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基于改进YOLO v7的轻量化樱桃番茄成熟度检测方法

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农业机械学报 2023年第10期54卷 225-233页

作者：苗荣慧李志伟武锦龙山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801 山西农业大学农业工程学院太谷030801

为在自然环境下自动准确地检测樱桃番茄果实的成熟度,实现樱桃番茄果实自动化采摘,根据成熟期樱桃番茄果实表型特征的变化以及国家标准GH/T 1193—2021制定了5级樱桃番茄果实成熟度级别(绿熟期、转色期、初熟期、中熟期和完熟期),并针... 详细信息

为在自然环境下自动准确地检测樱桃番茄果实的成熟度,实现樱桃番茄果实自动化采摘,根据成熟期樱桃番茄果实表型特征的变化以及国家标准GH/T 1193—2021制定了5级樱桃番茄果实成熟度级别(绿熟期、转色期、初熟期、中熟期和完熟期),并针对樱桃番茄相邻成熟度特征差异不明显以及果实之间相互遮挡问题,提出一种改进的轻量化YOLO v7模型的樱桃番茄果实成熟度检测方法。该方法将MobileNetV3引入YOLO v7模型中作为骨干特征提取网络,以减少网络的参数量,同时在特征融合网络中加入全局注意力机制(Global attention mechanism,GAM)模块以提高网络的特征表达能力。试验结果表明,改进的YOLO v7模型在测试集下的精确率、召回率和平均精度均值分别为98.6%、98.1%和98.2%,单幅图像平均检测时间为82 ms,模型内存占用量为66.5 MB。对比Faster R-CNN、YOLO v3、YOLO v5s和YOLO v7模型,平均精度均值分别提升18.7、0.2、0.3、0.1个百分点,模型内存占用量也最少。研究表明改进的YOLO v7模型能够为樱桃番茄果实的自动化采摘提供技术支撑。

关键词：樱桃番茄成熟度检测 YOLO v7 轻量化 MobileNetV3 全局注意力机制

新媒体时代高校师生交流现状及对策研究——以山东农业大学信息科学与工程学院为例

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山东农业教育 2018年第4期 39-40,60页

作者：谢芝馨董文婧徐振珍公丕沛山东农业大学信息科学与工程学院山东泰安271018

为深入了解高校师生之间的沟通交流情况,推进良好师生交流沟通平台建设,以山东农业大学信息科学与工程学院为例,对学校师生交流现状作微观研究,结果显示师生交流现状整体是好的,但也存在亟待解决的问题和不足,如学生愿意主动与老师交流... 详细信息

为深入了解高校师生之间的沟通交流情况,推进良好师生交流沟通平台建设,以山东农业大学信息科学与工程学院为例,对学校师生交流现状作微观研究,结果显示师生交流现状整体是好的,但也存在亟待解决的问题和不足,如学生愿意主动与老师交流的主动性不够等,特提出通过构建和谐融洽的师生关系、拓宽师生交流渠道、改善师生交流方法等三个方面优化师生交流对策。

关键词：高校师生交流沟通对策

基于YOLOX-NGS的群养猪只攻击行为识别

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农业工程学报 2024年

作者：李艳文李菊霞纳腾潇智晴宇段磊张朋鹏山西农业大学信息科学与工程学院

为解决复杂猪舍环境下猪只堆叠和粘连导致群养猪只攻击行为识别准确率低和有效性差的问题，该研究提出一种改进的YOLOX模型，引入攻击活动比例(PAA)和攻击行为比例(PAB)2个优化指标，对群养猪只的撞击、咬耳和咬尾等典型攻击行为进行识... 详细信息

为解决复杂猪舍环境下猪只堆叠和粘连导致群养猪只攻击行为识别准确率低和有效性差的问题，该研究提出一种改进的YOLOX模型，引入攻击活动比例(PAA)和攻击行为比例(PAB)2个优化指标，对群养猪只的撞击、咬耳和咬尾等典型攻击行为进行识别。首先，为提高模型特征提取能力添加归一化注意力模块获取YOLOX颈部的全局信息；其次，将YOLOX中的IoU损失函数替换为GIoU损失函数，以提升识别精度；最后，为保证模型的实时性将空间金字塔池化结构SPP轻量化为SPPF，增强检测效率。试验结果表明，改进的YOLOX模型平均精度达97.57%，比YOLOX模型提高6.8个百分点。此外，当PAA和PAB阈值分别为0.2和0.4时，识别准确率达98.55%，有效解决因猪只攻击行为动作连续导致单帧图像行为识别可信度低的问题。研究结果表明，改进的YOLOX模型融合PAA和PAB能够实现高精度的猪只攻击行为识别，为群养生猪智能化监测提供有效参考和技术支持。

关键词：猪行为识别检测攻击行为注意力模块损失函数特征金字塔

基于改进Cascade Mask R-CNN与协同注意力机制的群猪姿态识别

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农业工程学报 2023年第4期39卷 144-153页

作者：王鲁刘晴曹月郝霞山东农业大学信息科学与工程学院泰安271018

猪体姿态识别有助于实现猪只健康状况预警、预防猪病爆发,是当前研究热点。针对复杂场景下群猪容易相互遮挡、粘连,姿态识别困难的问题,该研究提出一种实例分割与协同注意力机制相结合的两阶段群猪姿态识别方法。首先,以Cascade Mask R-... 详细信息

猪体姿态识别有助于实现猪只健康状况预警、预防猪病爆发,是当前研究热点。针对复杂场景下群猪容易相互遮挡、粘连,姿态识别困难的问题,该研究提出一种实例分割与协同注意力机制相结合的两阶段群猪姿态识别方法。首先,以Cascade Mask R-CNN作为基准网络,结合HrNetV2和FPN模块构建猪体检测与分割模型,解决猪体相互遮挡、粘连等问题,实现复杂环境下群猪图像的高精度检测与分割;在上述提取单只猪基础上,构建了基于协同注意力机制(coordinate attention,CA)的轻量级猪体姿态识别模型(CA-MobileNetV3),实现猪体姿态的精准快速识别。最后,在自标注数据集上的试验结果表明,在猪体分割与检测环节,该研究所提模型与MaskR-CNN、MSR-CNN模型相比,在AP_(0.50)、AP_(0.75)、AP_(0.50:0.95)和AP_(0.5:0.95-large)指标上最多提升了1.3、1.5、6.9和8.8个百分点,表现出最优的分割与检测性能。而在猪体姿态识别环节,所提CA-MobileNetV3模型在跪立、站立、躺卧、坐立4种姿态类上的准确率分别为96.9%、99.1%、99.5%和98.6%,其性能优于主流的MobileNetV3、ResNet50、DenseNet121和VGG16模型,由此可知,该研究模型在复杂环境下群猪姿态识别具有良好的准确性和有效性,为实现猪体姿态的精准快速识别提供方法支撑。

关键词：深度学习图像识别实例分割群猪姿态识别生猪个体提取

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羊群游走同步群体决策行为的实证研究

农业机械学报 2024年

作者：刘成岳训山东农业大学信息科学与工程学院

随着畜牧养殖数字智能化监控技术的产业化应用，进一步提升畜禽养殖的分类施策精细化管理，成为现代畜牧业的精细高效养殖管理的新需求。采用固定机位、多角度视频采集技术，实时记录羊群牧食过程中的游走行为；针对羊群游走视频中易出... 详细信息

随着畜牧养殖数字智能化监控技术的产业化应用，进一步提升畜禽养殖的分类施策精细化管理，成为现代畜牧业的精细高效养殖管理的新需求。采用固定机位、多角度视频采集技术，实时记录羊群牧食过程中的游走行为；针对羊群游走视频中易出现遮挡的复杂情况，设计了基于YOLO v5模型的羊群多目标检测模型，羊群游走过程中的多目标实时跟踪识别率可达90.63%；采用羊群游走多目标轨迹跟踪DeepSORT算法，通过提取羊目标的深度表观特征，计算出羊群游走轨迹和变化节拍规律。结果表明，羊的游走过程通常为慢走、快走和疾走3种不同方式，单只羊的游走过程通常是不固定的随机组合。在中大规模羊群中，由于亲缘关系结构的复杂性，羊群往往分化为多个小群体，这使得从整体上观察和分析羊群行为变得异常困难。为此，聚焦于小规模羊群进行研究，通过羊群散列、聚集和同步3个游走过程的实证分析，初步验证了羊群游走节拍周期上的同步现象。

关键词：羊群群体决策同步智慧畜牧目标跟踪

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小米米象群落发展趋势及智能体仿真

科学技术与工程 2023年第25期23卷 10746-10755页

作者：王瑛段永鹏焦帆杨婷婷刘振宇山西农业大学农业工程学院太谷030801 山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801

谷物中有多种储粮害虫,米象作为谷物中常见的储粮害虫之一,会对谷物和加工后的产品造成严重的危害,导致其品质下降。因此对米象害虫的预防和治理是谷物储藏期间的关键问题。以谷物中的小米为研究对象,在考虑温度和湿度情况下,对米象群... 详细信息

谷物中有多种储粮害虫,米象作为谷物中常见的储粮害虫之一,会对谷物和加工后的产品造成严重的危害,导致其品质下降。因此对米象害虫的预防和治理是谷物储藏期间的关键问题。以谷物中的小米为研究对象,在考虑温度和湿度情况下,对米象群落的发展趋势进行仿真预测研究。根据小米米象群落发展的特征和规律,定义了小米米象群落在不同温湿度情景下的停止生长、生长但不繁殖以及生长繁殖3种行为和行为规则,把米象群落发展区域分割为若干个二维和三维的元胞空间结构,把元胞空间结构中元胞状态为“米象成虫”和“米象非成虫”的网格看成是一种智能体。构建了米象群落发展趋势模型,对其发展趋势进行仿真研究,该模型能够较好地描述小米米象群落发展趋势,针对3种不同温湿度环境下的发展趋势与仿真对比分析,仿真结果与实际结果吻合较好,趋势一致,所构建的仿真模型具有较高的准确性,可以为抑制米象群落发展,保障粮食储藏安全提供一种预测和模拟方法。

关键词：小米米象智能体元胞自动机温湿度发展趋势

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基于二维相关近红外光谱的老陈醋醋龄鉴别

中国食品学报 2023年第8期23卷 389-395页

作者：张志勇韩宁周涛贾丽艳武同辉杜鸿志吴谦山西农业大学农业工程学院山西太谷030801 山西农业大学食品科学与工程学院山西太谷030801

采用二维相关近红外光谱技术与判别分析(DA)方法相结合鉴别不同醋龄的老陈醋样品。选取5个醋龄共100个老陈醋样品,在室温下采集所有样品的一维近红外光谱。以醋龄作为外扰因素,构建各样品在1001~1830 nm波段范围的二维相关同步谱和异步... 详细信息

采用二维相关近红外光谱技术与判别分析(DA)方法相结合鉴别不同醋龄的老陈醋样品。选取5个醋龄共100个老陈醋样品,在室温下采集所有样品的一维近红外光谱。以醋龄作为外扰因素,构建各样品在1001~1830 nm波段范围的二维相关同步谱和异步谱,分析其二维相关谱图的光谱特征。基于二维相关同步谱的对角线数据(即自相关谱),建立不同醋龄老陈醋样品的判别分析模型,模型校正集的识别准确率为97.3%,预测集识别准确率为96%。研究结果表明,所提出的方法可提供随醋龄变化的更多光谱特征信息,为老陈醋醋龄快速鉴别提供一种精度高的分类模型。

关键词：老陈醋醋龄鉴别判别分析二维相关近红外光谱

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基于改进U-Net网络的大棚草莓果实识别

山西农业大学学报（自然科学版） 2022年第2期42卷 120-128页

作者：贾宗维姚思敏张如意王瑞彬张举山西农业大学信息科学与工程学院山西太谷030801

[目的]国内自动化果蔬采摘设备正处于起步阶段,草莓自动化采摘及品质鉴定受图像分割和识别精度直接影响。目前真实大棚种植环境中光照和浆果及叶片间遮挡对草莓的分割、识别、定位、分级带来极大的挑战。[方法]本文以真实大棚草莓为研... 详细信息

[目的]国内自动化果蔬采摘设备正处于起步阶段,草莓自动化采摘及品质鉴定受图像分割和识别精度直接影响。目前真实大棚种植环境中光照和浆果及叶片间遮挡对草莓的分割、识别、定位、分级带来极大的挑战。[方法]本文以真实大棚草莓为研究对象拍摄并制作数据集,为提升模型的泛化能力,采用色彩抖动(即随机进行饱和度、亮度、对比度调整)和随机旋转两种方式进行数据增强操作,共获得大棚草莓数据集14147张。以U-Net分割模型为原型进行改进设计,编码器基于VGG16模型结构进行修改,选用带same的卷积来避免Feature Map合并前的裁边操作,从而保留更多的特征信息,增加批归一化(Batch Normalization)操作来加快训练过程并解决梯度消失的问题。以此提高试验训练速度和模型训练精度,将改进后的U-Net模型与原始U-Net、PSPNet、DeeplabV3模型在同等的试验数据和参数下进行对比分析。[结果]在选取无遮挡粘连和有遮挡粘连2类测试数据集上,本文所提出的方法分割效果更优且获得了更好的鲁棒性,其识别精度为96.05%,MIOU值为89.41,F1_score值为0.9。[结论]改进后的U-Net模型在大棚草莓数据集上的分割效果最佳,其结果可为后续草莓自动化采摘和品质等级鉴定提供有力的技术支撑。

关键词：草莓图像分割 U-Net

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非洲猪瘟舍内传播元胞自动机仿真研究

科学技术与工程 2022年第36期22卷 15980-15986页

作者：杨婷婷薄兴野田晶邵家源刘振宇山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801 山西农业大学农业工程学院太谷030801

为了研究非洲猪瘟在封闭式猪舍内传播的规律,通过引入SI(susceptible-infective)模型,并在此基础上进行改进,结合猪舍内猪只的移动规律及个体体质的差异,分析猪舍内猪只感染非洲猪瘟的概率;设计猪只个体接触后的感染规则,构建元胞自动... 详细信息

为了研究非洲猪瘟在封闭式猪舍内传播的规律,通过引入SI(susceptible-infective)模型,并在此基础上进行改进,结合猪舍内猪只的移动规律及个体体质的差异,分析猪舍内猪只感染非洲猪瘟的概率;设计猪只个体接触后的感染规则,构建元胞自动机模型进行仿真,模拟非洲猪瘟在猪舍的传播情况;通过将元胞自动机模拟的非洲猪瘟的传播仿真结果与传统SI模型的传播数据进行对比分析。结果表明:元胞自动机仿真非洲猪瘟舍内传播能够与传统的SI模型传播数据可以实现较好的拟合,拟合度为0.96,同时使用元胞自动机作为非洲猪瘟的传播模型在预测方面具有优势,可以通过迭代对传播过程可视化,进而实时预测非洲猪瘟在密闭猪舍的传播轨迹,为相关传染病的仿真研究提供了理论指导。

关键词：元胞自动机非洲猪瘟异质性演化规则