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基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取

重庆师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期41卷 100-108页

作者：熊俊逸朱德利文瑞重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331

玉米穗丝是玉米的受粉器官,它的生长发育状况将直接影响玉米产量。为了实现穗丝性状的自动监测与评价,提出一种基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取方法。首先基于直方图对比度的显著性检测算法预估目标显著性,形成显著图,再利用自适... 详细信息

玉米穗丝是玉米的受粉器官,它的生长发育状况将直接影响玉米产量。为了实现穗丝性状的自动监测与评价,提出一种基于自适应三分图的玉米穗丝精细化提取方法。首先基于直方图对比度的显著性检测算法预估目标显著性,形成显著图,再利用自适应阈值分割对显著图初步预分割;然后寻找最大连通域获得单一目标二值图像,根据穗丝特点确定形态学处理的最佳卷积核并生成包含目标、背景和不确定区域的自适应三分图,以Laplace矩阵优化closed-form matting算法中目标函数的分块矩阵;最后根据玉米穗丝特点,结合三分图结果和优化过的算法对玉米穗丝进行软分割实现精细化提取。实验结果表明:所提的研究方法像素精度值为97.96%,综合评价指标值为94.16%;其中像素精度值相较于基于点运算的OTSU算法、Grabcut算法和基于神经网络的深度学习算法SeFormer和DeeplabV3,分别提高了10.43、2.35、1.67和1.91百分点,综合评价指标值分别提高了23.96、5.59、4.28和5.13百分点。此方法能有效弥补硬分割算法对玉米穗丝这种特殊对象的分割缺陷,提取的目标区域接近真实区域,准确度高,从而为智能化监测玉米穗丝生长状况提供技术支持。

关键词：玉米穗丝显著性检测图像分割目标提取

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基于自监督域自适应网络的苹果叶部病害识别

重庆师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期41卷 89-99页

作者：程超吕佳范亚洲重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331

为解决现实农业生产环境中的苹果叶部病害识别较为困难的问题,提出一种基于自监督域自适应网络的识别模型。该模型首先引入域自适应的方法,通过苹果叶部图片源域与目标域数据集的联合训练,减少源域到目标域的域偏差,增强预训练的模型在... 详细信息

为解决现实农业生产环境中的苹果叶部病害识别较为困难的问题,提出一种基于自监督域自适应网络的识别模型。该模型首先引入域自适应的方法,通过苹果叶部图片源域与目标域数据集的联合训练,减少源域到目标域的域偏差,增强预训练的模型在目标域上的泛化能力;其次添加自监督模块并引入一种对比损失,使模型在特征空间上学习到病变区域更为细致的表征信息,从而有效增强对相似症状的辨别能力,提高模型的分类性能。模型在具有复杂背景的公共苹果数据集上进行实验,结果表明所提模型对各类病害的平均识别准确率为91.31%,实现了较高的分类准确度。所提模型与其他流行的卷积神经网络方法相比,实验结果有一定的提升,验证了提出的模型在实际生产环境中对苹果叶部病害识别上的有效性。

关键词：苹果叶部病害识别域自适应自监督对比损失

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产业需求与人力资本供给适应性发展探究

中国特色社会主义研究 2024年第2期 100-109页

作者：王迪上海工程技术大学工程教育发展研究中心

产业需求和人力资本供给两者的供需匹配是有效促进社会持续发展的重要方面,是推动和畅通教育、科技、人才“三位一体”统筹部署的重要一环,是在科技变革、就业观念转变、少子老龄化等背景下缓解人才供需矛盾、提高人力资本利用效率、加... 详细信息

产业需求和人力资本供给两者的供需匹配是有效促进社会持续发展的重要方面,是推动和畅通教育、科技、人才“三位一体”统筹部署的重要一环,是在科技变革、就业观念转变、少子老龄化等背景下缓解人才供需矛盾、提高人力资本利用效率、加快推动新质生产力发展的基础性核心保障。基于适应性系统视角,探讨阻碍产业需求与人力资本供给之间供需平衡和高效发展的现象和根因,分析教育、人事和产业部门等多元主体本身及互相之间的显著性问题,包括高校知识生产模式变化、数字化建设缺乏、职业与专业不对接、社会规训影响等,进而从数据治理、管理体系和社会文化等方面提出产业需求与人力资本供给适应性发展的政策建议。

关键词：产业需求人力资本供给适应性发展 “三位一体”

食源性致病菌交叉污染风险的数学模拟及精准防控策略研究进展

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食品科学 2024年第14期45卷 288-298页

作者：熊溶溶刘静徐欢白莉潘迎捷赵勇王彝白纳张昭寰上海海洋大学食品学院上海201306 国家食品安全风险评估中心国家卫生健康委员会食品安全风险评估重点实验室北京100020 上海海洋大学食品与健康国际联合研究中心上海201306 农业农村部(上海)水产品贮藏保鲜质量安全风险评估实验室上海201306 上海水产品加工及贮藏工程技术研究中心上海201306

食源性致病菌交叉污染是食品加工生产、贮藏运输、家庭消费等环节中广泛存在的一种现象,被视为导致食源性疾病暴发的重要原因之一。运用数学模型模拟食源性致病菌在不同食品媒介中的转移情况,能够帮助人们理解食源性致病菌交叉污染的传... 详细信息

食源性致病菌交叉污染是食品加工生产、贮藏运输、家庭消费等环节中广泛存在的一种现象,被视为导致食源性疾病暴发的重要原因之一。运用数学模型模拟食源性致病菌在不同食品媒介中的转移情况,能够帮助人们理解食源性致病菌交叉污染的传播规律。进一步将交叉污染模型与微生物风险评估相结合,明确交叉污染发生的关键环节,并配合一系列新型的抗菌涂层设计,将能有效地预防和控制交叉污染的发生。因此,本文首先综述了食品工业及家庭生活中致病菌交叉污染导致的食品安全问题,并详细地概述食源性致病菌交叉污染数学建模的最新研究进展,最后通过全局控制和源头控制两个层面,分别阐述了微生物风险评估与危害分析与关键控制点相结合和抗菌涂层在食源性致病菌交叉污染防控中的应用,并对交叉污染未来的研究方案和控制策略提出了展望。

关键词：食源性致病菌交叉污染数学模型风险评估防控策略

复杂场景下害虫目标检测算法:YOLOv8-Extend

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智慧农业（中英文） 2024年第2期6卷 49-61页

作者：张荣华白雪樊江川京航创智(北京)科技有限公司北京102404 国家农业信息化工程技术研究中心北京100097 数字植物北京市重点实验室北京100097

[目的/意义]实现复杂的自然环境下农作物害虫的识别检测,改变当前农业生产过程中依赖于专家人工感官识别判定的现状,提升害虫检测效率和准确率具有重要意义。针对农作物害虫目标检测具有目标小、与农作物拟态、检测准确率低、算法推理... 详细信息

[目的/意义]实现复杂的自然环境下农作物害虫的识别检测,改变当前农业生产过程中依赖于专家人工感官识别判定的现状,提升害虫检测效率和准确率具有重要意义。针对农作物害虫目标检测具有目标小、与农作物拟态、检测准确率低、算法推理速度慢等问题,本研究提出一种基于改进YOLOv8的复杂场景下农作物害虫目标检测算法。[方法]首先通过引入GSConv提高模型的感受野,部分Conv更换为轻量化的幻影卷积(Ghost Convo⁃lution),采用HorBlock捕捉更长期的特征依赖关系,Concat更换为BiFPN(Bi-directional Feature Pyramid Network)更加丰富的特征融合,使用VoVGSCSP模块提升微小目标检测,同时引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制来强化田间虫害目标特征。然后使用Wise-IoU损失函数更多地关注普通质量样本,提高网络模型的泛化能力和整体性能。之后,对改进后的YOLOv8-Extend模型与YOLOv8原模型、YOLOv5、YOLOv8-GSCONV、YOLOv8-BiFPN、YOLOv8-CBAM进行对比,验证模型检测准确度和精度。最后将模型移植到边缘设备进行推理验证,在实际应用场景中验证模型的有效性。[结果和讨论]YOLOv8-Extend在对比实验中均取得良好的表现,其中与原模型对比实验中,精确率、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5∶0.95评价指标分别提升2.6%、3.6%、2.4%和7.2%,表现突出,具有更好的检测效果。改进前后的模型分别运行在边缘计算设备JETSON ORIN NX 16 GB上并通过TensorRT加速相比,mAP@0.5提升4.6%,达到57.6 FPS,满足实时性检测要求。在复杂农业场景中YOLOv8-Extend模型具有更好的适应性,在实际采集数据中微小害虫与生长环境相似的害虫检测方面有明显优势,在困难数据检测方面准确率提高了11.9%。[结论]本研究提出的YOLOv8改进模型有效提高了检测精度和识别率同时保持了较高的运行效率,能够部署在边缘终端计算设备上实现农作物害虫的实时检测,也为其他小目标智能检测和模型结构优化提供参考和帮助。

关键词： YOLOv8 害虫检测注意力机制边缘计算 CBAM BiFPN VoVGSCSP GSConv

新型生态保水剂施量对兰州新区土壤微环境及马铃薯产量效益的影响

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节水灌溉 2024年

作者：邓超超张靖周琦宿翠翠王振龙施志国魏域斌周彦芳甘肃省农业工程技术研究院武威市农田土壤改良与耕地保育技术创新中心

探索新型生态保水剂施量对兰州新区土壤微环境和马铃薯产量效益的影响，明确新型生态保水剂施用效果和筛选最佳施量。以新型生态保水剂为材料（中国科学院上海应用物理研究所研发），采用大田试验方法，按保水剂施量设4个处理(CK：0 kg/... 详细信息

探索新型生态保水剂施量对兰州新区土壤微环境和马铃薯产量效益的影响，明确新型生态保水剂施用效果和筛选最佳施量。以新型生态保水剂为材料（中国科学院上海应用物理研究所研发），采用大田试验方法，按保水剂施量设4个处理(CK：0 kg/ hm2，B3：45 kg/ hm2，B5：75 kg/ hm2，B7：105kg/hm2)研究滴灌模式下保水剂施量对兰州新区土壤水分、土壤酶活性、土壤呼吸速率的动态变化规律和马铃薯产量效益的影响。结果表明：与CK相比，施新型生态保水剂处理组显著提高了马铃薯生育期0～40 cm土层土壤体积含水量（5.24%～11.41%）；随新型生态保水剂施量递增，0～40 cm土层土壤体积含水量逐渐增加后趋于稳定，B5、B7处理间差异不显著。土壤脲酶、蔗糖酶、过氧化氢酶活性及土壤呼吸速率均随马铃薯生育时期推进呈“单峰”曲线变化，块茎膨大期达峰值；与CK比较，施用新型生态保水剂处理组0～40 cm土层土壤脲酶、蔗糖酶、过氧化氢酶活性分别提高10.40%～24.35%、3.98%～10.06%、3.15%～8.11%，呼吸速率增强23.32%～25.51%，B5、B7处理间差异不显著。施用保水剂能够显著提高马铃薯产量和商品薯率，降低小薯率；与CK比较，B5、B7处理马铃薯增产9.53%～10.15%，总产值提高15.23%～15.66%。综合不同施量新型生态保水剂在兰州新区马铃薯生产实际中的应用效果，研究认为生态保水剂施量75 kg/hm2可以达到灌溉水资源利用效率、土壤微环境和马铃薯产量效益的多重提升。

关键词：兰州新区生态保水剂马铃薯土壤水分土壤微环境土壤酶活性土壤呼吸产量效益

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基于多模态数据的在线学习认知负荷评估

现代教育技术 2024年第3期34卷 79-88页

作者：薛耀锋王坤邱奕盛朱芳清华东师范大学教育信息技术学系上海200062 华东师范大学上海数字化教育装备工程技术研究中心上海200062

近年来,认知负荷过载成为影响在线学习效果的一个重要因素。为解决此问题,文章聚焦在线学习认知负荷评估,首先设计了基于多模态数据的在线学习认知负荷评估研究框架,包含多模态数据采集、多模态特征提取和评估模型构建三个部分。接着,... 详细信息

近年来,认知负荷过载成为影响在线学习效果的一个重要因素。为解决此问题,文章聚焦在线学习认知负荷评估,首先设计了基于多模态数据的在线学习认知负荷评估研究框架,包含多模态数据采集、多模态特征提取和评估模型构建三个部分。接着,文章通过实验,采集学习者在特定在线学习环境下的多模态数据,提取人脸表情特征、眼动追踪指标特征和脑电信号特征,构建在线学习认知负荷评估模型。之后,文章对评估模型的准确性进行验证,发现在五种机器学习算法模型中,KNN模型的综合性能最佳,故将此模型作为最终的在线学习认知评估模型;同时,文章对多模态数据进行了分析,发现多模态融合方法在认知负荷评估上具有优越性。文章构建的评估模型可赋能在线学习平台实现认知负荷的实时评估,进而实现基于认知负荷的个性化学习,增强学习动机,提升学习效果,促进在线教育质量提升。

关键词：多模态数据在线学习认知负荷人脸表情眼动追踪脑电信号

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利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类

南京大学学报（自然科学版） 2024年第4期60卷 600-612页

作者：吕佳郑小琪重庆师范大学计算机与信息科学学院重庆401331 重庆市数字农业服务工程技术研究中心重庆401331 重庆国家应用数学中心重庆401331

基于度量学习的小样本学习方法中模型没有充分挖掘类内样本与类间样本的联系,将单个样本特征视作独立特征用作训练,导致模型生成的原型不准确且特征表示能力差.提出利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类模型.首先,将支持集样本的... 详细信息

基于度量学习的小样本学习方法中模型没有充分挖掘类内样本与类间样本的联系,将单个样本特征视作独立特征用作训练,导致模型生成的原型不准确且特征表示能力差.提出利用类内类间信息的原型补足小样本图像分类模型.首先,将支持集样本的特征送入类内信息提取分支,构造类内信息特征图,并提取特征获取类别描述信息为原型进行补足;然后,利用类间信息提取分支将不同类的查询样本融合生成新样本,并将该组查询样本的标签作为软标签;最后,使用补足后的原型对查询样本与新样本进行分类,并通过分类损失优化模型.在四个公开数据集上的实验结果表明,在MiniImageNet数据集上,准确率提升2.03%~5.48%;在TieredImageNet数据集上,准确率提升2.25%~8.55%;在CUB数据集上,准确率提升5.10%~8.82%;在CIFAR-FS数据集上,准确率提升2.61%~10.03%.证明与同类小样本图像分类方法相比,提出的模型获得了更优的分类性能与泛化性.

关键词：小样本学习度量学习元学习类内类间信息原型补足

基于领域自适应与注意力机制的电梯安全风险预测

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计算机工程 2024年

作者：张欢王晨单景东仇润鹤东华大学信息科学与技术学院数字化纺织服装技术教育部工程研究中心上海市特种设备监督检验技术研究院

电梯作为特种设备之一，其运行安全风险预测至关重要。当前对于电梯相关的研究多基于电梯部件数据，并且预测方法在变换应用场景的情况下会出现预测精度低，泛化能力差等问题。为此提出一种基于领域自适应与注意力机制的电梯安全风险预... 详细信息

电梯作为特种设备之一，其运行安全风险预测至关重要。当前对于电梯相关的研究多基于电梯部件数据，并且预测方法在变换应用场景的情况下会出现预测精度低，泛化能力差等问题。为此提出一种基于领域自适应与注意力机制的电梯安全风险预测方法。该方法基于对抗领域自适应网络，并且使用注意力机制优化网络的特征提取能力。方法包括特征提取器，标签分类器和领域分类器三部分，输入数据为同时包含源域与目标域数据的电梯安全风险因素，经由注意力机制优化的特征提取器，自适应提取并保留源域和目标域之间的公共关键特征，然后将关键特征同时输入至标签分类器和领域分类器，通过领域自适应实现由源域至目标域的迁移学习，通过标签分类器输出电梯运行状态。实验结果表明，所提出的方法在迁移至目标域应用场景的情况下，预测精度可以达到86.9%，相较于优化前提高了2.6个百分点，与LSTM-AE、CNN-LSTM、TrAdaBoost.R2、DSAN比较分别高出9.5、8.3、3.7以及1.2个百分点，能够有效对电梯安全风险进行预测。

关键词：电梯安全风险预测注意力机制对抗领域自适应网络迁移学习