詹炜
- 作品数：26 被引量：74H指数：5
- 供职机构：长江大学计算机科学学院更多>>
- 发文基金：湖北省自然科学基金国家自然科学基金荆州市科技发展计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学理学文化科学更多>>
- 基于ResNet模型的玉米叶片病害检测与识别被引量：5
- 2023年
- 针对当前玉米病害发生量大、病情复杂、难以防治,严重影响玉米产量和质量的问题,提出了一种基于卷积神经网络和迁移学习的玉米叶片病害检测与识别方法。首先收集了3 827张玉米健康叶片图像和3种不同的玉米病害叶片图像样本,为了使模型拥有更好的泛化能力,使用生成对抗网络对样本进行处理,得到分辨率更高的样本,再对样本进行平移旋转,使样本数量达到5 153张。然后构建ResNet模型,分别对ResNet34、ResNet50及对其添加CBAM注意力机制和FPN特征金字塔网络,并通过迁移学习方法将预训练权重迁移到训练模型中。试验结果表明,ResNet50结合CBAM注意力机制模型的准确率达到了97.5%,相比ResNet50模型准确率提升了4.2百分点,相比ResNet34模型准确率提升了4.9百分点。本研究表明,提出的ResNet50结合CBAM注意力机制模型能够较精准地检测识别玉米枯萎叶、锈病叶、灰斑病叶和健康叶。并可将模型安装在无人机等移动设备上,实现对玉米叶片病害智能化防治,而且后期还会扩充更多的植物病害数据,实现对多类植物病害的检测,为智慧农业添砖加瓦,促进农业防治现代化。
- 熊梦园詹炜桂连友刘虎王佩文韩涛李伟豪孙泳
- 关键词：计算机视觉
- 基于视频采集卡的公路收费站实时车型识别系统设计
- 在固定单摄像头情况下,通过视频采集卡实时采集某公路收费站车辆通过视频,利用数字图像运动检测技术,自动捕获通过检测区的运动车辆图像,并通过数字图像处理与识别技术自动识别车辆类型。系统处理过程分为视频采集卡读取、运动车辆检测...
- 詹炜罗治情
- 关键词：视频采集卡车型识别背景差分门限分割
- 文献传递
- 基于元数据的企业信息数据仓库系统构建被引量：1
- 2010年
- 基于元数据及数据仓库构建的概念,设计了企业信息资源管理逻辑结构及系统总体架构,并以石油开采企业为例说明构建过程,阐述了如何充分发挥企业现已积累业务数据,将大量信息通过数据仓库的整合变成有价值的信息资源,从而为各级管理人员进行科学化管理和决策提供依据。
- 詹炜万琼
- 关键词：元数据数据仓库信息资源建设
- 数据可视化程序开发包Open Inventor及其应用被引量：15
- 2007年
- 介绍TGS公司的面向对象数据可视化应用程序开发包Open Inventor的体系架构、组成、特点及其应用。Open Inventor工具包由3D场景数据库、对象组件库、操作库以及Xt窗口4部分组成;在Open Inventor场景数据库中有大量已定义好的三维场景数据,这使得Open Inventor具有功能强大、编程高效易用和应用程序交互界面友好的特点。在此基础上给出基于Open Inventor开发应用程序的关键步骤,并通过3个实例说明Open Inventor在化学,工业设计和地学数据可视化方面的应用。
- 詹炜戴光明
- 关键词：数据可视化场景数据库
- 轻量型Yolov7-TSA网络在茶叶病害检测识别中的研究与应用被引量：2
- 2023年
- 针对现有茶叶病害识别方法准确率低、模型运行速度慢和缺乏检测功能等问题,提出一种新的Yolov7-TSA(Yolov7-Tiny-SiLU-Attention)轻量型网络架构对茶叶病害检测和分类。将Yolov7-T网络中的LeakReLU激活函数替换为SiLU激活函数,以提升检测精度,并防止过拟合。同时,通过融合坐标注意力机制进一步提升对目标轮廓和空间位置的特征感知能力。在含8种茶叶病害(含健康茶叶)的数据集上试验。结果表明,Yolov7-TSA网络对茶叶病害的识别准确率达到了94.2%,与Yolov7-T、Yolov7网络相比,分别提升了3.2、1.2个百分点。另外,Yolov7-TSA网络在参数量、浮点运算数、模型大小和单张图片推理时间方面表现出了显著的效果,与Yolov7网络相比,其分别降低了83%、87%、83%和34%。该网络模型实现了对茶叶病害的检测与分类,同时平衡了识别准确率和实时性能。
- 李伟豪詹炜周婉韩涛王佩文刘虎熊梦园孙泳
- 关键词：病害检测病害分类
- 利用改进的郭涛算法求解函数优化问题被引量：2
- 2005年
- 对郭涛算法做了两点改进:一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;自适应搜索子空间使得群体在演化至接近全局最优解时能自动缩小搜索范围,从而达到加速收敛的目的。数值试验表明:新算法正确高效,求解精度高;指出并更正了文献中的两处错误,所用测试函数全局最小值均刷新了文献中记载的最好结果。
- 詹炜戴光明景春霞
- 关键词：郭涛算法高斯变异算子函数优化
- 无人机与深度学习在建筑物实时检测中的应用被引量：2
- 2021年
- 我国城市建设快速发展,违章建筑也层出不穷,对违章建筑进行监控并对其实行拆违具有重要意义。人工辨识和遥感对比的违章建筑物识别传统方法效率低、时效性差。采用无人机拍摄视频,利用深度学习与计算机视觉技术实时分析,自动识别目标区域建筑物或特定目标成为有效方式。建立了深度学习模型,利用该模型对建筑物进行识别,识别率高达98%,为城市管理提供了全新的技术手段。
- 张阳阳詹炜孙晨帆
- 关键词：目标检测无人机
- 基于视频采集卡的公路收费站实时车型识别系统设计
- 在固定单摄像头情况下,通过视频采集卡实时采集某公路收费站车辆通过视频,利用数字图像运动检测技术,自动捕获通过检测区的运动车辆图像,并通过数字图像处理与识别技术自动识别车辆类型。系统处理过程分为视频采集卡读取、运动车辆检测...
- 詹炜罗治情
- 关键词：视频采集卡车型识别背景差分门限分割
- 文献传递
- 求解函数优化问题的一种高效混合演化算法被引量：13
- 2006年
- 在郭涛算法的基础上设计出了一种求解函数优化问题的高效混合演化算法。新算法的主要特点有两个:一是引入演化策略中的高斯变异算子,二是引入自适应搜索子空间。高斯变异算子对群体作正态分布微调,防止早熟;引入自适应搜索子空间使群体在演化至接近全局最优解时能自动缩小搜索范围,从而达到加速收敛的目的。测试函数表明,该算法正确高效,求解精度极高,指正了文献[3]中的错误,所求函数全局最小值优于文献[3]记录的最好结果。
- 詹炜戴光明龚文引
- 关键词：混合演化算法高斯变异算子函数优化
- 基于YOLO V7及TSM模型的橘小实蝇梳理行为检测与识别
- 2023年
- 【目的】昆虫梳理行为的统计分析和研究对害虫控制和人类健康非常重要,针对传统的人工记录梳理行为的方法费时费力且易出错,提出了一种基于计算机视觉和深度学习的橘小实蝇Bactrocera dorsalis梳理行为检测和识别方法。【方法】首先将橘小实蝇视频数据进行图像处理得到帧图像,筛选其中3000张图像作为训练数据集;建立YOLO V7目标检测算法来检测视频数据中的橘小实蝇目标个体,框选中目标后通过视频处理算法进行裁剪;最后通过迁移学习方法将预训练权重迁移到训练模型中,利用基于非局部注意力改进的时间转换模块(temporal shift module,TSM)深度学习模型识别橘小实蝇的7种梳理行为(前足梳理、头部梳理、前中足梳理、中后足梳理、后足梳理、翅梳理以及静止)。【结果】橘小实蝇原始视频数据集通过YOLO V7目标检测算法训练的准确率为99.2%,召回率为99.1%。本研究算法处理后的视频数据集通过基于非局部注意力模块改进的TSM模型识别和统计梳理行为,最终平均准确率达到了97%以上,标准偏差低于3%。与其他4种深度学习模型(I3D,R2+1D,SlowFast和Timesformer)对比,本研究方法的准确率最高提升了9.76%,保证了橘小实蝇梳理行为检测和识别的准确率和正确性。【结论】本研究提出的方法大大减少了人工观察的时间,同时保证了橘小实蝇梳理行为识别的准确性,为研究昆虫行为提供了新的思路和方法,为智慧农业的现代化发展添砖加瓦。
- 刘虎詹炜何章章汤建涛姜振宇孙泳
- 关键词：橘小实蝇目标检测
