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基于改进YOLOv5的碎米检测数据集

中国粮油学报 2024年第4期39卷 140-148页

作者：刘书婷牟怿陈为真武汉轻工大学电气与电子工程学院武汉430048

碎米检测是评估大米品质的重要环节,传统的碎米检测是由人工挑选完成的,这种方式耗时费力,误差率高,而且公开可用的碎米检测数据集并不多。为解决该问题,研究创建了一个大米碎米数据集,该数据集共由2435张图片和对应标签文件组成,其中包... 详细信息

碎米检测是评估大米品质的重要环节,传统的碎米检测是由人工挑选完成的,这种方式耗时费力,误差率高,而且公开可用的碎米检测数据集并不多。为解决该问题,研究创建了一个大米碎米数据集,该数据集共由2435张图片和对应标签文件组成,其中包含3种类别;并提出了一个改进的YOLOv5碎米检测模型,该模型引入ShuffleNetv2轻量化结构作为特征提取结构,大大减少了模型的参数量,在此基础上,引入了BiFPN结构作为特征融合结构,使用α_IoU作为回归框损失对损失函数进行改进。实验表明,改进之后的模型精度可达98.9%,比原YOLOv5模型高0.3%,参数量和计算量也比原模型减少了85%以上,其中精度相比于YOLOv3、SSD、RestinaNet、FasterRCNN分别高了0.4%、33.3%、27.9%、27.2%。相关数据集在https://***/THFrag/broken-rice-detection上提供。

关键词：数据集深度学习碎米检测 YOLOv5

一种YOLOv5-DK的柠檬初期病虫害检测算法研究

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中国农机化学报 2024年第7期45卷 249-254页

作者：熊志刚陈为真武汉轻工大学电气与电子工程学院武汉市430048

为解决柠檬初期病虫害特征部位小难以检测和可以利用数据集较少的问题,提出一种YOLOv5-DK检测算法。该算法是以YOLOv5为基础,采用K-Means++重新聚类柠檬初期虫害部位锚框,缓解柠檬初期虫害特征小的问题;同时提出一种新的轻量化Densenec... 详细信息

为解决柠檬初期病虫害特征部位小难以检测和可以利用数据集较少的问题,提出一种YOLOv5-DK检测算法。该算法是以YOLOv5为基础,采用K-Means++重新聚类柠檬初期虫害部位锚框,缓解柠檬初期虫害特征小的问题;同时提出一种新的轻量化Denseneck-2模块,该模块是利用DenseNet网络中复用的思想,让检测算法每一层输入都有前面每一层的特征信息,使得YOLOv5-DK对柠檬初期病虫害样本量的需求下降。与原始的YOLOv5检测算法相比较,新的YOLOv5-DK检测算法在检测的平均精度上面提高3.4%,漏检率下降2.1%,算法模型的参数量减轻6.3%,表明该算法在小样本和小目标的应用场景下性能更优。

关键词：柠檬初期病虫害轻量化小样本小目标

基于YOLO-FFD的水果品种和新鲜度识别方法

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食品与机械 2024年第1期40卷 115-121页

作者：鄢紫陈良艳刘卫华赖华清叶胜武汉轻工大学电气与电子工程学院湖北武汉430023

目的:改善现有水果识别与分级方法依赖于人工操作和复杂设备的情况。方法:提出了一种轻量化模型YOLO-FFD(YOLO with fruit and freshen detection),该模型以YOLOv5框架为基础,基于深度可分离卷积和GELU激活函数设计轻量化模块Lightweigh... 详细信息

目的:改善现有水果识别与分级方法依赖于人工操作和复杂设备的情况。方法:提出了一种轻量化模型YOLO-FFD(YOLO with fruit and freshen detection),该模型以YOLOv5框架为基础,基于深度可分离卷积和GELU激活函数设计轻量化模块LightweightC3作为主干特征提取网络的基本单元,减少模型参数量和计算量,加快模型的收敛速度;使用大内核深度可分离卷积模块EnhancedC3改进原模型的颈部,抑制信息丢失并增强模型的特征融合能力,提高模型的检测精度;采用GSConv代替特征融合网络中的普通卷积,使模型进一步轻量化。结果:提出模型的平均精度均值达到了96.12%,在RTX 3090上速度为172帧/s,在嵌入式设备Jetson TX2上速度为20帧/s。相比于原始YOLOv5模型,平均精度均值提高了2.21%,计算量减少了26%,在RTX 3090和Jetson TX2上的速度分别提高了2倍和1倍。结论:YOLO-FFD模型能够满足识别水果品种和新鲜度的需求,且在复杂场景下错检、漏检情况均有改善。

关键词：水果新鲜度品种识别轻量化深度学习目标检测

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米糠和碎米的接触参数测量与离散元仿真标定

中国农业科技导报 2024年第2期26卷 127-136页

作者：陈林余南辉王立宗范吉军雷港刘晓鹏周龙周劲武汉轻工大学机械工程学院武汉430023 武汉轻工大学电气与电子工程学院武汉430023 武汉轻工大学动物科学与营养工程学院武汉430023

为确定米糠和碎米分离装备离散元仿真所需的接触参数,利用台架试验与仿真试验对米糠、碎米颗粒接触参数进行测量和标定。分别采用自由落体碰撞法、碰撞扩散法、斜面滑动法和斜面滚动法标定了碎米与亚克力间的碰撞恢复系数为0.45、静摩... 详细信息

为确定米糠和碎米分离装备离散元仿真所需的接触参数,利用台架试验与仿真试验对米糠、碎米颗粒接触参数进行测量和标定。分别采用自由落体碰撞法、碰撞扩散法、斜面滑动法和斜面滚动法标定了碎米与亚克力间的碰撞恢复系数为0.45、静摩擦系数为0.38、滚动摩擦系数为0.17,米糠与亚克力间的碰撞恢复系数为0.15,静摩擦系数为0.76。基于休止角测量试验,结合MATLAB软件图像处理技术获取了颗粒堆休止角;通过最陡爬坡试验和二次正交旋转组合试验,建立了影响因素与休止角之间的二次回归模型,并以休止角的相对误差最小为约束条件,对回归方程寻优求解,得到了最佳参数组合,其中,碎米间静摩擦系数0.60、滚动摩擦系数0.40、碰撞恢复系数0.61,米糠间静摩擦系数0.81、滚动摩擦系数0.18、碰撞恢复系数0.15。研究结果为米糠和碎米分离装备离散元仿真参数设置提供了参考。

关键词：米糠碎米离散元接触参数标定

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数据驱动的粮食产能组合预测模型

南京信息工程大学学报（自然科学版） 2024年第1期16卷 46-55页

作者：张岳陈为真陈梦娇武汉轻工大学电气与电子工程学院武汉430023

针对长短期记忆网络(LSTM)在粮食产能预测上存在超参数众多、长时序列信息丢失以及难以区分主次特征的问题,提出一种数据驱动的粮食产能组合预测模型.在超参数部分,通过引入动态权重和拉普拉斯变异的秃鹰算法(WLBES)对LSTM进行超参数寻... 详细信息

针对长短期记忆网络(LSTM)在粮食产能预测上存在超参数众多、长时序列信息丢失以及难以区分主次特征的问题,提出一种数据驱动的粮食产能组合预测模型.在超参数部分,通过引入动态权重和拉普拉斯变异的秃鹰算法(WLBES)对LSTM进行超参数寻优,避免了手动调参的过程.在预测部分,利用岭回归(RR)对预测结果进行残差修正,弥补LSTM数据丢失的缺陷;同时加入注意力机制,以权重大小区分主次特征,提升粮食产能相关性较大特征的重要性.研究结果表明,WLBES-LSTM-RR组合模型与LSTM模型和WLBES-LSTM模型相比,均方根误差(RMSE)分别下降了75%、19%,相较于其他优化LSTM的组合模型,RMSE大幅下降,该组合模型在粮食产能预测上具有更高的预测精度.

关键词：粮食产能预测秃鹰优化算法长短期记忆网络拉普拉斯变异注意力机制残差修正

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基于环形缓冲区的WSN数据融合技术研究

河南师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 62-71页

作者：杨芬婷徐震武汉轻工大学电气与电子工程学院武汉430048

无线传感器网络监测系统中,环境变化缓慢和节点感知范围重叠所造成的冗余数据会增加节点的数据发送量,降低信息收集效率并导致传感器节点过早死亡.因此,提出一种基于环形缓冲区的簇内数据融合方案.所有节点采用环形缓冲区存储数据.源节... 详细信息

无线传感器网络监测系统中,环境变化缓慢和节点感知范围重叠所造成的冗余数据会增加节点的数据发送量,降低信息收集效率并导致传感器节点过早死亡.因此,提出一种基于环形缓冲区的簇内数据融合方案.所有节点采用环形缓冲区存储数据.源节点基于环形缓冲区采用二值化相似函数和滑动四分位检测法,在保证数据时间关联性的同时剔除冗余数据和瞬时性异常数据.簇头节点基于加权皮尔逊距离的改进支持度对从源节点接收到的数据进行加权融合.仿真实验表明,所提出的方案在网络剩余节点数、网络剩余能量和网络发送数据包数等3个方面有明显的优势.

关键词：无线传感器网络数据融合支持度环形缓冲区滑动窗口

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太阳能无线传感器网络的能量预测与管理

河南师范大学学报（自然科学版） 2024年第3期52卷 80-87页

作者：王元翔徐震武汉轻工大学电气与电子工程学院武汉430048

无线传感器网络存在电池电量受限问题.为延长网络寿命,传感器节点可以通过太阳能电池板将太阳能转换成电能以供自身运转.基于太阳能的不确定性和间歇性等特点,提出了一种太阳能收集预测算法和能量管理方案,根据预测的能量,调整传感器节... 详细信息

无线传感器网络存在电池电量受限问题.为延长网络寿命,传感器节点可以通过太阳能电池板将太阳能转换成电能以供自身运转.基于太阳能的不确定性和间歇性等特点,提出了一种太阳能收集预测算法和能量管理方案,根据预测的能量,调整传感器节点的调度计划,实现节点的能量消耗中性,从而使无线传感器网络能够长期稳定地工作.仿真实验表明,所提出的方案在能量预测精度和能量管理策略方面有明显的优势.

关键词：无线传感器网络太阳能能量预测能量管理

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基于机器视觉的谷糙分界线检测方法

食品与机械 2024年第1期40卷 108-114页

作者：刘浩范吉军余南辉刘晓鹏周劲牟怿武汉轻工大学电气与电子工程学院湖北武汉430023 武汉轻工大学机械工程学院湖北武汉430023

目的:精准识别谷糙分界线。方法:提出一种基于直线边缘检测的谷糙分界线识别方法。该方法对不同颜色特征的谷糙分离图像进行模型匹配,将不同匹配结果的图像采用对应的灰度化处理方式;并利用直线边缘检测算法对该边缘进行灰度波动变换、... 详细信息

目的:精准识别谷糙分界线。方法:提出一种基于直线边缘检测的谷糙分界线识别方法。该方法对不同颜色特征的谷糙分离图像进行模型匹配,将不同匹配结果的图像采用对应的灰度化处理方式;并利用直线边缘检测算法对该边缘进行灰度波动变换、差分处理得到目标位置。结果:相较于传统的边缘检测方法,该方法将误差范围控制在5%以内,大幅提高了识别精度。结论:该方法的识别误差相对较小,适合用于谷糙分界线的识别应用。

关键词：分界线谷糙分离边缘检测机器视觉

向列相液晶分子结构与黏度关系研究及BPNN-QSAR模型建立

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物理学报 2024年第6期73卷 270-280页

作者：陈红梅李世伟李凯靖张智勇陈浩王婷婷武汉轻工大学化学与环境工程学院武汉430023

用于光学、微波通信调谐等器件的向列相液晶材料需要具备高响应速度来实现应用需求.液晶器件响应速度与液晶的旋转黏度、液晶的双折射率等因素相关.微波器件用向列相液晶,常采用大π-电子共轭体系、大极性基团来提高液晶分子的双折射率... 详细信息

用于光学、微波通信调谐等器件的向列相液晶材料需要具备高响应速度来实现应用需求.液晶器件响应速度与液晶的旋转黏度、液晶的双折射率等因素相关.微波器件用向列相液晶,常采用大π-电子共轭体系、大极性基团来提高液晶分子的双折射率和介电各向异性,实现宽相位调制量,也因此增大了液晶材料黏度,影响了微波器件的响应速度.本文以液晶黏度因素为主线,对本课题组设计合成的42种向列相液晶在25℃时的黏度用旋转流变仪进行测试,从液晶化合物的结构角度分析影响液晶黏度的因素.首次建立向列相液晶分子结构与黏度的BPNN-QSAR定量构效模型,模型测试组预测值跟真实值之间的相关系数q^(2)=0.607>0.5,说明模型可用于液晶化合物的黏度性能预测,并对影响黏度性能的分子结构描述符进行了探讨.从实际应用出发结合本课题研究,设计了两个系列7个大双折射率液晶分子,BPNN模型测试黏度量度小于同类型分子,实验测试值与模型测试值相近.

关键词：向列相液晶黏度分子结构定量构效关系