基于改进K-means的AODV路由协议

AODV路由协议是无线自组织网络中的经典协议,被广泛应用于各种通讯场景中。传统的AODV路由协议在路由发现阶段使用广播方法转发RREQ(路由请求分组),容易造成广播风暴从而影响网络性能。针对该问题,研究提出了基于改进K-means的AODV路由协议,使用节点间距离、传输错误数和路由拥塞度作为路由度量,利用密集度参数改进初始聚类中心的选择,设计AODV-K路由协议选择最佳转发节点以减少不必要的路由请求分组转发,提高了路由请求分组的转发效率并减少了路由拥塞。运用NS-3对协议进行仿真,仿真结果表明所提出的改进路由协议,在高网络负载和网络密度下,对比原AODV路由协议,在平均端到端延迟方面分别降低了26.1%和25.6%。当节点数在30、40、50时,在分组投递率方面平均提升13.7%,当每秒发送分组数据包数大于30时,分组投递率平均提高了11.3%。

基于特征融合的生猪音频识别

针对在生猪音频识别中单一特征参数无法充分地表征猪声信息的问题,提出了基于梅尔倒谱系数(Mel Frequency Cepstral Coefficient,MFCC)与伽马通倒谱系数(Gammatone Frequency Cepstral Coefficient,GF-CC)的生猪音频融合特征生成方法。首先,以5种猪声为研究对象,利用功率谱减法和双门限端点检测法对猪声样本进行预处理。其次,提取MFCC、GFCC和它们的一阶差分参数,将MFCC+∆MFCC、GFCC+∆GFCC直接叠加得到高维的融合特征,为了降低高维特征的冗余度,利用增减分量法对其进行降维,最后将降维后的融合特征输入至Bi-LSTM网络模型进行分类识别。实验结果表明,相对于传统的单一特征MFCC、GFCC在识别率上分别提升了14.33%和18.63%,且在不同噪声环境下,融合特征具有比其他特征更好的鲁棒性和识别性能。

面向新农科的“Seminar+PBL”复合型教学模式研究与实践

本文围绕新农科的复合型农业人才培养目标,以农业工程与信息技术专业研究生为研究对象,将研究型教学模式与项目式教学模式相结合,优化和改革教学模式,探索高等农业院校信息类课程与传统农林学科研究领域的深度交叉融合的教学新模式。以《高级人工智能》课程为实践对象,本文详细阐述了“Seminar+PBL”的复合型教学模式的构建方法和实践过程,通过农科领域的实践项目导向,引导学生积极参与项目的研讨和实践,拓展学生的专业知识体系结构,提升学生的自主学习能力和科研实践技能,更好的服务农业发展新业态。

面向智慧农业的无芯片射频跨域感知研究进展

随着传统农业逐渐向智慧农业转型,室温条件下具有低成本、长寿命、低功耗、小型化的检测手段对于农业环境及动植物本体指标检测至关重要,尤其对于无法进行电路有线连接的农业场景。随着器件传感和无线通信的整合,无芯片射频识别(chipless radio frequency identification,CRFID)因为具有轻量、价格合理、普适性等优势被广泛应用,CRFID标签具有理论上的“无限”寿命,代替了集成电路,成为标识传感信息融合的重要媒介,适用于农业环境、动植物生长监测、物流运输、食品品质检测等。该研究首先介绍了CRFID系统构成,以及其基本原理,指出天线是CRFID实现跨域感知的关键要素之一,随着农业场景中气体、环境温湿度、pH值等变化,天线负载敏感材料的电导率、磁导率、介电常数变化,引起CRFID标签的反向散射信号变化;其次,基于时频域标签,介绍了CRFID用于湿度、温度、气体(二氧化碳、氨气、乙烯)、pH和食品(猪肉、牛肉、鱼肉、果蔬、牛奶)检测的国内外最新研究进展,对比了相关传感器的关键性能指标;最后,针对CRFID技术的成功案例,指出了该类型传感器面临的主要研究挑战、未来研究方向和潜在解决方案,指出了未来智慧农业检测场景的低功耗、小型化、抗干扰发展趋势。CRFID技术的成功应用将有利于提升农业场景传感检测的智慧化程度,有助于人类及动植物生产活动健康评估。

基于LSTM和SMC的农用履带机器人轨迹跟踪控制

轨迹跟踪是移动机器人控制技术的重要领域之一,拥有广阔的发展前景,而高度非线性的动态特性是控制器设计的主要障碍。提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)和准滑动模态的滑模控制(SMC)方法。给出履带车的运动学模型和动力学模型,并基于动力学模型建立滑模控制系统。设计基于深度学习方法的LSTM网络来对未知干扰项进行控制补偿,降低外部干扰的影响,通过结合LSTM网络和准滑动模态的优势,减弱震颤现象。并给出控制系统的稳定性分析。在不同轨迹上进行长短期记忆网络MATLAB/Simulink仿真实验,并与现有方法进行了比较,证明了其优越性。

基于边缘计算与改进YOLOv5的群养生猪姿态识别及跟踪研究

针对现有生猪检测跟踪算法参数量多、网络相对复杂、计算量大,不利于部署在嵌入式边缘节点的问题,文章提出一种改进YOLOv5s识别算法,结合DeepSort算法,适用于嵌入式边缘计算部署的群养生猪多目标识别跟踪算法。该算法在YOLOv5s主干网络中引入空洞卷积替代普通卷积,降低网络中参数量与计算量;添加CA协调注意力机制使模型锁定重点关注候选区域,提升模型精确度;对YOLOv5s算法主干网络中BN层进行不同比例剪枝操作,减少模型计算量,最后得到最优识别模型。将优化后识别模型结合DeepSort组成Tracking By Detecting算法并移植到Jetson AGX Xavier边缘计算节点中进行试验测试。结果表明,改进的YOLOv5s相较于YOLOv5s模型减少65.3%,模型识别精确度达到96.6%,跟踪消耗时间46 ms左右,跟踪帧率约21.7帧·s^(-1)。研究改进识别跟踪算法可满足在嵌入式边缘计算节点中稳定实时运行,加速推进深度学习算法在畜牧养殖业中的实际应用,为后期生猪预警疾病及其应对措施奠定基础。

基于改进YOLOv5s的猪脸识别检测方法

[目的]针对传统生猪养殖耳标识别存在易脱落、易引起生猪感染等问题,采用改进YOLOv5s的模型对猪脸进行非入侵式识别。[方法]首先将K-Means的距离改为1-IOU,提高模型目标锚框的适应度;其次,引入CA坐标注意力机制,提高模型特征提取的能力;最后,引入BiFPN特征融合,有效利用特征提高模型的检测能力。试验采用的猪脸数据集共分为5类,数据增强后样本为12756张,训练集和测试集划分比例为9∶1。[结果]改进后的算法在准确率、召回率、平均精确率(IOU=0.5)分别达到0.926、0.897、0.955,比原始YOLOv5s算法分别提高13.2%、3.0%、2.2%,同时,改进后的算法在单只、多只、小目标、密集、有遮挡的场景下,泛化能力较强、识别精准度高。[结论]利用深度学习算法,可以获取生猪面部信息并准确识别,减少漏检、错检情况,为生猪智能化管理提供较好的技术支持。

基于改进YOLOv4模型的群养生猪姿态检测

为了提升猪舍环境下生猪姿态检测的速度和性能,在YOLOv4模型的基础上提出一种改进的Mini_YOLOv4模型。首先,该模型将YOLOv4的特征提取网络改为轻量级的MobileNetV3网络结构,以降低模型参数量;其次,在检测网络的CBL_block1、CBL_block2模块中使用深度可分离卷积代替传统卷积,避免了复杂模型导致的内存不足和高延迟问题;最后,将原YOLOv4网络每个尺度的最后一层3×3卷积改为Inception网络结构,以提高模型在生猪姿态检测上的准确率。应用上述模型,对生猪的站立、坐立、腹卧、趴卧和侧卧5类姿态进行识别。结果显示,Mini_YOLOv4模型较YOLOv4模型在检测精度上提升了4.01百分点,在检测速度上提升近1倍,在保证识别精度的同时提升了实时性,可为生猪行为识别提供技术参考。

基于改进RRT的采摘机械臂避障运动规划研究

针对传统RRT算法用于采摘机械臂避障路径规划上存在的搜索方向具有盲目性、搜索节点较多等问题,提出一种改进的RRT算法设计。首先,以Aubo-i5机械臂为实验主体,进行机械臂运动学分析,构建D-H参数表、机械臂三维模型,并采用包络法对机械臂进行碰撞检测;其次,对传统RRT算法进行优化策略改进,引入APF算法和广度优先搜索方法优化剪枝节点,进行算法流程分析;最后,使用RRT算法、RRT*算法、RRT-Connect算法和本文改进算法在不同场景的地图环境中进行运动规划,将改进算法用于机械臂避障抓取仿真实验。通过仿真实验结果表明,改进后的算法中节点搜索方向更准确、搜索节点变少、收敛速度更快,算法的效率的都得到大幅度的提升,验证了该算法的有效性和可靠性。

基于稀疏分量分析的生猪音频欠定盲源分离研究

旨在针对生猪养殖过程中,混合生猪音频特征难以提取及识别的问题,提出一种基于稀疏化理论的欠定生猪盲源信号分离方法。本研究选取4个月、150 kg左右,健康状况良好的长白母猪,将其不同状态下的叫声按照不同系数混合得到的音频信号作为观测信号,运用短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)对音频信号做时频域转换,通过分组筛选出信号中的单源点,使用自适应阻尼系数的AP(affinity propagation)算法结合奇异值分解,将单源点聚类以估计混合矩阵,采用优化最小lp范数的方法完成音频信号的重构。设计2组试验,1组阐述试验的一般过程,另1组通过对比分析整个分离算法的性能,使用相似系数(similarity coefficient)、信噪比(signal to noise ratio,SNR)和均方误差(mean square error,MSE)衡量分离音频质量。结果表明:1)3个源信号与2个观测信号的欠定生猪盲源分离中,不同时长下分离出的音频信号与对应源信号的相似系数、信噪比和均方误差分别在0.67~0.92、7.9~9.7 dB和0.005~0.08之间,从波形上看,算法的分离性能与时间长短和试验次数无关,结果具有一定的稳定性。2)在源信号数与观测信号数分别为3和2、4和2、4和3、5和2、5和3、5和4时,重构信号与源信号的平均相似系数、信噪比和均方误差分别在0.785~0.957、7.468~10.347 dB和0.019~0.092之间,经过对比分析,本研究方法具有一定的可靠性。3)在源信号数一定时,观测信号数越多,测得的指标越好,分离出来的音频质量越优。综上所述,该方法能够较为有效地分离出混合猪声信号的各源信号分量,为实际环境中混合生猪音频的特征提取奠定了基础。

PACS与HIS／RIS集成网关的研究与设计

针对目前医院信息化建设中急需解决的PACS与HIS／RIS网关进行了研究,研究PACS如何同HIS／RIS系统进行信 息交互方式,并给出了PACS与HIS／RIS网关的设计和实现方案。

大学计算机基础实验自主探究式教学模式理论与实践研究

本文针对学分制下大学信息技术实验课所面临的新环境,较为深入地分析了当前教学模式的问题,接着初步探讨了以学生为主体、以教师为主导、以学生自主探究为主线的网络环境下的大学计算机基础实验自主探究式教学模式。

基于融合推理的酥梨黑星病智能预决策方法

研究基于案例推理与规则推理的集成推理方法,提出基于案例推理与基于规则推理的融合推理框架,设计并实现了以融合推理框架模型为基础的病害智能预决策系统。将以黄河故道地区砀山酥梨黑星病为例进行测试的数据,与现有方法以及实测数据进行相关性统计分析。结果表明在对酥梨的黑星病预测上,该方法与现有方法相比,在拟合度、推理效率和准确率上具有显著的优势。

DICOM查询/检索服务类SCP的设计与实现

DICOM是医学数字成像和通讯领域被广泛采用的标准。本文在介绍DICOM查询/检索服务类基本原理的基础上,通过对实现过程中几个关键问题的分析,给出了查询/检索服务类的设计方案和实现核心类。

一种基于支持向量回归和动态特征选择的梨黑星病预测方法

当前作物病害预测方法存在时效性差、预测结果拟合度较低的问题。提出一种基于回归的预测方法框架,用SVM对数据向量特征进行约简,它可以重复选择密切相连的特征和构建可动态优化自身参数。用本方法对黄河故道地区砀山酥梨黑星病为例进行预测测试,与现有方法以及实测数据进行相关性统计分析。结果表明在对酥梨的黑星病预测上提出的方法,在拟合度、推理效率和准确率上具有显著的优势。

一种基于Diameter协议的NAS模型

随着日益复杂的路由器和网络接入服务器大量投入使用,使得当前AAA协议在安全性和稳定性上的缺点日益明显。基于Diameter、EAP和PANA协议,设计了一个AAA接入服务器模型。该模型覆盖了Diameter NASREQ应用和EAP应用、PANA协议中PAA和EP的功能,以及EAP协议中认证者的功能。对原型系统进行了系统测试,测试结果表明,原型系统基本实现了Diameter、EAP和PANA协议对网络接入服务器的要求,具有较好的安全性和稳定性。

高校农产品物流工程创新人才教育培养模式研究

随着我国对"三农"问题的日益重视,现代农产品物流的发展成为焦点。但由于长期受城乡二元经济结构影响和农村生产力比较低的制约,我国农产品物流整体处于时间长、消耗大、效率低、效益差的低水平状态。同时,农产品物流人才严重不足,也成为制约农产品物流发展的瓶颈。拟从人才培养模式的目的性要素、实施性要素和评价性要素入手,探索农产品物流创新人才培养模式。

DICOM图像存储和管理中的关键问题和技术

DICOM协议是被广泛采用的医学数字图像成像和通讯标准。本文结合广州医学院附属第二医院DICOM协议实现的实践经验，总结了DICOM图像存储和管理中的一些关键问题和技术，对于DICOM协议在医院中的实际应用有一定的借鉴意义。

一种基于支持向量回归的梨黑星病预测方法

当前果树病害预测方法,存在适应性差、预测结果拟合度较低的问题.提出一种基于支持向量回归的预测方法框架SVR-D1.0,该方法利用核校准进行核心函数的选择,具有动态更新模型的特点.将黄河故道地区砀山酥梨黑星病为例进行测试的数据,与现有方法以及实测数据进行相关性统计分析.实验表明,在对砀山酥梨的黑星病预测上,该方法与现有方法相比,在实效性、拟合度和准确率上具有较为显著的优势.该方法不仅简便可行,而且可以周期性更新预测模型,具有一定的普适性.

一种基于状态检测的嵌入式防火墙

针对中小型网络用户的实际状况,采用IQ80310和Linux2.6内核为开发平台,设计开发一种基于状态检测机制的防火墙。对Linux2.6内核中状态检测机制进行了研究,并以TCP协议为例,详细分析了其实现原理和工作流程。所设计的嵌入式状态检测防火墙具备防火墙的主要功能,并能防范碎片攻击和DoS攻击,具有安全、可靠、成本低廉等设计特点,具有较高的推广应用价值。