改进的变尺度优化算法在节水灌溉制度优化设计中的应用

应用改进的变尺度混沌优化算法对水分生产函数模型进行求解,求解程序用Visual Basic编写。以河西武威绿洲春小麦数据为例,将混沌算法应用于小麦灌溉制度优化设计中,并与动态规划法进行对比,证明了改进的混沌优化算法可以提高灌溉制度优化设计的精度与速度。     

基于多源信息融合的中文农作物病虫害命名实体识别

随着农作物病虫害研究文献的快速增长,对农作物病虫害领域文献进行文本挖掘变得越来越重要。开发有效、准确的农作物病虫害命名实体识别系统有助于在农作物病虫害相关研究报告中提取研究成果,为农作物病虫害的治理提供有效建议。本文针对中文农作物病虫害数据集缺失问题,提出了基于半远程监督的停等算法,利用该算法构建中文农作物病虫害领域语料库,大幅度减少标注过程的人工成本和时间成本;同时,提出了中文农作物病虫害命名实体识别模型（Agricultural information extraction, Agr-IE）,该模型基于BERT-BILSTM-CRF,辅以多源信息融合（多源分词信息和全局词汇嵌入信息）丰富字符向量,使其充分结合字符级与词汇级的信息,以提高模型捕捉上下文信息的能力。实验表明,该模型可以有效地识别病害、虫害、药剂、作物等实体,F1值分别为96.56%、95.12%、94.48%、95.54%,并对识别难度较大的病原实体具有较好的识别效果,F1值为81.48%,高于BERT-BILSTM-CRF、BERT等模型的相应值。本文所提模型在MSRA和Weibo等其他领域数据集上与CAN-NER、Lattice-LSTM-CRF等模型进行了对比实验,并取得最佳的识别效果,F1值分别为95.80%、94.57%,表明该算法具有一定的泛化能力。     

基于MSRCR-YOLOv4-tiny的田间玉米杂草检测模型

为实现田间环境下对玉米苗和杂草的高精度实时检测,本文提出一种融合带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法的改进YOLOv4-tiny模型。首先,针对田间环境的图像特点采用MSRCR算法进行图像特征增强预处理,提高图像的对比度和细节质量;然后使用Mosaic在线数据增强方式,丰富目标检测背景,提高训练效率和小目标的检测精度;最后对YOLOv4-tiny模型使用K-means++聚类算法进行先验框聚类分析和通道剪枝处理。改进和简化后的模型总参数量降低了45.3%,模型占用内存减少了45.8%,平均精度均值(Mean average precision, mAP)提高了2.5个百分点,在Jetson Nano嵌入式平台上平均检测帧耗时减少了22.4%。本文提出的Prune-YOLOv4-tiny模型与Faster RCNN、YOLOv3-tiny、YOLOv4 3种常用的目标检测模型进行比较,结果表明：Prune-YOLOv4-tiny的mAP为96.6%,分别比Faster RCNN和YOLOv3...     

基于XGBoost算法的多云多雾地区多源遥感作物识别

快速、准确地获取作物种植面积信息是长势监测、产量估算、病虫害监测和预警的基础。针对我国江南区域多云雾的特点,以Sentinel-1/2为数据源,综合采用光学遥感影像和合成孔径雷达(Synthetic aperture radar, SAR)影像等多源数据,针对研究区作物早春覆膜的特点,构建地膜植被指数(SAR plastic-film vegetation index, SPVI);利用时序光谱和植被指数特征,研究基于XGBoost算法的作物识别方法。以安徽省宣城市宣州区为研究区,开展实例验证研究。在作物生育期内,云雾影响较大,光学遥感覆盖稀疏区域以Sentinel-2影像为主,获取时序指数数据集,增加4期Sentinel-1雷达影像,用以补充云雾时期(5—7月)光学影像的缺失。以本文设计的方法,得到作物识别总体精度为84.87%,优于随机森林的83.93%,主要作物烟草制图精度88.69%,用户精度95.51%。仅使用生育期Sentinel-2影像的作物识别总体精度79.01%,主要作物烟草制图精度82.30%,用户精度93.49%。研究结果表明,本文构建的基于XGBoost算法多源...     

基于RealSense深度相机的多特征树干快速识别方法

针对农业机器人在果园定位和导航中,环境背景复杂、光照强度变化大等问题,本文提出了一种基于RGB-D相机并利用颜色、深度、宽度和平行边特征的树干快速识别方法。首先,使用RealSense深度相机获取果园的彩色图像和深度数据;然后,将彩色图像转换为HSV颜色空间,再对HSV颜色空间中的S分量进行超像素分割,并将颜色特征和深度特征相近的相邻超像素块进行合并;随后,对深度图像进行树干宽度特征检测,对宽度置信率大于阈值的物体看作是待处理物体;最后,对待处理的物体进行平行边特征检测,在待处理物体边缘区域选择感兴趣区域窗口（ROI）进行边缘检测,搜索可能的树干边缘直边,当物体边缘的置信率R_B大于设定的阈值T_LB时,则识别为树干。通过对树干的多特征提取,有效提高了在不同环境下树干识别准确率。利用移动机器人平台在果园环境进行试验测试,以检验在强光照、正常光照和弱光照条件下树干识别算法的性能。试验结果表明,本文的树干识别算法在强光照、正常光照和弱光照条件下,树干识别的准确率分别为92.38%、91.35%和89.86%,每帧图像平均耗时分别为0.54、0.66、...     

耕地生产力隐性退化遥感监测与影响因素分析

以江苏省永久耕地为例,基于2001—2019年中分辨率成像光谱仪(Moderate resolution imaging spectroradiometer, MODIS)遥感影像,开展耕地生产力隐性退化遥感监测和影响因素分析。BFAST(Breaks for additive seasonal and trend)算法用于建模历史时期耕地生产力变化的预期行为,并以此为基准判断监测时期耕地生产力是否存在隐性退化风险。基于地理探测器,从3个准则层的8项指标变量对耕地生产力隐性退化进行了主导影响因素探测和因子交互分析。研究结果表明：江苏省存在生产力隐性退化的耕地比例为21.9%,具有显著的空间差异。西北地区的徐州市、宿迁市的耕地生产力隐性退化比例最高,分别为47.2%和43.4%,且表现出聚集性。东南地区的苏州市、无锡市和南通市的耕地生产力隐性退化比例较低,均不足10%。因子探测分析表明外流人口数量、种植业从业人员数量和农业机械化总动力3项指标对江苏省耕地生产力隐性退化的解释力最强。多因子交互耦合后,人口因素与生产条件解释力增强最为显著。耕地生产力隐性退化的地域分异类型划分为生产条件约束型...     

基于K-means聚类和RF算法的葡萄霜霉病检测分级方法

针对自然环境复杂背景下葡萄霜霉病检测分级困难的问题,提出了一种基于语义分割结合K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法,实现对葡萄霜霉病快速分级。构建了葡萄霜霉病数据集,采用HRNet v2+OCR网络建立葡萄叶片语义分割模型,提取复杂环境下葡萄叶片;采用K-means聚类算法将葡萄叶片分解为若干子区域图像,并标记少量数据集进行随机森林算法学习,实现葡萄叶片病斑分割与提取;同时在叶片提取和病斑提取过程中,设计一种像素尺寸变换方法,解决图像分辨率引起的精度低问题。基于HRNet v2+OCR网络的葡萄叶片分割模型的准确率为98.45%,平均交并比为97.23%;融合K-means聚类和随机森林(RF)算法的葡萄叶片正面、反面和正反面霜霉病病害分级准确率分别为52.59%、73.08%和63.32%,病害等级误差小于等于2级时的病害分级准确率分别为88.67%、96.97%和92.98%。研究结果表明,基于K-means聚类和随机森林算法的葡萄霜霉病检测分级方法能够准确地分割自然环境复杂背景下的葡萄叶片和葡萄霜霉病病斑,并实现葡萄霜霉病分级,为葡萄霜霉病精准防治提供了方法和...     

乡村旅游产业集群化在现代农机资源整合中的应用 —基于低碳背景

在低碳背景下,乡村旅游产业已经初具规模,且形成了一定的产业集群化,有利于合理的分配旅游信息和服务资源,提高旅游产业的服务水平.在农机作业时,特别是在多农机作业时,利用产业集群化思想可以实现农机资源的合理调度与分配,从而提高农机的作业效率,实现多农机协同化生产作业.在农机资源调度与分配时,还可以利用智能化算法对农机的行驶...     

基于自适应深度学习的数控机床运行状态预测方法

针对机床状态动态标签及差异化分布数据下的预测适应性差与准确度低问题,结合时序特征关系和模型融合方法,建立自适应混合深度学习模型进行机床状态预测.首先,通过融合最小近邻分类器,设计一种基于权值累积的自适应更新法则,建立具有数据自适应性的状态预测模型.在此基础上,提出一种基于中心损失函数的特征距离度量优化策略,构建综合决策...     

基于LS-DYNA的45号钢铣削SPH算法仿真分析

基于LS-DYNA软件的SPH算法对45号钢的铣削过程进行仿真分析,得出45号钢在切削过程中的变形及切屑的形成过程,控制切削速度、进给速度、切削深度等参数,以求得切削参数对切削力的影响.