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基于改进YOLOv8n的设施高垄草莓识别方法

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安徽科技学院学报 2025年第1期39卷 38-47页

作者：李娜陈丰张华苏祥祥吴镛朱婷倩张运来安徽科技学院机械工程学院

针对草莓生长环境中果实堆叠、叶片枝干遮挡和光线不均等问题导致的低识别率，实现设施高垄草莓的识别检测，改变草莓采摘依赖人工的现状。本文提出基于改进YOLOv8n的草莓识别模型，构建MBCA模块作为YOLOv8n的主干网络特征提取模块；构... 详细信息

针对草莓生长环境中果实堆叠、叶片枝干遮挡和光线不均等问题导致的低识别率，实现设施高垄草莓的识别检测，改变草莓采摘依赖人工的现状。本文提出基于改进YOLOv8n的草莓识别模型，构建MBCA模块作为YOLOv8n的主干网络特征提取模块；构建AVCStem模块替换颈部网络的3个C2f模块，并将GSConv替换颈部网络的普通卷积，保持轻量化并进一步提升精度。改进后YOLOv8n模型mAP为96.8%,R为93.8%,P为92.4%。该研究可实现成熟草莓的识别，有助于进一步推动智能化草莓采摘机器人的研发与应用。

关键词：设施高垄草莓 YOLOv8n 图像识别 MBCA模块

基于改进YOLOv5s的番茄授粉花朵识别方法

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安徽科技学院学报 2024年

作者：朱婷倩张华陈丰张运来李娜吴镛苏祥祥安徽科技学院机械工程学院

目的:在设施农业种植环境下，番茄花朵存在叶片遮挡、花朵堆叠、背景环境复杂等现象，导致番茄花朵检测模型的准确率较低，限制了授粉机器人的智能化发展。方法:针对该问题，本文提出了一种基于改进YOLOv5s模型的番茄花朵目标检测方法... 详细信息

目的:在设施农业种植环境下，番茄花朵存在叶片遮挡、花朵堆叠、背景环境复杂等现象，导致番茄花朵检测模型的准确率较低，限制了授粉机器人的智能化发展。方法:针对该问题，本文提出了一种基于改进YOLOv5s模型的番茄花朵目标检测方法，通过将原有模型中的C3模块替换为C2f＿ScConv模块、引入LSKA注意力机制、添加ADown下采样结构模块等对原始YOLOv5s模型结构进行改进。最后，将改进前后的模型进行训练和检测。结果:改进后的YOLOv5s番茄花朵识别模型能够有效的识别出重叠遮挡、小目标的番茄花朵，其mAP值相比于初始模型提升了6.3%，召回率提升了5.6%，准确度提升了6.7%，拥有更强的特征提取能力和鲁棒性。结论:该模型可以满足设施环境中授粉机器人对番茄花朵的识别精度需求。

关键词： YOLOv5s 目标检测设施番茄授粉深度学习花朵识别

基于无人机多光谱影像植被指数与纹理特征的冬小麦地上部生物量估算

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浙江农业学报 2023年第12期35卷 2966-2976页

作者：朱永基陶新宇陈小芳苏祥祥刘吉凯李新伟安徽科技学院资源与环境学院安徽凤阳233100 安徽省农业废弃物肥料化利用与耕地质量提升工程研究中心安徽凤阳233100

为了实现对冬小麦生物量的高效无损监测,于2020—2021年间设置田间试验,利用大疆精灵4多光谱版(P4M)无人机获取冬小麦6个关键生育期的多光谱影像,对冬小麦的地上部生物量(above-ground biomass,AGB)与多光谱影像的植被指数和纹理特征进... 详细信息

为了实现对冬小麦生物量的高效无损监测,于2020—2021年间设置田间试验,利用大疆精灵4多光谱版(P4M)无人机获取冬小麦6个关键生育期的多光谱影像,对冬小麦的地上部生物量(above-ground biomass,AGB)与多光谱影像的植被指数和纹理特征进行相关性分析,筛选特征变量,并分别采用线性回归、偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)、随机森林(random forest,RF)3种方法构建基于不同特征组合的AGB估算模型。结果显示:植被指数与冬小麦AGB的相关性要高于纹理特征。将植被指数与纹理特征融合使用,在不同生育期不同算法下,均可有效地降低光谱特征的饱和现象,提升模型估算冬小麦生物量的精度。基于筛选的特征运用线性回归估算AGB时,孕穗期和成熟期的精度较好;而运用PLSR与RF估算生物量的最佳时期则是抽穗期。综上,植被指数耦合纹理特征可以有效地提高冬小麦生物量估算的效果,基于消费级无人机可在中小尺度上快速准确估算冬小麦生物量。

关键词：无人机多光谱冬小麦生物量纹理特征植被指数

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基于改进YOLOv8n的设施高垄草莓识别方法

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安徽科技学院学报 2024年

作者：李娜陈丰张华苏祥祥吴镛朱婷倩张运来安徽科技学院机械工程学院

目的:针对草莓生长环境中果实堆叠、叶片枝干遮挡和光线不均等问题导致的低识别率，实现设施高垄草莓的识别检测，改变草莓采摘依赖人工的现状。方法:提出基于改进YOLOv8n的草莓识别模型。构建MBCA模块作为YOLOv8n的主干网络特征提取模... 详细信息

目的:针对草莓生长环境中果实堆叠、叶片枝干遮挡和光线不均等问题导致的低识别率，实现设施高垄草莓的识别检测，改变草莓采摘依赖人工的现状。方法:提出基于改进YOLOv8n的草莓识别模型。构建MBCA模块作为YOLOv8n的主干网络特征提取模块；构建AVCStem模块替换颈部网络的3个C2f模块，并将GSConv替换颈部网络的普通卷积，保持轻量化并进一步提升精度。结果:试验结果表明：改进后YOLOv8n模型mAP为96.8%，R为93.8%，P为92.4%。结论:该研究可实现成熟草莓的识别，有助于进一步推动智能化草莓采摘机器人的研发与应用。

关键词：设施高垄草莓 YOLOv8n 图像识别 MBCA模块

改进遗传算法优化的温室移动机器人单目相机标定

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安徽科技学院学报 2024年第3期38卷 78-86页

作者：吴镛陈丰曹波苏祥祥李娜安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100

目的:针对温室移动机器人领域传统的张正友相机标定方法存在相机内参数的求解可能陷入局部最优解的问题,使用一种基于改进遗传算法的单目相机内参数优化方案。方法:首先使用张正友标定法得到初始的内参值,然后引入改进的遗传算法对内参... 详细信息

目的:针对温室移动机器人领域传统的张正友相机标定方法存在相机内参数的求解可能陷入局部最优解的问题,使用一种基于改进遗传算法的单目相机内参数优化方案。方法:首先使用张正友标定法得到初始的内参值,然后引入改进的遗传算法对内参初始值进行优化,最后将优化后的内参值代入相机成像模型,得到优化后的重投影误差。结果:将本算法优化后的重投影误差与标准算法和张正友标定法得到的进行比较,证明本研究标定的单目像机内部参数更加准确,标定速度和稳定性更好。结论:改进遗传算法平均重投影误差低于标准算法和张正友标定法,且图像主点坐标更接近参考值,能较好地缓解过早收敛和停滞现象,提高了标定精度,在温室移动机器人视觉应用系统中,本方法有较强的的实用价值。

关键词：单目相机标定改进遗传算法内参优化重投影误差

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YOLO系列算法在草莓识别领域中的应用

山东农业工程学院学报 2024年第6期41卷 30-38页

作者：陈丰李娜苏祥祥洪腾蛟吴镛安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100

YOLO系列算法具有实时目标识别能力,能够直接输出目标物体的位置、大小和类别等信息,具有较高的准确性和实时性,广泛应用于各种图像识别中。阐述了YOLO的主要版本:YOLOv1~YOLOv8,重点论述了YOLO在草莓识别领域的应用进展。最后讨论了YOL... 详细信息

YOLO系列算法具有实时目标识别能力,能够直接输出目标物体的位置、大小和类别等信息,具有较高的准确性和实时性,广泛应用于各种图像识别中。阐述了YOLO的主要版本:YOLOv1~YOLOv8,重点论述了YOLO在草莓识别领域的应用进展。最后讨论了YOLO在草莓识别领域所存在的问题及展望。

关键词： YOLO算法草莓识别目标识别单阶段目标识别算法

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中国林业企业空间分异特征及影响因素分析

南京师大学报（自然科学版） 2024年第4期47卷 39-47页

作者：马强倪红红李卫忠李军苏祥祥祝雪晴刘吉凯李新伟安徽科技学院资源与环境学院安徽滁州233100 安徽省农业废弃物肥料化利用与耕地质量提升工程研究中心安徽滁州233100 安徽科技学院科研处安徽滁州233100 西北农林科技大学林学院陕西杨凌712100 安徽省作物智慧种植与加工技术工程研究中心安徽滁州233100

林业企业空间分异特征和影响因素分析有助于促进林业产业的整体发展,进而为生态文明建设和经济社会发展奠定坚实的基础.基于中国林业企业数据,采用平均最近邻、局部莫兰指数、热点分析等空间分析方法,探讨了林业企业的空间分异特征;对... 详细信息

林业企业空间分异特征和影响因素分析有助于促进林业产业的整体发展,进而为生态文明建设和经济社会发展奠定坚实的基础.基于中国林业企业数据,采用平均最近邻、局部莫兰指数、热点分析等空间分析方法,探讨了林业企业的空间分异特征;对比普通最小二乘法(OLS)模型、多尺度地理加权回归(MGWR)模型的结果精度,探讨了林业企业分布数量影响因素的空间异质性,揭示了不同因素的影响作用.结果表明:(1)中国林业企业在空间上的集聚特征比较明显,近年来集聚程度不断增强.(2)中国林业企业局部关联特征变化较为显著,东北、西南热点集聚区数量大幅减少,东南热点集聚区始终保持较大规模.(3)从林业企业分布数量的影响因素看,常住人口数量、专利授权数、绿地面积、园地面积、林地面积等具有正向作用,公路密度和货物进出口总额与林业企业数量主要呈负相关,林业企业更多地受到资源分布和市场需求的影响,公路交通在林业企业的选址中不具有优势地位.研究结果可为中国林业企业的空间布局优化提供支撑,为林业产业政策制定与产业规划提供参考.

关键词：林业企业空间自相关多尺度地理加权回归模型影响因素

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高垄草莓双臂协同采摘机器人设计与试验

安徽科技学院学报 2024年第6期38卷 86-93页

作者：苏祥祥陈丰李娜吴镛张运来朱婷倩安徽科技学院机械工程学院安徽凤阳233100

目的:随着草莓的种植规模逐年增长,草莓的机械化采收已成为国内外关注的重点。为提高高垄草莓的采摘效率,设计一种应用于高垄草莓的双臂机器人。方法:分析高垄草莓的标准化种植环境,根据其农艺特征设计高垄草莓双臂采摘机器人结构、控... 详细信息

目的:随着草莓的种植规模逐年增长,草莓的机械化采收已成为国内外关注的重点。为提高高垄草莓的采摘效率,设计一种应用于高垄草莓的双臂机器人。方法:分析高垄草莓的标准化种植环境,根据其农艺特征设计高垄草莓双臂采摘机器人结构、控制方案和控制系统,采用串口通信的方案实现双机械臂与上位机的协调控制。结果:轮式行走机构可以在高垄草莓垄间行进,双臂采摘系统可以协同对高垄草莓两侧的果实进行采摘,该采摘机器人可以在垄间对高垄草莓果实进行有效采摘,单机械臂平均单果采摘时间为10.23 s,双臂模式下平均采摘时间为5.1 s。结论:本研究设计的高垄草莓采摘机器人有效提升了草莓机械化采摘的效率。

关键词：高垄草莓机械化采摘双臂协同

基于无人机多光谱遥感的冬小麦生长后期SPAD变化监测310

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基于无人机多光谱遥感的冬小麦生长后期SPAD变化监测310