基于改进YOLOv8的轻量化小麦病害检测方法

为提高小麦病害检测精度,实现将模型方便快速部署到移动端,该研究提出了一种基于改进YOLOv8的轻量化小麦病害检测方法。首先,使用PP-LCNet模型替换YOLOv8网络结构的骨干网络,并在骨干网络层引入深度可分离卷积（depthwise separable convolution, DepthSepConv）结构,减少模型参数量,提升模型检测性能;其次,在颈部网络部分添加全局注意力机制（global attention mechanism, GAM）模块,强化特征中语义信息和位置信息,提高模型特征融合能力;然后,引入轻量级通用上采样内容感知重组（content-aware reassembly of features,CARAFE）模块,提高模型对重要特征的提取能力;最后,使用Wise-IoU(weighted interpolation of sequential evidence for intersection over union)边界损失函数代替原损失函数,提升网络边界框回归性能和对小目标病害的检测效果。试验结果表明,对于大田环境下所采集的小麦病害数据集,改进后模型的参数量及...     

面向复杂田间收获作业的轻量化三七目标检测方法

针对目前三七检测算法在复杂田间收获工况下检测精度低、模型复杂度大、移动端部署难等问题,该研究提出一种基于YOLOv5s的轻量化三七目标检测方法。首先,采用GSConv卷积方法替换原始颈部网络的传统卷积,引入Slim-neck轻量级颈部网络,降低了模型复杂度,同时提升了模型精度;其次,使用ShuffleNetv2轻量型特征提取网络对主干网络进行轻量化改进,提升了模型实时检测性能,并采用角度惩罚度量的损失（SIoU）优化边界框损失函数,提升了轻量化后的模型精度和泛化能力。试验结果表明,改进后的PN-YOLOv5s模型参数量、计算量、模型大小分别为原YOLOv5s模型的46.65%、34.18%和48.75%,检测速度提升了1.2倍,F₁值较原始模型提升了0.22个百分点,平均精度均值达到了94.20%,较原始模型低0.6个百分点,与SSD、Faster R-CNN、YOLOv4-tiny、YOLOv7-tiny和YOLOv8s模型相比能够更好地平衡检测精度与速度,检测效果更好。台架试验测试结果表明,4种输送分离作业工况下三七目标检测的准确率达90%以上,F₁值达86%以上,平均精度均值达87%以上,最低检测速度为105帧/s,实际收获工况下模型的检测性能良好,可为后续三七收获作业质量实时监测与精准分级输送提供技术支撑。     

基于轻量型网络的无人机遥感图像中茶叶枯病检测方法

针对无人机采集的茶叶枯病图像中病斑差异大,病斑和背景之间相似性高等问题,设计了一个轻量型网络LiTLBNet,用于准确、实时地检测野外茶园无人机图像中的茶叶枯病。LiTLBNet使用轻量型的M-Backbone作为骨干网络,用来提取茶叶枯病病斑的可区分特征,减少因图像中病斑的尺度、颜色和形状的巨大差异而导致的漏检。在LiTLBNet的LNeck结构中引入了SE和ECA模块,帮助网络在通道维度上学习目标的综合特征,减少因病斑和背景之间的相似性造成的误检,同时删除原基线网络最大的特征图,以减少计算量和模型大小。此外,本研究还通过旋转、加噪声、构建合成图像等方式来扩充训练样本数量,提高小样本条件下LiTLBNet网络泛化能力。实验结果表明,利用LiTLBNet检测无人机遥感图像中茶叶枯病的精度为75.1%,平均精度均值为78.5%,与YOLO v5s接近。然而,LiTLBNet内存占用量仅2.0MB,是YOLO v5s网络的13.9%。LiTLBNet网络可用于对茶叶枯病进行实时、准确的无人机遥感监测。     

环氧树脂/玻璃微珠轻质复合材料力学性能预报

随着航天工程及海洋探测等高科技产业的快速发展,对新型结构材料的性能有了更高的要求.采用空心玻璃微珠对环氧树脂进行改性制得复合材料,并对材料进行密度以及压缩性能的测试.同时,利用有限元软件对复合材料的压缩强度进行预报.结果表明:随着空心玻璃微珠体积分数的增加,复合材料的密度在减小,孔隙率在升高,材料的强度和模量均下降,内...     

现代建筑中应用轻型钢结构体系的优势及最佳柱距

本介绍了轻型钢结构体系的特点及轻型钢结构体系的最优柱距。轻型钢结构体系具有钢筋混凝土结构无可比拟的优势。在现代建筑中广泛应用。最优柱距：无吊车的轻型纲构的最佳柱距为７．５ｍ￣８ｍ；有吊车的轻型钢结构的最佳柱距也为７．５ｍ左右。     

普通箱式半挂车技术改进方案分析与研究

通过对故障车辆进行分析,提出普通箱式半挂车车架与车箱的改进方案,并运用有限元软件ABAQUS对其进行建模,分析改进前后其结构的强度、刚度变化。验证得出改进后的结构安全可靠．且理论分析与实际故障情况相吻合,同时也为半挂车轻量化设计提供参考。     

基于有限元的大蒜播种机机架轻量化设计

针对大蒜播种机械普遍存在结构偏重、强度富余的情况,以课题组研制的六行大蒜播种机机架为优化对象,基于有限元仿真,进行以减重、减振为目标的优化设计.首先,根据机架的原始结构和受载特性,确定3个设计变量:外侧板厚度、前梁截面边长以及后梁肋板厚度.以初始尺寸为基准,取4个级别,共建立64个几何模型.其次,对这些模型分别进行静力...     

基于YOLOv5s的农田垃圾轻量化检测方法

针对目前垃圾检测算法在农田复杂环境下检测精度不高、检测效率低,模型复杂等问题,该研究提出了基于YOLOv5s的农田垃圾轻量化检测方法。首先,使用轻量级分类网络ShuffleNetV2的构建单元作为特征提取网络,降低模型的计算量和参数量,提高运行速度,以满足移动端的应用要求;其次,为应对模型轻量化后带来的检测精度降低,该文相继对ShuffleNetV2的构建单元进行了卷积核扩大化改进和激活函数优化,在增加部分计算量的前提下提高了模型精度;此外,为增强模型在田间环境下对目标的精准定位能力,该研究针对边界框损失函数进行了优化,将CIoU边界框损失函数高宽纵横比的损失项拆分为预测框的高宽分别与最小外接框高宽的差值,然后通过不断迭代减小差值,提高模型的收敛速度和回归精度。试验结果显示,最终的改进模型检测精度达到了90.9%,此时检测速度为74 ms/帧,计算量仅为3.6 GFLOPs,与当前主流的目标检测算法SSD、YOLOv3等相比,不仅具有更优越的检测精度和推理速度,同时还大幅减少了计算量;最后,将改进前后的模型部署到Jetson TX1和Raspberry 4B 两种边缘计算设备上进行测试,测试结果表明,改进后的YOLOv5s模型在边缘计算设备上的检测速度相对原模型提高了至少20%,同时保持了较好的检测效果,平衡了边缘计算设备对精度和速度的性能需求,为田间垃圾检测任务提供了参考。     

Effect of Coarse Aggregate on Characteristics of Plastic Shrinkage Cracking of Lightweight Aggregate Concrete

The grading of lightweight aggregate (LA) and its water content has an effect on the plastic shrinkage cracking of lightweight aggregate concrete (LWAC). Test results show that the water absorption of LA and the water evaporation of the concrete increased with the increment of cubage of LA, but the area of plastic shrinkage cracking of LWAC decreased. Besides, LA with high water content is beneficial to restraining the plastic shrinkage cracking of LWAC.