融合重参数化和注意力机制的猪脸关键点检测方法

面部对齐是猪脸识别中至关重要的步骤,而实现面部对齐的必要前提是对面部关键点的精准检测。生猪易动且面部姿态多变,导致猪脸关键点提取不准确,且目前没有准确快捷的猪脸关键点检测方法。针对上述问题,该研究提出了生猪面部关键点精准检测模型YOLO-MOB-DFC,将人脸关键点检测模型YOLOv5Face进行改进并用于猪脸关键点检测。首先,使用重参数化的MobileOne作为骨干网络降低了模型参数量;然后,融合解耦全连接注意力模块捕捉远距离空间位置像素之间的依赖性,使模型能够更多地关注猪面部区域,提升模型的检测性能;最后,采用轻量级上采样算子CARAFE充分感知邻域内聚合的上下文信息,使关键点提取更加准确。结合自建的猪脸数据集进行模型测试,结果表明,YOLO-MOB-DFC的猪脸检测平均精度达到99.0%,检测速度为153帧/s,关键点的标准化平均误差为2.344%。相比RetinaFace模型,平均精度提升了5.43%,模型参数量降低了78.59%,帧率提升了91.25%,标准化平均误差降低了2.774%;相较于YOLOv5s-Face模型,平均精度提高了2.48%,模型参数量降低了18.29%,标准化平均误差降低了0.567%。该文提出的YOLO-MOB-DFC模型参数量较少,连续帧间的标准化平均误差波动更加稳定,削弱了猪脸姿态多变对关键点检测准确性的影响,同时具有较高的检测精度和检测效率,能够满足猪脸数据准确、快速采集的需求,为高质量猪脸开集识别数据集的构建以及非侵入式生猪身份智能识别奠定基础。

基于改进YOLO v5的水稻主要害虫识别方法

准确识别害虫是水稻田间害虫防控的基础,针对现有水稻害虫识别方法精度不高、计算量与参数量较大等问题,提出一种轻量模块以及相应改进YOLO v5模型的方法。为了在满足精度的前提下减小模型参数量,构建的轻量模块使用多个深度可分离卷积减小计算消耗,并通过通道洗牌将特征通道重组提高学习能力,同时将该模块引入YOLO v5模型中进行轻量化改进。为提高模型的泛用性,除选取公开数据集IP102中的水稻害虫图片外,通过二化螟性诱设备采集二化螟图像丰富研究数据。结果表明,所提出的轻量化模块能够有效减轻模型的体积、优化训练并提升模型的识别精度,改进后的模型参数量仅为原模型的一半,对14类害虫的平均识别精度相较原模型提高3.2百分点,拥有一定的实际应用能力。所提出的轻量模块及轻量化改进模型能够实现对水稻害虫高精度及高效率的识别,可为水稻病虫害防控数字化、智能化发展提供技术支持。

无线通信技术在我国现代温室中的应用综述

详细阐述了国内现代温室中用到的几种无线通信技术、温室环境无线监测系统中最基本的组成单元无线传感器节点的硬件设计和低功耗设计,综述了4种无线通信技术在中国现代温室中的应用,分析了应用过程中存在的问题,对国内温室的发展与无线通信技术的应用做了展望,最后对无线通信技术在温室中的应用做了简要的总结。

电工电子实践教学模式改革与实践

本文简要分析了传统实践教学中存在的问题并结合一些实例分别从日常实验教学、课程设计和应用创新层实验三个方面详细地阐述了改革的方式方法。整个改革体系从简单到综合层层递进。通过改革使原有的问题得到了有效解决,使改革取得明显的效果。

电子信息专业人才培养模式的思考

学生对专业认识不足、学习目标不明确、人才培养模式单一是电子信息专业人才培养中存在的主要问题。针对这些问题,本文提出了在专业学习的初期,通过组织各种讲座和成立兴趣小组的方式对学生进行全面的引导和培养,让学生根据自己的兴趣爱好树立一个正确的学习观。最后简要说明了教师在人才培养过程中的重要性。

案例教学法在“电子线路CAD”课程中的应用

从授课模式和考核模式两方面说明了传统的"电子线路CAD"教学存在的弊端,并针对这些弊端,提出了教学手段、教学模式和考核模式的改革方法,由此引出了案例贯穿式教学法.在教学中,对案例的设计和典型案例的分析做了较为详细的描述.最后通过两组数据,说明了案例贯穿式教学法的授课效果相比于传统教学法有了明显的提高.

基于串行通信的牡丹温室测控系统研究

基于通信技术实现了牡丹温室中3个重要参数温度、湿度和光照的测量与控制。系统整体采用主从结构:上位机(PC机)系统和下位机(单片机)系统,在上位机系统中,用VB6.0开发了冬季牡丹培育过程的专家系统,查询和修改方便;下位机系统包括单片机、传感器和控制执行机构。该系统已在菏泽调试成功,较大幅度地提高了牡丹培育的质量,增加了经济效益,具有较高的实用性和推广价值。

基于通信的牡丹温室测控系统研究

基于通信技术实现了牡丹温室中3个重要参数(温度、湿度、光照)的测量与控制。该系统整体采用主从结构:上位机(PC机)系统和下位机(单片机)系统。在上位机系统中,用VB 6.0开发了冬季牡丹培育过程的专家系统,查询和修改方便;下位机系统包括单片机、传感器和控制执行机构。该系统已在菏泽调试成功,较大幅度地提高了牡丹培育的质量,增加了经济效益,具有较高的实用性和推广价值。

高光谱成像技术及其在木材无损检测中的研究进展

开展木材无损检测是提高木材利用率,优化木材资源的重要手段。高光谱成像技术作为一种先进的无损检测技术,能同时获取待测物的光谱与图像信息,具有图谱合一的优点。介绍了高光谱成像技术的原理、装置以及数据处理方法,并首次详细介绍了该技术在木材及木制品的缺陷识别、重要物理力学性质检测以及化学性质预测等方面的研究进展。通过综合分析已有的研究,表明高光谱成像技术在木材及木制品品质无损检测中具有良好的应用前景。

基于近红外光谱技术的针叶材板材表面节子缺陷检测

为了实现木板材依据节子进行自动化分级,采用近红外光谱技术研究了多种针叶材表面节子缺陷的检测方法。采用Smart Eye 1700近红外光谱仪获取北美黄杉Pseudotsuga menziesii,铁杉Tsuga chinensis,云杉Picea asperata,白云杉Picea glauca-英格曼云杉Picea engelmannii-扭叶松Pinus contorta-冷杉Abies laciocarp a(SPF)等4种板材的近红外光谱(1 000~1 650 nm),比较了光谱预处理方法、建模方法对节子识别的影响,并首次对多种针叶树材进行了节子识别的适应性研究,随后引入一种新的变量选择方法即随机青蛙算法用于优选节子检测的特征波长,在此基础上建立了板材节子识别的最小二乘-支持向量机(LS-SVM)模型。结果显示:一阶导数光谱预处理结合LS-SVM所建混合树种板材节子识别模型性能最优。随机青蛙算法提取了8个特征波长变量,仅占全波段变量的1.23%,所建简化模型效果最好。该模型对测试集的敏感性、特异性和识别准确率分别为98.49%,93.42%和96.30%。近红外光谱技术结合化学计量学方法可以对针叶材树种板材的表面节子进行快速准确检测,随机青蛙算法是提取板材表面节子缺陷特征的有效方法。该结果可为下一步搭建木材节子快速检测系统提供技术支撑。

基于层次分析法的高校教学质量评价改革

教学质量评价是提高高校教学质量的重要保证,因此,要对高校教学全过程进行有效评价与监控.汲取现有评价方法的优点,综合考虑教师教学质量评价中的多方面因素,提出了教学质量评价体系,并考虑到不同施评主体应有不同评价准则和权重,采用基于模糊综合评价的分层分析方法,对高校教师教学质量评价方法进行了改进,以便进一步推广与应用.

基于混合特征与最小二乘支持向量机的山核桃鲜果识别

针对颜色和背景相似的山核桃鲜果不易分离的问题,研究了自然环境下成熟山核桃鲜果的机器视觉识别方法。该算法以2×2像素的正方形区域作为分割单位,选择颜色比值B/R、R/G作为颜色特征,选择了基于灰度直方图的特征描述参数如均值、标准方差、平滑度、三阶矩、一致性和熵,以及基于灰度共生矩阵的特征描述参数角二阶矩、对比度和熵作为纹理特征,共同构成特征向量,采用LS-SVM算法建立了识别模型,并利用该模型对80幅顺光图像和50幅逆光图像进行测试。试验结果表明:该方法在顺光、逆光下的山核桃鲜果有效识别率分别为92.48%、88.15%,可为山核桃采摘机器人的研发提供技术参数。

“电路分析”课程教学改革探讨

我校电工电子基础课程组就"电路分析"课程教学改革方案,提出了以学生为中心,以培养农林信息化工程师为基本任务,以培养具有创新精神的农林业信息工程技术人才为努力方向的教学目标,不断改进教学方法和手段,切实强化实践能力培养环节,以满足能力强、富有创新意识的人才培养需求。

农林院校“传感器原理及应用”课程教学改革研究

"传感器原理及应用"是浙江农林大学电子信息工程、物联网等专业的一门专业基础课。根据农林院校的特点,分析了"传感器原理及应用"课程教学过程中存在的问题,对课程教学的各个环节提出了改进并进行了有益的探索和尝试,增加传感器在农林业中的应用等内容,加强实验教学环节,提高了学生的学习兴趣,增强了学生的自主学习能力、动手应用能力和创新能力。

自然环境下山核桃果实的图像识别提取方法

研究了自然环境下成熟山核桃果实的机器视觉图像识别方法。通过分析顺光、逆光、遮挡等环境下拍摄的山核桃成熟待采时的果实图像,确定了2R-G-B色差模型,用最佳阈值函数进行图像分割,经形态学滤波后采用Canny算子进行边缘检测,提取出复杂背景下山核桃果实的轮廓。试验结果表明,该方法对山核桃果实的有效识别率达86.7%,可为山核桃采摘机器人的研发提供技术参数。

《低频电子线路》多样化课堂教学和实践教学研究

《低频电子线路》是机电类专业一门重要的专业基础课,其难度既高也很抽象,教学往往比较枯燥,学生对听课缺少兴趣,为此拟以增加实物演示、将动画和电子仿真软件引入课堂、增加分组讨论、改变实验形式等方法提高学生的学习兴趣,让学生能够更好、更快、更多的掌握低频电子线路的理论知识,同时通过自主设计实验电路和课程设计题目的方式充分发挥学生的主观能动性、学会仿真软件的使用.

多片BCD拨码盘与单片机接口电路

本文主要讲述多片BCD拨码盘在与MCS-51单片机接口时的一种简单而有效的隔离方法及相应的软件设计。

用电子工作台对拉压测试仪进行误差分析

分析了整个系统的误差分配情况,并着重介绍如何利用Electronics Workbench 5.OC对拉压测试仪各主要功能模块进行误差分析。

生猪养殖业污水排放智慧监管系统的设计与实现

为了对生猪养殖业污水的治理过程进行监控和违规排污预警,该文提出了养殖污水实时监管策略,设计并实现了生猪养殖污水治理智慧监管系统。该系统通过信息采集模块收集养殖污水排放的实时数据,实现养殖污水实时数据监测、预警分析等功能。其中集中治理的监管是根据安装在槽罐车上的GPS数据和污水集中处理厂的信息,判断污水是否被运送到指定地点排放;工业治理的监管是采用模糊推理理论,以监管因子的浓度偏差及偏差变化率为输入量,相应的污水预警等级作为输出量,对监管因子进行模糊化及逻辑推理,建立相应的模糊监管子系统,生成工业治理监管规则及策略;针对生态治理的监管,构建了相应的监管策略和Ecological数学模型,该模型以监管策略为依据,对实时数据进行定性与定量分析预测,实现对偷排漏排、满溢等违规排污现象的判断。试验结果表明,系统预警准确度为96.17%,平均误差时间为33.22 s,违规排污量平均值为15.77 L,能够满足养殖污水排放监管要求,对提高监管效率具有重要意义。

生态治理模式下生猪养殖业污水智慧监管

针对污水排放监管存在的取证难度大、实时性低等问题,为了提高污水监管部门的监管效率,提高企业应急反应能力,提出了适用于生态治理模式的生猪养殖业污水处理的智慧监管策略、监管模型以及Ecological数学分析方法。该方法基于生猪养殖业污水生态治理方式,通过对监管策略工作原理的分析,提出采用多种传感器监听与收集各节点的实时数据,并通过Ecological数学分析方法对接收到的数据进行定性与定量分析预测。以Ecological方法为基础,分析并实现了生态治理模式下生猪养殖业污水处理的智慧监管模型,提出了模型的数据监管流程和具体算法,从而可以对生态治理模式下生猪养殖业污水违规排放进行实时判断。将该策略应用于指导生猪养殖业污水监测预警平台的构建,有效解决了生猪养殖污水排放实时监管问题,提高了污水排放监管的效率和准确性。