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基于GLCM特征提取和投票分类模型的马铃薯早、晚疫病检测 被引量：4
1
作者 代国威 胡林 +4 位作者 樊景超 闫燊 王晓丽 满芮 刘婷婷 《江苏农业科学》 北大核心 2023年第8期185-192,共8页
马铃薯作为世界第四大粮食作物对农业生产与经济效益具有重要影响。早、晚疫病是引起马铃薯减产的主要原因之一,如能及早发现作物病害,准确确定病害类型,对于保护作物安全和控制病害传播具有重要意义。为实现自动化诊断马铃薯病害,本研... 马铃薯作为世界第四大粮食作物对农业生产与经济效益具有重要影响。早、晚疫病是引起马铃薯减产的主要原因之一,如能及早发现作物病害,准确确定病害类型,对于保护作物安全和控制病害传播具有重要意义。为实现自动化诊断马铃薯病害,本研究提出了一种基于预处理、分割、特征提取和分类器分类的马铃薯病害检测自动化方法。在多时间段、不同天气环境下选择叶片形状与植株生长情况差异较大的田间拍摄马铃薯照片制作数据集,通过构建投票分类器模型对病害图像进行特征提取和高精度分类检测。首先利用Fast K-Means聚类算法对灰度图像下的马铃薯叶片进行分割,获得叶片受关注的区域;其次使用GLCM算法对受关注的区域提取11类纹理特征信息,计算4个GLCM获得单个图像88个纹理特征,并形成特征向量;最后使用投票分类模型对病害特征向量进行分类。分类模型是随机森林、支持向量机、KNN方法的组合,分类过程使用网格搜索优化分类器超参数。在10折交叉验证下,马铃薯病害分类准确率、精确率、召回率平均提高12.18、14.00、9.53百分点,综合性能提高11.90百分点。分析GLCM特征,135°方向角特征敏感性最弱,权重方面对比度特征最高,同质性特征次之。结果表明,该方法可用于马铃薯早、晚疫病的检测。 展开更多
关键词 植物病害 灰度共生矩阵 Fast K-Means聚类 支持向量机 决策树 K-近邻算法 投票分类
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2012—2017年优势产区落叶果树农家品种资源调查数据集 被引量：1
2
作者 代国威 刘婷婷 +3 位作者 李好先 胡林 樊景超 曹尚银 《农业大数据学报》 2023年第1期24-28,共5页
果树资源是一种具有较高经济效益和生态效益的种质资源。我国的落叶果树品种资源是国家农业战略性资源,收集和保存落叶果树品种种质资源是开展优良品种选育的基础,可以为果树资源育种工作者选育优良果树品种提供更多优异的原始材料。文... 果树资源是一种具有较高经济效益和生态效益的种质资源。我国的落叶果树品种资源是国家农业战略性资源,收集和保存落叶果树品种种质资源是开展优良品种选育的基础,可以为果树资源育种工作者选育优良果树品种提供更多优异的原始材料。文章数据集收集了13个落叶果树农家品种树种的序号、调查编号、品种名、品种拉丁名、样本类型、所属树种、提供人和调查人的姓名、电话及地址、调查地点、海拔、经纬度、生境信息、植株情况、植物学特性、果实性状、生物学习性与品种评价等数据。果树基本性状按照《果树种质资源描述规范和数据标准》制表,所有资源的调查结果和数据均由相关树种专家多次实地调查访问农家品种资源所在地获取,果树农家品种资源鉴定信息参考中国植物物种数据库,获取的数据按照指定汇交格式形成规范的数据集,并命名为《2012—2017年优势产区落叶果树农家品种资源调查数据集》。本数据集包含国内濒临灭绝及具有特异农艺性状的落叶果树农家品种资源,可为我国果树资源保存和育种研究提供数据支撑。 展开更多
关键词 落叶果树 种质资源 资源调查 植物学信息
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融合ResNet与支持向量机的葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类 被引量：1
3
作者 代国威 陈稼瑜 樊景超 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2023年第8期1713-1721,共9页
在视觉感知的基础上,实现作物智能喷洒作业管理是智慧农业重要的组成部分。针对葡萄园智能喷洒作业的需要,本研究构建了一种融合残差网络(ResNet)和支持向量机模型的葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类方法。在对葡萄园冠层图像数据集进行数... 在视觉感知的基础上,实现作物智能喷洒作业管理是智慧农业重要的组成部分。针对葡萄园智能喷洒作业的需要,本研究构建了一种融合残差网络(ResNet)和支持向量机模型的葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类方法。在对葡萄园冠层图像数据集进行数据增强的基础上,利用不同卷积层数的ResNet模型(ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50)提取图像特征向量,结合近邻成分分析(NCA)算法及不同分类模型(Cubic SVM、RBF SVM、Linear SVM、DT、BT、Bayes、KNN、RF),筛选出最优葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类方法。结果表明:残差网络模型卷积层数的增加,有利于提高模型的分类精度;葡萄园冠层图像叶片覆盖度适宜的分类方法是利用ResNet-18、ResNet-34和ResNet-50各提取1000个特征向量,进一步利用NCA算法筛选出1000个权重值较大的特征向量,并利用Cubic SVM模型进行分类。该方法较好实现了模型训练时间和分类精度的平衡,既能大幅减少冗余的特征向量,缩短训练时间,还可以保证模型的分类精度。该方法下模型的分类准确率、精确率、召回率分别达98.32%、97.41%、98.73%。本研究建立的葡萄园冠层图像叶片覆盖度分类方法为智慧化的果园管理提供了有效的技术支持。 展开更多
关键词 残差网络 支持向量机 近邻成分分析 葡萄园冠层 叶片覆盖度 分类
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面向神经网络结构搜索的植物叶片病害增强识别方法
4
作者 代国威 田志民 +1 位作者 樊景超 王朝雨 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 2023年第5期153-161,193,共10页
针对植物病害识别模型结构复杂且依赖于人为设计网络结构等问题,通过神经网络结构搜索(NAS),提出一种基于队列分块的神经网络结构搜索方法(NNSS),可实现超轻量级高精度植物叶片图像识别模型的自动构建。首先将12种在经济和环境下有益的... 针对植物病害识别模型结构复杂且依赖于人为设计网络结构等问题,通过神经网络结构搜索(NAS),提出一种基于队列分块的神经网络结构搜索方法(NNSS),可实现超轻量级高精度植物叶片图像识别模型的自动构建。首先将12种在经济和环境下有益的植物共计22类植物叶片图像作为训练样本,利用模糊c均值聚类(FCM)算法分割植物叶片的感染点,以获得叶片受关注的区域信息;通过图像像素的灰度空间相关性,采用快速灰度共生矩阵(FGLCM)算法提取6类受关注区域的纹理特征信息,获得的特征向量运用主成分变换选择重要特征;提出队列分块的局部搜索空间构造方法,将特征信息通过自动构建的模型进行分类。结果表明,NNSS方法取得了98.33%的准确率,特异性和灵敏性表现最优。相比于AlexNet、GoogLeNet、InceptionV3和VGGNet-16模型,改进VGG-INCEP16模型的性能得到进一步提升,但仍低于NNSS方法,这是由于该方法能结合数据集搜索合适的网络结构,对比次优VGG-INCEP16模型准确率至少提高了2.1%。研究结果显示,NNSS方法能够实现准确识别植物病害,对于神经网络模型结构自动搜索的未来具有较高的实际应用价值。 展开更多
关键词 图像处理 神经网络结构搜索 模糊C均值聚类 快速灰度共生矩阵 叶片病害识别
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基于卷积神经网络的脑卒中中医辨证分型舌象分类研究 被引量：2
5
作者 王朝雨 黄奎麟 +2 位作者 代国威 强茗 王倩 《湖南中医药大学学报》 CAS 2023年第8期1460-1467,共8页
目的通过卷积神经网络学习脑卒中中医辨证分型与中医舌象特征分类的关系,为探索新的脑卒中临床标准化治疗方法提供诊断依据。方法本研究选取284名脑卒中患者作为研究对象,通过迁移学习微调改进DenseNet201用于特征向量的提取,使用信息... 目的通过卷积神经网络学习脑卒中中医辨证分型与中医舌象特征分类的关系,为探索新的脑卒中临床标准化治疗方法提供诊断依据。方法本研究选取284名脑卒中患者作为研究对象,通过迁移学习微调改进DenseNet201用于特征向量的提取,使用信息增益、卡方检验、对称不确定性与ReliefF滤波算法并组合去重以选择特征向量,最后利用Cubic SVM形成交叉数据集在多种分类器上进行训练和测试,比较模型的准确性。结果试验结果表明,组合的四类特征提取算法使得准确率高于基础结果的3.26%,Cubic SVM分类器相对于其他分类器以及未改进的DenseNet201取得了最优结果,可以在脑卒中中医舌象辨证分型中提供至少为95.74%的准确率。结论本研究提出的TCM舌象分类模型的方法结构是有效的,可辅助临床中医师进行诊断治疗,值得临床推广和进一步深入研究。 展开更多
关键词 中医舌诊 深度学习 舌象分类 支持向量机 特征选择
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采用天气增强与八度卷积改进YOLOv5的番茄检测模型构建 被引量：3
6
作者 代国威 樊景超 胡林 《山东农业科学》 北大核心 2022年第11期138-149,共12页
温室番茄的自动检测对于降低成本和优化管理至关重要。为实现温室番茄采收过程的自动化,我们提出了一种基于八度卷积与注意力机制改进YOLOv5的温室番茄检测方法。首先,利用八度卷积提取图像的高低频特征信息,压缩低频特征图的空间分辨... 温室番茄的自动检测对于降低成本和优化管理至关重要。为实现温室番茄采收过程的自动化,我们提出了一种基于八度卷积与注意力机制改进YOLOv5的温室番茄检测方法。首先,利用八度卷积提取图像的高低频特征信息,压缩低频特征图的空间分辨率以减少冗余空间信息,有效地将感受野扩大了2倍,并降低了模型的参数与浮点计算量;其次,将注意力机制(CBAM)融入特征提取网络Backbone中,以从复杂的背景颜色中提取更易区分的特征模式;然后,使用雨滴变换、雾气变换、太阳光照变换、阴影变换4种天气增强技术,增强数据集的多样性与模型的鲁棒性;最后,采用BCEWithLogitLoss损失函数使处理样本不均衡,并由SmoothBCE与QFocalLoss克服模型过拟合。采用从智能温室中拍摄的实际图像数据建立数据集,并对数据进行标注扩充,将样本容量扩至1150幅图像,对提出的模型进行验证。结果表明,该模型的平均准确率和检测时间分别为94.58%和21 ms。与Faster R-CNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4、YOLOX和原始YOLOv5网络相比,该模型在智能温室环境下的番茄检测中取得了最佳性能,可为番茄采摘机器人的高效运行提供稳定可靠的信息。 展开更多
关键词 机器视觉 目标检测 番茄 八度卷积 YOLOv5 注意力机制 天气增强
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基于Yolo的结直肠息肉CT影像分析算法研究 被引量：1
7
作者 代国威 晏静香 《南通职业大学学报》 2021年第4期82-87,共6页
为实现结直肠息肉的图像识别,提出改进YOLO网络结构的Yolo-polyps模型,使用深度学习实现结直肠息肉CT影像目标检测。对原始CT影像数据集增广增强,再通过改进k-means获取合适锚框,并作为Yolo-polyps模型快速获取特征的基准;对多个超参数... 为实现结直肠息肉的图像识别,提出改进YOLO网络结构的Yolo-polyps模型,使用深度学习实现结直肠息肉CT影像目标检测。对原始CT影像数据集增广增强,再通过改进k-means获取合适锚框,并作为Yolo-polyps模型快速获取特征的基准;对多个超参数进行微调,选择最优超参数,经实验验证,在较少样本下取得了94.8%的准确率;选择Yolo系列的多个算法在相同数据集进行测试,结果显示,Yolo-polyps模型识别准确率平均高出其他模型3.865%,表明该方法优于传统基于内窥镜检查的方法,对CT影像下的结直肠息肉检测有一定的辅助作用。 展开更多
关键词 YOLOv3 CT图像 结直肠息肉检测 卷积神经网络 数据集增广增强
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DeepLearning4J深度学习框架及应用
8
作者 代国威 《中文科技期刊数据库（全文版）自然科学》 2018年第12期161-164,共4页
DeepLearning4J是Skymind开源并托管在Eclipse基金会的深度分布式学习框架,是支持构建、训练和部署神经网络的内置框架学习神经网络工具包,目前,DeepLearning4J(以下简称DL4J)深度学习已经成为了Java商用平台应用热点。由一个经典的机... DeepLearning4J是Skymind开源并托管在Eclipse基金会的深度分布式学习框架,是支持构建、训练和部署神经网络的内置框架学习神经网络工具包,目前,DeepLearning4J(以下简称DL4J)深度学习已经成为了Java商用平台应用热点。由一个经典的机器学习算法例子入手,简析机器学习算法在DL4J框架的实现,并通过在Windows系统下搭建训练测试环境,定型并保存手写体字符识别的DL4J模型,实现手写字符的识别,从而实现DeepLearning4J分布式深度学习库的学习与应用。 展开更多
关键词 机器学习 DeepLearning4J 工程应用
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基于Jshell技术在实践教学中应用
9
作者 代国威 汪怀杰 《武汉生物工程学院学报》 2018年第2期58-63,共6页
简述了传统计算机专业在java编程实践教学中的存在的问题,指出了这些问题出现的原因,提出了适用于最新的java9版本基于(REPL)Jshell新型教学模式,并且分析了新的教学模式能适用的问题,总结了java9的新特性对于实践教学补充性的意见。
关键词 计算机 传统教学 教学模式 REPL Java9 Jshell
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