检索结果-南通市图书馆

农业机械学报 2023年第2期54卷 378-385,402页

作者：牛智有于重洋吴志陶邵艳凯刘梅英华中农业大学工学院武汉430070 农业农村部智慧养殖技术重点实验室武汉430070

为了解决饲料生产过程中入仓原料种类采用人工取样感官识别所存在的问题,实现原料种类自动识别,以玉米、麸皮、小麦、豆粕、鱼粉等大宗饲料原料为研究对象,自主设计搭建了多通道入仓原料种类自动识别装置,采集饲料原料图像数据集,并使... 详细信息

为了解决饲料生产过程中入仓原料种类采用人工取样感官识别所存在的问题,实现原料种类自动识别,以玉米、麸皮、小麦、豆粕、鱼粉等大宗饲料原料为研究对象,自主设计搭建了多通道入仓原料种类自动识别装置,采集饲料原料图像数据集,并使用数据增强的方法增加样本多样性。基于resnet18网络模型加入通道注意力机制、增加Dropout函数,并嵌入余弦退火法的Adam优化器,引入迁移学习机制训练模型,构建适用于饲料原料种类识别的CAM-resnet18网络模型。CAM-resnet18网络模型的原料种类验证准确率达99.1%,识别时间为2.58 ms。与resnet18、resnet34、AlexNet、VGG16等网络模型相比,模型验证集准确率分别提升0.6、0.2、3.7、1.1个百分点。针对混淆矩阵结果分析,测试集识别平均准确率达99.4%,具有较高的精确度和召回率。结果表明,构建的CAM-resnet18网络模型在饲料原料种类识别方面具有较高的识别精度和较快检测速度,自主研发的多通道入仓原料种类自动识别装置具有实际应用价值。

关键词：饲料原料种类识别改进resnet18 注意力机制

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基于机器视觉的桃品种识别技术研究

基于机器视觉的桃品种识别技术研究

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作者：张富程河北农业大学

学位级别：硕士

桃作为我国传统的水果,具有品种多、种植面积大的特点。近年来,国家对桃种质资源的保护、开发与利用愈加重视,许多研究机构争相建立桃种质资源库。但是桃种质资源收集工作以野外为主,存在识别桃品种依靠主观判断、工作强度大且易误判以... 详细信息

桃作为我国传统的水果,具有品种多、种植面积大的特点。近年来,国家对桃种质资源的保护、开发与利用愈加重视,许多研究机构争相建立桃种质资源库。但是桃种质资源收集工作以野外为主,存在识别桃品种依靠主观判断、工作强度大且易误判以及为提高准确率而依靠十分专业的园艺知识和贵重仪器等问题,导致桃种质资源库建设缓慢。为此急需研发一种智能识别桃品种的方法。本文所研究的桃品种识别技术,具有重要的理论意义和实用价值。本研究主要的工作如下:(1)构建桃品种数据集。由于目前尚无应用于桃品种识别的高质量、多品种的公开数据集。本研究首先在桃园实地采集不同时间段、不同光照条件、不同品种的单个桃果实图像,共采集了 18217张照片。然后对拍摄后的桃图像进行筛选,并依据数据集格式规范图像。最后对图像进行等比缩放归一化尺寸和随机组合翻转、缩放、平移、旋转、亮度、模糊等操作增强数据,构建了 56种共计19610张桃品种图像数据集。(2)构建轻量级桃图像分类网络。本研究采用resnet18网络解决桃品种识别问题,虽然能达到识别精度的要求,但其参数量大、推理速度慢且难以移植到移动端。针对上述存在的问题,提出了基于改进resnet18的桃品种识别方法。本研究在resnet18网络的基础上,首先将头部的大卷积替换成Focus切片模块,提升了网络的推理速度;然后对残差块进行多尺度重构并分解大卷积、剥离降采样层和添加跨阶段局部融合,有效降低了模型参数量;最后添加SE注意力模块,提升了对桃的颜色和形状特征的提取能力。最终实验结果表明,本研究提出的改进resnet18网络在解决构建的56种桃品种识别任务中,其Top-1准确率为94.4%,模型大小为14.35MB,与传统的SVM算法相比提升了 20%的精度,比VGG、MobileNetv3等主流网络提高了 1.2%、1%的准确率,与resnet18相比损失了极小的精度换取了三倍的模型缩减。(3)设计实现了桃品种识别原型系统。本研究基于NCNN框架,将改进的resnet18模型部署到Android手机端,实现了图像获取、图像识别和信息展示等主要功能。通过实际应用验证了方法的有效性和实用性。

关键词：桃品种识别多尺度残差轻量化改进resnet18

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基于多维度卷积神经网络的人脸识别方法

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自动化与仪器仪表 2023年第6期 40-44页

作者：杨晓雪晋中信息学院山西晋中030800

为提高传统人脸识别的能力,结合CNN卷积神经网络原理,以resnet18为主干网络,并在resnet18中引入残差单元,改进激活函数和池化层,通过多维卷积神经网络解决梯度饱和问题。结果表明,改进后的网络在三个数据集上的识别精度都最高,且在消融... 详细信息

为提高传统人脸识别的能力,结合CNN卷积神经网络原理,以resnet18为主干网络,并在resnet18中引入残差单元,改进激活函数和池化层,通过多维卷积神经网络解决梯度饱和问题。结果表明,改进后的网络在三个数据集上的识别精度都最高,且在消融实验中也表现出良好性能。改进后的网络模型在JAFFE、CK+和RAF-DB数据集上的人脸表情识别准确率依次是97.54%、95.67%和89.66%。通过以上改进,得出本研究的改进方案可行,实现了对图片更多信息的保留。

关键词：卷积神经网络人脸识别激活函数改进resnet18 池化技术

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