基于改进YOLOv4算法的苹果叶部病害缺陷检测研究

针对苹果叶部病害缺陷检测效率低下、误检率高、实时性差等问题，以苹果叶部的灰斑病、黑星病、锈病、斑点落叶病作为研究对象，提出一种基于改进YOLOv4算法的苹果叶部病害缺陷检测算法。首先通过数据扩增对数据集扩充提升鲁棒性，算法通过二分K均值聚类算法确定锚框以解决预设锚框不适用苹果叶部病害的问题，引入DenseNet121作为特征提取网络，提升对苹果叶部病害缺陷的检测性能，并且减小模型大小，降低存储开销。将模型与YOLOv4模型进行对比验证，试验结果表明，改进后的YOLOv4模型平均精度均值（mAP）达到97.52%，与改进前相比提升0.89%，模型大小为62.71 MB，与改进前相比减小182.82 MB，检测速度为26.33 FPS，与改进前相比提升6.78 FPS。能够满足实际生活中对苹果叶部病害检测的需求。     

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。     

基于改进YOLO的自然环境下桃子成熟度快速检测模型

【目的】解决自然环境下不同成熟度桃子快速准确检测的问题,课题组提出一种基于改进YOLOv5s的目标检测算法YOLO-Faster。【方法】使用YOLOv5s网络模型作为基础网络,将主干特征提取网络替换为FasterNet,使模型轻量化,并在主干和颈部之间增加串联的CBAM卷积注意力模块和常规卷积块,增强对图像重要特征的捕捉与表达,同时引入SIoU损失函数缓解预测框与真实框之间方向的不匹配。【结果】改进后模型的m AP为88.6%,与YOLOv5s相比提升1个百分点,模型权重缩减39.4%,浮点运算量降低44.3%,在GPU、CPU上的单张图像平均检测时间分别减少12.6%和24%。此外,本研究将训练好的模型部署到嵌入式设备Jetson Nano上,模型在Jetson Nano上的检测时间比YOLOv5s减少30.4%。【结论】改进后的轻量级模型能够快速准确地检测自然环境下不同成熟度的桃子,可以为桃子采摘机器人的视觉识别系统提供技术支持。     

基于Des-YOLO v4的复杂环境下苹果检测方法

为使采摘机器人快速准确检测出复杂环境中的苹果,提出一种Des-YOLO v4算法与苹果检测方法。由于YOLO v4的网络结构复杂,提出一种Des-YOLO结构,可减少网络参数并提高算法的检测速度;在训练阶段,正负样本的不平衡会导致苹果误检,提出一种基于AP-Loss的类别损失函数,以提高苹果识别的准确性。通过自制的苹果数据集测试了Des-YOLO v4算法,并在苹果采摘机器人样机上完成了采摘实验。实验结果表明:Des-YOLO v4算法对苹果图像的平均精度值为93.1%,检测速度为53f/s;机器人单次采摘时间为8.7s,采摘成功率达92.9%,具有检测精度高、速度快等优点。     

基于StyleGAN2-ADA和改进YOLO v7的葡萄叶片早期病害检测方法

为实现葡萄早期病害的快速准确识别,针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题,以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象,提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的病斑检测方法。通过自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络和拉普拉斯滤波器的方差扩充葡萄病害数据。采用MSRCP算法进行图像增强,改善光照环境凸显病斑特征。以YOLO v7网络框架为基础,将BiFormer注意力机制嵌入特征提取网络,强化目标区域的关键特征;采用BiFPN代替PA-FPN,更好地实现低层细节特征与高层语义信息融合,以同时降低计算复杂度;在YOLO v7的检测头部分嵌入SPD模块,以提高模型对低分辨率图像的检测性能;并采用CIoU与NWD损失函数组合对损失函数重新定义,实现对小目标快速、准确识别。实验结果表明,该方法病斑检测精确率达到94.1%,相比原始算法提升5.7个百分点,与Faster R-CNN、YOLO v3-SPP和YOLO v5x等模型相比分别提高3.3、3.8、4.4个百分点,能够实现葡萄早期病害快速准确识别,对于保障葡萄产业发展具有重要意义。     

基于D2-YOLO去模糊识别网络的果园障碍物检测

针对果园目标检测时相机抖动以及物体相对运动导致检测图像模糊的问题,本文提出一种将DeblurGAN-v2去模糊网络和YOLOv5s目标检测网络相融合的D2-YOLO一阶段去模糊识别深度网络,用于检测识别果园模糊场景图像中的障碍物。为了减少融合网络的参数量并提升检测速度,首先将YOLOv5s骨干网络中的标准卷积替换成深度可分离卷积,并且在输出预测端使用CIoU＿Loss进行边界框回归预测。融合网络使用改进的CSPDarknet作为骨干网络进行特征提取,将模糊图像恢复原始自然信息后,结合多尺度特征进行模型预测。为了验证本文方法的有效性,选取果园中7种常见的障碍物作为目标检测对象,在Pytorch深度学习框架上进行模型训练和测试。试验结果表明,本文提出的D2-YOLO去模糊识别网络准确率和召回率分别为91.33%和89.12%,与分步式DeblurGAN-v2+YOLOv5s相比提升1.36、2.7个百分点,与YOLOv5s相比分别提升9.54、9.99个百分点,能够满足果园机器人障碍物去模糊识别的准确性和实时性要求。     

基于改进YOLOX-S的苹果成熟度检测方法

准确检测果园中未成熟与成熟的苹果对果园早期作物的负荷管理至关重要,提出一种能够实时检测苹果成熟度,并估算出整棵果树果实数量的方法。为提高YOLOX-S网络在复杂场景下的检测能力,在FPN(特征金字塔)的残差连接处增加了Coordinate Attention(位置注意力);为更好地检测图像中生长密集、存在遮挡、尺寸较小的苹果,将位置损失函数IoU＿Loss更换为CIoU＿Loss。试验结果表明,所提出的改进YOLOX-S检测算法相较于原算法,mAP值提高约1.97%,苹果低成熟度、中等成熟度和高等成熟度的AP值分别为90.85%、95.10%和80.50%。     

基于改进YOLOv3的骑车人识别研究

针对智能网联汽车大发展环境下骑车人在公路上为易受伤群体的问题,将目标识别作为无人驾驶技术中的关键一环,提出使用YOLOv3算法对骑车人识别算法进行研究。YOLOv3的主干特征提取网络为Darknet-53,此种网络结构针对于多种类目标检测适用性强,然而公路骑车人作为单种类目标,Darknet-53网络结构显得冗繁。基于此,提出一种在YOLOv3算法基础上记性改进的算法,通过替换主干特征提取网络为Dark-19简化网络结构,降低网络复杂度,之后优化损失函数,将原来的Io U替换成CIo U,以提高识别精度。通过在TDCB上进行仿真实验,结果表明,改进后的YOLOv3算法平均检测精度和检测速度都有所提高,精度上提高了约3%,检测速度上约提高了0.013 s,此种改进后的算法有助于提高公路骑车人的安全性,对骑车人识别研究有着重要意义。     

基于改进YOLOv5s的日光温室黄瓜霜霉病孢子囊检测计数方法

针对温室孢子捕捉设备所采集图像中孢子囊分布密集、粘连堆叠和背景复杂的特点,提出一种基于改进YOLOv5s的黄瓜霜霉病孢子囊检测算法。首先,使用带CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制的Ghost卷积替代原始网络中的CSP(Cross Stage Partial)模块,抑制背景中的杂质,在保证产生丰富特征图的同时,降低模型的参数量,提升计算速度。其次,修改特征融合网络的连接方式,删除原来负责大物体检测的分支并加入一个更细粒度的分支,以加强对小目标和密集、堆叠目标的检测。最后,对不同预测头产生的损失值赋予不同的权重,并用考虑中心点距离的DIOU＿NMS非极大值抑制方法代替原来的NMS方法。改进后的YOLOv5s算法的平均准确率和FPS分别为91.18%和65.4帧/s,比原始的YOLOv5s算法高4.88%和7.1帧/s。该研究可为监测黄瓜霜霉病的发生和发展提供数据支撑,对于保障黄瓜的产量和质量具有重要意义。     

基于改进YOLOv5m的采摘机器人苹果采摘方式实时识别

为准确识别果树上的不同苹果目标,并区分不同枝干遮挡情形下的果实,从而为机械手主动调整位姿以避开枝干对苹果的遮挡进行果实采摘提供视觉引导,提出了一种基于改进YOLOv5m面向采摘机器人的苹果采摘方式实时识别方法。首先,改进设计了BottleneckCSP-B特征提取模块并替换原YOLOv5m骨干网络中的BottleneckCSP模块,实现了原模块对图像深层特征提取能力的增强与骨干网络的轻量化改进;然后,将SE模块嵌入到所改进设计的骨干网络中,以更好地提取不同苹果目标的特征;进而改进了原YOLOv5m架构中输入中等尺寸目标检测层的特征图的跨接融合方式,提升了果实的识别精度;最后,改进了网络的初始锚框尺寸,避免了对图像里较远种植行苹果的识别。结果表明,所提出的改进模型可实现对图像中可直接采摘、迂回采摘（苹果上、下、左、右侧采摘）和不可采摘果实的识别,识别召回率、准确率、mAP和F1值分别为85.9%、81.0%、80.7%和83.4%。单幅图像的平均识别时间为0.025s。对比了所提出的改进算法与原YOLOv5m、YOLOv3和EfficientDet-D0算法在测试集上对6类苹果采摘方式的识别效果,结果表明,所提出的算法比其他3种算法识别的mAP分别高出了5.4、22、20.6个百分点。改进模型的体积为原始YOLOv5m模型体积的89.59%。该方法可为机器人的采摘手主动避开枝干对果实的遮挡,以不同位姿采摘苹果提供技术支撑,可降低苹果的采摘损失。     

大学生网络道德中存在的问题与对策

网络文化以其独特开放性、平等性、互动性及无政府性形成了与传统文化的冲突与矛盾,它正越来越多地影响当代大学生的思想,道德和价值观念。本文从影响大学生网络道德行为的三大因素出发,分析了其原因对策,希望引起教育工作者的共鸣。     

快速环路分解遗传算法在配电网络重构中的应用

为了有效提高配电网络的收敛速度，避免不成熟收敛，在传统遗传算法的基础上，提出了一种快速环路分解遗传算法。提出用支路的开关状态(0或1)作为控制参数，避免繁琐的编码方法，缩短了染色体的长度，同时对交叉位置的选取和变异提出了独特的方案，并用于网络重构中，极大地提高了计算效率。     

作物缺水敏感性分析的神经网络法

将神经网络技术应用于作物缺水敏感性分析，探讨不同阶段腾发量变化对作物产量的影响。实例分析表明，其分析结果和利用作物水分生产函数分析结论具有很高的一致性。神经网络用于敏感性分析，避免了建立具体的作物水分生产函数模型，而且时空适应性更强，为作物水分－产量关系研究开辟了新的思路。     

径向基神经网络在猪胴体瘦肉率预测中的应用

猪胴体瘦肉率(LMP)是评价猪肉品质的重要指标之一,在生产线上快速而准确地预测出其数值并进行分级是并不可少的。目前,国内大部分厂家依然采取屠宰后人工称重测量的方法,耗时耗力,且存在相当大的误差。为此,随机抽取了116头皖北地区商品猪,选定眼肌面积、背膘厚及腿臀比作为参考数据,以Mat Lab工具箱作为研究工具,利用BP、Elman和RBF等3种不同的神经网络建立预测模型,统计后进行比较分析。实验表明:3种模型的神经网络均可用于瘦肉率预测,但RBF网络误差最小,训练速度最快,学习能力最强,最适合用于建立瘦肉率的预测模型。     

网络通信安全系统分析

针对网络通信的安全性需求,文章对网络通信安全进行了系统的分析探讨,重点探讨了分布式网络通信的安全策略,并在此基础上详细探究了面向WEB服务的通信安全应用方法,对于进一步提高网络通信安全性和可靠性具有一定借鉴意义.     

OMNeT++仿真技术在计算机网络教学中的应用与研究

简要介绍网络仿真软件OMNeT ,分析OMNeT 在教学中应用的优点。通过OM-NeT 构建了一个模拟的尽量简化的计算机网络,并给这个网络配上原理性的网络协议,最后让它运行起来。这样可以让学生通过观看网络运作动画、分析网络性能结果和设计简单网络实体,更容易、深入地理解网络协议和算法的复杂行为,收到更好的教学效果。     

基于神经网络的农作物产量预测方法

准确预测农作物的产量对指导农业生产、保障粮食安全以及维持农业可持续发展具有重要意义。传统的农作物产量预测模型通常对输入数据进行统计和拟合,从而实现农作物产量预测,这些模型一般需要人工选取特征且拟合的方法是线性拟合的,而实际中大多要处理的是非线性问题。研究小组采用深度学习方法,并用已公开的农作物遥感图像数据来训练神经网络。由实验结果可以明显地发现研究小组所提出的神经网络模型识别误差率为5.5左右,优于传统的方法,而且鲁棒性也高于传统方法。     

冗余以太网在东深供水改造工程中的应用

通过对双星型和双环网络结构进行比较分析，双星网络结构适合于控制中心集中、网络结构要求扩展性高的系统，双环网络结构适用于系统安全稳定性高，控制中心可分散，扩展要求低的系统，基于以上分析，采用了双星型网络结构，该网络结构具有高可靠性、多层网络冗余、先进的容错技术、高度的网络内部安全性等特点。     

利用Net.Medic提高上网质量的研究

针对目前许多上网者面对网络异常情况束手无策的状况，介绍了利用网络检测工具Net．Medic实时监测上网时的各种相关状态的方法。     

应用蒙特卡罗法分析供水管网

首次将蒙特卡罗法应用于供水管网分析,建立了相应的随机游动模型,并对管网中常见元件水塔（池）、供水泵、普通阀门、减压阀、逆止阀、增压泵给出了具体的计算处理方法。实例计算表明,采用蒙特卡罗法计算简便、灵活,所需计算机内存少,便于对多水源的复杂管网进行水力计算。