反射振幅估计的相容性

本文基于Ｒｏｂｉｓｏｎ褶积模型和Ｂｅｒｎｏｕｌｌｉ－Ｇａｕｓｓｉａｎ反射列，在极大似然准则和某些假设下，证明了当信噪比趋于无穷大时，振幅估计收敛于它的真值，振幅估计是相容的。     

基于轻量型残差网络的自然场景水稻害虫识别

准确识别水稻害虫对水稻及时采取防护和治理措施具有重要意义,该研究以自然场景中水稻害虫图像为研究对象,针对水稻害虫图像的颜色纹理与背景相近以及同类害虫形态差异较大等特点,设计了一个由特征提取、全局优化以及局部优化模块构成的轻量型残差网络（Light Weight Residual Network,LW-ResNet）用于水稻害虫识别。在特征提取模块通过增加卷积层数以及分支数对残差块进行改进,有效提取自然场景中水稻害虫图像的深层全局特征并使用全局优化模块进行优化;局部优化模块通过设计轻量型注意力子模块关注害虫的局部判别性特征。LW-ResNet网络在特征提取模块减少了残差块的数量,在注意力子模块中采用深度可分离卷积减少了浮点运算量,从而实现了模型的轻量化。试验结果表明,所设计的LW-ResNet网络在13类水稻害虫图像的测试数据集上达到了92.5%的识别准确率,高于VGG16、ResNet、AlexNet等经典卷积神经网络模型,并且LW-ResNet网络的参数量仅为1.62×106个,浮点运算量仅为0.34×109次,低于MobileNetV3轻量级卷积神经网络模型。该研究成果可用于移动端水稻害虫的自动识别。     

基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测

为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法（Symmetrized Dot Pattern,SDP）将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机（Support Vector Machine,SVM）分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时,健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大,在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型,在各类SVM模型中,ResNet50-SVM-gaus（高斯基）模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率,经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本（10∶1）的总体分类准确率达到96.97%,平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%,82.54%和82.68%,该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率,而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。     

基于语义分割的非结构化田间道路场景识别

环境信息感知是智能农业装备系统自主导航作业的关键技术之一。农业田间道路复杂多变,快速准确地识别可通行区域,辨析障碍物类别,可为农业装备系统高效安全地进行路径规划和决策控制提供依据。该研究以非结构化农业田间道路场景为研究对象,根据环境对象动、静态属性进行类别划分,提出一种基于通道注意力结合多尺度特征融合的轻量化语义分割模型。首先采用Mobilenet V2轻量卷积神经网络提取图像特征,将混合扩张卷积融入特征提取网络最后2个阶段,在保证特征图分辨率的基础上增加感受野并保持信息的连续性与完整性;然后引入通道注意力模块对特征提取网络各阶段特征通道依据重要程度重新标定;最后通过空间金字塔池化模块将多尺度池化特征进行融合,获取更加有效的全局场景上下文信息,增强对复杂道路场景识别的准确性。语义分割试验表明,不同道路环境下本文模型可以对场景对象进行有效识别解析,像素准确率和平均像素准确率分别为94.85%、90.38%,具有准确率高、鲁棒性强的特点。基于相同测试集将本文模型与FCN-8S、SegNet、DeeplabV3+、BiseNet模型进行对比试验,本文模型的平均区域重合度为85.51%,检测速度达到8.19帧/s,参数数量为,相比于其他模型具有准确性高、推理速度快、参数量小等优点,能够较好地实现精度与速度的均衡。研究成果可为智能农业装备在非结构化道路环境下安全可靠运行提供技术参考。     

融合特征金字塔与可变形卷积的高密度群养猪计数方法

针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群养猪计数模型。通过优化模型结构来减少计算资源的消耗与占用。将科大讯飞给出的猪只计数的公开数据集划分为猪只分割数据集和猪只盘点测试集,利用猪只分割数据集获得较好的分割模型,然后在猪只盘点测试集中测试盘点准确率,实现猪群分割和猪只计数。实验结果表明,本文提出的高密度猪只计数模型的分割准确率达到96.7%,且模型内存占用量为256 MB,为改进前的2/3,实现了遮挡、粘连和重叠情况下的猪只个体高准确率分割。在含有500幅猪只图像计数测试集中,模型计算猪只数量误差为0时的图像数量为207幅,较改进前提高26%。模型计算猪只数量误差小于2头猪的图像数量占测试图像总数量的97.2%。模型计算猪只数量误差大于3头猪的图像数量占总体图像数量比例仅为1%。最后,对比基于YOLO v5的群养猪计数方法,本文模型具有更优的分割效果和计数准确率,验证了本文方法对群养猪只计数的有效性。因...     

改进RetinaNet的刺梨果实图像识别

为实现加工车间刺梨果实的快速识别,提出一种基于改进的RetinaNet刺梨果实图像的识别方法。基于RetinaNet的模型,对RetinaNet框架中Focal loss的bias进行改进,使其能根据不同的情况控制bias的取值,再运用维度聚类算法找出Anchor的较好尺寸并匹配到相对应的特征层,对卷积神经网络结构进行优化。通过改进RetinaNet目标检测算法对7426幅刺梨果实图像进行检测识别,并与原始RetinaNet目标检测算法对比。试验结果表明:改进的RetinaNet网络模型识别方法对6类刺梨果实的识别率分别为99.47%、91.42%、96.92%、90.92%、96.89%和93.53%,平均识别率为94.86%;相对于原始RetinaNet目标检测算法,改进算法的识别准确率提高4.21%,单个刺梨果实检测时间由60.99 ms缩减到57.91 ms,检测时间缩短5.05%。本文改进算法对加工车间刺梨果实的识别具有较高的正确率和实用性。     

基于卷积神经网络的空心村高分影像建筑物检测方法

基于卷积神经网络(CNN)提出了一种适用于空心村高分影像的建筑物自动检测方法,该方法利用多尺度显著性检测来获取包含建筑物信息的显著性区域,然后通过滑动窗口获取显著性区域内目标样本块,再将这些样本块输入训练好的CNN并结合SVM来实现分类。为检验方法有效性,选取高分影像进行实验,结果表明,显著性检测能够有效地获取主要目标,减弱其他无关目标的影响,降低数据冗余;卷积神经网络能够自动学习高层次的特征,基于CNN对高分影像进行建筑物检测,分类准确度可以达到97.6%,表明该方法具有较好的鲁棒性和有效性。     

一种改进深度卷积神经网络的海岛识别方法

受不规律潮汐的影响,现有的海岛地物类别自动识别方法存在精度低和时效性差等问题,通过改进深度卷积神经网络提出了一种基于遥感影像的海岛快速识别方法:(1)在深度卷积神经网络的卷积层中增设1×1的卷积核作为瓶颈单元,对多波段的遥感影像进行降维;(2)在池化层引入了重采样方法,基于灰度值对海量的遥感影像进行特征压缩。以300景Landsat-8遥感影像为源数据,分别采用CNN、RCNN和本文改进的深度卷积神经网络对遥感影像中的海岛进行识别,实验结果表明:(1)改进的深度卷积神经网络降低了海岛识别的计算耗时,其计算耗时仅为CNN的4.56%和RCNN的5.60%;(2)改进的深度卷积神经网络较CNN和RCNN提高了海岛识别的精度,识别精度分别为96.0%、93.3%和95.0%。结果说明,改进的深度卷积神经网络适用于面向遥感影像的海岛自动识别。     

基于原型网络的小样本禽蛋图像特征检测方法

机器视觉因具有检测速度快、稳定性高及成本低等优点,已发展成为禽蛋无损检测领域主流检测手段。使用该技术对禽蛋进行无损检测时,需要依赖大量禽蛋图像作为数据支撑才能取得较好的检测效果。由于养殖安全等限制,禽蛋图像数据的采集成本较高,针对该问题,提出了一种适应于小样本禽蛋图像检测的原型网络（Prototypical network）。该网络利用引入注意力机制的逆残差结构搭建的卷积神经网络将不同类别的禽蛋图像映射至嵌入空间,并利用欧氏距离度量测试禽蛋图像在嵌入空间的类别,从而完成禽蛋图像的分类。本文利用该网络分别验证了小样本条件下受精蛋与无精蛋、双黄蛋与单黄蛋及裂纹蛋与正常蛋的分类检测效果,其检测精度分别为95%、98%、88%。试验结果表明本文方法能够有效地解决禽蛋图像检测中样本不足的问题,为禽蛋图像无损检测研究提供了新的思路。     

水稻细菌性条斑病抗性QTL微卫星标记的筛选及其在基因聚合育种研究中的应用

以高抗细条病水稻品系Dular和H359R为抗性供体亲本,在筛选与抗病基因紧密连锁的SSR分子标记的基础上,通过混合选择结合MAS技术的方法,将QTL聚合在一起。连锁SSR标记的筛选结果表明,紧密连锁的SSR标记与相应的目标QTL的推测距离在0.4～4.9cM,可以满足MAS对标记选择准确率的要求。MAS选择结果表明,有效聚合2～4个目标QTL是培育广谱抗细条病品种的有效途径。