基于改进YOLOX的群养生猪轻量化目标检测方法

针对目前群养生猪智能化养殖中复杂环境下猪只目标检测精度低的问题,提出了一种基于改进YOLOX的群养生猪轻量化目标检测模型Ghost-YOLOX-BiFPN。该模型采用Ghost卷积替换普通卷积,在减少主干网络参数的情况下,提高了模型的特征提取能力。使用加入CBAM注意力机制的BiFPN作为模型的Neck部分,使得模型充分融合不同体型猪只的特征图,并使用Focal Loss损失函数解决猪圈环境下猪只与背景难以区分的问题,增强模型对正样本的学习。实验结果表明,改进后模型对群养生猪检测精度为95.80%,相比于原始YOLOX算法,检测精度提升2.84个百分点,参数量降低63%。最后将本文轻量化模型部署到Nvidia Jetson Nano移动端开发板,通过在开发板上实际运行表明,本文所提模型实现了对不同大小、不同品种猪只的准确识别,为后续智能化生猪养殖提供支持。

应用自组织学习理论改革物联网工程专业实验教学模式的创新研究

结合自组织学习理论,在农业大学物联网工程专业开展自组织教学模式的改革与创新研究,实现学生的团队学习,全面提高学生的主观能动性和创造力,实现实验教学模式的改革和创新。

自组织学习理论与团队学习模式理论的应用——以高校物联网工程专业为例

自组织学习理论认为每个学习者都是独立的个体,知识和技能的学习应该是依赖学习者的主动性和自觉性来进行的。团队学习模式理论是指通过集体学习来完成学习任务,进而实现学习目的。我国高校物联网工程专业教学正面临着越来越多的挑战,即传统的“填鸭式”教学模式处处以教师为主,已经不能满足物联网专业人才的发展需求。高校忽略了培养物联网工程专业学生的主动性和创造性,让学生产生了依赖心理。分析了自组织学习理论与团队学习模式理论在高校物联网工程专业教学中的应用。

研究生《DSP应用技术》课程中的学习团队自组织研究

根据新时期高校教育教学的要求和国家人才战略的需要,结合自组织学习理论,提出了在研究生《DSP应用技术》课堂教学中如何实现学习团队的自组织,实现素质教育,提高学生的能动性和主动性,实现教学模式的创新和改革,完善教学方法,实现教学内容。

自组织学习理论与团队模式在《DSP应用技术》中的结合研究

根据新时期高校教育教学的要求和国家人才战略的需要,结合自组织学习理论和团队模式,提出了在高校《DSP应用技术》教育教学中如何实现自组织学习理论与团队教学模式的结合,实现素质教育,提高学生的能动性和主动性,实现教育教学的实践性和应用性,完善教学方法,实现教学内容。

农业大学电子信息工程专业应用自主学习理论改革传统教学模式的研究

根据新时期高校教育教学的要求和研究生教育的需要,结合自主学习理论,文章提出了在农业大学电子信息工程专业的自主学习研究,实现学生的自主学习,全面提升学生的创新和创造能力,实现教学模式改革的创新,完善教学方法,实现教学内容。

应用自组织理论改革研究生“DSP应用技术”课程教学模式的研究

根据新时期高校教育教学的要求和研究生教育的需要,结合自组织学习理论,提出了在研究生"DSP应用技术"课程中的学习团队自组织研究,实现学生的团队学习,全面提升学生的创新竞争能力,实现教学模式的创新和改革,完善教学方法,实现教学目的。

团队模式在高校《DSP应用技术》课程中的实践与研究

本文根据目前高校《DSP应用技术》课程教学的现状,结合先进的团队模式的教学理念,提出了教师如何在高等学校教学中如何实现团队教学模式与传统课堂教学的有机结合,实现教学突破,提高学生的学习兴趣和主动性,丰富教学内容,提高教学质量,实现教学目标。

优质稻米追溯体系中RFID阅读器的研究

稻米追溯体系的建立是从源头提高稻米质量安全的必然趋势。为此,针对优质稻米追溯体系中信息采集的要求,设计了UHF RIFD阅读器的硬件及软件系统,该阅读器采用PIE编码、PR-ASK调制和CRC校验方式。试验结果表明:阅读器读取距离1m,其成本较低,稳定性强,易于实现。

基于移动互联网技术的农田生态环境远程监测系统研究

为了对农田生态环境的污染情况进行监测,并能够实现实时、准确的获取信息,提出了基于移动互联网技术的生态环境的远程信息采集系统,并最终得到了实现。开发了以ARM9系列的S3C2440处理器、GPRS模块和传感器等组成数据采集系统,实现了对农田生态环境信息的无线网络监测和信息的实时采集。同时,通过GPRS模块构建网络实现了嵌入式系统与移动互联网的信息传递,完成了农田生态环境远程监测。系统可将结果在客户端的上位机软件显示,有效地解决了传统监测系统存在的传输距离受限及数据无法实时性等问题。

基于虚拟仪器技术的农田气象信息远程监测系统开发

为了进行农田气象信息的远程监控,开发出一个基于LabVIEW语言的虚拟仪器技术系统。系统由室外自动气象站和气象信息管理系统组成,主控系统由采集器控制田间传感器对气象信息的定时连续采集,同时通过通信模块把收集到气象数据传输到集成LabVIEW的气象信息管理系统中,通过程序对数据信息的统计分析,直观地把结果呈现出来。该系统的成功开发,提高了农业气象信息监测的连续性和准确性,可用以评估气象信息对农业生产的危害程度,提高应对突发天气状况的能力,对实现农业现代化、信息化具有重要的现实意义。

基于哈尔正交函数系的抗裁剪鲁棒水印算法

提出一种基于哈尔正交函数系的抗裁剪鲁棒水印算法,该算法根据哈尔正交函数系的完备归一化正交性质,对图像进行分块哈尔正交变换,根据图像视觉系统特性和哈尔正交变换性质,提取重要的中频系数,并结合零水印嵌入技术,将水印自适应地嵌入哈尔正交变换的中频矩阵,从而提高了水印算法的有效性,对裁剪攻击具有很强的抗攻击性,实验表明:该算法具有良好的鲁棒性和有效性。

一种基于MATLAB的手写字母的神经网络识别方法

利用前向多层神经网络的反向传播算法 ,即BP算法 ,采用MATLAB软件构建用于特征识别的两层前向神经网络 ,将已知字母经图象处理后对BP网络进行训练 ,此BP神经网络可以成功地识别A ～Z2

3D小波变换的抗裁剪鲁棒数字图像水印算法

为解决抗裁剪的鲁棒数字水印问题,提出了一种基于3D小波变换的数字水印算法。该算法根据离散小波变换理论和对视频序列进行3D小波变换的研究结果,将原图像拆分为一个图像视频帧,将水印自适应地加入到每个图像帧二维小波变换中频域的不同位置,利用图像二维小波变换中频域的特性和人类视觉系统特性,大大提高了水印算法的有效性,对严重的裁剪攻击具有很强的抗攻击性,在图像被裁剪一半以上情况下仍能非常清晰地得到水印。实验表明,该水印算法对图像裁剪有很强的鲁棒性。

基于时频分析的多媒体信息保密技术研究

提出了一个在二维空间时 频分布域的抗几何攻击的多媒体信息保密算法。利用线性频率变化来表示水印信息,通过二维Radon Wigner变换来检测水印,二维线性调频信号作为水印,这种信号对各种静态滤波器都是不变的,而且还具有几何对称性。在二维Radon Wigner变换域,作为水印的线性调频信号在遭受缩放、旋转和剪切等线性几何攻击的情况下,仅仅改变其在空间 时 频分布中的位置,由此产生的水印是不可见的,在StirMark测试中效果很好,对于几何攻击是鲁棒的。对比其他的保密算法,该算法尤其对于几何破坏具有更好的鲁棒性,同时还具有优良的频率特性。

一种未知非线性系统的自适应神经网络控制方法

神经网络用于控制 ,主要是为了解决复杂的非线性、不确定、不确知系统的控制问题。由于神经网络具有学习能力和自适应性 ,使神经网络控制能对变化的环境有自适应性 ,且成为基本上不依赖于模型的一类控制 。