基于声纹监测技术的大型泵站机组振动特性研究

声音和振动是反映旋转机械设备运行状态信息的直接载体,根据声纹监测的原理,通过对数据进行采集、预处理、提取特征值,采用卷积神经网络深度学习识别模型,建立大型泵站机组运行状态声纹样本库和模型库,构建泵站机组振动状态的声纹监测系统,实现大型泵站机组运行状态的实时监测。     

基于脸部RGB-D图像的牛只个体识别方法

为实现非接触、高精度个体识别,本文提出了一种基于牛只脸部RGB-D信息融合的个体身份识别方法。以108头28~30月龄荷斯坦奶牛作为研究对象,利用Intel RealSense D455深度相机采集2334幅牛脸彩色/深度图像作为原始数据集。首先,采用冗余图像剔除方法和自适应阈值背景分离算法进行图像预处理,经增强共得到8344幅牛脸图像作为数据集;然后,分别选取Inception ResNet v1、Inception ResNet v2和SqueezeNet共3种特征提取网络进行奶牛脸部特征提取研究,通过对比分析,确定FaceNet模型的最优主干特征提取网络;最后,将提取的牛脸图像特征L2正则化,并映射至同一特征空间,训练分类器实现奶牛个体分类。测试结果表明,采用Inception ResNet v2作为FaceNet模型的主干网络特征提取效果最优,在经过背景分离数据预处理的数据集上测试牛脸识别准确率为98.6%,验证率为81.9%,误识率为0.10%。与Inception ResNet v1、SqueezeNet网络相比,准确率分别提高1、2.9个百分点;与未进行背景分离的数据集相比,准确率提高2.3个百分点。     

污水处理厂技术与工艺管理(第二版)

本书从技术与工艺管理角度出发,较为详细地介绍了污水处理的技术与工艺管理等内容,如污水的物理处理技术、化学处理技术、活性污泥处理技术、生物膜处理技术、厌氧生物处理技术、深度处理技术、污泥处理技术等。其中包括了技术工艺的原理和特点、运行方式、工艺参数以及注意事项、存在问题等。本书可为污水处理工艺运行和管理者提供技术指导和建议。本书可作为污水厂操作人员的自学和培训教材,也可作为给水排水工程和环境工程专业师生的参考书。     

果树嫁接后管理要点

1.早春嫁接后15～25天,夏季嫁接后7天,秋季嫁接后10天可检查成活率。接穗或接芽变黑或变褐则表明嫁接不成功。若成活率过低,可及时进行补接。2.果树嫁接后视树体大小酌量埋施农家肥5～25千克、磷酸二氨0.50～2.50千克。采取环状或星形施肥法,开沟深度20～40厘米,可结合根剪疏除部分衰老的侧根。施肥后浇足水,保持根盘湿润。施肥也可以提前进行,即春季嫁接改良于上年秋施肥,夏接于初     

鲜食春大豆播种保苗技术

鲜食大豆在1月上中旬至5月中旬末均可播种(习惯上称5月中旬末以后播种的为夏秋大豆)。一般在2月中旬至3月初播种的可采用小拱棚栽培,3月中旬至3月底可采用地膜覆盖栽培,4月初以后可露地栽培。注意选用相应品种不同栽培方式要选用相应的品种,采用大棚、小拱棚等促成     

武夷山土壤氮素垂直分异规律研究

为探讨武夷山自然保护区土壤氮素的垂直分异规律,在武夷山自然保护区不同海拔的林分内设立标准地,对不同海拔和土层土壤全氮、水解性氮、铵态氮、硝态氮等指标进行测定,分析土壤不同氮素的垂直分异规律。结果表明,武夷山自然保护区0-20 cm土层土壤全氮、水解性氮、铵态氮、硝态氮含量总体上随海拔高度的升高呈增加趋势,而20-40 cm及40-60 cm土层不同形态氮素含量随着海拔高度的变化呈现一定的波动;在土壤剖面垂直分布上,土壤全氮、水解性氮、铵态氮、硝态氮含量随着土层深度的增加呈下降趋势,土层深度对土壤不同氮素含量的影响达显著水平,但土壤全氮含量在不同土层间的差异规律不明显。     

基于YOLOv5的多传感器可迁移林火检测模型

快速准确地检测森林火灾中的火点对于减轻火灾损失和开展有效的灭火救援工作至关重要。深度学习技术可以自动学习并提取不同传感器获取的林火特征。无人机搭载不同类型的传感器可以快速获取森林实时图像,但不同传感器获取的图像特征不同,导致深度学习模型在不同图像中的迁移性较差。本研究基于YOLOv5预训练模型,使用286张可见光和红外图像进行迁移学习,以增强模型对不同图像类型的适用性。迁移学习后,模型对可见光图像测试集的检测精度提升了6%,对红外图像测试集的检测精度达到0.952,证明模型对两种传感器图像数据均具有较强的检测能力。相比可见光模型,多模态模型在包含可见光和红外图像的测试集上的mAP50达到0.914,表明模型成功地提高了对红外图像的检测能力,并保留了对可见光图像的良好检测性能。综上,本研究采用少量图像进行迁移学习,取得了较好结果。迁移学习可以使YOLOv5火灾检测模型适配红外图像,在保留可见光图像检测能力的同时,增强其对火情的检测准确性与环境适应性。这为实现基于多源数据的森林火灾检测奠定了基础,为提高森林火灾检测系统的智能化与自适应提供了思路。     

基于SNSS-YOLO v7的肉牛行为识别方法

肉牛活动过程中所表现出的行为是肉牛健康状况的综合体现,实现肉牛行为的快速准确识别,对肉牛疾病防控、自身发育评估和发情监测等具有重要作用。基于机器视觉的行为识别技术因其无损、快速的特点,已应用在畜禽养殖行为识别中,但现有的基于机器视觉的肉牛行为识别方法通常针对单只牛或单独某个行为开展研究,且存在计算量大等问题。针对上述问题,本文提出了一种基于SNSS-YOLO v7(Slim-Neck&Separated and enhancement attention module&Simplified spatial pyramid pooling-fast-YOLO v7)的肉牛行为识别方法。首先在复杂环境下采集肉牛的爬跨、躺卧、探究、站立、运动、舔砥和互斗7种常见行为图像,构建肉牛行为数据集;其次在YOLO v7颈部采用Slim-Neck结构,以减小模型计算量与参数量;然后在头部引入分离和增强注意力模块(Separated and enhancement attention module, SEAM)增强Neck层输出后的检测效果;最后使用SimSPPF(Simplified ...     

基于深度强化学习的柑橘采摘机械臂路径规划方法

【目的】为解决非结构化环境下采用深度强化学习进行采摘机械臂路径规划时存在的效率低、采摘路径规划成功率不佳的问题,提出了一种非结构化环境下基于深度强化学习(Deep reinforcement learning, DRL)和人工势场的柑橘采摘机械臂的路径规划方法。【方法】首先,通过强化学习方法进行采摘路径规划问题求解,设计了结合人工势场的强化学习方法;其次,引入长短期记忆(Longshort term memory,LSTM)结构对2种DRL算法的Actor网络和Critic网络进行改进;最后,在3种不同的非结构化柑橘果树环境训练DRL算法对采摘机械臂进行路径规划。【结果】仿真对比试验表明：结合人工势场的强化学习方法有效提高了采摘机械臂路径规划的成功率;引入LSTM结构的方法可使深度确定性策略梯度(Deep deterministic policy gradient,DDPG)算法的收敛速度提升57.25%,路径规划成功率提升23.00%;使软行为评判(Soft actor critic,SAC)算法的收敛速度提升53.73%,路径规划成功率提升9.00%;与传统算法RRT-connec...     

东北地区冻土的时空变化特征

本文收集并整理了东北地区143个气象站有冻土观测记录以来的冻土数据资料,分析了东北地区冻土深度的时空变化及其分布特征。结果表明,东北地区冻土深度表现为随纬度升高而递增,即纬度越高冻土越深。从各年代100 cm和150 cm冻深线来看,冻土呈明显变浅趋势,且越高纬冻土退化越为严重。在气候变暖的情况下,20世纪70年出现极端最大冻土深度的气象站最多,90年代没有气象站出现极端最大冻土,21世纪00年代、10年代仍有极端最大冻结深度出现,且10年代较00年代出现的站点偏多,说明即使气候变暖但是极端情况仍然出现,且可能有愈加严重趋势。平均气温与最大冻土深度变化存在明显的负相关,即随着气候变暖,冻土期缩短、冻土初日推迟、翌年冻土消融日提前的现象。东北地区除黑龙江最北端为多年冻土区外,其余地区均为季节性冻土区。