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沈继锋: 作品数：18 被引量：203H指数：8; 供职机构：江苏大学电气信息工程学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>; 相关领域：农业科学自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>

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创新大四学生专业课学习的新模式被引量：1: 2016年; 针对目前各大高校很多大四学生在企业实践而导致大四专业课缺课严重的问题,深入研究企业实践活动与大四专业课之间的关系,提出开设企业专业课这种创新大学生专业课学习的新模式,该研究结果为大四现象这一问题的解决提供了参考依据,并实现学生、教师和高校三方共赢的局面。; 沈继锋左欣潘磊于化龙秦斌; 关键词：专业课

基于改进视觉字典模型的图像检索算法被引量：5: 2014年; 目前在图像检索领域,由于视觉字典其性能突出,已成为图像检索领域构建视觉词典的主流方法。但传统的视觉字典方法存在运行时间效率低、内存消耗大等缺点。因此本文采用ROOTSift算法提取图像的特征点并利用高效的K-means聚类算法建立支持动态扩充的随机视觉字典。该方法基于视觉字典构建视觉词汇直方图和倒排序索引文件,并对视觉词重新分配权重以提高检索命中率。最后利用欧氏距离法查询完成相似性匹配。试验结果表明该方法能提高图像检索的准确率,对大规模的图像检索能够达到很好的检索质量。; 李强左欣沈继锋徐云凯宋颖; 关键词：图像检索 K-MEANS聚类

基于低秩自动编码器及高光谱图像的茶叶品种鉴别被引量：11: 2018年; 提出一种基于低秩自动编码器及高光谱图像技术的茶叶品种鉴别方法。应用高光谱成像系统采集5个品种的茶叶样本高光谱图像数据,利用ENVI软件确定高光谱图像的感兴趣区域(ROI),并提取茶叶样本在ROI的平均光谱作为该样本的原始光谱数据。由于高光谱信息量大、冗余性强且存在噪声,运用自动编码器和低秩矩阵恢复结合的低秩自动编码器(LR-SAE)对原始光谱数据进行降维,在自动编码器降维基础上加入去噪处理,提取鲁棒判别特征。在此基础上应用支持向量机(SVM)和Softmax分类算法对降维后的茶叶样本高光谱数据分类。通过5折交叉试验验证,LR-SAE-SVM模型的预测集准确率达到99.37%,SAE-SVM模型的预测集准确率为98.82%;LR-SAE-Softmax模型的预测集准确率达99.04%,SAE-Softmax模型的预测集准确率为97.99%。研究结果表明,相较于未进行去噪处理的传统自动编码器,LR-SAE降维之后的分类建模效果有所提升,将其应用于茶叶品种鉴别是可行、高效的。; 孙俊靳海涛武小红陆虎沈继锋戴春霞; 关键词：茶叶降维

采用高光谱图像深度特征检测水稻种子活力等级被引量：11: 2021年; 为实现水稻种子活力的准确检测,该文研究了一种基于高光谱图像技术结合深度学习的高精度检测方法。采用人工加速老化的方式得到老化0,1,2和3 d的1200个水稻种子样本,使用高光谱成像设备获取不同老化天数样本的高光谱图像,并从单个样本区域提取其光谱信息。随后对1200个样本进行发芽试验,根据发芽试验结果将所有样本划分为高活力、低活力和无活力3个等级。采用小波阈值去噪(Wavelet Threshold Denoising,WTD)结合一阶导数(First/1st Derivative,FD)的方法(WTD-FD)对原始光谱进行预处理,使用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和堆叠自动编码器(Stacked Auto-Encoder,SAE)分别从预处理光谱中提取特征变量。分别基于PCA和SAE特征变量构建支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型,并根据模型准确率确定较佳模型,最后使用灰狼优化算法(Grey Wolf Optimizer,GWO)对选择的模型进行参数优化。结果显示WTD-FD对原始光谱的预处理是有效的,使用从预处理光谱中提取的SAE非线性深层特征相比于PCA线性特征更具有代表性,基于其建立的SAE-SVM模型的准确率达到96.47%。SAE-SVM模型经过GWO优化之后,模型准确率提高到98.75%。研究结果表明,高光谱图像技术结合深度学习方法对水稻种子活力等级准确检测具有指导意义。; 孙俊张林周鑫武小红沈继锋戴春霞; 关键词：无损检测高光谱图像水稻种子

“订单式”高年级本科生培养模式的研究: 2015年; "订单式"教育是近年来我国高等教育中出现的一种新的办学和人才培养模式。"订单式"培养模式将人才培养直接与社会人才需求挂钩,人才实践技能得到了提高。随着高等教育的深入发展,普通高校高年级本科生的培养采用"订单式"模式有利于培养出一批具有坚实的理论基础和应用创新能力的高级工程技术人才。; 朱霞左欣徐丹于化龙沈继锋; 关键词：校企合作

基于差分特征注意力机制的无锚框多光谱行人检测算法被引量：1: 2021年; 针对多光谱行人检测系统存在特征融合质量低、模型超参数多且锚框匹配算法复杂等问题,提出了一种基于差分特征注意力机制的无锚框多光谱行人检测算法。该算法首先采用差分特征感知融合方法挖掘多模态特征间的互补信息来优化通道特征;然后利用具有高效无锚框机制的CenterNet检测框架大大降低了模型计算复杂度,从而提升检测速度;最后引入差分特征注意力机制,改善特征融合质量,进一步提升检测精度。在KAIST、CVC14和FLIR这3个公开数据集上的实验结果表明,提出的算法和其他先进方法相比,能够同时有效提升检测精度和速度,具有较好的实际应用前景。; 沈继锋刘岳韦浩左欣杨万扣

基于改进YOLOv5s的果园环境葡萄检测被引量：1: 2023年; 为了快速精准地识别复杂果园环境下的葡萄目标,该研究基于YOLOv5s提出一种改进的葡萄检测模型(MRWYOLOv5s)。首先,为了减少模型参数量,采用轻量型网络MobileNetv3作为特征提取网络,并在MobileNetv3的bneck结构中嵌入坐标注意力模块(coordinate attention,CA)以加强网络的特征提取能力;其次,在颈部网络中引入RepVGG Block,融合多分支特征提升模型的检测精度,并利用RepVGG Block的结构重参数化进一步加快模型的推理速度;最后,采用基于动态非单调聚焦机制的损失(wise intersection over union loss,WIoU Loss)作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明,改进的MRW-YOLOv5s模型参数量仅为7.56 M,在测试集上的平均精度均值(mean average precision,mAP)达到97.74%,相较于原YOLOv5s模型提升了2.32个百分点,平均每幅图片的检测时间为10.03 ms,比原YOLOv5s模型减少了6.13 ms。与主流的目标检测模型SSD、RetinaNet、YOLOv4、YOLOv7和YOLOX相比,MRW-YOLOv5s模型的mAP分别高出9.89、7.53、2.12、0.91、2.42个百分点,并且在模型参数量大小和检测速度方面有着很大的优势,该研究可为果园智能化、采摘机械化提供技术支持。; 孙俊吴兆祺贾忆琳宫东见武小红沈继锋; 关键词：图像处理

基于改进MobileNet-V2的田间农作物叶片病害识别被引量：44: 2021年; 农作物病害是造成粮食产量下降的重要因素,利用智能化手段准确地识别农作物病害有利于病害的及时防治,该研究基于改进的MobileNet-V2识别复杂背景下的农作物病害,对未来覆盖各种作物的智能化病害识别工作具有重要意义。首先创建含有11类病害叶片及4类健康叶片的农作物数据集,采用数据增强操作构造不同的识别场景。其次在原始模型MobileNet-V2的基础上,嵌入轻量型的坐标注意力机制,建立通道注意力与位置信息的依赖关系。然后对网络中不同尺寸的特征图采取上采样融合操作,构建兼具网络高、低层信息的新特征图。此外,采用分组卷积并删除模型中不必要的分类层,减少模型参数量。试验结果表明:改进模型的参数量为2.30×10^(6),改进模型的识别准确率在背景复杂的农作物叶片病害数据集中达到了92.20%,较改进前提高了2.91个百分点。相比EfficientNet-b0、ResNet-50、ShuffleNet-V2等经典卷积神经网络架构,改进模型不仅达到了更高的识别准确率,还具有更平稳的收敛过程以及更少的参数。该研究改进的模型较好地平衡了模型的复杂度和识别准确率,为深度学习模型移植至田间移动病害检测设备提供了思路。; 孙俊朱伟栋罗元秋沈继锋陈义德周鑫; 关键词：农作物病害

基于无人机图像的多尺度感知麦穗计数方法被引量：8: 2021年; 小麦是世界上重要的粮食作物,其产量的及时、准确预估对世界粮食安全至关重要,小麦穗数是估产的重要数据,因此该研究通过构建普适麦穗计数网络(Wheat Ear Counting Network,WECnet)对灌浆期小麦进行精准的计数与密度预估。选用多个国家不同品种的麦穗图像进行训练,并且对数据集进行增强,以保证麦穗多样性。在原始人群计数网络CSRnet基础上,针对小麦图像特点构建WECnet网络。在网络前端,通过使用VGG19的前12层进行特征提取,同时与上下文语义特征进行融合,充分提取麦穗的特征信息。后端网络使用不同空洞率的卷积加大感受野,输出高质量的密度图。为了验证模型的可迁移性与普适性,该研究通过基于全球小麦数据集训练好的模型对无人机实拍的麦田图像进行计数。试验结果表明:在全球小麦数据集上,WECnet训练模型的决定系数、均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)与平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)分别达到了0.95、6.1、4.78。在无人机拍摄图像计数中,决定系数达到0.886,整体错误率仅为0.23%,平均单幅小麦图像计数时间为32 ms,计数速度与精度均表现优异。普适田间小麦计数模型WECnet可以对无人机获取图像中小麦的准确计数及密度预估提供数据参考。; 孙俊杨锴锋罗元秋沈继锋武小红钱磊; 关键词：线性滤波

快速精准识别棚内草莓的改进YOLOv4-Tiny模型被引量：14: 2022年; 为了实现棚内草莓果实的快速精准识别,该研究提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的草莓检测模型。首先,为了大幅度减少模型计算量,采用轻量型网络GhostNet作为特征提取网络,并在GhostBottleneck结构中嵌入卷积注意力模块以加强网络的特征提取能力;其次,在颈部网络中添加空间金字塔池化模块和特征金字塔网络结构,融合多尺度特征提升小目标草莓的检测效果;最后,采用高效交并比损失作为边界框回归损失函数,加速网络收敛并提高模型的检测准确率。结果表明,改进YOLOv4-Tiny模型权重大小仅为4.68 MB,平均每幅图片的检测时间为5.63 ms,在测试集上的平均精度均值达到92.62%,相较于原YOLOv4-Tiny模型提升了5.77个百分点。与主流的目标检测模型SSD、CenterNet、YOLOv3、YOLOv4和YOLOv5s相比,改进YOLOv4-Tiny模型平均精度均值分别高出9.11、4.80、2.26、1.22、1.91个百分点,并且模型权重大小和检测速度方面均具有绝对优势,该研究可为后续果实智能化采摘提供技术支撑。; 孙俊陈义德周鑫沈继锋武小红; 关键词：机器视觉图像处理

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