不同信号特征提取方式(原始信号、特征值、特征图)下的模式识别研究。结果表明：基于轴向冲击信号特征值和深度卷积神经网络的模型能有效识别故障类型,验证集上的识别准确率高达88.293%,是基于特征图的7.79倍,是基于原始时域冲击信号的1.16倍;训练步数以100的较优,同时该模型对正常阀芯和不同损伤阀芯的分类效果明显。     

基于卷积神经网络的玉米叶片疾病识别研究

玉米是我国农业经济发展的重要粮食作物,本文针对玉米叶片图像的病害识别与分类作为切入点,深入研究Inception模型在该领域的应用。针对现有的玉米叶数据集,研究了数据增强的方法,并以此来扩充数据集大小,以解决训练模型带来的泛化性能差等问题,实验证明,通过旋转、翻折、高斯噪声等扩充数据集对提升网络训练效果有积极作用。针对传统Inception模型存在的识别准确率低的问题,引入了卷积注意力机制CBAM以提高模型对重要特征的提取能力,在玉米叶数据集中的实验结果显示,改进后的CBAM-Inception模型相比于基线模型及VGG模型都大有提高,其准确率为96.88%。基于训练的模型参数、结合PyQt5应用程序开发框架完成了自动识别玉米叶疾病的应用程序,可以实现对玉米叶图像疾病识别。     

基于改进神经网络的大坝安全监控模型

神经网络独特的结构和强大的信息处理能力为大坝安全监控提供了有力的技术支持。针对传统神经网络存在的网络学习速度慢,容易陷入局部最优以及网络结构参数经验取值的缺陷,建立了一种新的基于改进神经网络大坝安全监控模型,在网络学习算法上采用LM算法以提高网络的收敛性能,并利用遗传算法确定神经网络结构参数。对某混凝土重力坝的实例计算表明,该模型预报精度可满足工程要求,具有良好的应用前景。     

基于神经网络的模糊温室锅炉监控系统

根据温室锅炉系统的控制要求,应用三维力控组态软件对温室锅炉控制系统进行改造,采用模糊神经网络优化温度信号。     

药敏试验结果智能化判读方法研究

【目的】细菌耐药性监测是公共健康安全领域一项至关重要的工作。针对目前耐药性试验结果需要人工读取而结果判读主观性强且效率较低的问题,提出了利用卷积神经网络进行微孔图像识别的药敏试验结果判读方法。【方法】根据国家兽医微生物耐药性风险评估实验室提供的MIC试验图像构建数据集,利用Inception_V4和MobileNet_V1两个神经网络模型进行单个微孔药敏试验结果图像识别模型的训练,并基于模型判断的分类结果构建MIC值计算方法以及耐药性判断方法,实现药敏试验结果的自动识别。【结果】利用Inception_V4和MobileNet_V1两个神经网络模型进行单个微孔药敏试验结果图像识别的准确率分别达到99.99%、99.97%,MIC值及耐药性判定的准确率分别达到97.30%、94.40%和99.13%、98.40%。【结论】两种卷积神经网络均可替代人工判读,提高工作效率,并降低对实验人员的专业性要求。与Inception_V4相比,MobileNet_V1模型的判读精度略低,但效率较高,可达到实用化程度。     

基于卷积神经网络的银杏叶片患病程度识别

银杏是我国一种常见的经济林木,对银杏叶病害进行数字化辨识有助于提高银杏种植产业的管理水平,为其病害预警提供可能。以银杏轮纹病为研究对象,采用卷积神经网络为分类算法,对银杏患病程度进行自动辨识。根据银杏轮纹病的叶片特点,设计了18层卷积神经网络,核心功能主要由四个卷积层,四个池化层、两个全连接层提供。经过多次训练与测试,网络对银杏叶片的5种不同患病程度辨识率最低可达92%以上。将设计的卷积神经网络与传统的BP神经网络、Alex-Net网络进行对比实验,结果表明,卷积神经网络在银杏轮纹病患病程度辨识的应用上具有更高的精度。上述结果对于银杏其他病害或其他植物病害辨识应用中具有一定的借鉴意义。     

基于多列空洞卷积神经网络的麦穗计数方法研究

田间麦穗计数因主要依靠人工而存在耗时长、成本高等问题,为提高麦穗计数的效率和准确性,提出基于人群计数卷积神经网络的麦穗计数方法,在图像基础上进行麦穗数量自动化计数.试验改进了现有人群计数模型中的多列卷积神经网络MCNN和空洞卷积神经网络CSRNet,并对MCNN和CSRNet进行融合,建立了多列卷积神经网络MCSRNe...     

基于深度可分离卷积神经网络的农作物病害识别方法

为了满足现代化、机械化农业生产的目标,降低模型的计算量,使农作物病害分类模型更适用于资源受限制的设备,提出了一种以深度可分离卷积为主的神经网络模型。利用深度可分离卷积和卷积相结合的方法取代标准卷积,计算量可降低至标准卷积的12%左右,并且大大减少网络模型的参数量。通过进一步减少通道数、改变网络输入图片大小的等方式,获得12种参数量和计算量不同的模型。结果显示,对含有复杂背景和光照不均匀的10类农作物的27种病害样本图片进行分类,该研究提出的模型准确率为98.26%,且参数量仅904 K。     

食品质量安全信息网络监控系统研究

基于HACCP的食品安全监管网络系统要求的先进的架构模式,在围绕流通领域的食品安全监管工作的内容、监管对象和机制方面,重点阐述了食品安全监控系统的设计.