叶片表型检测是感知杨树生长状态的重要手段之一,叶片颜色、姿态、纹理等形态结构表型信息可揭示植株所受胁迫的程度。其中,单个叶片分割是计算、统计其表型参数的基础。当前流行的AI算法已可满足叶片分割任务的性能需求,然而常规深度...叶片表型检测是感知杨树生长状态的重要手段之一,叶片颜色、姿态、纹理等形态结构表型信息可揭示植株所受胁迫的程度。其中,单个叶片分割是计算、统计其表型参数的基础。当前流行的AI算法已可满足叶片分割任务的性能需求,然而常规深度学习模型训练需要大量人工标签,制约了其发展和应用。本研究提出一种融合零样本学习和迁移学习的杨树叶片实例分割方法:运用视觉大模型GroundingDINO检索杨树苗图像中的叶片,获取对应的边界框;使用Segment Anything 2模型(segment anything model v2,SAM2)分割图像中全部对象,得到对应的掩膜(mask);将GroundingDINO模型生成的边界框作为提示,辅助SAM2过滤出叶片类别的掩膜;利用迁移学习策略,将AI生成的叶片掩膜作为标签信息,训练轻量化的YOLOv8-Segment模型。此外,构建独立测试集用于评估模型分割精度,选择交并比阈值为50%的平均精度(average precision using 50%intersection over union threshold,AP_(50))和平均交并比(mean intersection over union,mIoU)作为性能指标。结果表明,基于“Leaf”这一检索词,GroundingDINO与SAM2的组合(权重约810 MB)可实现高性能的杨树叶片分割,AP_(50)为0.936,mIoU为0.778。通过过滤异常尺寸的提示边界框,AP_(50)提升至0.942。迁移学习得到的YOLOv8-Segment模型权重仅6.5 MB,AP_(50)为0.888,大幅精简模型的同时保障了精度。本研究涉及的叶片分割模型构建过程均无须人工标注,实现了高效率、低成本的杨树叶片实例分割,可为杨树叶片计数和叶面积计算等后续表型分析应用提供技术支持。展开更多
三线圈结构能够有效提升无线电能传输(Wireless Power Transfer,WPT)系统传输距离.S/S/S拓扑因简单实用而广泛应用于三线圈WPT系统,但传统的完全补偿方法令各线圈自感与补偿电容形成串联谐振,受线圈耦合及负载条件影响,系统无法在不同...三线圈结构能够有效提升无线电能传输(Wireless Power Transfer,WPT)系统传输距离.S/S/S拓扑因简单实用而广泛应用于三线圈WPT系统,但传统的完全补偿方法令各线圈自感与补偿电容形成串联谐振,受线圈耦合及负载条件影响,系统无法在不同工况下均达到最佳传输效率.针对这一问题,提出一种非完全补偿的S/S/S拓扑参数配置方法 .首先,通过对传统补偿方法分析,阐明了完全补偿时系统效率不佳的原因.然后,以线圈传导损耗最小为目标,采用非线性规划方法对中继和接收线圈补偿参数进行优化,同时匹配发射线圈最佳补偿参数以减小功率器件开关损耗.最后,通过仿真分析得到采用非完全补偿方法时的系统特性,揭示系统效率提升的内在机理,并以输出功率为1 kW的三线圈WPT系统为例开展实验研究.结果表明:与完全补偿方法相比,采用所提非完全补偿方法的系统AC-AC效率提高5.183%、输入电压降低85.3%;与中继线圈切换方法相比,AC-AC效率提高4.214%;所提方法能够实现逆变器功率器件的软开关和系统最优效率,增强三线圈WPT系统的实用性.展开更多
文摘叶片表型检测是感知杨树生长状态的重要手段之一,叶片颜色、姿态、纹理等形态结构表型信息可揭示植株所受胁迫的程度。其中,单个叶片分割是计算、统计其表型参数的基础。当前流行的AI算法已可满足叶片分割任务的性能需求,然而常规深度学习模型训练需要大量人工标签,制约了其发展和应用。本研究提出一种融合零样本学习和迁移学习的杨树叶片实例分割方法:运用视觉大模型GroundingDINO检索杨树苗图像中的叶片,获取对应的边界框;使用Segment Anything 2模型(segment anything model v2,SAM2)分割图像中全部对象,得到对应的掩膜(mask);将GroundingDINO模型生成的边界框作为提示,辅助SAM2过滤出叶片类别的掩膜;利用迁移学习策略,将AI生成的叶片掩膜作为标签信息,训练轻量化的YOLOv8-Segment模型。此外,构建独立测试集用于评估模型分割精度,选择交并比阈值为50%的平均精度(average precision using 50%intersection over union threshold,AP_(50))和平均交并比(mean intersection over union,mIoU)作为性能指标。结果表明,基于“Leaf”这一检索词,GroundingDINO与SAM2的组合(权重约810 MB)可实现高性能的杨树叶片分割,AP_(50)为0.936,mIoU为0.778。通过过滤异常尺寸的提示边界框,AP_(50)提升至0.942。迁移学习得到的YOLOv8-Segment模型权重仅6.5 MB,AP_(50)为0.888,大幅精简模型的同时保障了精度。本研究涉及的叶片分割模型构建过程均无须人工标注,实现了高效率、低成本的杨树叶片实例分割,可为杨树叶片计数和叶面积计算等后续表型分析应用提供技术支持。
文摘三线圈结构能够有效提升无线电能传输(Wireless Power Transfer,WPT)系统传输距离.S/S/S拓扑因简单实用而广泛应用于三线圈WPT系统,但传统的完全补偿方法令各线圈自感与补偿电容形成串联谐振,受线圈耦合及负载条件影响,系统无法在不同工况下均达到最佳传输效率.针对这一问题,提出一种非完全补偿的S/S/S拓扑参数配置方法 .首先,通过对传统补偿方法分析,阐明了完全补偿时系统效率不佳的原因.然后,以线圈传导损耗最小为目标,采用非线性规划方法对中继和接收线圈补偿参数进行优化,同时匹配发射线圈最佳补偿参数以减小功率器件开关损耗.最后,通过仿真分析得到采用非完全补偿方法时的系统特性,揭示系统效率提升的内在机理,并以输出功率为1 kW的三线圈WPT系统为例开展实验研究.结果表明:与完全补偿方法相比,采用所提非完全补偿方法的系统AC-AC效率提高5.183%、输入电压降低85.3%;与中继线圈切换方法相比,AC-AC效率提高4.214%;所提方法能够实现逆变器功率器件的软开关和系统最优效率,增强三线圈WPT系统的实用性.