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基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法

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农业机械学报 2024年第2期55卷 278-286页

作者：司永胜孔德浩王克俭刘丽星杨欣河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北农业大学机电工程学院保定071001

苹果树疏花是果园生产管理中的重要环节。准确高效地识别苹果中心花和边花,是研发智能疏花机器人的前提。针对苹果疏花作业中的实际需求,提出了一种基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法。本文基于YOLO v5s模型进行了如下改进:将C-Co... 详细信息

苹果树疏花是果园生产管理中的重要环节。准确高效地识别苹果中心花和边花,是研发智能疏花机器人的前提。针对苹果疏花作业中的实际需求,提出了一种基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法。本文基于YOLO v5s模型进行了如下改进:将C-CoTCSP结构融入Backbone,更好地学习上下文信息并提高了模型特征提取能力,提高了模型对外形相似和位置关系不明显的中心花和边花的检测性能。在Backbone中添加改进RFB结构,扩大特征提取感受野并对分支贡献度进行加权,更好地利用了不同尺度特征。采用VariFocal Loss损失函数,提高了模型对遮挡等场景下难识别样本检测能力。在3个品种1837幅图像数据集上进行了实验,结果表明,CRV-YOLO的精确率、召回率和平均精度均值分别为95.6%、92.9%和96.9%,与原模型相比,分别提高3.7、4.3、3.9个百分点,模型受光照变化和苹果品种影响较小。与Faster R-CNN、SSD、YOLOX、YOLO v7模型相比,CRV-YOLO的精确率、平均精度均值、模型内存占用量和复杂度性能最优,召回率接近最优。研究成果可为苹果智能疏花提供技术支持。

关键词：苹果花识别 YOLO v5s 上下文信息中心花边花

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基于DPSIR模型的大气污染防治环境绩效审计评价指标体系研究 ——以S省C市为例

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基于DPSIR模型的大气污染防治环境绩效审计评价指标体系研究 ——...

作者：龙靖威重庆理工大学

学位级别：硕士

我国一直是大气污染最严重的国家之一,特别是在以环境为一定代价的快速工业化发展道路上,表面高速发展的国民经济背后潜藏的是大量的环境污染问题,如土壤污染、水体污染、大气污染、垃圾污染等,其中大气污染近年来逐渐成为社会各界的关... 详细信息

我国一直是大气污染最严重的国家之一,特别是在以环境为一定代价的快速工业化发展道路上,表面高速发展的国民经济背后潜藏的是大量的环境污染问题,如土壤污染、水体污染、大气污染、垃圾污染等,其中大气污染近年来逐渐成为社会各界的关注焦点。自从2018年国务院办公厅颁发《打赢蓝天保卫战三年行动计划》,各地政府积极响应,因地制宜提出“蓝天保卫计划”,不仅如此,各级政府加大力度投入研发新能源,推进清洁能源使用,制定相关法规政策督促企业污染排放和处理,缓解大气污染问题。我国在环境绩效领域研究相对滞后,尚未形成一套可供审计人员科学客观评价各地政府针对大气污染防治工作环境绩效评价指标体系。因此,笔者将在国内外前人的研究基础上,尝试建立一套相对客观且具有普适性的大气污染防治环境绩效审计评价指标体系,并以S省C市为研究案例,对其具体防治情况展开评价分析。本文在对我国环境审计发展情况、国内外相关文献、可应用模型框架等专业知识进行详细且大量的查阅与学习研究后,运用文献研究法、案例研究法、调研分析法等方法,把实践案例和理论研究结合,经过对国内外研究方法与研究成果研究后,选取了DPSIR模型框架,结合国家大气污染防治相关政策法规文件和参考现有研究,选取合适的具体指标后并在此之上尝试构建评价指标体系。随后,根据萨蒂教授提出的层次分析法,发放调查问卷以专家学者通过判断矩阵两两打分的方式,确定各项指标,最后再基于线性加权模型,使用数据标准化公式和线性加权公式对S省C市各项指标具体数据进行标准化处理和得分情况统计,综合分析并评价研究案例的大气污染防治情况。经过上述过程发现,S省C市虽然作为早期发展高度依赖高污染、高排放的工业产业的特大型老牌工业城市,同时环境、地理、气候等客观因素也对大气环境存在影响,但是当地政府和相关环境保护管理部门的多方协调合作下,推动大气环境治理成果逐年向好。本文依据DPSIR模型,分别对S省C市的五个准则层因素和下属的指标层因素展开评价,从政府履职和环境保护治理层面得出审计结论,总结值得推广的优秀做法和有待改善的不足之处,对环境绩效审计中出现的问题提出相对应的改进建议,希望能够对提升大气污染防治的成效提供经验和参考。最后笔者对本文的研究进行研究结论总结,提出不足之处和改进方向,并对未来大气污染防治环境绩效审计的发展进行展望。希望本文的研究成果能为我国将来建立成熟系统、权威科学的大气污染防治环境绩效审计评价体系添砖加瓦,促进我国环境绩效审计的评价体系愈发完善。

关键词：层次分析法大气污染防治 DPSIR模型评价指标体系

基于S型生长曲线的混沌蝗虫优化算法求解机器人路径规划问题

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计算机应用 2024年

作者：冉义李永胜蒋烨广西民族大学人工智能学院广西民族大学电子信息学院

针对启发式算法在求解机器人路径规划问题上存在收敛精度低，搜索能力较弱且容易陷入局部最优等问题，提出了一种新的基于S型生长曲线的混沌蝗虫优化算法(SGCIGOA)。首先，引入Logistic混沌映射初始化蝗虫个体种群位置，以减少蝗虫个体... 详细信息

针对启发式算法在求解机器人路径规划问题上存在收敛精度低，搜索能力较弱且容易陷入局部最优等问题，提出了一种新的基于S型生长曲线的混沌蝗虫优化算法(SGCIGOA)。首先，引入Logistic混沌映射初始化蝗虫个体种群位置，以减少蝗虫个体的重叠概率，增强种群迭代初期的多样性；其次，通过引入S型生长曲线特征的非线性惯性权重，对递减参数递减的方式进行了调整，提高了算法的收敛速度寻优精度；最后，在迭代过程中引入基于t分布的位置扰动机制，使算法能够充分利用当前种群的有效信息，更好的平衡全局搜索和局部开发，降低了算法陷入局部最优的概率。实验结果表明，所提算法相较于MOGOA(Multi-Objective Grasshopper Optimization Algorithm)、 IGOA(Improved Grasshopper Optimization Algorithm)IAACO(Improvement Adaptive Ant Colony Optimization)等10种对比算法，在简单环境下最优路径长度平均缩短4.32%，迭代次数平均减少82.59%；在复杂环境下最优路径长度平均缩短4.86%，迭代次数平均减少84.69%，是用于求解移动机器人路径规划的一种高效算法。

关键词：蝗虫优化算法 Logistic混沌映射 S型生长曲线 t分布机器人路径规划

(Nd,Ce,La)-Fe-B快淬带研究进展

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稀有金属 2024年第1期48卷 105-117页

作者：贺有年郭朝晖靖征朱明刚钢铁研究总院功能材料研究所北京100081

Nd-Fe-B永磁体需求的持续增长极大地加速了Nd,Pr,Dy和Tb等关键稀土元素的消耗,不仅导致这些低丰度稀土元素的价格上涨,而且还造成高丰度稀土Ce和La的大量积压。为了均衡高效利用稀土资源Ce和La,近年来,世界各国围绕(Nd,Ce,La)-Fe-B基永... 详细信息

Nd-Fe-B永磁体需求的持续增长极大地加速了Nd,Pr,Dy和Tb等关键稀土元素的消耗,不仅导致这些低丰度稀土元素的价格上涨,而且还造成高丰度稀土Ce和La的大量积压。为了均衡高效利用稀土资源Ce和La,近年来,世界各国围绕(Nd,Ce,La)-Fe-B基永磁材料开展了大量研发工作,发现添加Ce,La或La-Ce的永磁体不仅可降低成本,而且在Ce含量20%~30%(原子分数)时或La及La-Ce含量约10%时,可能呈现出矫顽力反常增大,而在Ce和/或La含量低于50%时,磁体仍会具有令人满意的磁性能,显示出极为广阔的应用前景。目前,研究和开发高性价比的Ce,La或La-Ce掺杂(Nd,Ce,La)-Fe-B永磁材料已成为磁性材料热点之一。对Ce-Fe-B磁体的结构和本征磁性进行了介绍,然后对Ce-Fe-B快淬薄带的磁性、微观结构和相析出行为,(Nd,Ce)-Fe-B快淬带的矫顽力反常增大、元素偏析和相分离,以及La和La-Ce添加对(Nd,Ce,La)-Fe-B快淬带微观结构和磁性能等方面的最新研究进展进行了综述,最后对相关领域未来研究发展趋势进行了展望。

关键词： Ce-Fe-B (Nd,Ce,La)-Fe-B 熔体快淬带磁性能微结构

空铁竞争背景下旅客出行方式选择的演化博弈分析

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空铁竞争背景下旅客出行方式选择的演化博弈分析

作者：靖永广中国民用航空飞行学院

学位级别：硕士

随着我国交通强国建设推进,综合交通运输体系日趋完善,交通方式日趋多元满足了居民不断提升的出行需求。不同交通方式之间有着显著的差异,在满足居民出行需求方面是互补的。但随着高铁速度的逐渐提升,其与民航运输的替代性越来越强,中... 详细信息

随着我国交通强国建设推进,综合交通运输体系日趋完善,交通方式日趋多元满足了居民不断提升的出行需求。不同交通方式之间有着显著的差异,在满足居民出行需求方面是互补的。但随着高铁速度的逐渐提升,其与民航运输的替代性越来越强,中长距离旅客往往面临出行的空铁抉择问题。这种出行选择又会反作用于高铁和民航企业的发展,影响它们的市场规划。本文以空铁竞争为背景,结合效用理论和演化博弈理论对旅客出行方式选择进行分析,并通过仿真分析探究各参数对旅客出行选择的影响,以期为高铁和民航提升客流竞争力提出策略建议。本文基于效用理论确定旅客出行效用参数和支付矩阵,根据演化博弈理论,对出行选择模型进行分析,构建Logit动态出行选择模型,分析模型的均衡点和演化稳定性,然后将京沪OD对作为仿真对象,对参数赋值并利用matlab进行数值仿真分析,在此基础上,通过调整参数来探究高铁提速、车次调整、服务提升和民航降价、延误增降、完善服务等变化对旅客出行方式选择的影响。研究结果如下:(1)模型演化结果显示,模型存在处于(0,1)之间的全局稳定均衡点,表明民航运输和高铁运输可以实现市场共存,符合出行的实际情况。而旅客出行选择主要受博弈收益差值的影响,若某种出行方式的拥挤成本提升,则选择该出行方式的旅客会减少。(2)仿真分析结果表明:高铁速度、车次波动、服务质量都对旅客出行选择产生影响,高铁提速、车次增开、提升服务质量与舒适度对提升高铁竞争力有显著正面影响,车次停运会对高铁客流竞争有较小的负面影响。民航票价、延误率以及服务水平对旅客选择民航有着显著的影响,票价折扣及服务水平对民航客流有正面影响,而延误率则民航客流量有着较强的负面影响。最后根据数值仿真分析结果,针对高铁和民航的竞争态势,从运营商角度提出竞争发展策略,并从政府角度为二者的合作互补提出相应的建议。本文应用演化博弈论中的Logit动态模型进行旅客出行方式选择分析,以高铁和民航的竞争背景为切入点,通过模型演化分析和数值仿真,探讨了多种因素对旅客出行选择变化的影响程度,并针对性的提出了竞争发展策略,丰富了该领域的研究。

关键词：空铁竞争出行方式选择演化博弈仿真分析

基于3D CNN-BiLSTM-ATFA网络和步态特征的奶牛个体识别方法

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农业机械学报 2024年第7期55卷 315-324页

作者：司永胜宁泽普王克俭马亚宾袁明河北农业大学信息科学与技术学院保定071001 河北省畜牧良种工作总站石家庄050061

针对基于花纹的奶牛个体识别中纯色或花纹较少的奶牛识别准确率较低的问题,本文提出一种基于步态特征的奶牛个体识别方法。首先,将DeepLabv3+语义分割算法的主干网络替换为MobileNetv2网络,并引入基于通道和空间的CBAM注意力机制,利用... 详细信息

针对基于花纹的奶牛个体识别中纯色或花纹较少的奶牛识别准确率较低的问题,本文提出一种基于步态特征的奶牛个体识别方法。首先,将DeepLabv3+语义分割算法的主干网络替换为MobileNetv2网络,并引入基于通道和空间的CBAM注意力机制,利用改进后模型分割出奶牛的剪影图。然后,将三维卷积神经网络(3D CNN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)构建为3D CNN-BiLSTM网络,并进一步集成自适应时间特征聚合模块(ATFA)生成3D CNN-BiLSTM-ATFA奶牛个体识别模型。最后,在30头奶牛的共1242条视频数据集上进行了奶牛个体识别实验。结果表明,改进后DeepLabv3+算法的平均像素准确率、平均交并比、准确率分别为99.02%、97.18%和99.71%。采用r3d_18作为3D CNN-BiLSTM-ATFA的主干网络效果最优。基于步态的奶牛个体识别平均准确率、灵敏度和精确度分别为94.58%、93.47%和95.94%。奶牛躯干和腿部不同部位进行加权特征融合的个体识别实验表明识别准确率还可进一步提高。奶牛跛足对步态识别效果影响较为明显,实验期间由健康变为跛足和一直跛足的奶牛个体识别准确率分别为89.39%和92.61%。本文研究结果可为奶牛的智能化个体识别提供技术参考。

关键词：奶牛个体识别步态特征 3D CNN BiLSTM

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少量样本下基于PCA-BNs的多故障诊断

振动与冲击 2024年第4期43卷 288-296页

作者：王进花马雪花岳亮辉安永胜曹洁兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050 甘肃工业过程先进控制重点实验室兰州730050 兰州理工大学电气与控制工程国家实验教学中心兰州730050 甘肃华成建筑安装工程有限责任公司兰州730070

针对一些工业设备因有标签故障样本数据少而导致诊断准确率低的问题,提出了一种PCA-BNs主成分分析和斯网络(principal component analysis-Bayesian networks, PCA-BNs)结合的多故障网络模型的建模方法。通过PCA对时序信号进行降维,得... 详细信息

针对一些工业设备因有标签故障样本数据少而导致诊断准确率低的问题,提出了一种PCA-BNs主成分分析和斯网络(principal component analysis-Bayesian networks, PCA-BNs)结合的多故障网络模型的建模方法。通过PCA对时序信号进行降维,得到相互独立的故障特征,提高提取故障关键信息的能力;利用融合单故障贝叶斯网络构建多故障贝叶斯网络结构的方法,解决BN建模过程耗时的问题;通过高斯分布与极大似然估计结合的方法确定网络参数,提高少量数据BN建模的精度,实现在少量样本下的故障诊断。试验结果表明,基于PCA-BNs的故障诊断方法在少量样本条件下,能实现高精度的故障诊断,并且有效缩减了算法运行时间。

关键词：工业设备故障诊断时序信号贝叶斯网络

颈动脉粥样硬化斑块中不同种类脂肪酸含量分析

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中华医学杂志 2024年第5期104卷 325-331页

作者：韩国靖刘炎东曲乐丰解放军海军军医大学第二附属医院血管外科上海200003 解放军海军第九〇五医院老年医学科上海200050

目的定量分析颈动脉粥样硬化斑块中不同种类脂肪酸的含量。方法回顾性纳入2021年10月至2022年9月因颈动脉中重度狭窄于海军军医大学第二附属医院行颈动脉内膜剥脱术的24例患者,其中男20例,女4例,年龄[M(Q_(1),Q_(3))]为68.5(63.5,72.3)... 详细信息

目的定量分析颈动脉粥样硬化斑块中不同种类脂肪酸的含量。方法回顾性纳入2021年10月至2022年9月因颈动脉中重度狭窄于海军军医大学第二附属医院行颈动脉内膜剥脱术的24例患者,其中男20例,女4例,年龄[M(Q_(1),Q_(3))]为68.5(63.5,72.3)岁。(1)症状学分组:根据有无脑缺血症状将患者分为有症状组(12例)和无症状组(12例);(2)病理学分组:根据颈动脉斑块病理学评分将患者分为稳定组(14例)和易损组(10例)。通过基于超高效液相色谱-电喷雾电离质谱分析(UPLC-ESI-MS/MS)的靶向脂肪酸代谢组学技术,分析不同类型脂肪酸在颈动脉斑块中的表达差异。结果24份标本中,脂肪酸总量[M(Q_(1),Q_(3))]为1113(330,5897)ng/g。共检测到13种中长链脂肪酸,包括饱和脂肪酸、单不饱和脂肪酸、多聚不饱和脂肪酸;其中饱和脂肪酸含量最高,为584(290,9888)ng/g,占51.8%;多聚不饱和脂肪酸含量次之,为1444(393,4264)ng/g,占44.4%;单不饱和脂肪酸含量最低,为2793(1558,3247)ng/g,占3.8%。有症状组的颈动脉斑块中亚油酸、α-亚麻酸、油酸含量分别为1760(581,3006)、682(527,886)、2081(1358,2907)ng/g,低于无症状组的3149(2226,4683)、1423(964,2270)、3178(2352,3993)ng/g(均P0.05)。结论在颈动脉斑块中,饱和脂肪酸是主要的脂肪酸类型。油酸、α-亚麻酸和亚油酸在易损斑块内含量下降。

关键词：颈动脉血栓形成颈动脉内膜切除术脂质组学质谱分析脂肪酸

基于双通道注意力机制的多尺度指代目标分割方法

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计算机辅助设计与图形学学报 2024年

作者：胡梦楠王蓉张文靖张琪中国人民公安大学信息网络安全学院山东警察学院治安系山东警察学院社会治安与应急管理研究中心

针对指代分割任务中视觉和语言间缺乏充分的跨模态交互、不同尺寸的目标空间和语义信息存在差异的问题，提出了基于双通道注意力机制的多尺度指代目标分割方法. 首先，利用语言表达中不同类型的信息关键词来增强视觉和语言特征的跨模... 详细信息

针对指代分割任务中视觉和语言间缺乏充分的跨模态交互、不同尺寸的目标空间和语义信息存在差异的问题，提出了基于双通道注意力机制的多尺度指代目标分割方法. 首先，利用语言表达中不同类型的信息关键词来增强视觉和语言特征的跨模态对齐，并使用双通道注意力机制捕捉多模态特征间的依赖性，实现模态间和模态内的交互; 其次，利用语言特征作为引导，从其他层次的特征中聚合与目标相关的视觉信息，进一步增强特征表示; 然后利用双向ConvLSTM以自下而上和自上而下的方式逐步整合低层次的空间细节和高层次的语义信息; 最后，利用不同膨胀因子的空洞卷积融合多尺度信息，增加模型对不同尺度分割目标的感知能力. 此外，在UNC， UNC+， GRef和ReferIt基准数据集上进行实验，实验结果表明，文中方法的oIoU指标在UNC上提高了1.81%，在UNC+上提高了1.26%，在G-Ref上提高了0.84%，在ReferIt上提高了0.32%，广泛的消融研究也验证了所提方法中各组成部分的有效性.

关键词：指代目标分割跨模态交互特征增强注意力机制多尺度融合