基于卷积神经网络的苹果树病虫害识别

基于深度学习中数字图像识别的理论,课题组构建了深层卷积神经网络,并使用网络模型对苹果树叶片进行分类试验,基于深度学习MobileNet,修改输出的全连接层尺寸,搭建了MobileNet苹果树叶分类模型,实现了Alternaria_Boltch(斑点落叶病)、Brown_Spot(褐斑病)、Grey_Spot(灰斑病)、...     

卷积神经网络水果识别

为提取水果图像的多维特征,运用卷积神经网络深度学习技术,在LeNet-5的模型结构的基础上,设计了一个卷积神经网络结构,进而完成水果识别任务.实验结果表明,所提出的网络结构取得了较高的识别准确率.     

基于卷积神经网络的车牌识别研究

针对现有的车牌识别方法存在车牌无法定位且车牌字符无法正确分割等情况,提出了一种基于卷积神经网络的车牌识别技术。首先,设计了一套图像处理流程实现车牌定位和字符分割,然后,利用提出的卷积神经网络对车牌字符集进行训练、识别。所提方法可以达到98.54%以上的准确率,极大提高适用性和准确率。     

基于卷积神经网络的家蚕病害识别研究

病害是我国养蚕业健康发展面临的主要威胁之一,为研究机械化养蚕模式下的家蚕病害防治方法,采用卷积神经网络进行家蚕病害图像的识别研究。首先在实际环境下,采用饲养和添食病原的方法,集中获取家蚕品种芳·秀×白·春在大蚕期的部分生长阶段下患脓病、微粒子病、白僵病、细菌病、农药中毒以及健康状态的样本,并开展图像采集工作,构建出家蚕病害图像数据集。其次采用特征融合和缩减结构的方法,对残差神经网络进行部分改进,以避免直接使用该算法会导致不必要的计算耗损。最后进行家蚕病害识别试验。结果表明:卷积神经网络能够高效准确识别家蚕病害图像,使用改进的算法在测试集上的准确率达到94.31%,与标准的残差神经网络准确率相当,但训练的参数量仅为原来的1/3,且识别效率大幅提升,更有利于网络的训练与部署。     

基于卷积神经网络的白背飞虱识别方法

为了实现白背飞虱虫情信息的自动收集和监测,提出一种基于卷积神经网络的白背飞虱识别方法并进行应用研究。首先,用改进的野外环境昆虫图像自动采集装置,采集田间自然状态下的白背飞虱图像,对所获取的图像进行归一化处理。然后,随机选取1/2图像样本作为训练集、1/4作为测试集。利用5×5卷积核对训练样本进行卷积操作,将所获取的特征图以2×2邻域进行池化操作。再次经过卷积操作和3×3邻域池化操作后,通过自动学习获取网络模型参数和确定网络模型参数,得到白背飞虱的最佳网络识别模型。试验结果显示,利用训练后的网络识别模型,对训练集白背飞虱的识别正确率可达96.17%,对测试集白背飞虱的识别正确率为94.14%。     

基于多尺度扩张卷积神经网络的城中村遥感识别

城中村是我国快速城市化进程中的一个特殊产物,通常存在人口密集、建筑私自改造等问题。开展城中村的识别和监测对城乡统筹规划以及精细化治理等具有重要意义。基于深度学习提出了一种新的城中村遥感识别模型,该模型包括一个多尺度扩张卷积模块和一个非局部特征提取模块,前者能够聚合多层级空间特征以适应城中村形状、尺度的变异性;后者用于提取全局语义特征以提高城中村的类间可分性。选取北京市二环与六环之间的区域作为研究区,实验结果表明本文模型取得了较好的识别效果,总体精度可达94.27%,Kappa系数为0.8839,且效果优于传统模型。本文研究表明,基于多尺度扩张卷积神经网络进行城中村遥感识别是可行且有效的,可为城乡统筹规划提供精确的城中村空间分布数据。     

基于卷积神经网络与迁移学习的稻田苗期杂草识别

杂草类别信息获取是实现杂草智能化田间管理的基础,为实现自然光照和大田复杂背景下的稻田苗期杂草自动识别,提出了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)与迁移学习相结合的稻田苗期杂草识别方法,可将预训练CNN图像分类模型的参数迁移到稻田苗期杂草识别任务.工作时,采集6种稻田苗...     

基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别方法

针对现有油茶籽色选机无法识别碎籽的问题,提出一种基于卷积神经网络的油茶籽完整性识别算法。以油茶籽完整性识别为目标,构建油茶籽图像库;基于油茶籽完整性识别任务要求,通过对Alex Net网络进行优化得到适合油茶籽完整性识别的卷积神经网络模型,该网络具有4层卷积层、2层归一化层、3层池化层和1层全连接层。为了提高网络分类准确率和实时性,从网络结构简化和超参数优化两方面对卷积神经网络进行优化,最终网络结构(CO-Net)的分类准确率、训练收敛速度和泛化性能均得到了提高。实验结果表明,优化后的网络对油茶籽完整性识别准确率达98.05%,训练时间为0.58 h,模型规模为1.65 MB,单幅油茶籽图像检测平均耗时13.91 ms,可以满足油茶籽在线实时分选的要求。     

卷积神经网络在农业病虫害识别中的应用

利用卷积神经网络等图像处理技术研究识别作物病虫害是农业智能化未来发展的必然趋势,具有识别速度快、精度高等优点。综述了卷积神经网络的几种经典模型及其分别在农作物病虫害识别领域的应用成果;讨论了卷积神经网络在农业病虫害识别领域的局限性和发展趋势,以期更有利于卷积神经网络技术更好地帮助农业进步和经济发展。     

基于卷积神经网络的害虫分类

农作物病虫害是一种严重的自然灾害,需要对其进行及时预测和监控,以保证农作物产量。由于害虫种类繁多以及作物在生长初期的形态相似,农业工作者难以准确识别各类作物昆虫,给病虫害的防治工作带来巨大挑战。针对这一问题,提出一种基于多尺度特征融合的网络模型(FFNet)对作物害虫进行精准识别与分类。首先,采用空洞卷积设计多尺度特征提取模块(MFEM),获取害虫图像的多尺度特征图;然后,使用深层特征提取模块(DFEM)提取图像的深层特征信息;最后,将分别由多尺度特征提取模块(MFEM)和深层特征提取模块(DFEM)提取到的特征图进行融合,从而实现以端到端的方式对作物害虫进行精准分类与识别。试验表明：所提出的方法在12类害虫的数据集上获得优异的分类性能,分类准确率(ACC)达到98.2%,损失函数Loss为0.031,模型训练时间为197 min。     

基于迁移学习与卷积神经网络的玉米植株病害识别

大数据背景下产生了海量图像数据,传统的图像识别方法识别玉米植株病害准确率较低,已远远不能满足需求。卷积神经网络作为深度学习中的常用算法被广泛用于处理机器视觉问题,能自动识别和提取图像特征。因此,本研究提出一种基于数据增强与迁移学习相结合的卷积神经网络识别玉米植株病害模型。该算法首先通过数据增强方法增加数据,以提高模型的泛化性和准确率;再构建基于迁移学习的卷积神经网络模型,引入该模型的训练方式,提取病害图片特征,加速卷积神经网络的训练过程,降低网络的过拟合程度;最后将该模型运用到从农田采集的玉米病害图片,进行玉米病害的精确识别。识别试验结果表明：使用数据增强与迁移学习的卷积神经网络优化算法对玉米主要病害（玉米大斑病、小斑病、灰斑病、黑穗病及瘤黑粉病）的平均识别准确度达96.6%,和单一的卷积神经网络相比,精度提高了25.6%,处理每张图片时间为0.28s,比传统神经网络缩短了将近10倍。本算法的精确度和训练速度上比传统卷积神经网络有明显提高,为玉米等农作物植株病害的识别提供了新方法。     

基于卷积神经网络的玉米病害识别方法研究

为解决传统的玉米病害识别方法中特征提取主观性强及误识率高的问题,提出利用卷积神经网络对玉米病害进行识别。以玉米病害图像和健康图像共5种类别的玉米图像为研究对象,并采用LeNet模型进行试验。首先,按照8∶2的比例为每种玉米病害图像选择训练集和测试集。然后,通过试验组合和对比分析的方法比较不同卷积神经网络结构设置对准确率的影响,选出最佳参数。另外,选用Adam算法代替SGD算法来优化模型,通过指数衰减法调整学习率,将L2正则项添加到交叉熵函数中,并选择Dropout策略和ReLU激励函数。最后,确定了一个10层CNN网络结构。试验结果显示,玉米花叶病、灰斑病、锈病、叶斑病和玉米健康识别率分别为95.83%、90.57%、100%、93.75%、100%,平均识别率达96%,平均计算时间为0.15 s。经试验结果比较,该模型识别效果明显高于传统方法,为玉米病害的防治提供技术支持。     

基于分水岭算法结合卷积神经网络的玉米种子质量检测

为实现玉米种子快速、准确地优选,以不同质量的玉米种子为研究对象,提出一种分水岭算法结合卷积神经网络对玉米种子进行质量检测的方法.首先利用分水岭算法分割出单粒玉米种子,然后通过卷积神经网络模型对每粒种子进行质量分类,根据分水岭算法得到的单粒种子的位置,将结果在图像中进行标注,实现种子质量检测.使用改进型的Inceptio...     

基于深度卷积神经网络的红树林物种无人机监测研究

红树林生态系统具有重要的生态价值和经济价值。但是近年来由于人类活动、环境污染等因素红树林的面积日益减少,红树林的保护变得极其迫切且重要。提出一种基于深度学习的红树林物种监测方法,以无人机采集红树林待监测区域图像为研究对象,基于LeNet-5模型结构构建深度卷积神经网络模型,将得到的新的网络模型命名为LeNet-5(2)。在新的卷积神经网络模型中,利用Leaky-ReLU激活函数解决模型中容易出现的梯度消失的问题,并且采用dropout技术提高网络模型的泛化能力,解决网络模型中容易出现的过拟合问题。利用LeNet-5(2)网络模型对红树林图像进行物种识别并标记,总体识别准确率87.31%,基本映射红树林各类物种的分布情况,预测出图像中4类红树林物种的面积分别为:白骨壤1 578.31 m^2、红海榄162.07 m^2、木榄58.94 m^2、秋茄871.79 m^2。将预测结果与图像中红树林物种的实际分布进行比较,总体上符合四类物种的实际分布情况。     

基于多光谱成像和卷积神经网络的玉米作物营养状况识别方法研究

水肥一体化自动装备的使用能够有效提高水肥资源利用率,但需要在作业前获知作物的营养状况及水肥需求量,而通过人工手持测量仪器来获取这些信息,存在着时效性差和劳动强度大等缺点。针对以上问题,本研究以常见的作物玉米为研究对象,使用大疆精灵Ⅲ无人机携带RedEdge-M多光谱相机在田间上空采集玉米多光谱图像,同时使用YLS-D系列植株营养测定仪测量玉米植株的氮素和水分含量等营养信息,根据这些信息将采集的图像分为3个等级（每个等级共包含530幅五通道图像,其中480幅作为训练集,50幅作为验证集）,提出了一种基于卷积神经网络的玉米作物营养状况识别方法。并基于TensorFlow深度学习框架搭建了ResNet18卷积神经网络模型,通过向模型输入彩色图像数据和五通道多光谱图像数据,分别训练出适合于彩色图像和多光谱图像的玉米植株营养状况等级识别模型。试验结果表明：训练后的模型能够识别玉米作物的彩色图像和多光谱图像,能够输出玉米的营养状况等级和GPS 信息,识别彩色图像模型在验证集的正确率为84.7%,识别多光谱图像模型在验证集的正确率为90.5%,模型训练平均时间为4.5h,五通道图像识别平均用时为3.56s。该识别方法可快速无损地获取玉米作物的营养状况,为有效提高水肥资源利用率提供了方法和依据。     

基于改进二叉树支持向量机的离心泵工况识别方法

为保证离心泵的安全高效运行,需要对离心泵的运行工况进行识别研究.首先,使用测试函数对比研究了经验模态分解、集合经验模态分解和互补集合经验模态分解3种振动信号特征提取方法,基于性能最优的特征提取方法提取不同工况下运行的离心泵振动信号特征数据.然后,对支持向量机模型进行改进,提出了一种使用k-means聚类算法优化的二叉树支持向量机模型,并将改进模型应用到离心泵4种不同运行工况的识别中.同时,使用其他2种多分类支持向量机模型作为对比.研究结果表明:3种特种提取方法中,互补集合经验模态分解无模态混叠迹象性,噪声干扰小,性能表现更好;改进支持二叉树向量机模型分类准确率可达82.17%,对设计的4种工况具有很好的分类效果;改进支持二叉树向量机模型结构简单,训练时间短,实时性好,综合性能优于其他2种模型.     

基于BP神经网络猪咳嗽声识别

咳嗽是猪患呼吸道系统疾病发病早期的主要症状.为解决猪呼吸系统疾病难以被发现和人工监测准确率低的问题,提出利用BP神经网络来检测和识别猪咳嗽声音的方案.基于四麦克风阵列进行猪声音数据的采集,以猪咳嗽声、打呼噜声、尖叫声、哼哼声、咆哮声的声音为研究对象,对得到的声音数据进行滤波、端点检测等预处理,把梅尔频率倒谱系数(MFC...     

基于轻量级无锚点深度卷积神经网络的树上苹果检测模型

为提高现有苹果目标检测模型在硬件资源受限制条件下的性能和适应性,实现在保持较高检测精度的同时,减轻模型计算量,降低检测耗时,减少模型计算和存储资源占用的目的,本研究通过改进轻量级的MobileNetV3网络,结合关键点预测的目标检测网络（CenterNet）,构建了用于苹果检测的轻量级无锚点深度学习网络模型（M-CenterNet）,并通过与CenterNet和单次多重检测器（Single Shot Multibox Detector,SSD）网络比较了模型的检测精度、模型容量和运行速度等方面的综合性能。对模型的测试结果表明,本研究模型的平均精度、误检率和漏检率分别为88.9%、10.9%和5.8%;模型体积和帧率分别为14.2MB和8.1fps;在不同光照方向、不同远近距离、不同受遮挡程度和不同果实数量等条件下有较好的果实检测效果和适应能力。在检测精度相当的情况下,所提网络模型体积仅为CenterNet网络的1/4;相比于SSD网络,所提网络模型的AP提升了3.9%,模型体积降低了84.3%;本网络模型在CPU环境中的运行速度比CenterNet和SSD网络提高了近1倍。研究结果可为非结构环境下果园作业平台的轻量化果实目标检测模型研究提供新的思路。     

基于作业工况和退役锂离子电池的电动拖拉机电源系统优化

针对电动拖拉机制造成本高的问题,提出一种基于作业工况和退役锂离子电池的电动拖拉机电源系统优化方法。采用分选后的退役锂离子电池单体对电动拖拉机电源系统进行参数匹配,对电池PNGV等效电路模型进行参数辨识后,基于作业工况和退役锂离子电池,以电动拖拉机经济性最优为目标设计目标函数,以电动拖拉机功率需求与续航时间要求制定约束条件,对电动拖拉机电源系统进行参数优化。以实例计算对优化结果进行试验验证,采用退役锂离子电池对电动拖拉机电源系统优化方案与新电池进行对比。结果表明：该参数匹配方法通过退役锂离子电源系统,可满足电动拖拉机使用需求,并降低电源系统成本。成组价格为新电池的29.4%,综合成本为新电池的36.9%,可为电动拖拉机退役锂离子电池电源系统设计提供参考。