针对原木CT图像的一种中值滤波

在对传统的中值滤波和原木CT图像的特点的研究基础上,发现单纯地用中值滤波算法或均值滤波难以同时尽可能地消除混合噪声。针对这一问题,提出了一种改进的自适应中值滤波算法。对于不同的图像区域,算子也相应地有所不同,其中算子中的权值选取依赖于区域的灰度中值,且当某点的灰度越接近灰度中值,其权值就相应地越大。实践证明,新算法的处理结果优于传统的滤波算法和均值滤波,具有准确性和实时性。     

基于改进YOLOv8n的复杂环境下柑橘识别

针对复杂环境下柑橘果实大量重叠、枝叶遮挡且现有模型参数量大、计算复杂度高等问题,提出了一种基于改进YOLOv8n的柑橘识别模型YOLOv8-MEIN。首先,该研究设计了ME卷积模块并使用它改进YOLOv8n的C2f模块。其次,为了弥补CIoU损失函数在检测任务中泛化性弱和收敛速度慢的问题,使用Inner-CIoU损失函数加速边界框回归,提高模型检测性能。最后,在自建数据集上进行模型试验对比,试验结果表明,YOLOv8-MEIN模型交并比阈值为0.5的平均精度均值mAP_0.5值为96.9%,召回率为91.7%,交并比阈值为0.5~0.95的平均精度均值mAP_0.5～0.95值为85.8%,模型大小为5.8MB,参数量为2.87M。与原模型YOLOv8n相比,mAP_0.5值、召回率、mAP_0.5～0.95值分别提高了0.4、1.0、0.6个百分点,模型大小和参数量相比于原模型分别降低了3.3%和4.3%,为柑橘的自动化采摘提供技术参考。     

农田环境下无人机图像并行拼接识别算法

为改善在农田环境下无人机图像计算速度和效率,该研究提出了一种农田环境下无人机图像并行拼接识别算法。利用倒二叉树并行拼接识别算法,通过提取图像拼接中的变换矩阵,实现拼接识别同时进行。根据边缘设备的CPU核心数和图像数量自动将图像拼接识别任务划分为多个子进程,并分配到不同核心上执行,以提高在农田环境下的计算效率。试验结果表明：相同试验环境和数据集条件下,倒二叉树并行拼接算法的拼接耗时相较于商业软件平均减少了60%～90%左右;在农田环境下,倒二叉树并行拼接识别相较于串行拼接识别的耗时减少了70%,图像识别的平均像素交并比提升了10.17个百分点,说明在农田环境下采用多线程倒二叉树并行算法可以更好地利用农田环境下边缘设备的计算资源,大幅提升无人机图像的拼接和识别的速度,为无人机的快速实时监测提供技术支撑。     

基于离散傅立叶变换的水稻作物数字图像压缩技术研究

[目的]研究水稻监控系统中的数字图像压缩技术。[方法]提出了一种基于离散傅立叶变换的数字图像压缩技术方案,并通过仿真试验对图像进行了不同压缩比的压缩。[结果]对于压缩比在30以内的数字图像的压缩,衡量编码压缩质量的5个参数(压缩比、图像的熵、平均码字长度、编码效率、冗余度)和评价压缩图像逼真度的参数(PSNR)均达到较好效果,人眼几乎不能分辨出解压缩图像和原始图像之间的差异;在压缩比超过30的数字图像的压缩上,解压缩图像存在一定的失真。当压缩比为91.516 3时,虽然图像有一定的失真,但PSNR仍能达到21.528 2,从直观上人眼在一定的误差范围内仍能接受解压缩图像。[结论]该研究结果表明提出的图像压缩方案是一种可行的、有效的、较好的图像压缩技术,完全可以满足农作物监控系统中图像存储、交换与传输的要求。     

构建VED-SegNet分割模型提取鱼类表型比例

为提高鱼类表型分割精度和准确度,实现鱼类表型智能监测,该研究基于深度学习算法构建了VED-SegNet模型用于鱼类表型分割和测量。该模型将cross stage partial network和GSConv结合作为编码器（VoV-GSCSP）,保持足够精度的同时降低网络结构复杂性。另一方面,该模型采用EMA(efficient multi-scale attention module with cross-spatial learning)建立强化结构,加强编码器和解码器之间的信息传递,提高模型精度,并实现了8个表型类别的输出。采用自建的鱼类表型分割数据集对VED-SegNet模型进行了测试,测量结果中鱼类各表型比例与实际测量值相接近,表型最大平均绝对和平均相对误差为0.39%、11.28%,能实现无接触式提取水产养殖中鱼类表型比例。对比其他常见语义分割模型,平均交并比mean intersection over union,mIoU和平均像素准确率mean pixel accuracy,m PA最高,分别到达了87.92%、92.83%。VED-SegNet模型在环境复杂、多鱼重叠的...     

基于改进YOLOv8n的茶叶嫩稍检测方法

针对名优茶智能采摘中茶叶嫩梢识别精度不足的问题,该研究对YOLOv8n模型进行优化。首先,在主干网络中引入动态蛇形卷积（dynamic snake convolution,DSConv）,增强模型对茶叶嫩梢形状信息的捕捉能力;其次,将颈部的路径聚合网络（path aggregation network,PANet）替换为加权双向特征金字塔网络（bi-directional feature pyramid network,BiFPN）,强化模型的特征融合效能;最后,在颈部网络的每个C2F模块后增设了无参注意力模块（simple attention module,SimAM）,提升模型对茶叶嫩梢的识别关注度。试验结果表明,改进后的模型比原始模型的精确率（precision,P）、召回率（recall,R）、平均精确率均值（mean average precision,mAP）、F1得分（F1 score,F1）分别提升了4.2、2.9、3.7和3.3个百分点,推理速度为42 帧/s,模型大小为6.7 MB,满足低算力移动设备的部署条件。与Faster-RCNN、YOLOv5n、YOLOv7n和YOLOv8n目标检测算法相比,该研究提出的改进模型精确率分别高出57.4、4.4、4.7和4.2个百分点,召回率分别高出53.0、3.6、2.8和2.9个百分点,平均精确率均值分别高出58.9、5.0、4.6和3.7个百分点,F1得分分别高出了56.8、3.9、3.7和3.3个百分点,在茶叶嫩梢检测任务中展现出了更高的精确度和更低的漏检率,能够为名优茶的智能采摘提供算法参考。     

基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测

为了快速检测和统计杨梅树的数量,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的杨梅树单木检测模型：YOLOv7-ACGDmix。首先,对YOLOv7的可扩展高效长程注意力网络（extended-efficient long-range attention networks, E-ELAN）进行改进,通过融合兼具卷积和注意力机制优势的ACmix（a mixed model that enjoys the benefit of both self-attention and convolution）结构得到AC-E-ELAN模块,提升模型的学习和推理能力,引入可变形卷积（deformable convolutional networks version 2, DCNv2）结构得到DCNv2-E-ELAN模块,增强模型对不同尺寸目标的提取能力;其次,采用内容感知特征重组（content-aware reassembly of features, CARAFE）上采样模块,提高模型对重要特征的提取能力;然后,在主干和头部网络部分添加全局注意力机制（global-attention mechanism, GAM）,强化特征中的语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;最后,采用WIoU（wise intersection over union）损失函数减少因正负样本数据不平衡造成的干扰,增强模型的泛化性。在公开数据集上的试验结果表明,YOLOv7-ACGDmix模型的精确率达到89.1%,召回率达到89.0%,平均精度均值（mean average precision, mAP）达到95.1%,F₁-score达到89.0%,相比于原YOLOv7模型分别提高1.8、4.0、2.3和3.0个百分点。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv8模型相比,改进模型的平均精度均值（mAP_0.5）分别提高了9.8、2.2、0.7个百分点。实地采集杨梅树样本数据的检测精确率87.3%、召回率85.7%。试验表明,改进模型为基于无人机影像的杨梅树单木检测提供了一种有效的解决方案,对果园精准管理的发展具有重要意义。     

基于随机森林特征优选的雪茄烟叶晾制过程含水率预测

针对雪茄烟叶晾制过程含水率人工判断主观性强、准确度低等不足,以及对影响雪茄烟叶晾制过程含水率预测的重要表观特征尚不明确等问题,该研究基于图像特征提取以及机器学习技术实现雪茄烟叶晾制过程含水率的预测。试验以雪茄烟品种“云雪2号”为试验材料,获取晾制过程的烟叶图像的颜色、轮廓、纹理以及部位四类特征并筛选出雪茄烟叶含水率预测的优选图像特征子集。在此基础上,构建了随机森林（random forest, RF）、支持向量机（support vector regression, SVR）与反向传播神经网络（back propagation neural network, BPNN）模型,并利用遗传算法（genetic algorithm, GA）对各模型超参数进行优化,将原始图像特征集与优选图像特征集输入3个机器学习模型,构建出6种模型-特征组合方案,依据晾制时期对原始数据集进行划分,并对测试集进行预测。最终结果显示：GA-SVR模型+优选图像特征子集的组合方案在测试集上表现最优,其决定系数（coefficient of determination,r²）与均方误差（mean square error,MSE）分别为0.980和0.001,且运行时间最短（运行时长=0.128 s）。研究结果可为雪茄烟叶晾制过程智能化控制提供理论依据。     

基于YOLOv5s-ESTC的肉苁蓉检测

为了解决因梭梭和红柳等宿主遮挡、样本分布密集、样本大小不均衡等造成人工种植肉苁蓉检测精度低以及模型参数量过大难以向嵌入式设备移植等问题,该研究提出一种基于改进YOLOv5s的人工种植肉苁蓉轻量化检测方法。首先,将YOLOv5s的主干网络替换为EfficientNetv2网络,以减少模型参数量和计算复杂度进而实现模型轻量化,便于后期将模型向嵌入式设备部署;其次,为了增强模型对小目标肉苁蓉特征信息的提取能力,将C3模块与Swin Transformer Block进行整合,得到C3STR模块,将其引入主干网络,并将其输出的特征图与Neck网络中的特征图进行融合;最后,在检测头前端与颈项加强网络之间添加CA注意力机制,以弱化背景信息、聚焦目标特征,提高网络检测性能。试验结果表明,该模型对于肉苁蓉的检测精度和准确率分别为89.8%和92.3%,模型的参数量和计算量分别为5.69×10⁶ MB和6.8 GB,权重文件大小为11.9 MB,单幅图像推理时间为8.9 ms,能够实现实时性检测。同其他主流模型相比,改进后的模型的检测精度分别比SSD、Faster R-CNN、YO...     

基于Python的双过滤水肥一体机智能控制研究

为了满足不同生长时期植株水肥需求,基于基于Python的双过滤图像处理方法及环境监测技术,设计了可以自适应调节的水肥控制系统,主要包括氮肥含量控制和浇灌量控制.氮肥含量控制:首先,CCD摄头采集植株图像,应用Python的双过滤图像处理方法得到植株高度;其次,建立不同生长时期最高植株对应的氮肥浓度的曲线;再次,采用色度...