基于Faster-RCNN的肉鸡击晕状态检测方法

为了准确识别屠宰加工中肉鸡的击晕状态,提出了一种基于快速区域卷积神经网络的肉鸡击晕状态检测方法。对输入图像进行归一化处理,通过卷积神经网络（VGG16）提取肉鸡的卷积特征图,利用区域建议网络提取预测框,在卷积特征图上采用非极大值抑制算法去除重复表述的预测框;将所得的各预测框映射到卷积特征图上,得到预测框在卷积特征图上的候选区域,将其输入感兴趣区域池化层;通过感兴趣区域池化层将大小不一的候选区域进行池化操作、得到统一的输出数据,最后通过全连接层与柔性最大值分类器,输出各击晕类别的概率和预测框的坐标。将2319个样本图像按2∶1的比例随机分为训练集与测试集,对模型进行训练与实验验证。结果表明,本文建立的基于Faster-RCNN的肉鸡击晕状态分类模型对773个测试集肉鸡样本击晕状态分类的总准确率达到96.51%,对肉鸡击晕状态的预测速度可达每小时37000只,基本满足肉鸡屠宰生产线要求。     

基于改进VGG16的大米加工精度分级方法研究

为了准确识别大米精度等级,结合超列技术（Hyper column technology,HCT）、最大相关-最小冗余（Max-relevance and min-redundancy,MRMR）特征选择算法和极限学习机（Extreme learning machine,ELM）,提出了基于改进VGG16卷积神经网络的大米分级检测方法。首先,使用机器学习中的OneHot格式进行编码,对数据进行归一化;然后采用VGG16卷积神经网络结合HCT技术作为特征提取器,从而保证从不同的深层结构中提取出局部鉴别特征,共提取5248个大米特征信息;采用MRMR特征选择算法剔除大量冗余的大米图像特征,筛选出最有效的500个特征;最后,利用ELM技术进行大米加工精度分级。将5848个样本图像按6∶3∶1的比例随机分为训练集、测试集与验证集,对模型进行训练与测试,结果表明,基于改进VGG16卷积神经网络的大米加工精度分级模型对1755个测试集大米样本分类的总体准确率达到97.32%,对大米加工精度的分级预测速度在85t/h以上,基本满足大米生产线的分级要求。     

基于CycleGAN-IA方法和M-ConvNext网络的苹果叶片病害图像识别

针对苹果叶片病害图像识别存在数据集获取困难、样本不足、识别准确率低等问题,提出基于多尺度特征提取的病害识别网络(Multi-scale feature extraction ConvNext, M-ConvNext)模型。采用一种结合改进的循环一致性生成对抗网络与仿射变换的数据增强方法(Improved CycleGAN and affine transformation, CycleGAN-IA),首先,使用较小感受野的卷积核和残差注意力模块优化CycleGAN网络结构,使用二值交叉熵损失函数代替CycleGAN网络的均方差损失函数,以此生成高质量样本图像,提高样本特征复杂度;然后,对生成图像进行仿射变换,提高数据样本的空间复杂度,该方法解决了数据样本不足的问题,用于辅助后续的病害识别模型。其次,构建M-ConvNext网络,该网络设计G-RFB模块获取并融合各个尺度的特征信息,GELU激活函数增强网络的特征表达能力,提高苹果叶片病害图像识别准确率。最后,实验结果表明,CycleGAN-IA数据增强方法可以对数据集起到良好的扩充作用,在常用网络上验证,增强后的数据集可以有效提高苹果叶片病害图像识别准确率;通过消融实验可得,M-ConvNex识别准确率可达9918%,较原ConvNext网络准确率提高0.41个百分点,较ResNet50、MobileNetV3和EfficientNetV2网络分别提高3.78、7.35、4.07个百分点,为后续农作物病害识别提供了新思路。     

基于X射线成像与卷积神经网络的核桃内部品质检测

针对目前我国核桃内部品质混杂、不易检测等问题,提出利用X射线成像技术结合卷积神经网络对核桃内部品质进行快速检测.对获取的核桃X射线图像进行预处理和数据扩充,采用GoogLeNet、ResNet 101、MobileNet v2和VGG 19共4种迁移学习模型构建卷积神经网络,对核桃数据集进行训练.通过预测集准确率、预测...     

基于卷积神经网络的蓖麻种子损伤分类研究

不同形式的机械损伤对蓖麻种子发芽生长和榨油后的蓖麻油质量影响不同,因此对产生机械损伤的蓖麻种子进行识别分类非常重要。提出了基于卷积神经网络的蓖麻种子损伤分类算法。以种壳缺失、裂纹和完整蓖麻种子（无损伤）的分类为例,构建了蓖麻种子训练集和测试集,搭建2个卷积层（每个卷积层8个卷积核）、2个池化层和1个全连接层（128个节点）,实现分类。为提高分类的准确性和实时性,调整网络结构以及优化批量尺寸参数,得到较优的网络结构和批量尺寸;利用上下左右翻转扩充样本,改变优化器、学习率以及正则化系数对该网络进行组合试验,获得准确率及效率较优的组合。通过Dropout优化减小卷积神经网络模型的过拟合。试验结果表明：卷积层为5层、池化层为5层、批量尺寸为32时,该网络模型平均测试准确率为92.52%。在组合试验中,Sgdm优化器更新网络可以提高网络的分类性能;数据扩增可以增加样本的多样性,减小过拟合现象;通过Dropout优化卷积神经网络模型的过拟合;选择学习率为0.01,正则化系数为0.0005时,模型分类准确率达到94.82%,其中种壳缺失蓖麻种子准确率为95.60%,裂纹蓖麻种子准确率为93.33%,完整蓖麻种子准确率为95.51%,平均检测单粒蓖麻种子的时间为0.1435s。最后,开发蓖麻种子损伤分类系统,验证结果为：种壳缺失蓖麻种子的准确率为96.67%,裂纹蓖麻种子的准确率为80.00%,完整蓖麻种子的准确率为86.67%。该卷积神经网络模型在损伤蓖麻种子分类时具有较高的识别准确率,可在蓖麻种子在线实时分类的检测系统中应用。     

基于迁移学习的花类图像分类方法研究

传统的花类识别方法和普通卷积神经网络模型无法对花类图像进行准确的特征提取,花类之间较高的相似性使得分类识别较难。针对以上问题,为提高图像识别率,提出一种基于VGG16网络的迁移学习方法,对花卉图像进行分类。首先对花卉图像进行数据加强,然后对数据集预训练模型进行迁移学习,修改全连接分类层,最后对优化器与激活函数进行微调,得出分类结果。实验表明：该模型在花类分类识别中比传统方法和普通卷积神经网络模型得出的准确率高,迁移后准确率达到89.10%。     

基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法

为了提高植物叶片图像的识别准确率,考虑到植物叶片数据库属于小样本数据库,提出了一种基于迁移学习的卷积神经网络植物叶片图像识别方法。首先对植物叶片图像进行预处理,通过对原图的随机水平、垂直翻转、随机缩放操作,扩充植物叶片图像数据集,对扩充后的叶片图像数据集样本进行去均值操作,并以4∶1的比例划分为训练集和测试集;然后将训练好的模型（AlexNet、InceptionV3）在植物叶片图像数据集上进行迁移训练,保留预训练模型所有卷积层的参数,只替换最后一层全连接层,使其能够适应植物叶片图像的识别;最后将本文方法与支持向量机(SVM)方法、深度信念网络(DBN)方法、卷积神经网络(CNN)方法在ICL数据库进行对比实验。实验使用Tensorflow训练网络模型,实验结果由TensorBoard可视化得到的数据绘制而成。结果表明,利用AlexNet、InceptionV3预训练模型得到的测试集准确率分别为95.31%、95.40%,有效提高了识别准确率。     

基于迁移学习与卷积神经网络的玉米植株病害识别

大数据背景下产生了海量图像数据,传统的图像识别方法识别玉米植株病害准确率较低,已远远不能满足需求。卷积神经网络作为深度学习中的常用算法被广泛用于处理机器视觉问题,能自动识别和提取图像特征。因此,本研究提出一种基于数据增强与迁移学习相结合的卷积神经网络识别玉米植株病害模型。该算法首先通过数据增强方法增加数据,以提高模型的泛化性和准确率;再构建基于迁移学习的卷积神经网络模型,引入该模型的训练方式,提取病害图片特征,加速卷积神经网络的训练过程,降低网络的过拟合程度;最后将该模型运用到从农田采集的玉米病害图片,进行玉米病害的精确识别。识别试验结果表明：使用数据增强与迁移学习的卷积神经网络优化算法对玉米主要病害（玉米大斑病、小斑病、灰斑病、黑穗病及瘤黑粉病）的平均识别准确度达96.6%,和单一的卷积神经网络相比,精度提高了25.6%,处理每张图片时间为0.28s,比传统神经网络缩短了将近10倍。本算法的精确度和训练速度上比传统卷积神经网络有明显提高,为玉米等农作物植株病害的识别提供了新方法。     

基于改进卷积神经网络的复杂背景下玉米病害识别

为解决田间环境复杂背景下病害识别困难、识别模型应用率低的问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的玉米病害识别方法,探讨了数据集的品质对建立模型性能的影响。利用复杂背景下的玉米病害图像进行数据增强、背景去除、图像细分割和归一化等处理,设计了具有5层卷积、4层池化和2个全连接层的卷积神经网络结构,利用L2正则化和Dropout策略优化网络,对复杂背景下的玉米9种病害进行识别训练和测试,优化后的CNN模型平均识别精度为97.10%,比未优化的网络模型提高9.02个百分点。利用不同大小、不同品质的数据集对优选网络进行训练和测试,数据增强后比原始样本平均识别精度提高了28.17个百分点;将复杂背景去除后,模型性能进一步提升,识别精度达到97.96%;对数据集进行细分割处理后,平均识别精度为99.12%,表明卷积神经网络需要大量的训练数据,且数据集需有一定的代表性和品质。开发了基于移动端的玉米田间病害识别系统,系统测试结果表明,平均识别准确率为83.33%,系统能够实现田间复杂环境下的玉米病害识别。     

基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法

传统茶叶病害分类主要依赖人工方法,此类方法费工费时,同时茶叶病害样本较少使得现有的机器学习方法的模型训练不充分,病害分类准确率不够高。针对茶炭疽病、茶黑煤病、茶饼病和茶白星病4类病害,提出一种基于双节点-双边图神经网络的茶叶病害分类方法。首先通过两分支卷积神经网络提取RGB茶叶病害特征和灰度茶叶病害特征,两分支均采用ResNet12作为骨干网络,参数独立不共享,两类特征作为图神经网络的两个子节点,以获得不同域样本所包含的病害信息;其次构建相对度量边和相似性边两类边,从而强化节点对相邻节点所含病害特征的聚合能力。最后,经过双节点特征和双边特征更新模块,实现双节点和双边交替更新,提高边特征对节点距离度量的准确性,从而实现训练样本较少条件下对茶叶病害的准确分类。本文方法和小样本学习方法进行了对比实验,结果表明,本文方法获得更高的准确率,在miniImageNet和PlantVillage数据集上5way-1shot的准确率分别达到69.30%和88.42%,5way-5shot准确率分别为82.48%和93.04%。同时在茶叶数据集TeaD-5上5way-1shot和5way-5shot准确...     

基于二值化卷积神经网络的农业病虫害识别

卷积神经网络的使用提高物体识别的准确率,但还是存在运行时间长、参数量较大的问题。针对这些问题提出使用二值化卷积神经网络模型对植物病虫害进行识别。试验中以VGG16模型为基准,采用深度网络模型对植物病虫害进行分类,相比于传统植物分类方法有效提高准确率;以符号函数和尺度因子α代替浮点型权值参数,将权值二值化以提高模型的计算速度;采用了PlantVillage数据集共54 306张图片,并且设置不同比例、环境下的数据集用以排除固有偏差对实验的影响,并且对原数据集进行图片扩充以消除样本分布不均的情况。试验表明二值化模型达到原模型近两倍的计算速度,且在分割数据集下测试平均识别准确率能达到96.8%。     

基于卷积模型的农业问答语性特征抽取分析

互联网农技推广社区每秒增衍问答数据近万组,这些海量数据具有隐性的词性、情感和冗余向量特征,实现数据聚合与数据块消减是该领域的难题。提出了一种基于卷积神经网络的农业问答情感极性特征抽取分析模型,结合农业分词字典,对数据集进行分词后使用Skip-gram模型转换为256维的词向量,利用批规范后的卷积神经网络对数据集进行训练,从而得到用于识别农技推广社区问答词性情感相似性的神经网络模型参数。试验结果表明,该方法能够准确识别测试样例集中的冗余队列,与其他5种文本分类方法进行比较,各项指标优势明显,针对测试集的语性特征抽取准确率达到82.7%。     

基于卷积神经网络的大白母猪发情行为识别方法研究

针对现有发情检测方法灵敏度低、识别时间长、易受外界干扰等缺点,根据大白母猪试情时双耳竖立的特征,提出一种基于卷积神经网络（Convolutional neural network, CNN）的大白母猪发情行为识别方法。首先通过采集公猪试情时发情大白母猪与未发情大白母猪的耳部图像,划分训练集样本（80%）与验证集样本（20%）用于后期训练。随后,基于AlexNet卷积神经网络构建分类模型（AlexNet_Sow）,并对该模型的网络结构进行简化,简化后的模型包含2个卷积模块和2个全连接模块,选择修正线性单元(Rectified linear units, ReLU)作为激活函数,用自适应矩估计(Adaptive moment estimation, Adam)方法优化梯度下降,选择Softmax作为网络分类器,通过结合增强学习的方法对模型进行训练,得到模型应用于验证集的准确率达到99%。此外,设定了发情鉴定的时间阈值,并结合LabVIEW的Python节点用于模型应用。当公猪试情时,大白母猪双耳竖立时长达到76s时,则可判定其为发情。该方法对大白母猪发情识别的精确率、召回率与准确率分别为100%、83.33%、93.33%,平均单幅图像的检测时间为26.28ms。该方法能够实现大白母猪发情的无接触自动快速检测,准确率高,大大降低了猪只应激情况和人工成本。     

基于二维改进Transformer网络的农机轴承故障诊断

【目的】针对农机使用环境恶劣、欠缺后期维护等问题,研究农机轴承故障诊断新方法,克服卷积神经网络难以全局提取特征的不足,提高故障诊断准确率以及农机使用的安全性和稳定性。【方法】研究团队引入了二维改进Transformer网络,利用未经优化的短时傅里叶变换生成的二维图像,并结合深度学习模型,进行了农机轴承故障诊断。研究团队还基于凯斯西储大学的轴承故障数据集进行了实验,从而验证该故障诊断方法的有效性。【结果】在训练30轮后即可在故障类型和故障程度的诊断中达到99.9%的准确率,高于常用的卷积神经网络。【结论】该故障诊断方法流程简单,在负载情况下具有可靠性、优越性,减少了对专家系统的依赖,为农机轴承故障诊断提供了更便捷可靠的方法。     

基于迁移学习和改进残差神经网络的黄瓜叶部病害识别方法

针对在黄瓜叶部病害识别过程中使用传统卷积神经网络存在模型训练时间长、识别准确率低等问题,提出一种迁移学习和改进残差神经网络相结合的方法对黄瓜叶部病害进行识别。首先对数据集图像进行预处理,将数据集划分为训练集和测试集;然后对传统残差神经网络进行改进;最后使用迁移学习的方式对网络模型进行训练。利用该研究方法对不同的黄瓜叶部病害进行识别试验,结果表明该方法具有较高的识别准确率,可为其他作物的识别方法研究提供参考。      

基于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型研究进展

农作物病害的精准检测与识别是推动农业生产智能化与现代化发展的重要举措。随着计算机视觉技术的发展,深度学习方法已得到快速应用,利用卷积神经网络进行农作物病害检测与识别成为近年来研究的热点。基于传统农作物病害识别方法,分析传统方法的弊端所在;立足于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型结构,结合卷积神经网络模型发展和优化历程,针对卷积神经网络在农作物病害检测与识别的具体应用进行分类,从基于公开数据集和自建数据集的农作物病害分类识别、基于双阶段目标检测和单阶段目标检测的农作物病害目标检测以及国外和国内的农作物病害严重程度评估3个方面,对各类卷积神经网络模型研究进展进行综述,对其性能做了对比分析,指出了基于农作物病害检测与识别的卷积神经网络模型当前存在的问题有：公开数据集上识别效果良好的网络模型在自建复杂背景下的数据集上识别效果不理想;基于双阶段目标检测的农作物病害检测算法实时性差,不适于小目标的检测;基于单阶段目标检测的农作物病害检测算法在复杂背景下检测精度较低;复杂大田环境中农作物病害程度评估模型的精度较低。最后对未来研究方向进行了展望：如何获取高质量的农作物病害数据集;如何提升网络的泛化性能;如何提升大田环境中农作物监测性能;如何进行大面积植株受病的范围定位、病害严重程度的评估以及单枝植株的病害预警。     

基于自适应卷积神经网络的染病虾识别方法

针对南美白对虾样本来源多样导致的泛化效果较差的问题,引入香农信息论构造不同来源样本的特征差异模型,以深度卷积神经网络(DCNN)为识别框架基础,依据多源样本组成的数据集在分类前后呈现的熵减规则计算DCNN中的网络超参数,消解数据集从随机输入到规则输出的信息熵,打破数据类型从三维输入到一维输出的熵变动,实现图像数据由高维空间向低维空间的映射,获取DCNN中关于超参数和网络深度的自适应优化策略,以提高识别不同来源染病虾的泛化效果。实验结果表明,所提方法在单个数据集上的识别精度最高可达97.96%,并在其他4个图像数据集上进行了测试泛化,泛化精度下降幅度小于5个百分点。     

基于RF-SA-SDCNN的涡扇发动机剩余寿命预测

针对涡扇发动机现阶段预测精确度低的问题,提出了一种基于RF-SA-SDCNN相融合的涡扇发动机剩余寿命预测方法。首先,将多传感器长序列数据进行指数平滑和归一化处理,以减少由于量纲、取值范围不同和噪声波动引起的误差,并利用随机森林算法对多元传感器信号进行重要性特征提取;然后,搭建基于随机森林算法和自注意机制与堆叠膨胀卷积神经网络相结合的预测模型,自注意机制通过对特征赋予不同权重分配加强贡献度,堆叠膨胀卷积通过扩大模型感受野提取时序特征用于回归分析,并利用GridSearch优化算法和StratifiedKFold交叉验证方法优化模型提升模型预测精度;最后,采用CMAPSS数据集验证验证所提方法的有效性。结果表明,所提方法可有效提高涡扇发动机剩余寿命预测精度。     

基于CNN和图像深度特征的雏鸡性别自动鉴别方法

为有效辨别雏鸡性别,提高养鸡效益,针对部分雏鸡的泄殖腔特征不明显、采集雏鸡泄殖腔图像易受光线影响的问题,提出了一种基于卷积神经网络和图像深度特征的雏鸡性别自动鉴别方法。以翻肛法采集的雏鸡泄殖腔图像为研究对象,利用卷积神经网络构建待识别雏鸡泄殖腔的深度特征和雏鸡泄殖腔的深度特征向量集合库;将待识别雏鸡泄殖腔的深度特征与雏鸡泄殖腔的深度特征集合库进行相似度比较,并对比较结果进行排序;将排序结果中排在前n个与待识别雏鸡泄殖腔图像最接近的深度特征,与待识别雏鸡泄殖腔的深度特征进行特征融合,再通过卷积神经网络进行识别。结果表明,本文方法在测试数据集的识别准确率达到了97. 04%,在生产环境下识别准确率达到了96. 82%,相比常规的卷积神经网络方法,本文方法提高了雏鸡性别的识别准确率。     

BP神经网络最佳停止法对农机总动力的预测

在分析和研究了基于神经网络的农机总动力预测的基础上,指出了神经网络传统预测方法预测精度低的原因是神经网络训练阶段和预测阶段的矛盾性。通过一系列实验表明:随着拟合误差的逐渐减小,预测误差出现了先下降后上升的规律,即所谓的"过拟合"问题。为了解决这个问题,应用最佳停止法对农机总动力进行预测,该方法把样本集分成训练样本集、确认样本集及验证样本集3部分。在训练过程中监测训练样本集和确认样本集的误差,当确认样本集的误差连续20次不减小时,退出训练,返回最小确认样本集误差所对应的网络数据,并用验证样本集来检验最佳停止法的预测精度。实验数据表明:最佳停止法避免了网络出现的"过拟合"问题,有效提高了预测精度。最后,用这个训练好的网络模型预测了黑龙江省2015-2020年的农机总动力。