新疆三屯河灌区水利信息化应用研究

以新疆维吾尔自治区（简称新疆）昌吉回族自治州（以下简称昌吉州）三屯河灌区为研究区域,利用ArcGIS的水文分析模块对GDEMV3 30 m分辨率数字高程模型（digital elevation model,DEM）进行河网水系的提取,从而得出水流方向、汇流累计量、分级河网和子流域边界等河网信息,利用AI Earth深度学习算法对Sentinel-1 SAR GRD遥感影像进行水体分类提取。不同于用遥感影像处理软件（environment for visualizing images,ENVI）对研究区影像进行地物识别分类的传统操作,该研究更倾向于通过AI Earth使用监督分类算法对Sentinel-2 L2A影像数据进行地物分类,进而绘制出渠系一张图,清晰生动地展现研究区域复杂的水系结构,对GDEMV3 30 m分辨率数字高程数据、野外采样点数据、天地图所选区域0.862 m/像素与672瓦片数量的17级Tiff数据进行处理制作采样点的渠系地形三维图,从立体的角度深入探索了水系地貌的特征,为研究提供更全面的视角,并探讨在试验过程中遇到的难点及解决办法。     

小学高年级爱国主义教育模式科普分析——以“名人故居的深度探访”为例

文章依据新时代爱国主义教育的总体目标和要求,提出了在小学高年级开展基于对名人故居的深度探访为教育模式,以增进学生的民族自信为主要目标的主题活动。深度探访以主题班会、校外实践、云上分享、汇报展示等环节进行实施,通过学校、家庭和社会教育资源的联手,拓宽学生的教育视野,增进学生的民族自信,激发学生的爱国情怀。     

基于改进YOLOv5的蝴蝶兰花朵识别与计数

为精确预测蝴蝶兰产量和对蝴蝶兰的生产进行科学管理,对大苗时期的蝴蝶兰植株花朵和花苞进行识别与检测,统计其花量。由于蝴蝶兰花苞目标体积较小,提出一种基于改进YOLOv5的蝴蝶兰花朵与花苞识别方法。首先,修改颈部网络的结构,在特征金字塔FPN(Feature Pyramid Network)和路径聚合网络PANet(Path Aggregation Network)中引入有利于小目标检测的160×160尺度特征层,以提升对小目标的检测效果;其次,使用K-means++聚类算法针对训练集生成更合适的先验框,并采用载入预训练权重和冻结主干网络的训练方式,以使模型更加容易学习,提高网络模型收敛速度和泛化能力;最后,在颈部网络加入轻量级注意力机制,加强对目标的关注,减少背景干扰,以提升模型的特征提取能力。试验结果显示,该算法对花苞的检测精确率达到89.54%,比改进前提升9.83%;对花苞和花朵的平均精确率达到91.81%,比改进前提升5.56%。该算法有优异的检测精度并有效提高对小目标的检测能力。     

基于深度学习的调度操作票审核系统

研究了一种基于深度学习的审核方法,并设计了审核系统。首先形成规范训练集和不规范训练集,两者合并形成数据集;然后进行分词处理并将词语编码输入基于深度学习的审核模块中进行训练,得到审核模型;最后将待审核操作票进行分词和编码,输入审核模型中,得到预测文本及审核结果。     

基于群体图像识别的生菜鲜重估算方法研究

为提高温室环境最优控制中生菜信息在线反馈精度,通过群体图像识别研究生菜鲜重估算方法;通过生菜群体图像和单株图像,研究群体估算时误差正负相消对整体误差的改善作用,评估生菜遮挡问题对估算精度的影响,并研究能否通过改进深度学习的损失函数以实现对估算精度的进一步提高。结果表明：1)与不存在遮挡问题的单株图像生菜鲜重估算结果相比,基于群体图像裁剪的生菜鲜重估算决定系数(R²)低0.010 8,归一化均方根误差(NRMSE)高2.69%,平均绝对百分误差(MAPE)低2.36%,虽然估算精度略低,但是生菜群体的遮挡问题更能反映生产实际。2)群体估算虽然存在遮挡问题导致裁剪不完整,但根据误差正负相消原理,相比没有遮挡的单株估算结果MAPE仍然低3.49%,因此更适用于生菜产量信息反馈。3)基于更优化MAPE的损失函数平均平方百分误差(MSPE),可以进一步降低群体估算的MAPE至8.46%,满足“软测量”对估算精度的需求。考虑到温室生菜的实际生产情况,群体估算更适合用于温室环境最优控制中生菜产量信息的在线反馈,通过深度学习等方法的优化,可以将生菜产量的估算误差降低至10%以内。     

农业保险能否保障农民种粮收益？

为探究农业保险对农民种粮收益的保障效果,基于2021年山东和辽宁省1 546份入户调研数据,通过倾向得分匹配法、工具变量法和IV-Tobit等方法进行了实证分析。结果表明：农业保险及保障深度对农户种粮收益具有显著的正向影响,赔付额度对种粮收益的影响不显著,可能是由于实际赔付中理赔不规范所致。进一步的机制分析表明：农业保险主要通过扩大经营规模,提高信贷可得和降低生产风险来保障农户种粮收益。相较于低兼业水平农户,农业保险对高兼业水平农户种粮收益的保障效果更明显;与未受灾农户相比,农业保险对受灾农户种粮收益的保障效果更显著。     

基于改进YOLOv7的苹果生长状态及姿态识别

针对目前苹果在复杂环境下难以进行生长状态分类识别、姿态信息同步获取等问题,该研究提出了一种基于改进YOLOv7的苹果生长状态分类和果实姿态融合识别方法。首先改进多尺度特征融合网络,在骨干网络中增加160×160的特征尺度层,用于增强模型对微小局部特征的识别敏感度;其次引入注意力机制CBAM(convolutional block attention module),改善网络对输入图片的感兴趣目标区域的关注度;最后采用Soft-NMS算法,能够有效避免高密度重叠目标被一次抑制从而发生漏检现象。此外,结合UNet分割网络和最小外接圆及矩形特征获取未遮挡苹果姿态。试验结果表明,改进YOLOv7的识别精确率、召回率和平均识别精度分别为86.9%、80.5%和87.1%,相比原始YOLOv7模型分别提高了4.2、2.2和3.7个百分点,另外苹果姿态检测方法的准确率为94%。该文模型能够实现苹果生长状态分类及果实姿态识别,可为末端执行器提供了抓取方向,以期为苹果无损高效的采摘奠定基础。     

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。     

基于改进ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法

为解决活体黄羽鸡表皮层黑色素分级方法成本高、效率低下、分级环境易受环境光干扰等问题,该研究探索一种基于ConvNeXt模型的黄羽鸡表皮层黑色素智能分级方法 ConvNeXt-WPCA,用于实现活体黄羽鸡表皮层黑色素智能分级。ConvNeXt-WPCA模型通过以下3点改进提高模型对黄羽鸡黑色素的识别效果：1）针对黄羽鸡黑色素图像RGB三通道内黑色素信息分布不均衡问题,改变输入图片通道权重来增强模型对黑色素特征的提取能力;2）使用部分卷积代替深度可分离卷积,减少模型计算量和内存访问次数提高对计算资源的利用率;3）引入坐标注意力机制,引导模型关注黄羽鸡胸腹部及肛门附近皮肤提升模型精度。同时,该研究还设计一种双光源图像获取装置,分别在自然光和偏振光条件下拍摄黄羽鸡样本,以减小分级结果受环境光干扰的影响,并探索偏振光在黑色素分级任务中的应用潜力。结果表明ConvNeXt-WPCA模型相较标准ConvNeXt模型,针对自然光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升9.68个百分点,最终达到89.03%的识别准确率,针对偏振光下黄羽鸡黑色素图像数据集分级准确率提升15.26个百分点,最终达到98.87...     

面向葡萄知识图谱构建的多特征融合命名实体识别

为解决构建知识图谱过程中由于上下文环境复杂、现有模型字向量语义表征相对单一导致领域专业实体识别率低的问题,该研究提出了来自转换器的双向编码器表征量（bi-directional encoder representation from transformer, BERT）和残差结构（residual structure, RS）融合的命名实体识别模型（bert based named entity recognition with residual structure,BBNER-RS）。通过BERT模型将文本映射为字符向量,利用双向长短时记忆网络（bi-directional long-short term memory, BiLSTM）提取局部字符向量特征,并采用RS保留BERT提供的全局字符向量特征,以提高字向量的语义丰富度,最后通过条件随机场（conditional random field, CRF）模型对特征向量解码,获取全局最优序列标注。与其他命名实体识别模型相比,提出的BBNER-MRS模型在葡萄数据集上表现较好,在葡萄人民日报、玻森、简历和微博数据集上F1值分别达到89...