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基于自适应阈值ORB特征提取的果园双目稠密地图构建

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农业机械学报 2024年第6期55卷 42-51,59页

作者：薛金林褚阳阳宋悦温瑜张田煜南京农业大学工学院南京210031

针对果园阴暗光照条件下图像特征点匹配数量少、易丢失以及点云稀疏问题,对ORB-SLAM2算法进行了改进,提出了基于自适应阈值ORB特征点提取的果园双目三维地图稠密建图算法。首先在跟踪线程中提出一种自适应阈值的FAST角点提取方法,通过... 详细信息

针对果园阴暗光照条件下图像特征点匹配数量少、易丢失以及点云稀疏问题,对ORB-SLAM2算法进行了改进,提出了基于自适应阈值ORB特征点提取的果园双目三维地图稠密建图算法。首先在跟踪线程中提出一种自适应阈值的FAST角点提取方法,通过计算不同光照下图像平均像素求解阈值,对左右目图像提取ORB特征,增加了不同光照条件下的特征点匹配数量;然后根据特征点估计相机位姿完成局部地图跟踪,对跟踪线程产生的关键帧地图点进行BA优化完成局部地图构建。在原有算法基础上添加了基于ZED-stereo型相机双目深度融合的稠密建图模块,对左右目关键帧进行特征匹配获得图像对,利用图像对求解深度信息获取地图点,经过深度优化获取相机位姿,根据相机位姿进行局部点云的构建与拼接,最终对获得的点云地图进行全局BA优化,构建果园三维稠密地图。在KITTI数据集序列上进行测试,本文所改进的ORB-SLAM2算法的绝对轨迹误差更加收敛,轨迹误差标准差在00和07序列分别下降60.5%和62.6%,在其他序列上也有不同程度下降,表明本文算法定位精度较原始算法有所提高。不同光照环境下进行算法性能测试,结果表明本文算法较原始算法能更好地适应不同光照条件,在较强光照、正常光照、偏弱光照和阴雨天气下特征点平均匹配数量增加5.32%、4.53%、8.93%、12.91%。进行果园直线和稠密建图试验,结果表明直线行驶偏航角更加收敛,定位精确度高,关键帧提取数量较原始算法下降2.86%、平均跟踪时间减少39.3%;稠密建图效果好,能够很好地反映机器人位姿和果园真实环境信息,满足果园三维稠密点云地图构建需求,可为果园机器人导航路径规划提供支持。

关键词：果园稠密建图自适应阈值特征提取 ORB-SLAM2 双目相机

融合边缘采样和Tri-training的用户评论情感分析方法

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数据分析与知识发现 2024年第5期8卷 102-112页

作者：江亿平张婷夏争鸣李玉花张兆同南京农业大学信息管理学院南京210031 南京农业大学人工智能学院南京210031

【目的】针对用户评论数据量大、情感倾向模糊、内容短小等特点,提出融合边缘采样和Tri-training的用户评论情感分析方法。【方法】通过构建基于一对多拆解策略的多分类支持向量机,并融合考虑余弦相似度的边缘采样策略构造初始集,提出... 详细信息

【目的】针对用户评论数据量大、情感倾向模糊、内容短小等特点,提出融合边缘采样和Tri-training的用户评论情感分析方法。【方法】通过构建基于一对多拆解策略的多分类支持向量机,并融合考虑余弦相似度的边缘采样策略构造初始集,提出结合软投票机制的Tri-training算法。【结果】本文算法对Tri-training算法投票机制的改进,进一步减小了多个分类器对于样本分类投票判断失误的概率,使所有类别精确率均在79%以上。【局限】未考虑多媒体数据的信息提取。【结论】与传统及近年改进的半监督学习算法相比,本文提出的融合边缘采样和Tri-training的算法在分类准确率和效率上具有一定的优越性。

关键词：用户评论情感分析边缘采样 Tri-training

基于深度主动学习与CBAM的细粒度菊花表型识别

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农业机械学报 2024年第2期55卷 258-267页

作者：袁培森丁毅飞徐焕良南京农业大学人工智能学院南京210095

针对菊花种类繁多,花型差别细微,准确标注比较困难的问题,基于深度主动学习与混合注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM),提出了一种标号数据不足情况下的菊花表型智能识别方法和框架。首先,通过主动学习策略基于... 详细信息

针对菊花种类繁多,花型差别细微,准确标注比较困难的问题,基于深度主动学习与混合注意力机制模块(Convolutional block attention module,CBAM),提出了一种标号数据不足情况下的菊花表型智能识别方法和框架。首先,通过主动学习策略基于最优标号和次优标号法(Best vs second-best,BvSB)在未标记菊花样本中选取信息量较大的样本进行标记,并将标记后的样本放入训练样本中;其次,使用深度卷积神经网络ResNet50作为本文的主干网络训练标记样本,引入混合注意力机制模块CBAM,使模型能够更为准确地提取细粒度图像中的高层语义信息;最后,用更新后的训练样本继续训练分类模型,直到模型达到迭代次数后停止。实验结果表明,该方法在少量菊花标记样本下,精确率、召回率和F1值分别达到93.66%、93.15%和93.41%。本文方法可为标号数据不足情况下的菊花等花卉智能化识别提供技术支撑。

关键词：菊花表型细粒度图像识别主动学习 ResNet50 注意力机制模块

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怀远县糯米加工甜酒酿适用性研究

食品工业科技 2024年第14期45卷 271-281页

作者：韩腾陆波韩永斌陶阳丁艳锋李丹丹南京农业大学食品科技学院江苏南京210095 南京农业大学-怀远糯稻产业研究院安徽蚌埠233040 南京农业大学农学院江苏南京210095

本论文旨在筛选适合酿造甜酒酿的糯米品种。以怀远县25种常见糯米品种为对象,分析制得甜酒酿的原料组成和理化性质,利用电子鼻、电子舌和感官评定等测定其感官品质,并通过相关性分析阐明原料组成、酒酿理化性质和感官品质的关系。结果表... 详细信息

本论文旨在筛选适合酿造甜酒酿的糯米品种。以怀远县25种常见糯米品种为对象,分析制得甜酒酿的原料组成和理化性质,利用电子鼻、电子舌和感官评定等测定其感官品质,并通过相关性分析阐明原料组成、酒酿理化性质和感官品质的关系。结果表明,25种糯米的总淀粉含量59.0~81.0 g/100 g,直链淀粉含量1.0~3.5 g/100 g,蛋白质含量6.6~8.5 g/100 g。25种甜酒酿的酒精度0.8%vol~2.8%vol、还原糖含量15.5~31.8 g/100 g、总酸含量0.29~0.66 g/100 g,均达到米酒农业标准规定的清汁型米酒的要求。所有酒酿均具有一定的抗氧化能力;其中‘富糯628’品种制得酒酿的体外抗氧化活性最好,DPPH自由基清除率和铁离子还原能力分别达71.3%和15.7μg VC/mL。25种酒酿的感官存在明显差异;13种甜酒酿的感官品质显著优于市售孝感佬米酒,其余12种甜酒酿则与其相似。还原糖和总酸含量是影响产品感官评分的最关键因素(P<0.05);‘富糯628’制得的酒酿兼备感官品质高和抗氧化效果好的优点,具有开发新型特色风味和功能型甜酒酿的潜力。

关键词：甜酒酿理化性质感官品质

基于法向量夹角的果树点云配准与枝叶分割方法研究

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农业机械学报 2024年第9期55卷 327-336页

作者：韩宏琪江自真周俊顾宝兴南京农业大学工学院南京210031

在实现果园作业全自动化的过程中,亟需直接构建自然环境下果树枝干三维模型的方法。本文通过对自然环境下以不同角度采集的果树点云进行配准,并针对采样一致性(SAC-IA)+迭代最近点(ICP)配准算法在点云配准中耗时较长以及精度不高的问题... 详细信息

在实现果园作业全自动化的过程中,亟需直接构建自然环境下果树枝干三维模型的方法。本文通过对自然环境下以不同角度采集的果树点云进行配准,并针对采样一致性(SAC-IA)+迭代最近点(ICP)配准算法在点云配准中耗时较长以及精度不高的问题,结合点云法向量夹角提取源点云和目标点云的特征点,并通过点云法向量夹角的余弦值在源点云和目标点云的特征点中查找待匹配点对的方法,提出了一种基于果树点云待匹配点对的改进SAC-IA+ICP点云配准算法;借助最小包围盒划分的分块技术对配准后的果树点云进行分块,然后利用点云的几何特征,对划分的子块进行枝叶粗分割,最后使用欧氏聚类完成枝叶的精细分割。对比实验结果显示,改进后的SAC-IA+ICP算法在平均旋转误差上相较于原始SAC-IA+ICP算法减少85.44%,配准均方根误差相较于原始SAC-IA+ICP算法减少71.74%,配准时间相较于原始SAC-IA+ICP算法减少97.99%;同时,改进后的SAC-IA+ICP算法在平均旋转误差上相较于SAC-IA+NDT算法减少90.38%,配准均方根误差相较于SAC-IA+NDT算法减少85.39%,配准时间相较于SAC-IA+NDT算法减少98.04%。另外,本文采用的枝叶分割算法能够完成枝叶分割,且相较于人工分割其分割准确度可达94.77%。

关键词：果树点云法向量夹角点云配准枝叶分割

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基于无人机图像和SHAP特征筛选的小麦田间产量预测方法研究

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麦类作物学报 2024年

作者：朱志畅葛焱臧晶荣李庆金时超徐焕良翟肇裕南京农业大学前沿交叉研究院南京农业大学工学院南京农业大学农学院南京农业大学人工智能学院

为了探寻适宜的小麦产量预测模型并提高其精度,从冬小麦灌浆期的无人机多光谱和RGB图像中提取了14种光谱参数和28种形态参数作为特征变量,利用线性回归、随机森林、神经网络等10种机器学习方法构建小麦田间产量预测模型,并比较了模型间... 详细信息

为了探寻适宜的小麦产量预测模型并提高其精度,从冬小麦灌浆期的无人机多光谱和RGB图像中提取了14种光谱参数和28种形态参数作为特征变量,利用线性回归、随机森林、神经网络等10种机器学习方法构建小麦田间产量预测模型,并比较了模型间预测能力的差异;同时,引入机器学习事后可解释性方法SHAP对输入的特征变量进行重要性分析和筛选,了解其提高模型预测能力的效果。结果表明:(1)10种机器学习模型中,误差逆传播神经网络BPNN的产量预测表现最好(r2=0.826,RMSE=0.094 t·hm-2);(2)根据SHAP确定的特征变量重要性排序,花青素反射指数ARI和三维冠层体积Volume对于预测结果的影响最大,占全部特征重要性总和的45.48%;(3)经过SHAP特征筛选后,确定了在BPNN产量预测模型上表现最优的9个特征变量,其预测结果r2为0.865,RMSE为0.075 t·hm-2,比使用全特征的BPNN和事前Pearson相关性分析方法在预测精度上均有提升。因此,在优选产量预测模型基础上,可采用SHAP机制对特征变量的重要性进行筛选和分析,以此进一步提高田间小麦产量预测精度。

关键词：小麦无人机图像机器学习 SHAP加性解释方法产量预测

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设施园艺移动平台分布式驱动自适应防滑控制

农业工程学报 2024年第10期40卷 85-96页

作者：陈凤丁俊杰罗志涛郑恩来鲁应涛汪小旵沈成鲁植雄南京农业大学工学院南京210031 农业农村部南京农业机械化研究所南京210014

针对设施园艺特殊作业场景对电驱移动平台灵活作业与高操纵稳定性需求,该研究设计了一种四轮轮毂电机独立驱动的分布式设施园艺电驱移动平台,并提出了一种可提高转向灵活性与稳定性的自适应防滑控制策略。在该控制策略中,首先构建电驱... 详细信息

针对设施园艺特殊作业场景对电驱移动平台灵活作业与高操纵稳定性需求,该研究设计了一种四轮轮毂电机独立驱动的分布式设施园艺电驱移动平台,并提出了一种可提高转向灵活性与稳定性的自适应防滑控制策略。在该控制策略中,首先构建电驱移动平台动力学模型与Ackermann差速转向模型,结合速度瞬心原理及轮胎侧偏角确定各车轮转向目标转速;其次,为提高电驱移动平台对时变附着系数的适应能力,采用改进的强跟踪自适应无迹卡尔曼滤波算法设计复杂路面识别器,实现对路面附着系数准确估计;最后,设计基于自适应滑模算法的防滑控制器,根据路面附着系数估计值确定车轮相对最佳滑转率并实时控制滑转率。为验证所提控制策略的有效性,开展了Carsim-MATLAB/Simulink联合仿真与分布式设施园艺电驱移动平台实车试验。试验结果表明,所提控制策略可准确估计复杂道路下路面附着系数,降低车轮滑转率误差;在不变路面、对接路面与对开路面3种工况下,左侧车轮滑转率误差分别为0.031、0.015和0.038,右侧车轮滑转率误差分别为0.026、0.005和0.028;在不变路面与随机路面实测路况下,电驱移动平台路面附着系分别数约为0.44和0.47,最大滑转率分别约为0.69和0.68,有效抑制了轮胎转向时的过度滑转,提高了电驱移动平台的行驶稳定性。研究可为设施园艺车辆驱动防滑控制提供具体理论依据和实施方案。

关键词：农业机械试验设施园艺轮毂电机电驱移动平台差速转向防滑控制

种植业转型背景下草地生态与资源调查实习课程线上线下混合式教学模式探索与实践——以南京农业大学为例

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草业科学 2024年

作者：覃凤飞李志华孔令娜原现军冯金侠南京农业大学草业学院南京农业大学农学院

针对我国种植业转型期，草地生态与资源调查实践教学已不能满足南方农区草地畜牧业的快速发展对创新型人才的需求，以南京农业大学“草地生态与资源调查实习”课程为例，围绕创新应用型人才培养要求和现代高等教育信息化发展的趋势，提... 详细信息

针对我国种植业转型期，草地生态与资源调查实践教学已不能满足南方农区草地畜牧业的快速发展对创新型人才的需求，以南京农业大学“草地生态与资源调查实习”课程为例，围绕创新应用型人才培养要求和现代高等教育信息化发展的趋势，提出了基于虚拟仿真技术的线上线下混合教学模式。通过构建课程网络资源平台，将虚拟仿真实训融入南方天然草地资源调查与农林牧复合种植模式的生态环境调查中，探索以实带虚、以虚助实、深度交互的一体化教学模式，既增加教学的直观性、互动性和探索性，又“延长”实习期，拓展专业知识范围；同时采用研究型考核综合评价学生的实习效果，引导和激发学生的求知欲，培养学生的创新与实践能力，使之与种植业转型期一流草业人才培养的要求相适应。

关键词：种植业转型草地生态与资源调查线上线下虚拟仿真技术教学改革

基于HS-SPME-GC-MS与电子鼻分析芹菜贮藏期间挥发性物质的变化

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食品工业科技 2024年第5期45卷 212-222页

作者：芦佳琪吴玉珍张瑞韩晶晶熊爱生郁志芳南京农业大学食品科技学院江苏南京210095 南京农业大学园艺学院江苏南京210095

采用顶空固相微萃取技术结合气相色谱-质谱联用(headspace solid phase microextraction-gas chromatography-mass spectrometry,HS-SPME-GC-MS)和电子鼻技术分析了20.0℃贮藏期间芹菜叶片挥发性物质的组成和含量的变化。结果显示,采用HS-SPME-GC-MS技术从芹菜中共检测到108种挥发性物质,单萜类(43.2%~52.92%)和苯酞类(19.93%~28.97%)为主要组分,其中D-柠檬烯含量丰富(6600.64~48566.12μg/kg)。新鲜芹菜总挥发性物质含量为165682.48μg/kg,贮藏9 d后含量下降了40.92%,单萜类和苯酞类物质分别下降了9.72%和上升了8.98%。OAV分析结果表明芹菜叶片中共有31种OAV>1的特征挥发性物质,0~7 d特征挥发性物质有31种且组成相同,第9 d特征挥发性物质减少至29种,贮藏期间总OAV值呈下降趋势。聚类分析结果表明,0~3 d芹菜叶片以薄荷香和青草香为主,第7 d具有甜香、木香和樟脑香,第9 d后以辛辣和药草气味为主。基于电子鼻检测结果的主成分分析可以清晰区分不同贮藏时间芹菜叶片的香气,基于Pearson相关性分析,引起电子鼻响应值变化的物质主要是芹菜中萜类、醇类、芳香型挥发性物质(r≥0.80,P研究的结果阐明了贮藏期间芹菜叶片挥发性物质组成和含量的变化规律,为贮藏期间芹菜新鲜度的判断提供了理论基础。

关键词：芹菜贮藏 HS-SPME-GC-MS 电子鼻挥发性物质 OAV

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