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基于YOLOv8-ABW的黄花成熟度检测方法

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农业工程学报 2024年第13期40卷 262-272页

作者：吴利刚陈乐刘泽鹏武晔秋马宇波史建华山西大同大学机电工程学院大同037003 山西大同大学煤炭工程学院大同037003 山西大同大学建筑与测绘工程学院大同037003 山西大同大学物理与电子科学学院大同037003

为实现黄花成熟度的快速、高精度识别,针对其相似特征识别精确度低以及相互遮挡检测困难的问题,提出一种基于YOLOv8-ABW的黄花成熟度检测方法。该研究在特征提取网络中加入结合注意力机制的尺度特征交互机制(attention based intra-scal... 详细信息

为实现黄花成熟度的快速、高精度识别,针对其相似特征识别精确度低以及相互遮挡检测困难的问题,提出一种基于YOLOv8-ABW的黄花成熟度检测方法。该研究在特征提取网络中加入结合注意力机制的尺度特征交互机制(attention based intra-scale feature interaction, AIFI),更好地提取黄花特征信息,提高检测的精确度。在特征融合网络中,进一步采用加权的双向特征金字塔特征融合网络(bidirectional feature pyramid network, Bi FPN),实现更高层次的跨通道特征融合,有效减少通道中的特征冗余。此外使用WIoUv3作为损失函数,聚焦普通质量的锚框,提高模型的定位性能。试验结果表明:YOLOv8-ABW模型检测精确度为82.32%,召回率为83.71%,平均精度均值mAP@0.5和m AP@0.5:0.95分别为88.44%和74.84%,调和均值提升至0.86,实时检测速度为214.5帧/s。与YOLOv8相比,YOLOv8-ABW的精确度提高1.41个百分点,召回率提高0.75个百分点,mAP@0.5和m AP@0.5:0.95分别提升1.54个百分点和1.42个百分点。对比RT-DETR、YOLOv3、YOLOv5、YOLOv7模型,YOLOv8-ABW参数量最少,仅为3.65×10~6,且模型浮点运算量比YOLOv7少96.3 G。体现出YOLOv8-ABW模型能够在黄花成熟度检测中平衡检测精确度和检测速度,综合性能最佳,为黄花智能化实时采摘研究提供技术支持。

关键词：机器学习模型 YOLOv8 黄花深度学习成熟度检测

基于改进YOLOv5的轻量级黄花成熟检测方法

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中国农机化学报 2024年第7期45卷 235-242,268页

作者：吴利刚吕媛媛周倩陈乐张梁史建华山西大同大学机电工程学院山西大同037003 山西大同大学煤炭工程学院山西大同037003 山西大同大学商学院山西大同037003

黄花菜具有较短的采摘周期和相对严格的采摘要求,针对传统人工采摘效率低、主观性高的问题,提出一种基于深度学习的SSH-YOLOv5黄花成熟度检测算法。以YOLOv5模型为基础,结合轻量级网络ShuffleNet V2基本残差单元压缩网络模型大小,提升... 详细信息

黄花菜具有较短的采摘周期和相对严格的采摘要求,针对传统人工采摘效率低、主观性高的问题,提出一种基于深度学习的SSH-YOLOv5黄花成熟度检测算法。以YOLOv5模型为基础,结合轻量级网络ShuffleNet V2基本残差单元压缩网络模型大小,提升模型目标检测速度;引入SE Net通道注意力机制模块,增强模型对有用特征信息的敏感度,提高目标检测精度;将普通卷积替换为深度可分离卷积模块,进一步减少模型计算量。试验结果表明,改进后的SSH-YOLOv5模型参数量和浮点运算量分别减少61.6%和68.3%,网络层数减少18%,同时SSH-YOLOv5的检测精度由原算法的88.8%提高到91.2%,实时检测速度达到66.4 f/s,相比原算法提高18.1%,达到实时检测要求。改进后的算法不仅实现模型的轻量化,同时也使黄花成熟度检测更加准确和快速,可以较好地满足黄花检测需求。

关键词：黄花深度学习 YOLOv5算法轻量化注意力机制

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煤液化残渣诱导缩聚制备冶金焦的影响因素

洁净煤技术 2024年第4期30卷 205-211页

作者：罗化峰李通达魏征乔元栋山西大同大学煤炭工程学院山西大同037003

煤液化残渣所含沥青质和重油在热解时可产生大量自由基,如不能被及时稳定和缩聚将转化为大量焦油和气体,形成孔隙结构,从而影响所制冶金焦密度。为此,拟引入添加剂诱导其高效缩聚,提高聚合物密度,再经炭化后制备优质冶金焦。通过系统研... 详细信息

煤液化残渣所含沥青质和重油在热解时可产生大量自由基,如不能被及时稳定和缩聚将转化为大量焦油和气体,形成孔隙结构,从而影响所制冶金焦密度。为此,拟引入添加剂诱导其高效缩聚,提高聚合物密度,再经炭化后制备优质冶金焦。通过系统研究不同添加剂(糠醛、甲醇、呋喃和羟基丙酮)、温度(350、400、450、500和550℃)、停留时间(0、30、60和120 min)和添加量(0、4、8和16 g)对所制聚合物缩聚率、结构性质、密度、热稳定性和表面性质影响,获得煤液化残渣诱导缩聚的最优试验条件。在最优条件下,分别探讨所制聚合物和炭化物的表面形貌、微晶结构和元素变化情况,获得煤液化残渣诱导缩聚机理。结果表明,添加剂(糠醛)的诱导缩聚效果最佳,其次是羟基丙酮,因而理想添加剂至少应含有1个醛基或酮基。不同添加剂可促进煤液化残渣缩聚,提高所制聚合物比表面积、孔容、平均孔径和真密度。温度和停留时间对煤液化残渣/糠醛聚合物热稳定性和表面性质影响较大,温度升高和停留时间延长可促进煤液化残渣所含酚类基团和芳香物中H参与缩聚反应,提高聚合物的缩聚程度。煤液化残渣/糠醛(焦炭)整体呈片层密实状,并含更多无定形碳。

关键词：煤液化残渣添加剂诱导缩聚冶金焦

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随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集与属性约简

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计算机工程与应用 2024年第8期60卷 69-77页

作者：王莉山西大同大学计算机与网络工程学院山西大同037009

属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法... 详细信息

属性约简是一种重要的数据降维预处理方法,然而现有的属性约简方法大多没有考虑信息系统中属性权重的信息。ReliefF算法是一种实现简单且运算效率高的属性权重评估方法,提出一种随机多属性子空间的ReliefF加权邻域粗糙集和属性约简算法。该方法生成了多组具有相同大小随机子空间的属性集划分,并对每组划分的随机子空间利用ReliefF算法计算得到属性的局部权重,将所有组得到的属性局部权重求取平均值,得到了信息系统每个属性最终的全局权重;基于属性权重的结果,提出一种新的加权邻域粗糙集模型,并证明了相关理论和性质;在该模型的基础上通过加权邻域依赖度提出一种信息系统的属性约简算法。在公开数据集上的属性约简实验结果表明,所提出的属性约简算法比已有的同类型算法整体上具有更优的约简性能。

关键词：属性约简 ReliefF算法随机子空间加权邻域邻域粗糙集模型

基于改进YOLOv7-seg的黄花菜检测与分割方法

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农业工程学报 2024年第9期40卷 146-153页

作者：姚涛谈志鹏程娥吴利刚山西大同大学机电工程学院大同037003 河北工业大学机械工程学院天津300130

目标检测与分割是实现黄花菜智能化采摘的关键技术,原始目标检测算法容易出现漏检、误检等问题,无法满足自然环境下生长的黄花菜采摘要求。该研究提出一种基于改进YOLOv7-seg的黄花菜目标检测与实例分割算法模型(YOLO-Daylily)。通过在Y... 详细信息

目标检测与分割是实现黄花菜智能化采摘的关键技术,原始目标检测算法容易出现漏检、误检等问题,无法满足自然环境下生长的黄花菜采摘要求。该研究提出一种基于改进YOLOv7-seg的黄花菜目标检测与实例分割算法模型(YOLO-Daylily)。通过在YOLOv7-seg骨干网络(backbone)中引入CBAM(convolutional block attention module)注意力机制模块,降低背景等干扰因素的影响;在ELAN(efficient layer aggregation networks)模块中采用PConv(partial convolution)替换原有的3×3卷积层,减少冗余计算和内存访问,提升对目标黄花菜特征提取的能力。颈部网络(neck)采用坐标卷积(CoordConv)替换PA-FPN(path aggregation-feature pyramid networks)中1×1卷积层,增强模型对位置的感知,提高掩膜(mask)鲁棒性。在改进的PA-FPN结构中采用残差连接方法将浅层特征图几何信息与深层特征图语义信息特征相结合,提高模型对目标黄花菜的检测分割性能。消融试验表明:改进后的模型检测准确率、召回率和平均精度分别达到92%、86.5%、93%,相比YOLOv7-seg基线模型分别提升2.5、2.3、2.7个百分点;分割准确率、召回率和平均精度分别达到92%、86.7%、93.5%,比基线模型分别提升0.2、3.5、3个百分点。与Mask R-CNN、SOLOv2、YOLOV5-seg、YOLOv5x-seg算法相比,平均精度分别提升8.4、12.7、4.8、5.4个百分点。改进后的模型减少了漏检、误检等情况,对目标定位更加精准,为后续黄花菜智能化采摘实际应用提供理论支持。

关键词：图像处理机器视觉目标检测深度学习 YOLOv7 实例分割黄花菜

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基于轻量化神经网络的石窟壁画破损检测方法

信息与控制 2024年第1期53卷 108-119页

作者：吴利刚张梁山西大同大学机电工程学院山西大同037003 山西大同大学煤炭工程学院山西大同037003 大连海事大学信息科学与技术学院辽宁大连116026

针对石窟壁画脱落与破损检测过程中存在检测精度低、实时性差的问题,提出了基于轻量化神经网络和多重注意力机制的石窟壁画破损检测方法。首先,引入Ghost Conv完成轻量化特征提取,降低模型复杂度;其次,加入双重注意力机制增加特征提取... 详细信息

针对石窟壁画脱落与破损检测过程中存在检测精度低、实时性差的问题,提出了基于轻量化神经网络和多重注意力机制的石窟壁画破损检测方法。首先,引入Ghost Conv完成轻量化特征提取,降低模型复杂度;其次,加入双重注意力机制增加特征提取的倾向性,加快模型收敛速度;最后,使用加权双向特征金字塔拼接方式高效融合特征信息,通过复合缩放完成预测。实验结果表明:改进后的算法网络层数减少了34.40%。参数量和浮点运算量分别降低了62.98%和68.77%,模型体积压缩了62.78%。检测精度高达64.7%,实时检测速度从63.60帧/s提升至97.56帧/s,提高了约53.39%。

关键词：深度学习神经网络轻量化模型注意力机制壁画破损检测

基于轻量化与多信息融合的输送带块煤实时监测方法

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控制工程 2024年第3期31卷 518-525页

作者：吴利刚陈乐张梁史建华山西大同大学机电工程学院山西大同037003 山西大同大学煤炭工程学院山西大同037003

煤炭在国家工业体系和社会发展中有着举足轻重的作用,针对煤炭运输过程中的块煤监测问题,提出一种基于轻量化和多信息融合(lightweightandmulti-informationfusion,LM)的实时监测方法——LMYOLOv5。首先,利用自适应直方图均衡化进行数... 详细信息

煤炭在国家工业体系和社会发展中有着举足轻重的作用,针对煤炭运输过程中的块煤监测问题,提出一种基于轻量化和多信息融合(lightweightandmulti-informationfusion,LM)的实时监测方法——LMYOLOv5。首先,利用自适应直方图均衡化进行数据预处理;其次,引入Ghost轻量化卷积,减少计算量和特征提取的冗余性;最后,结合协同注意力(coordinate attention, CA)机制改善特征提取的倾向性,引入双向特征金字塔网络(bidirectional feature pyramid network, Bi FPN)机制实现跨阶段的信息融合。实验结果表明,改进后的LMYOLOv5算法有明显优势。参数量和浮点计算量分别减少约62.28%和67.66%。模型训练时长减少约21.78%,模型体积也从92.7 M压缩至35.1 M。此外,精确度和召回率分别提升约0.103%和1.395%,实时监测速度提升约38.05%。

关键词：深度学习神经网络轻量化多信息融合实时监测

液压支架用换向阀主阀结构优化与液压冲击抑制方法研究

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机床与液压 2024年第8期52卷 167-173页

作者：李珂张占东张品陈吉顺赵文超山西大同大学煤炭工程学院山西大同037003 山西大同大学机电工程学院山西大同037003

针对液压支架初撑阶段末段存在较高液压冲击的现象,以及由此诱发的支架液压系统可靠性降低的问题,以ZF17000/27.5/42D型液压支架用换向阀主阀为研究对象,在分析结构组成、工作原理及液压冲击发生机制的基础上,提出以控制阀口过流面积来... 详细信息

针对液压支架初撑阶段末段存在较高液压冲击的现象,以及由此诱发的支架液压系统可靠性降低的问题,以ZF17000/27.5/42D型液压支架用换向阀主阀为研究对象,在分析结构组成、工作原理及液压冲击发生机制的基础上,提出以控制阀口过流面积来调控过流流量的液压冲击抑制方法。针对现有换向阀采用单根弹簧完成阀芯复位的现状,通过并联复位弹簧降低支架液压系统在阀芯关闭过程中的流量梯度,缓解支架初撑阶段末段的液压冲击现象;利用AMESim软件搭建换向阀模型,对换向阀进行动态特性仿真,得到换向阀主阀流量、压力、速度及阀芯位移规律。结果表明:改进方案相比原方案降低了流量峰值与速度峰值,流量梯度与速度梯度分别下降了9.91%与9.87%,有效缓解了液压支架初撑阶段末段存在的液压冲击现象。

关键词：液压支架换向阀液压冲击复位弹簧流量梯度

液压支架大流量换向阀稳态液动力计算与补偿方法

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液压与气动 2024年第8期48卷 77-92页

作者：李珂陈吉顺张品赵文超张占东山西大同大学煤炭工程学院山西大同037003 山西大同大学机电工程学院山西大同037003

针对液压支架换向阀元件复杂结构形成不规则流道,传统一次动量定理不能精确求得阀芯所受液动力,以及因液动力过大或不稳定使换向阀动静态特性降低的问题,以支架换向阀主阀为研究对象,在分析其结构组成与工作原理基础上,提出一种全流域... 详细信息

针对液压支架换向阀元件复杂结构形成不规则流道,传统一次动量定理不能精确求得阀芯所受液动力,以及因液动力过大或不稳定使换向阀动静态特性降低的问题,以支架换向阀主阀为研究对象,在分析其结构组成与工作原理基础上,提出一种全流域控制体积划分方式。运用多次动量定理,分别分析了每个控制体积内动量变化量,考虑阀芯上下游元件结构参数对阀芯液动力数值的影响,较为精确的推导出阀芯所受稳态液动力公式,并进行理论计算。通过分析公式,得出对阀内元件结构参数进行优化的方法来补偿稳态液动力并用CFD方法模拟了稳态液动力随阀芯开度变化规律。结果表明:结构参数优化后阀芯所受液动力峰值与变化幅度均较原结构低,将阀套内径结构优化后,液动力峰值与变化幅度较原结构降低了56.25%与48.12%;将回液阀芯顶杆直径优化后,液动力峰值与变化幅度较原结构降低了28.79%与32.71%;将回液阀芯端面倾角优化后,液动力峰值与变化幅度较原结构降低了31.87%与37.16%,有效缓解了支架换向阀阀芯所受稳态液动力使阀动静态性能降低的问题。

关键词：稳态液动力动静态性能控制体积动量定理结构参数优化

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