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SeChain:基于国密算法的RISC-V安全启动机制设计与实现
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作者 芮志清 梅瑶 +4 位作者 陈振哲 吴敬征 凌祥 罗天悦 武延军 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2024年第6期1458-1475,共18页
开源RISC-V指令集为我国建立自主可控物联网生态提供了重大机遇.然而,物联网设备通常缺乏硬件加固措施,容易遭受物理级的固件篡改攻击,因此保障固件完整性以提高设备安全性至关重要.为此,已有基于安全启动技术的初步探索,但仍存在3个问... 开源RISC-V指令集为我国建立自主可控物联网生态提供了重大机遇.然而,物联网设备通常缺乏硬件加固措施,容易遭受物理级的固件篡改攻击,因此保障固件完整性以提高设备安全性至关重要.为此,已有基于安全启动技术的初步探索,但仍存在3个问题:1)传统软件信任根难以保证物理级可靠性;2)主流硬件级安全启动技术被国际芯片厂商掌握,技术未公开且不支持国密算法,无法保证安全自主可控;3)已有基于RISC-V CPU的安全启动研究缺乏对上层固件的校验机制.为解决上述3个问题,首次设计并实现基于国密SM9算法的RISC-V安全启动机制——SeChain.具体而言:1)在RISC-V SoC内部增加了签名计算单元(signature calculation unit,SCU),实现密钥对生成与签名;2)增加了密钥验证单元(key verification unit,KVU),实现验证算法的片内执行及固件完整性验证;3)设计实现基于验证引导的多级安全启动机制,从不可篡改的硬件信任根出发,逐级完成引导程序的完整性校验.基于上述设计,SeChain实现了信任根的不可篡改和安全可信,构造了一个可信的安全启动链,基于国密SM9算法为设备的安全启动和可信执行提供可靠保障.为了验证SeChain的有效性、高效性和可靠性,基于VexRiscv CPU在FPGA硬件平台完成了SeChain仿真验证实验.实验结果表明,SeChain能够有效抵御各类固件篡改攻击,并能对抗信任根攻击,且平均额外时间开销不超过6.47 s.SeChain适用于资源受限的IoT设备,在满足安全可信启动的同时,能为国产RISC-V生态的安全自主可控提供有力保障. 展开更多
关键词 可信计算 物联网安全 安全启动 SM9国密算法 RISC-v
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基于Grain v1的认证加密算法研究与设计 被引量:1
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作者 林紫欣 鲁小娟 张艳硕 《北京电子科技学院学报》 2024年第1期23-39,共17页
Grain v1算法为eSTREAM项目面向硬件的优胜算法之一,在硬件实现方面极具优势。本文针对Grain v1的结构弱点对其进行细节修改,并在此基础上提出Grain v1+AE和Grain v1+AEAD两种认证加密算法。这两种算法在保证机密性和完整性的同时,为Gr... Grain v1算法为eSTREAM项目面向硬件的优胜算法之一,在硬件实现方面极具优势。本文针对Grain v1的结构弱点对其进行细节修改,并在此基础上提出Grain v1+AE和Grain v1+AEAD两种认证加密算法。这两种算法在保证机密性和完整性的同时,为Grain系列认证加密算法在安全等级、硬件规模角度提供更多选择,拓展Grain系列算法适用范围。 展开更多
关键词 Grain v1 认证加密算法 AEAD 密码分析 安全性 面向硬件设计
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LAIR-1通过阻断JAK2 V617F突变的人HEL细胞JAK/STAT和PI3K/AKT/mTOR信号通路抑制其增殖并促进其凋亡 被引量:2
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作者 樊翠 张娅薇 +3 位作者 杨蕊 吴肖婕 周嘉迪 薛江楠 《细胞与分子免疫学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期207-214,共8页
目的研究人白细胞相关免疫球蛋白样受体1(LAIR-1)对Janus激酶2(JAK2)V617F突变的人急性髓系白血病HEL细胞JAK/信号转导子与转录激活子(STAT)和磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶B/哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(PI3K/AKT/mTOR)信号通路的调节作用,以... 目的研究人白细胞相关免疫球蛋白样受体1(LAIR-1)对Janus激酶2(JAK2)V617F突变的人急性髓系白血病HEL细胞JAK/信号转导子与转录激活子(STAT)和磷脂酰肌醇3激酶/蛋白激酶B/哺乳动物雷帕霉素靶蛋白(PI3K/AKT/mTOR)信号通路的调节作用,以及对细胞增殖和凋亡的影响。方法采用反转录PCR和基因测序鉴定JAK2 V617F突变;应用免疫共沉淀和Western blot法鉴定LAIR-1募集的蛋白酪氨酸磷酸酶(PTP)种类;采用CCK-8法检测HEL细胞的增殖;采用异硫氰酸荧光素标记的膜联素Ⅴ/碘化丙啶(annexinⅤ-FITC/PI)双标记结合流式细胞术检测HEL细胞的凋亡率;采用Western blot法检测JAK/STAT和PI3K/AKT/mTOR通路蛋白酪氨酸磷酸化水平及细胞周期蛋白D1(cyclin D1)、Bcl2相关X蛋白(BAX)和B细胞淋巴瘤因子2(Bcl2)的蛋白表达。结果在JAK2 V617F突变的HEL细胞中,LAIR-1与其配体胶原蛋白结合后可募集含Src同源域2磷酸酶2(SHP-2);LAIR-1可以下调HEL细胞JAK2、STAT1、STAT3、STAT5、AKT和mTOR的蛋白酪氨酸磷酸化水平,并能够显著抑制cyclin D1和Bcl2的表达,而对BAX的表达水平未见显著影响;LAIR-1能够明显抑制HEL细胞的增殖,促进HEL细胞凋亡。结论在JAK2 V617F突变的人白血病HEL细胞中,LAIR-1可通过募集SHP-2抑制JAK/STAT和PI3K/AKT/mTOR信号通路的活化,进而抑制HEL细胞的增殖,促进细胞凋亡。 展开更多
关键词 骨髓增殖性肿瘤 白细胞相关免疫球蛋白样受体1(LaiR-1) JAK2 v617F突变 Janus激酶(JAK) 信号转导子与转录激活子(STAT) 磷脂酰肌醇3激酶(PI3K) 蛋白激酶B(AKT)
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Fretting-corrosion mechanisms of Ti6Al4V against CoCrMo in simulated body fluid under various fretting states
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作者 Jian PU Zupei ZHANG +7 位作者 Yali ZHANG Xiaogang ZHANG Xinlu YUAN Xiaoyu ZHANG Guoxian ZHANG Wen CUI Shu YANG Zhongmin JIN 《Friction》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第12期2741-2759,共19页
Ti6Al4V alloy‒CoCrMo alloy pair is commonly applied for modular head‒neck interfaces for artificial hip joint.Unfortunately,the fretting corrosion damage at this interface seriously restricts its lifespan.This work st... Ti6Al4V alloy‒CoCrMo alloy pair is commonly applied for modular head‒neck interfaces for artificial hip joint.Unfortunately,the fretting corrosion damage at this interface seriously restricts its lifespan.This work studied the fretting corrosion of Ti6Al4V‒CoCrMo pair in calf serum solution.We established this material pair’s running condition fretting map(RCFM)regarding load and displacement,and revealed the damage mechanism of this material pair in various fretting regimes,namely partial slip regime(PSR),mixed fretting regime(MFR),and gross slip regime(GSR).The damage mechanism of Ti6Al4V alloy was mainly abrasive wear induced by CoCrMo alloy and tribocorrosion.Adhesive wear(material transfer)also existed in MFR.The damage mechanism of CoCrMo alloy was mainly abrasive wear induced by metal oxides and tribocorrosion in GSR and MFR,while no apparent damage in PSR.Furthermore,a dense composite material layer with high hardness was formed in the middle contacting area in GSR,which reduced the corrosion and wear of Ti alloys and exacerbated damage to Co alloys.Finally,the ion concentration maps for Ti and Co ions were constructed,which displayed the transition in the amount of released Ti and Co ions under different displacements and loads. 展开更多
关键词 fretting corrosion Ti6Al4v alloy CoCrMo alloy composite material layer damage mechanism metal ion release
原文传递
打造“懂你的AI助手”讯飞星火V4.0首次亮相2024世界人工智能大会
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《计算机产品与流通》 2024年第6期12-16,共5页
7月4日,以“以共商促共享,以善治促善智”为主题的2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(以下简称“2024 WAIC”)在中国上海开幕。科大讯飞连续七年受邀参会,带来“懂你的AI助手”主题展览(展位号:H2-B109),展出于6月27日... 7月4日,以“以共商促共享,以善治促善智”为主题的2024世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议(以下简称“2024 WAIC”)在中国上海开幕。科大讯飞连续七年受邀参会,带来“懂你的AI助手”主题展览(展位号:H2-B109),展出于6月27日全新升级的讯飞星火V4.0及其在学习、生活、企业、工作等多领域多场景下的大模型最新应用成果,引发现场观众纷纷围观体验。 展开更多
关键词 人工智能 全球治理 v4.0 主题展览 ai 科大讯飞 现场观众 展位号
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V区温度及螺杆转速对挤压膨化牛肉制品理化性质的影响 被引量:1
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作者 张根生 田阳 +2 位作者 李思锦 韩冰 费英敏 《中国调味品》 CAS 北大核心 2024年第3期68-73,91,共7页
利用挤压膨化技术加工高粱-山药-牛肉混合物料,以水溶性、吸水性、色差值、粒度、质构、膨化度、糊化度及红外光谱各基团峰值为指标,分析V区温度和螺杆转速对挤压膨化产品理化性质的影响。结果表明,提高V区温度能够提高产品的红度值、... 利用挤压膨化技术加工高粱-山药-牛肉混合物料,以水溶性、吸水性、色差值、粒度、质构、膨化度、糊化度及红外光谱各基团峰值为指标,分析V区温度和螺杆转速对挤压膨化产品理化性质的影响。结果表明,提高V区温度能够提高产品的红度值、黄度值、硬度、脆度和咀嚼度,吸水性、水溶性、粒度、膨化度、糊化度及红外光谱各基团峰值呈先上升后下降的趋势,亮度值显著下降(P<0.05);同时,随着螺杆转速的提升,产品的红度值、黄度值和糊化度显著下降(P<0.05),吸水性、水溶性、粒度和膨化度呈先上升后下降的趋势,硬度、脆度、咀嚼度及红外光谱各基团峰值先下降后上升,亮度值显著下降(P<0.05)。综合理化指标确定V区温度最佳值为150℃,螺杆转速最佳值为160 r/min。 展开更多
关键词 挤压膨化 理化性质 v区温度 螺杆转速
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基于改进COF-YOLO v8n的油茶果静态与动态检测计数方法 被引量:5
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作者 王金鹏 何萌 +1 位作者 甄乾广 周宏平 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期193-203,共11页
针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,... 针对自然环境下油茶果存在严重遮挡、近景色、小目标等现象,使用YOLO网络存在检测精度低、漏检现象严重等问题,提出对YOLO v8n网络进行改进。首先使用MPDIOU作为YOLO v8n的损失函数,有效解决因为果实重叠导致的漏检问题;其次调整网络,向其中加入小目标检测层,使网络能够关注小目标油茶以及被树叶遮挡的油茶;最后使用SCConv作为特征提取网络,既能兼顾检测精度又能兼顾检测速度。改进COF-YOLO v8n网络精确率、召回率、平均精度均值分别达到97.7%、97%、99%,比未改进的YOLO v8n分别提高3.2、4.8、2.4个百分点,其中严重遮挡情况下油茶检测精确率、召回率、平均精度均值分别达到95.9%、95%、98.5%,分别比YOLO v8n提高4.0、9.1、4.6个百分点。因此改进后COF-YOLO v8n网络能够明显提高油茶在严重遮挡、近景色、小目标均存在情况下的识别精度,减小油茶的漏检。此外,模型能够实现动、静态输入条件下油茶果计数。动态计数借鉴DeepSORT算法的多目标跟踪思想,将改进后COF-YOLO v8n的识别输出作为DeepSORT的输入,实现油茶果实的追踪计数。所得改进模型具有很好的鲁棒性,且模型简单可以嵌入到边缘设备中,不仅可用于指导自动化采收,还可用于果园产量估计,为果园物流分配提供可靠借鉴。 展开更多
关键词 油茶果 机器视觉 COF-YOLO v8n 计数 产量估计
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基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法 被引量:3
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作者 司永胜 孔德浩 +2 位作者 王克俭 刘丽星 杨欣 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期278-286,共9页
苹果树疏花是果园生产管理中的重要环节。准确高效地识别苹果中心花和边花,是研发智能疏花机器人的前提。针对苹果疏花作业中的实际需求,提出了一种基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法。本文基于YOLO v5s模型进行了如下改进:将C-Co... 苹果树疏花是果园生产管理中的重要环节。准确高效地识别苹果中心花和边花,是研发智能疏花机器人的前提。针对苹果疏花作业中的实际需求,提出了一种基于CRV-YOLO的苹果中心花和边花识别方法。本文基于YOLO v5s模型进行了如下改进:将C-CoTCSP结构融入Backbone,更好地学习上下文信息并提高了模型特征提取能力,提高了模型对外形相似和位置关系不明显的中心花和边花的检测性能。在Backbone中添加改进RFB结构,扩大特征提取感受野并对分支贡献度进行加权,更好地利用了不同尺度特征。采用VariFocal Loss损失函数,提高了模型对遮挡等场景下难识别样本检测能力。在3个品种1837幅图像数据集上进行了实验,结果表明,CRV-YOLO的精确率、召回率和平均精度均值分别为95.6%、92.9%和96.9%,与原模型相比,分别提高3.7、4.3、3.9个百分点,模型受光照变化和苹果品种影响较小。与Faster R-CNN、SSD、YOLOX、YOLO v7模型相比,CRV-YOLO的精确率、平均精度均值、模型内存占用量和复杂度性能最优,召回率接近最优。研究成果可为苹果智能疏花提供技术支持。 展开更多
关键词 苹果花识别 YOLO v5s 上下文信息 中心花 边花
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基于YOLO v8n-seg和改进Strongsort的多目标小鼠跟踪方法 被引量:2
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作者 梁秀英 贾学镇 +3 位作者 何磊 王翔宇 刘岩 杨万能 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期295-305,345,共12页
多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongs... 多目标小鼠跟踪是小鼠行为分析的基本任务,是研究社交行为的重要方法。针对传统小鼠跟踪方法存在只能跟踪单只小鼠以及对多目标小鼠跟踪需要对小鼠进行标记从而影响小鼠行为等问题,提出了一种基于实例分割网络YOLO v8n-seg和改进Strongsort相结合的多目标小鼠无标记跟踪方法。使用RGB摄像头采集多目标小鼠的日常行为视频,标注小鼠身体部位分割数据集,对数据集进行增强后训练YOLO v8n-seg实例分割网络,经过测试,模型精确率为97.7%,召回率为98.2%,mAP50为99.2%,单幅图像检测时间为3.5 ms,实现了对小鼠身体部位准确且快速地分割,可以满足Strongsort多目标跟踪算法的检测要求。针对Strongsort算法在多目标小鼠跟踪中存在的跟踪错误问题,对Strongsort做了两点改进:对匹配流程进行改进,将未匹配上目标的轨迹和未匹配上轨迹的目标按欧氏距离进行再次匹配;对卡尔曼滤波进行改进,将卡尔曼滤波中表示小鼠位置和运动状态的小鼠身体轮廓外接矩形框替换为以小鼠身体轮廓质心为中心、对角线为小鼠体宽的正方形框。经测试,改进后Strongsort算法的ID跳变数为14,MOTA为97.698%,IDF1为85.435%,MOTP为75.858%,与原Strongsort相比,ID跳变数减少88%,MOTA提升3.266个百分点,IDF1提升27.778个百分点,与Deepsort、ByteTrack和Ocsort相比,在MOTA和IDF1上均有显著提升,且ID跳变数大幅降低,结果表明改进Strongsort算法可以提高多目标无标记小鼠跟踪的稳定性和准确性,为小鼠社交行为分析提供了一种新的技术途径。 展开更多
关键词 小鼠行为 多目标跟踪 YOLO v8n-seg Strongsort
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基于改进YOLO v5的复杂环境下桑树枝干识别定位方法 被引量:1
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作者 李丽 卢世博 +2 位作者 任浩 徐刚 周永忠 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期249-257,共9页
为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测,改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状,解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题,提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型(YOLO v5-mulberry),并... 为实现复杂自然环境下对桑树嫩叶处枝干的识别检测,改变当前桑叶采摘设备作业过程中依赖人工辅助定位的现状,解决识别目标姿态多样和环境复杂导致的低识别率问题,提出一种基于改进YOLO v5模型的桑树枝干识别模型(YOLO v5-mulberry),并结合深度相机构建定位系统。首先,在YOLO v5的骨干网络中加入CBAM(Convolutional block attention module)注意力机制,提高神经网络对桑树枝干的关注度;并增加小目标层使模型可检测4像素×4像素的目标,提高了模型检测小目标的性能;同时使用GIoU损失函数替换原始网络中的IoU损失函数,有效防止了预测框和真实框尺寸较小时无法正确反映预测框及真实框之间位置关系的情况;随后,完成深度图和彩色图的像素对齐,通过坐标系转换获取桑树枝干三维坐标。试验结果表明:YOLO v5-mulberry检测模型的平均精度均值为94.2%,较原模型提高16.9个百分点,置信度也提高12.1%;模型室外检测时应检测目标数53,实际检测目标数为48,检测率为90.57%;桑树嫩叶处枝干三维坐标识别定位系统的定位误差为(9.4985 mm,11.285 mm,19.11 mm),满足使用要求。该研究可实现桑树嫩叶处枝干的识别与定位,有助于推动桑叶智能化采摘机器人研究。 展开更多
关键词 桑叶采摘 枝干识别定位 YOLO v5 目标检测 注意力机制 坐标转换
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柑橘木虱YOLO v8-MC识别算法与虫情远程监测系统研究 被引量:2
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作者 李善军 梁千月 +3 位作者 余勇华 陈耀晖 付慧敏 张宏宇 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第6期210-218,共9页
柑橘木虱是黄龙病的主要传播媒介,其发生与活动可对柑橘果园造成毁灭性后果。为实现木虱虫情的高效监测,设计了一种集诱捕拍照、耗材更新、害虫识别与结果展示于一体的智能监测系统。设计了具备诱虫胶带自动更新、虫情图像实时获取功能... 柑橘木虱是黄龙病的主要传播媒介,其发生与活动可对柑橘果园造成毁灭性后果。为实现木虱虫情的高效监测,设计了一种集诱捕拍照、耗材更新、害虫识别与结果展示于一体的智能监测系统。设计了具备诱虫胶带自动更新、虫情图像实时获取功能的诱捕监测装置;应用选点裁剪、Mosaic数据增强(Mosaic data augmentation,MDA)和CA(Coordinate attention)注意力机制,改进了YOLO v8木虱识别模型;开发了Web和手机APP客户端,可实现虫情数据的可视化展示与远程控制。模型测试阶段,改进后的YOLO v8-MC召回率、F1值及精确率分别达到91.20%、91%、90.60%,较基准模型分别提升5.47、5、4.64个百分点;迁移试验中,模型召回率、F1值及精确率分别达到88.64%、87%、84.78%,且系统工作状态良好,满足野外使用需求。开发的智能监测系统能有效实现果园木虱虫情的远程监测,可为此类虫害防治管理提供有效手段。 展开更多
关键词 柑橘木虱 虫害监测 诱捕监测装置 YOLO v8-MC
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基于改进YOLO v7轻量化模型的自然果园环境下苹果识别方法 被引量:3
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作者 张震 周俊 +1 位作者 江自真 韩宏琪 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期231-242,262,共13页
针对自然果园环境下苹果果实识别中,传统的目标检测算法往往很难在检测模型的检测精度、速度和轻量化方面实现平衡,提出了一种基于改进YOLO v7的轻量化苹果检测模型。首先,引入部分卷积(Partial convolution, PConv)替换多分支堆叠模块... 针对自然果园环境下苹果果实识别中,传统的目标检测算法往往很难在检测模型的检测精度、速度和轻量化方面实现平衡,提出了一种基于改进YOLO v7的轻量化苹果检测模型。首先,引入部分卷积(Partial convolution, PConv)替换多分支堆叠模块中的部分常规卷积进行轻量化改进,以降低模型的参数量和计算量;其次,添加轻量化的高效通道注意力(Efficient channel attention, ECA)模块以提高网络的特征提取能力,改善复杂环境下遮挡目标的错检漏检问题;在模型训练过程中采用基于麻雀搜索算法(Sparrow search algorithm, SSA)的学习率优化策略来进一步提高模型的检测精度。试验结果显示:相比于YOLO v7原始模型,改进后模型的精确率、召回率和平均精度分别提高4.15、0.38、1.39个百分点,其参数量和计算量分别降低22.93%和27.41%,在GPU和CPU上检测单幅图像的平均用时分别减少0.003 s和0.014 s。结果表明,改进后的模型可以实时准确地识别复杂果园环境中的苹果,模型参数量和计算量较小,适合部署于苹果采摘机器人的嵌入式设备上,为实现苹果的无人化智能采摘奠定了基础。 展开更多
关键词 苹果识别 自然果园环境 YOLO v7 PConv 高效通道注意力机制 麻雀搜索算法
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基于YOLO v5的直播油菜激光间苗系统设计与试验 被引量:1
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作者 张昌松 李伟 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期40-52,共13页
间苗是保证直播油菜增产的一项关键技术措施,为解决人工间苗劳动强度大、机械间苗不精确的问题,采用机器视觉的方式,基于深度学习算法YOLO v5平台,设计并搭建自动间苗装置。机器视觉系统评估幼苗种群的合理密植情况,间苗算法以间距和幼... 间苗是保证直播油菜增产的一项关键技术措施,为解决人工间苗劳动强度大、机械间苗不精确的问题,采用机器视觉的方式,基于深度学习算法YOLO v5平台,设计并搭建自动间苗装置。机器视觉系统评估幼苗种群的合理密植情况,间苗算法以间距和幼苗叶展为评估标准,实现控制幼苗间距和筛选优质苗的功能。选用遗传算法对间苗行进路径进行规划,相较于未规划路径可缩短最低为50%的行进距离,最终采用激光器高温烧除的方式完成间苗作业。选取油菜苗作为试验材料,间苗阈值α是划定幼苗最小间距的参数,设置不同的间苗阈值α进行试验。结果表明,间除苗的数量随着间苗阈值α的增加而增加,幼苗平均密度下降的同时种群分布趋于均匀,对间除苗的叶展长度分类统计,α为0~75 mm时,间除苗叶展长度全部在0~20 mm范围;α为75~200 mm时,间除苗叶展长度为0~40 mm,其中叶展长度为20~40 mm的最高占比约为76%;α为200~350 mm时,间除苗叶展长度在40 mm以上的幼苗开始增加,最高占比约为14%,间除苗叶展长度梯次分布证明了间苗算法具备筛选优质苗的性能。间苗执行阶段耗时占据间苗作业总耗时的90%以上,以激光走线参数L、激光器功率P、间苗距离阈值为试验因素,三因素三水平正交试验结果表明:选择合适的激光走线参数L能有效提高间苗死亡率、降低间苗误伤率和减少间苗耗时,在参数L为30 mm、P为7.5 W、α为250 mm下开展土槽台架性能验证试验,激光间苗平均死亡率为93.29%,平均误伤率为5.19%,平均总耗时为15.19 min,为开发基于机器视觉的激光自动间苗机提供了理论基础和技术支撑。 展开更多
关键词 油菜 自动间苗 YOLO v5 激光器 遗传算法
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基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇识别与定位方法 被引量:3
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作者 黄华 张昊 +1 位作者 胡晓林 聂兴毅 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期243-251,共9页
花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力EC... 花椒树产果量大,枝干纵横交错,树叶茂密,给花椒的自动化采摘带来了困难。因此,本文设计一种基于改进YOLO v5的复杂环境下花椒簇的快速识别与定位方法。通过在主干提取网络CSPDarknet的CSPLayer层和Neck的上采样之后增加高效通道注意力ECA(Efficient channel attention)来简化CSPLayer层的计算量,提升了特征提取能力。同时在下采样层增加协同注意力机制CA(Coordinate attention),减少下采样过程中信息的损失,强化特征空间信息,配合热力图(Grad-CAM)和点云深度图,来完成花椒簇的空间定位。测试结果表明,与原YOLO v5相比较,改进的网络将残差计算减少至1次,保证了模型轻量化,提升了效率。同帧数区间下,改进后的网络精度为96.27%,对比3个同类特征提取网络YOLO v5、YOLO v5-tiny、Faster R-CNN,改进后网络精确度P分别提升5.37、3.35、15.37个百分点,连株花椒簇的分离识别能力也有较大提升。实验结果表明,自然环境下系统平均识别率为81.60%、漏检率为18.39%,能够满足花椒簇识别要求,为移动端部署创造了条件。 展开更多
关键词 花椒簇识别 农业机器人 深度学习 目标检测 YOLO v5
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基于YOLO v5的农田杂草识别轻量化方法研究 被引量:1
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作者 冀汶莉 刘洲 邢海花 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第1期212-222,293,共12页
针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MS... 针对已有杂草识别模型对复杂农田环境下多种目标杂草的识别率低、模型内存占用量大、参数多、识别速度慢等问题,提出了基于YOLO v5的轻量化杂草识别方法。利用带色彩恢复的多尺度视网膜(Multi-scale retinex with color restoration, MSRCR)增强算法对部分图像数据进行预处理,提高边缘细节模糊的图像清晰度,降低图像中的阴影干扰。使用轻量级网络PP-LCNet重置了识别模型中的特征提取网络,减少模型参数量。采用Ghost卷积模块轻量化特征融合网络,进一步降低计算量。为了弥补轻量化造成的模型性能损耗,在特征融合网络末端添加基于标准化的注意力模块(Normalization-based attention module, NAM),增强模型对杂草和玉米幼苗的特征提取能力。此外,通过优化主干网络注意力机制的激活函数来提高模型的非线性拟合能力。在自建数据集上进行实验,实验结果显示,与当前主流目标检测算法YOLO v5s以及成熟的轻量化目标检测算法MobileNet v3-YOLO v5s、ShuffleNet v2-YOLO v5s比较,轻量化后杂草识别模型内存占用量为6.23 MB,分别缩小54.5%、12%和18%;平均精度均值(Mean average precision, mAP)为97.8%,分别提高1.3、5.1、4.4个百分点。单幅图像检测时间为118.1 ms,达到了轻量化要求。在保持较高模型识别精度的同时大幅降低了模型复杂度,可为采用资源有限的移动端设备进行农田杂草识别提供技术支持。 展开更多
关键词 杂草识别 目标检测 YOLO v5s 轻量化特征提取网络 Ghost卷积模块 注意力机制
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基于改进DeepLabv3+的轻量化作物杂草识别方法 被引量:1
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作者 曲福恒 李金状 +2 位作者 杨勇 康镇南 严兴旺 《石河子大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期117-125,共9页
为在存储资源与计算能力有限的设备上实现田间作物和杂草的识别,本文提出一种基于改进DeepLabv3+的轻量化语义分割网络。首先,以MobileNet v2作为DeepLabv3+的特征提取骨干网络,提出双分支残差模块替换倒残差模块,并删除后两层卷积以降... 为在存储资源与计算能力有限的设备上实现田间作物和杂草的识别,本文提出一种基于改进DeepLabv3+的轻量化语义分割网络。首先,以MobileNet v2作为DeepLabv3+的特征提取骨干网络,提出双分支残差模块替换倒残差模块,并删除后两层卷积以降低模型参数量。其次,在空洞空间金字塔池化(Atrous Spatial Pyramid Pooling,ASPP)模块中引入分组逐点卷积,使用深度扩张卷积替换标准卷积,并将卷积后的特征图进行多尺度特征融合增强对作物和杂草深层特征的提取能力。最后,将原有的非线性激活函数替换为Leaky ReLU激活函数来提升分割精度。实验结果表明:改进后网络的mIOU达到86.75%,参数量仅为0.69M,FPS达到了98,与原始DeepLabv3+以及3个典型轻量化语义分割网络的相比,参数量最小,在对比的轻量化网络中具有最高的分割精度。 展开更多
关键词 作物和杂草识别 轻量化 语义分割 DeepLabv3+ MobileNet v2 多尺度特征融合
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基于注意力机制的轻量化YOLO v5s蓝莓检测算法 被引量:3
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作者 刘拥民 张炜 +2 位作者 麻海志 刘原 张毅 《河南农业科学》 北大核心 2024年第3期151-157,共7页
为实现自然环境下蓝莓的精确快速检测,在YOLO v5s的基础上提出了一种结合轻量级网络和注意力机制的改进算法。首先,在主干网络和检测头的位置去除了最大目标检测层的结构,因而降低模型的参数量,增强模型对小目标的检测能力。其次,将MHSA... 为实现自然环境下蓝莓的精确快速检测,在YOLO v5s的基础上提出了一种结合轻量级网络和注意力机制的改进算法。首先,在主干网络和检测头的位置去除了最大目标检测层的结构,因而降低模型的参数量,增强模型对小目标的检测能力。其次,将MHSA(Multi‐head self‐attention,多头自注意力)替换了SPPF(Spatial pyramid pooling‐fast,快速空间金字塔池化)前面的C3模块,使模型学习到更全面的特征表示,增强模型对蓝莓图像中复杂空间关系和上下文信息的理解能力。最后,在C3模块中加入了S-PSA(Sequential polarized self‐attention,顺序极化自注意力),以便模型能够更好地捕捉特征图中相邻区域之间的上下文依赖关系。结果表明,改进后的YOLO v5s算法对成熟、半成熟和未成熟蓝莓的检测精度分别提升1.2、4.4、2.6百分点,平均精度提升2.7百分点,模型参数量减少76.0%。与当前主流轻量化目标检测模型相比,改进后的模型性能更加优越,能为自然环境下蓝莓采摘机器人视觉系统提供一种有效的方案。 展开更多
关键词 蓝莓检测 YOLO v5s 轻量级网络 注意力机制 多头自注意力
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甲状腺乳头状癌及其临床病理特征与Braf蛋白表达、BRAF V600E基因突变之间的关系 被引量:1
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作者 林文松 黄冠 林宝行 《吉林医学》 CAS 2024年第2期262-265,共4页
目的:观察甲状腺乳头状癌临床病理特征和BRAF V600E基因突变、BRAF蛋白表达的相关性。方法:临床选择2019年7月~2020年2月在深圳市龙岗中心医院就诊的原发性甲状腺乳头状癌患者100例,对其临床病理信息进行收集,PCR扩增后测序,分析甲状腺... 目的:观察甲状腺乳头状癌临床病理特征和BRAF V600E基因突变、BRAF蛋白表达的相关性。方法:临床选择2019年7月~2020年2月在深圳市龙岗中心医院就诊的原发性甲状腺乳头状癌患者100例,对其临床病理信息进行收集,PCR扩增后测序,分析甲状腺乳头状癌临床病理特征和BRAF V600E基因、Braf蛋白表达之间的关系。结果:BRAF V600E基因突变、Braf蛋白表达情况与肿瘤复发/远处转移、肿瘤分期、肿瘤大小、年龄等因素密切相关,差异有统计学意义(P<0.05);100例甲状腺乳头状癌出现钙化者为47例(47.0%),通常具有粗大片状钙化、砂砾样钙化,研究发现BRAF基因突变状态与钙化类型、是否出现钙化无明显相关性。结论:甲状腺乳头状癌的临床病理指标与BRAF V600E基因突变、Braf蛋白表达密切相关,是评估甲状腺乳头状癌的相关预后因子之一。 展开更多
关键词 甲状腺乳头状癌 BRAF v600E基因 病理学特征 预后因子 Braf蛋白
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鼠疫耶尔森菌低钙应答V抗原人源单克隆抗体筛选与鉴定
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作者 张黎 郑滨洋 +5 位作者 张琪 吴海莲 潘红星 朱凤才 吴海生 周剑芳 《中国人兽共患病学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期15-20,共6页
目的筛选抗低钙应答V抗原(LcrV)的人源单克隆抗体,分析抗体基因特点,检测抗体与抗原结合的特异性、亲和力及功能。方法使用PCR方法从鼠疫疫苗临床试验志愿者外周血细胞cDNA扩增抗体轻、重链可变区基因片段,构建ScFv噬菌体抗体文库。用L... 目的筛选抗低钙应答V抗原(LcrV)的人源单克隆抗体,分析抗体基因特点,检测抗体与抗原结合的特异性、亲和力及功能。方法使用PCR方法从鼠疫疫苗临床试验志愿者外周血细胞cDNA扩增抗体轻、重链可变区基因片段,构建ScFv噬菌体抗体文库。用LcrV对文库进行富集筛选,将获得的抗体基因表达成人IgG1后,测定抗体与LcrV抗原结合的特异性、亲和力、免疫调节功能以及保护能力。结果成功构建了鼠疫耶尔森菌人源ScFv抗体文库,库容量为7.54×10^(8)。抗体文库经LcrV筛选后获得了3株抗LcrV抗体,命名为RV-B4、RV-D1和RV-E8。3株抗体重链为VH1-46和VH3-30,轻链分别为VL1-51、VK3-20和VK1-39。3株抗体经ELISA及Western blot验证均与LcrV特异性结合,其与V抗原结合的解离常数(KD)分别为2.1 nmol/L、1.24 nmol/L和42 nmol/L。RV-D1体外降低人THP-1分泌TNF-α,动物攻毒试验中未发现抗LcrV抗体的保护效果。结论从鼠疫疫苗免疫人群获得了靶向低钙应答V抗原的人源抗体,以结合抗体为主,不能有效阻断病菌感染。所获得的单抗为鼠疫免疫基础研究、鼠疫诊断应用提供了候选材料。 展开更多
关键词 鼠疫耶尔森菌 低钙应答v抗原 噬菌体展示 重组抗体 保护效果
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低肋与V形肋复合结构在双通道中的强化换热数值研究
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作者 王涛 张强 +3 位作者 单怡璠 宋克伟 李海龙 武祥 《兰州交通大学学报》 CAS 2024年第5期139-148,共10页
随着燃气轮机内涡轮入口温度的升高,燃气轮机会出现热障问题,为保证燃气轮机安全运行,复合结构能够有效提高通道的冷却性能来解决此问题。采用SST k-ω湍流模型对带有低肋与V肋复合结构双通道的流动与传热特性进行了数值模拟,将圆形肋... 随着燃气轮机内涡轮入口温度的升高,燃气轮机会出现热障问题,为保证燃气轮机安全运行,复合结构能够有效提高通道的冷却性能来解决此问题。采用SST k-ω湍流模型对带有低肋与V肋复合结构双通道的流动与传热特性进行了数值模拟,将圆形肋复合结构、扇叶形肋复合结构和葫芦形肋复合结构与纯V形肋在雷诺数为10 000~60 000时的传热性能进行比较,探索出综合换热效果最佳的复合结构。发现相比于纯V形肋通道,复合结构双通道的综合传热性能均得到提升,其中葫芦形肋与V形肋组成的复合结构的综合换热效果最好。葫芦肋复合结构的Nu相比于纯V形肋提高了4.33%~6.6%,f提高了0.04%~4.48%,η最佳值达到了2.13。葫芦形肋复合结构的η比45°斜方形肋和45°斜花形肋分别增大了25.51%~32.98%和4.73%~10.51%,同时,低肋与V形肋组成的复合结构综合换热性能要优于凹坑与V形肋组成的复合结构。葫芦肋复合结构有效增强通道的换热效果且压力损失增长较小,可显著提升涡轮内部冷却通道的综合换热性能。 展开更多
关键词 涡轮叶片 冷却 v形肋 复合结构 数值模拟
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