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[目的/意义]近年来,人工智能在农业领域的应用取得了显著进展,但仍面临诸如模型数据收集标记困难、模型泛化能力弱等挑战。大模型技术作为近期人工智能领域新的热点技术,已在多个行业的垂直领域中展现出了良好性能,尤其在复杂关联表示、模型泛化、多模态信息处理等方面较传统机器学习方法有着较大优势。[进展]本文首先阐述了大模型的基本概念和核心技术方法,展示了在参数规模扩大与自监督训练下,模型通用能力与下游适应能力的显著提升。随后,分析了大模型在农业领域应用的主要场景;按照语言大模型、视觉大模型和多模态大模型三大类,在阐述模型发展的同时重点介绍在农业领域的应用现状,展示了大模型在农业上取得的研究进展。[结论/展望]对农业大模型数据集少而分散、模型部署难度大、农业应用场景复杂等困难提出见解,展望了农业大模型未来的发展重点方向。预计大模型将在未来提供全面综合的农业决策系统,并为公众提供专业优质的农业服务。 相似文献
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基于注意力机制及多尺度特征融合的番茄叶片缺素图像分类方法 总被引:4,自引:4,他引:0
针对番茄早期缺素性状不明显及各生长期特征差异较大所导致的特征区域尺寸不一致、难提取、难辩别等问题,提出了一种基于注意力机制及多尺度特征融合卷积神经网络的番茄叶片缺素图像分类方法(Multi-Scale Feature Fusion Convolutional Neural Networks Based On Atte ntion Mechanism,MSFF-AM-CNNs)。首先根据番茄叶片缺素特点提出了多尺度特征融合结构(Multi-Scale Feature Fusion Module,MSFF Module);其次在DenseNet基础上,结合浅层网络主要提取纹理、细节特征,深层网络主要提取轮廓、形状特征的特点分别提出具有针对性的特征提取方法,通过不同形式引入注意力机制及多尺度特征融合结构,使全局多尺度信息融合多个特征通道、选择性地强调信息特征并达到对特征精准定位的功能;同时引入Focal Loss函数以减少易分类样本的权重。试验结果表明,MSFF-AM-CNNs的平均召回率、平均F1得分、平均准确率较原模型DenseNet-121均大幅提升,其中缺氮和缺钾叶片的准确率分别提高了8.06和6.14个百分点,召回率分别提高了6.31和5.00个百分点,F1得分分别提高了7.25和5.55个百分点,平均识别准确率可达95.92%,具有较高的识别准确率及广泛的适用性,能够满足番茄叶片缺素图像的高精度分类需求,可为植物叶片缺素识别提供参考。 相似文献
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基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
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为了提高农村社区规划建设的可视化宣传效果,为用户提供直观的操作工具辅助实现农村社区规划建设信息的管理,提出了一种基于虚拟建模现实语言(VRML)的农村社区动态交互三维虚拟漫游系统的实现方法.在本方法中,农村社区三维虚拟场景是通过社区布局VRML建模、社区纹理数据和层次化数字高程模型(DEM)数据的VRML表达两个过程建立;通过将社区中建筑物、树木等对象实体设置为具有三维坐标和属性集的锚点,并利用Java与虚拟现实建模语言对锚点的操作实现空间定位、距离分析、三维虚拟场景属性和空间位置查询等实时动态交互过程.该方法已经在北京房山八十亩地村网络虚拟漫游系统的实现中得到应用,应用效果表明系统仅需在带宽100 kB网络条件下即可快速响应用户的各种操作请求,适合在大都市周边农村地区大规模推广应用. 相似文献
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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... 相似文献
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GIS在新农村建设信息服务平台中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了实现新农村建设各类专题属性信息的可视化查询、管理和统计分析,利用GIS技术设计并实现了新农村建设信息服务平台。借助GIS在信息可视化等方面的优势,实现多源、多类型、多精度农村信息的空间化,为农村各类信息提供一个统一的空间基准,解决了农村信息空间不一致性的问题。以图形的方式直观形象地展示各类信息,适合农村信息化技区一体化术人员使用和操作。信息服务平台已经在北京房山得到了推广应用。实际践表明,信息服务平台能在一定程度上促进新农村各类专题信息的高效管理。 相似文献
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[目的/意义]借助智能化识别及图像处理等技术来实现对移栽后蔬菜状态的识别和分析,将会极大提高识别效率。为了实现甘蓝大田移栽情况的实时监测和统计,提高甘蓝移栽后的成活率以及制定后续工作方案,减少人力和物力的浪费,研究一种自然环境下高效识别甘蓝移栽状态的算法。[方法]采集移栽后的甘蓝图像,利用数据增强方式对数据进行处理,输入YOLOv8s (You Only Look Once Version 8s)算法中进行识别,通过结合可变形卷积,提高算法特征提取和目标定位能力,捕获更多有用的目标信息,提高对目标的识别效果;通过嵌入多尺度注意力机制,降低背景因素干扰,增加算法对目标区域的关注,提高模型对不同尺寸的甘蓝的检测能力,降低漏检率;通过引入Focal-EIoU Loss (Focal Extended Intersection over Union Loss),优化算法定位精度,提高算法的收敛速度和定位精度。[结果和讨论]提出的算法经过测试,对甘蓝移栽状态的召回率R值和平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)分别达到92.2%和96.2%,传输速率为146帧/s,可... 相似文献
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基于卷积模型的农业问答语性特征抽取分析 总被引:1,自引:0,他引:1
互联网农技推广社区每秒增衍问答数据近万组,这些海量数据具有隐性的词性、情感和冗余向量特征,实现数据聚合与数据块消减是该领域的难题。提出了一种基于卷积神经网络的农业问答情感极性特征抽取分析模型,结合农业分词字典,对数据集进行分词后使用Skip-gram模型转换为256维的词向量,利用批规范后的卷积神经网络对数据集进行训练,从而得到用于识别农技推广社区问答词性情感相似性的神经网络模型参数。试验结果表明,该方法能够准确识别测试样例集中的冗余队列,与其他5种文本分类方法进行比较,各项指标优势明显,针对测试集的语性特征抽取准确率达到82.7%。 相似文献
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推进蔬菜机械化与无人化种植能够保障优良的蔬菜规模化种植技术效益,有力保证蔬菜质量与品质,有利于蔬菜规模化生产种植技术产业体系的发展。利用无人拖拉机作业GPS定位点集将实际农业作业区域转化为规则矩形,在此基础上建立以无人拖拉机总转弯距离最短为优化模型,采用蚁群算法对无人拖拉机耕地作业路径序列进行搜索。同时考虑到传统蚁群算法易陷入局部最优、全局搜索能力不足等问题,提出一种基于和声搜索策略的改进蚁群算法,通过引入sigmoid函数与和声搜索机制改善路径搜索能力,得到高质量耕地作业路径序列。将传统蚁群算法(AC)、精英蚁群算法(ELAC)作为对比算法,将传统梭形、回形作业方法作为路径对比作业方法,针对不同耕地作业规模进行无人拖拉机作业路径搜索试验。结果表明,本文算法得到的总转弯距离较梭形耕法降低35.53%~43.08%、较回形耕法降低24.98%~86.88%。精英蚁群算法在小规模作业区域中性能较优,但随着蔬菜大田规模扩大,改进和声蚁群算法优化效果更明显。 相似文献