基于轻量卷积结合特征信息融合的玉米幼苗与杂草识别

针对自然环境下作物与杂草识别精度低、实时性和鲁棒性差等问题,以幼苗期玉米及其伴生杂草为研究对象,提出一种基于轻量卷积神经网络结合特征层信息融合机制的改进单步多框检测器（Single shot multibox detector,SSD）模型。首先,采用深度可分离卷积结合压缩与激励网络（Squeeze and excitation networks,SENet）模块构建轻量特征提取单元,在此基础上通过密集化连接构成轻量化前置基础网络,替代标准SSD模型中的VGG16网络,以提高图像特征提取速度;然后,基于不同分类特征层融合机制,将扩展网络中深层语义信息与浅层细节信息进行融合,融合后的特征图具有足够的分辨率和更强的语义信息,可以提高对小尺寸作物与杂草的检测准确率。试验结果表明,本文提出的深度学习检测模型对自然环境下玉米及其伴生杂草的平均精度均值为88.27%、检测速度为32.26f/s、参数量为8.82×10.6,与标准SSD模型相比,精度提高了2.66个百分点,检测速度提高了33.86%,参数量降低了66.21%,同时对小尺寸目标以及作物与杂草叶片交叠情况的识别具有良好的鲁棒性与泛化能力。本文方法可为农业自动化精准除草提供技术支持。     

基于轻量二阶段检测模型的自然环境多类蔬菜幼苗识别

为实现自然环境下蔬菜幼苗精准快速识别,本文以豆角、花菜、白菜、茄子、辣椒、黄瓜等形态差异大、具有代表性的蔬菜幼苗为研究对象,提出一种基于轻量化二阶段检测模型的多类蔬菜幼苗检测方法。模型采用混合深度分离卷积作为前置基础网络对输入图像进行运算,以提高图像特征提取速度与效率;在此基础上,引入特征金字塔网络(Feature pyramid networks, FPN)单元融合特征提取网络不同层级特征信息,用于增强深度学习检测模型对多尺度目标的检测精度;然后,通过压缩检测头网络通道维数和全连接层数量,降低模型参数规模与计算复杂度;最后,将距离交并比（Distance-IoU, DIoU）损失作为目标边框回归损失函数,使预测框位置回归更加准确。试验结果表明,本文提出的深度学习推理模型对多类蔬菜幼苗的平均精度均值为97.47%,识别速度为19.07 f/s,模型占用存储空间为60 MB,对小目标作物以及叶片遮挡作物的平均精度均值达到88.55%,相比于Faster R-CNN、R-FCN模型具有良好的泛化性能和鲁棒性,可以为蔬菜田间农业智能装备精准作业所涉及的蔬菜幼苗检测识别问题提供新方案。     

基于深度特征的稻田苗期杂草识别方法研究

稻田杂草主要在水稻秧苗封行前与其竞争水肥光等资源,也为病虫害提供滋生条件.由于目前主要防控方式为除草剂无选择性地喷施,造成大量的农药浪费和环境污染.由于除草剂针对杂草的靶向喷施可大量减少农药使用量,笔者提出了一种基于深度卷积特征的稻田苗期杂草识别方法,采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM...     

基于卷积神经网络与迁移学习的稻田苗期杂草识别

杂草类别信息获取是实现杂草智能化田间管理的基础,为实现自然光照和大田复杂背景下的稻田苗期杂草自动识别,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与迁移学习相结合的稻田苗期杂草识别方法,可将预训练CNN图像分类模型的参数迁移到稻田苗期杂草识别任务.工作时,采集6种稻田苗...     

基于图像处理的杂草叶片识别参数研究

杂草种类繁多、危害严重,对杂草种类进行精确识别,可以提高除草效率,减少除草剂使用量,降低其对环境的污染.为此,应用图像处理的有关技术,以杂草叶片为研究对象,以形态、纹理和颜色特征相结合的方法来描述杂草叶片信息,提出了共16个特征参数可对杂草叶片信息进行精确描述,该特征参数可区别不同种类的杂草,为农药的精确投放和现代施药装备的开发奠定基础.     

基于深度学习的无人机遥感生态灌区杂草分类

为了更好地推进生态灌区建设,对灌区内杂草进行检测、控制,提出一种基于卷积神经网络的杂草分类和密度测算方法.通过无人机低空拍摄采集3种杂草(藜草、葎草、苍耳)和3种作物(小麦、花生、玉米)作为数据集,经过裁剪、灰度化等前期处理,并通过旋转方式扩充数据集,最后收集17 115张训练样本和750张测试样本,然后将训练集输送给卷积神经网络,采用softmax回归,实现6类植物的分类.为降低网络参数,文中试验了100×100和300×300不同分辨率图像对识别精度的影响,分类结果表明300×300分辨率时识别率最高可达到95.6%.另外为实现针对特定杂草的防控,提出了一种检测单一杂草密度的方法,可实现对灌区内各种杂草的精确监控,为后期杂草防控的精准施药提供依据,对实现高效、绿色、安全的现代农业具有重要理论意义和实用价值.     

基于多特征融合的田间杂草分类识别

提出了一种基于模糊BP综合神经网络的田间杂草分类识别方法。对分类特征进行模糊化处理,充分考虑了杂草的分类特征本身存在的不确定性。使用遗传算法对网络结构进行优化处理,提高了该综合神经网络的收敛性和稳定性。并基于特征级数据融合方法进行杂草识别。对田间7种杂草进行识别的实验结果表明,7种杂草的混合识别率达到94.2%;另外,对玉米及其伴生杂草进行分类测试,混合识别率达到96.7%,具有较好的识别精度。     

基于深度学习的杂草识别方法研究进展

伴生杂草不仅与作物争夺养分和水分,而且还是多种病虫害的中间寄主,成为困扰作物高效生产的难题。随着深度学习技术的发展,杂草的自动检测和分类识别在清除杂草过程中得到重要应用。首先阐述应用于杂草识别过程中深度学习的硬件需求以及软件实现过程,分析用于深度学习不同硬件的优缺点,阐述深度学习模型建立、训练、模型评估以及模型部署等基本步骤;并重点论述深度学习方法在杂草和作物识别以及杂草分类识别的研究进展。然后指出深度学习数据需求量大,目前无通用数据集,杂草、作物相互遮挡,光照环境复杂,机器作业条件恶劣等情况下识别准确率低的问题。最后提出图像与光谱数据融合、杂草识别模型模块化、杂草长势预测、模型嵌入式部署研究将成为基于深度学习的杂草识别方法未来的研究方向。     

基于YOLO v5的农田杂草识别轻量化方法研究

针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration,MSRCR)增强算法对部分图像数据进行预处理,提高边缘细节模糊的图像清晰度,降低图像中的阴影干扰。使用轻量级网络PP-LCNet重置了识别模型中的特征提取网络,减少模型参数量。采用Ghost卷积模块轻量化特征融合网络,进一步降低计算量。为了弥补轻量化造成的模型性能损耗,在特征融合网络末端添加基于标准化的注意力模块(Normalization-based attention module,NAM),增强模型对杂草和玉米幼苗的特征提取能力。此外,通过优化主干网络注意力机制的激活函数来提高模型的非线性拟合能力。在自建数据集上进行实验,实验结果显示,与当前主流目标检测算法YOLO v5s以及成熟的轻量化目标检测算法MobileNet v3-YOLO v5s、ShuffleNet v2-YOLO v5s比较,轻量化后杂草识别模型内存占用量为6.23MB,分别缩小54.5%、12%和18%;平均精度均值(Mean average precision,mAP)为97.8%,分别提高1.3、5.1、4.4个百分点。单幅图像检测时间为118.1ms,达到了轻量化要求。在保持较高模型识别精度的同时大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行农田杂草识别提供技术支持。     

基于Faster R-CNN的新疆棉花幼苗与杂草识别方法

针对新疆棉田杂草的伴生特点带来的特征过拟合、精确率低等问题,以新疆棉花幼苗与杂草为研究对象,分析杂草识别率低的影响因素,建立了基于Faster R-CNN的网络识别模型.采集不同角度、不同自然环境和不同密集程度混合生长的棉花幼苗与杂草图像5370张.为确保样本质量以及多样性,利用颜色迁移和数据增强来提高图像的颜色特征与...     

基于轻量级无锚点深度卷积神经网络的树上苹果检测模型

为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性,实现在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,本研究通过改进轻量级的MobileNetV3网络,结合关键点预测的目标检测网络（CenterNet）,构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型（M-CenterNet）,并通过与CenterNet和单次多重检测器（Single Shot Multibox Detector,SSD）网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明,本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为88.9%、10.9%和5.8%;模型体积和帧率分别为14.2MB和8.1fps;在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下,所提网络模型体积仅为CenterNet网络的1/4;相比于SSD网络,所提网络模型的AP提升了3.9%,模型体积降低了84.3%;本网络模型在CPU环境中的运行速度比CenterNet和SSD网络提高了近1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。     

基于轻量化YOLOv5s的花椒簇检测研究

针对现有花椒簇检测算法模型参数量多、计算量大、检测速度低、很难部署到嵌入式设备的问题,提出一种基于轻量化YOLOv5s的花椒簇检测算法模型。首先将ShuffleNet v2主干网络替代原YOLOv5s中的主干网络进行重构;同时将SPPF嵌入至ShuffleNet v2骨干中;其次引入轻量级注意力机制CBAM;最后使用SIoU＿Loss代替CIoU＿Loss作为回归损失函数。试验结果表明：改进后的轻量化YOLOv5s网络参数降低85.6%,计算量降低87.7%,对花椒簇的检测精度mAP@0.5达到92.6%,较原YOLOv5s模型提高3.4%,mAP@0.5:0.95达到61.4%,检测时间为11 ms,相比原模型16 ms缩短31.3%,可以满足在现场环境下对花椒簇的检测。     

基于IPSO-BP模型的粮食产量预测方法研究

针对粮食产量预测的复杂性,以基本微粒群算法(PSO)为基础,引入繁殖和变异机制,提出一种改进的微粒群算法(IPSO)优化BP神经网络的连接权值和阈值.综合考虑影响粮食产量的有关因素,构建出IPSO-BP的粮食产量预测模型,并以江苏省1978-2018年的粮食产量及影响其产量的10个因素作为数据集进行仿真试验.试验结果表...     

基于人工势场法的移动机器人路径规划研究现状与展望

路径规划是移动机器人领域的热点研究方向,人工势场法已在工业机器人路径规划中得到广泛应用,近年来正逐步应用于农业工程的路径规划问题中.首先对路径规划中人工势场法的原理及传统人工势场法存在的缺陷进行分析,针对人工势场法中的局部极小值和目标不可达问题的多重改进方法进行原理分析和方法总结,并根据人工势场法在工业机器人中的应用对...     

基于改进YOLOv3网络模型的茶草位置检测算法

精准高效的茶草识别是智能茶园植保机械进行除草工作的关键。针对目前茶园除草智能化程度较低等问题,提出改进YOLOv3网络模型的茶草检测算法。首先,分季节和时间段,在多个茶叶品种的种植园中以自适应的距离和角度采集茶草混合图像并建立试验数据集。接着,使用K均值聚类算法重新设计先验锚框尺度。然后,以YOLOv3网络模型为基础,选取17×17的网格划分图像区域;采用残差网络（ResNet）作为主干网;加入过程提取层,增强草株检测性能。最后在原损失函数中引入广义交并比损失。通过消融试验和不同目标检测算法对比试验验证此改进算法对茶树与杂草的检测效果。试验结果表明,改进 YOLOv3网络模型对杂草的检测精确率和召回率分别为85.34%和91.38%,对茶树的检测精确率和召回率最高达到82.56%和90.12%;与原YOLOv3网络模型相比,检测精确率提高8.05%,并且每秒传输帧数达到52.83 Hz,是Faster R-CNN网络模型的16倍。这些数据说明所提算法在茶园复杂环境下,不仅对于茶树和杂草具有更好的识别效果,而且满足实时检测的要求,可以为智能茶园植保机械提供技术支持。     

基于长短时记忆网络（LSTM）的蟹塘溶解氧估算优化方法

水中溶解氧含量低会影响螃蟹的成活率,保证低溶解氧时刻溶解氧的预测精度非常重要。目前,溶解氧传感器价格昂贵且易遭受腐蚀,因此通过相关变量来间接估计溶解氧浓度有重要的意义。本研究在长短时记忆网络（LSTM）模型的基础上,优化LSTM反向传播时的损失函数,提出了提高低溶解氧含量估算精度的溶解氧预测模型（LDO-LSTM）。LDO-LSTM的损失函数是在平均绝对百分比误差（MAPE）基础上,根据溶解氧值的变化趋势和溶解氧浓度大小,分别赋予不同权值的权重函数,并通过均方根误差（RMSE）和平均绝对百分比误差（MAPE）来评估LDO-LSTM和LSTM在不同范围的溶解氧估算能力。对模型的测试试验结果表明：在溶解氧高于6mg/L时,LDO-LSTM和LSTM的RMSE、MAPE差值稳定在0.1左右;在溶解氧低于6mg/L时,LDO-LSTM的RMSE值和MAPE值分别比LSTM低0.25和0.139,说明了LDO-LSTM网络不但可以保证整体溶氧预测精度,而且能够提高较低溶解氧值的估算精度。本研究对于降低水产养殖成本、提高溶解氧估算精度有着重要的作用。     

基于改进多目标决策模型的大桥水库灌区渠系自适应规划方法

提出基于改进多目标决策模型的大桥水库灌区渠系自适应规划方法,合理规划大桥水库灌区渠系配水,提高水资源利用率,降低无效弃水以及对生态环境的影响。以配水结束后灌区各渠系缺水量、渠道输水损失量以及农作物生产带来的灰水足迹三者最小为大桥水库灌区渠系规划多目标决策函数,以渠道输水能力、水量和时间为约束条件,构建大桥水库灌区渠系规划的多目标决策模型;以栅格法构建路径规划的运行环境,通过移动几率优化、信息素挥发系数自适应调整两方面改进蚁群算法,通过改进蚁群算法寻优获取渠道缺水量、输水损失量、灰水足迹最小的水库灌区渠系规划结果。实验证明：该方法可以有效规划大桥水库灌区渠系的水资源,规划后的灌区渠系在缺水量、渠道输水损失量以及灰水足迹方面都有较好的表现,且效率高、应用性强。     

智能切换的模型参考模糊自适应内模控制的研究

针对具有大惯性、大滞后特性的电厂主汽温对象,采用模型参考自适应控制的思想,结合模糊控制和内模控制方法,提出了一种模型参考模糊自适应内模控制方法:在相消法设计内模控制器的基础上,利用参考模型的系统误差及其变化率去调节控制器中的参数。并用带反馈校正的模型预测作系统输出预测,根据系统响应和系统预测值是否在给定误差范围内来共同决定控制量在限幅值与内模控制器输出值之间进行在线智能切换。并通过热工对象的仿真研究,证明其有效性。