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| 1 | 基于轻量级CNN的植物病害识别方法及移动端应用显示文摘为了实现在手机端植物病害叶片检测,对MobileNet和Inception V3 2种轻量级卷积神经网络进行迁移学习,得到2种作物病害分类模型,将2种分类模型分别移植到Android手机端,在识别精度、运算速度和网络尺寸之间进行平衡,选择最优模型。试验表明,MobileNet和Inception V3在PlantVillage数据集(共38类26种病害)上平均识别率分别是95.02%和95.62%。在自建图像集葡萄病害叶片的识别中MobileNet和Inception V3平均识别率分别是87.50%、88.06%,Inception V3的整体识别精度略高,但MobileNet在所有类别的识别上均衡性更好;在模型尺寸方面Inception V3的模型尺寸大小为87.5 MB,MobileNet的模型尺寸为17.1 MB,大约是后者5倍;2种模型移植到手机端时,MobileNet和Inception V3的APP所占内存分别是21.5和125 MB;在手机端单张图片的识别时间方面,Inception V3平均计算时间约是174 ms,MobileNet的平均计算时间约是134 ms,后者的平均计算时间比前者快40 ms;在手机端MobileNet相比于Inception V3占用内存更小,运算时间更快。说明MobileNet更适合在手机端进行植物病害识别应用。 | 刘洋 冯全 王书志 | 2019 | 农业工程学报2019，35，17： | 64 |
| 2 | 一种新的自适应粒子群优化算法显示文摘基于粒子分工与合作的思想,提出一种自适应粒子群优化(PSO)算法。该算法为不同的粒子分配不同的任务,对性能较好的粒子使用较大的惯性权,对性能较差的粒子采用较小的惯性权,加速系数根据惯性权自适应调整。将标准PSO算法中的全局最优位置与个体最优位置分别替换为相关个体最优位置的加权平均,更好地平衡了算法的全局与局部搜索能力,提高了算法的多样性与搜索效率。5个经典测试函数的仿真结果及与其他PSO算法的比较结果验证了该算法的有效性。 | 林川 冯全源 | 2008 | 计算机工程2008，34，7： | 48 |
| 3 | 基于卷积神经网络的葡萄叶片病害检测方法显示文摘文章采用多角度建议区域Faster-RCNN准确定位图像中葡萄叶片,提出一种基于卷积神经网络的病害检测方法,检测图像叶片病害。相比直接检测图像病害,可去除背景因素对病害区域干扰,降低错误率。结果表明,该算法对自然条件下葡萄病害成像适应性良好。文章统计6种不同条件下拍摄图像,对一般叶片检测算法平均mAP为75.52%,显著高于传统算法。在病害检测时,采用两种策略:从一幅图像中检测到每个单个叶片,或将整幅图像对叶片取掩模后,作为下一级病害检测器输入图像。结果表明,第一种方法,6种常见葡萄病害平均mAP为66.47%,其中褐斑病与白粉病mAP超过70%;第二种方法,病害检测平均mAP为51.44%,但平均检测时间节约75%。两种方法性能均优于在原始图像上直接病害检测方法。 | 刘阗宇 冯全 杨森 | 2018 | 东北农业大学学报2018，49，3： | 37 |
| 4 | 免耕播种机高抗尘排种监测器的设计与试验显示文摘研制了免耕播种机高抗尘排种监测器,以红外对管作为传感器,在检测电路中将正常排种时产生的脉冲信号与背景直流信号分离,以不同的放大系数放大再合成为一个信号后进行处理,从而提高了脉冲信号与背景直流的对比度,适合小麦等小粒径种子排种检测的需要。试验表明,该监测器在高尘土的免耕作业环境中仍能很好工作。 | 冯全 栗震霄 吴建民 高晓阳 王祺 | 2006 | 农业机械学报2006，37，9： | 26 |
| 5 | 葡萄病害的计算机识别方法显示文摘农作物在生长过程中会受到病害侵袭,使其产量和品质受到严重的影响,而病害识别和诊断是作物病害防治的前提。本文针对葡萄病害叶片图像的特点,应用计算机图像处理和模式识别技术研究葡萄病害识别方法,可提高葡萄病害识别的准确率和效率。采集田间自然光照下不同生长阶段的多种病害叶片图像,提取叶片上病斑处的颜色和纹理共28种特征。为筛选出对白粉病、褐斑病、霜霉病、灰霉病、黑痘病、炭疽病等6种常见葡萄病害具有最佳识别率的分类器,对决策树、判别分析、支持向量机、最近邻和集成分类等5大类22种分类器进行了训练和测试,发现集成分类器中的Bagged trees分类器对测试集中的6种病害的平均识别率最高,达到86.4%,对上述各种病害识别率分别为93.0%、87.5%、82.7%、87.7%、85.5%、82.1%。试验结果表明,本方法能够有效识别多种葡萄叶部病害类别,为实现葡萄病害的快速自动识别提供方法和依据。 | 刘媛 冯全 | 2017 | 中国农机化学报2017，38，4： | 26 |
| 6 | 基于深度学习与复合字典的马铃薯病害识别方法显示文摘为解决自然环境下小样本病害叶片识别率低、鲁棒性不强的问题,以马铃薯病害叶片为研究对象,提出一种基于深度卷积神经网络与复合特征字典结合的病害叶片识别方法。首先,利用迁移学习技术对Faster R-CNN模型进行训练,检测出病害叶片的斑块区域;然后,采用高密度采样方法对整个斑块区域提取颜色特征和SIFT特征,建立颜色特征和SIFT特征词汇表,再由K-均值聚类算法对两类表观特征词汇表进行聚类,构造出复合特征字典;最后,将病害区域提取的特征在复合特征字典中映射后获得特征直方图,利用支持向量机训练出病害的识别模型。试验结果表明,复合特征字典中视觉单词数为50时,病害识别的鲁棒性和实时性最佳,平均识别准确率为90.83%,单帧图像耗时1.68 s;在颜色特征和SIFT特征组合下,本文方法在自然光照条件下对病害的平均识别准确率最高,达到84.16%;在相同数据集下,与传统词袋法相比,本文方法的平均识别准确率提高了25.45个百分点。 | 杨森 冯全 张建华 孙伟 王关平 | 2020 | 农业机械学报2020，51，7： | 26 |
| 7 | BUCK型开关变换器最优PID控制器设计显示文摘针对开关电源的复杂性和时变性,传统PID控制器整定方法无法很好满足其控制性能要求的问题,提出一种面向性能指标的最优PID控制器参数整定方法。基于DP算法,计算保证闭环系统稳定的PID控制器参数范围;利用具有全局寻优能力的遗传算法,按照ITAE性能指标在该范围内进行参数寻优。以BUCK变换器为利的仿真研究表明,该方法在指定的性能指标上取得了满意的控制效果,在负载发生摄动时,较传统PID控制器,具有较好的鲁棒性,且计算相对简单、实用性强,可推广到非线性PID控制器的参数整定和相关工程实践中。 | 马红波 冯全源 | 2008 | 电机与控制学报2008，12，6： | 23 |
| 8 | 基于纹理和颜色特征的甜瓜缺陷识别显示文摘为了提高硬皮甜瓜缺陷分类的正确率,提取基于纹理和颜色的综合特征,采用支持向量机分类器构造了甜瓜缺陷的自动检测系统。对甜瓜图像可疑区进行了纹理分析,提取灰度共生矩阵的4个特征参数,经过比较实验得出,对比度和角二阶矩2个参数对甜瓜瓜蒂、花萼、擦伤和霉变有明显的可区分性。在可疑区域上提取了由R、G、B分量及其算术运算组成的12种颜色特征,通过实验筛选出4种具有较好区分性的颜色特征。实验结果表明,由这些优选出的纹理与颜色特征组成的综合特征及支持向量机分类器对甜瓜缺陷的识别正确率达到92.2%。 | 王书志 张建华 冯全 | 2011 | 农业机械学报2011，42，3： | 22 |
| 9 | 基于FPGA的高速数据采集系统的设计与实现显示文摘高速数据采集系统主要由AD、FPGA和DSP组成。该系统的采样精度为12 bit,采样率为100 MSPS。首先介绍了系统中AD部分的两种前端调理电路的设计与实现,并作了对比,然后介绍了AD的时钟电路,说明了基于Verilog的FPGA程序设计过程。通过调试优化后可以在DSP中稳定、纹波较小地读到AD量化后的数据。 | 常高嘉 冯全源 | 2012 | 电子器件2012，35，5： | 22 |
| 10 | 废润滑油加氢再生工艺研究显示文摘采用蒸馏-加氢工艺对工业废润滑油进行再生研究,在空速和氢油比一定时,考察了反应温度和反应压力对加氢效果的影响。结果表明,先对预处理后的废润滑油进行常压和减压蒸馏处理,然后利用以γ-Al2O3为载体,Ni-Mo为活性组分的FDS-1加氢催化剂对蒸馏所得馏分油进行加氢精制,加氢精制最佳工艺条件为氢油体积比400∶1,反应温度320℃,反应压力5 MPa,空速1.2 h-1。在此条件下,所得再生油的黏度(40℃)为48.2 mm2/s,黏度指数为117,色度为2.9号,含硫质量浓度为103mg/L,闪点为210℃。 | 冯全 王玉秋 吴桐 | 2014 | 石化技术与应用2014，32，5： | 21 |
| 11 | 基于分层多子群的混沌粒子群优化算法显示文摘在分层多子群结构模型的基础上,提出一种混沌粒子群优化算法(HCPSO).该算法对非线性递减的惯性权重进行混沌变异,并采用了混沌搜索方法.在更新全局历史最优位置每一维分量时,选取不同的若干个体作为学习对象,并计算它们的平均位置.混沌搜索区域半径可根据粒子个体最优位置与上述平均位置间的距离自适应地调整.通过对几种典型函数的测试结果表明,该算法具有较好的全局搜索和局部搜索能力,可有效避免早熟收敛问题. | 王维博 冯全源 | 2010 | 控制与决策2010，25，11： | 20 |
| 12 | 免耕播种机播种的工况监测系统设计显示文摘免耕播种机播种工况监测系统采用红外对管监测装置,排种管一旦出现堵塞、漏播等现象时,监测报警显示仪即可发出报警信号,及时指示故障的位置和性质,可最大限度地避免漏播现象发生,大大提高了播种机的工作效率和播种质量,具有监测精度高,电路简单,成本低廉,安装方便等优点。 | 王祺 栗震霄 冯全 | 2005 | 甘肃农业大学学报2005，40，2： | 19 |
| 13 | 粒子群算法在阵列天线方向图综合中的应用显示文摘针对目前粒子群优化算法在多零点低旁瓣约束的阵列天线方向图综合中早熟收敛、易陷入局部极值的问题,融合混沌优化算法和粒子群优化算法的优点,提出了一种新的混合优化算法.当种群进化停滞时,新算法在种群最优位置的邻域内进行混沌搜索以寻找更优解,其混沌搜索范围可自适应地调整.新的种群最优位置在更新其每一维分量时,选取不同的粒子作为学习对象,提高了粒子的多样性.将此算法应用于阵列天线方向图综合中,能有效地生成多零陷,并抑制旁瓣. | 王维博 冯全源 | 2011 | 西安电子科技大学学报2011，38，3： | 19 |
| 14 | 粒子群优化算法的信息共享策略显示文摘为寻求更有效的信息共享策略,分析了粒子群优化(PSO)算法的信息共享机制及由粒子个体最优位置构成的平衡点的作用.在此基础上,以标准PSO算法为原型,提出了4种使用不同信息共享策略的PSO算法,并用5个经典测试函数测试、比较了它们的性能.仿真结果表明,提出的前2种信息共享策略可以明显改善PSO算法的性能.基于PSO算法的理论分析和仿真结果,给出了一个好的信息共享策略应满足的条件:粒子应有选择地共享邻域个体的信息,以保证粒子群的平衡点具有良好的质量与多样性,同时又不过于随机地变化. | 林川 冯全源 | 2009 | 西南交通大学学报2009，44，3： | 18 |
| 15 | 基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化显示文摘为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的优化速度和收敛性.仿真和实验结果表明,将改进算法获得的优化参数用于磁浮列车的比例积分微分(PID)控制器,比原有PID控制器的输出超调减小45%. | 刘东 冯全源 蒋启龙 | 2010 | 西南交通大学学报2010，45，3： | 18 |
| 16 | 深度学习在植物叶部病害检测与识别的研究进展显示文摘植物病害准确检测与识别是其早期诊断与智能监测的关键,是病虫害精准化防治与信息化管理的核心。深度学习应用于植物病害检测与识别中,可以克服传统诊断方法的弊端,大幅提升病害检测与识别的准确率,引起了广泛关注。本文首先收集和介绍了部分公开的植物病害图像数据集,然后系统地综述了近年来深度学习在植物病害检测和识别中的研究应用进展,阐述了从早期检测和识别算法到基于深度学习的检测和识别算法的研究进展,以及各算法的优点和存在的问题。调研了相关研究文献,提出了光照、遮挡、复杂背景、病害症状之间相似性、病害在不同时期症状会有不同的变化以及多种病害交叠共存是目前植物病害检测和识别面临的主要挑战。并进一步指出,将性能更好的神经网络、大规模数据集和农业理论基础相结合,是未来主要的发展趋势,同时还指出了多模态数据可以用于植物早期病害的识别,也是未来发展方向之一。本文可为植物病害识别的深入研究与发展提供参考。 | 邵明月 张建华 冯全 柴秀娟 张凝 张文蓉 | 2022 | 智慧农业(中英文)2022，4，1： | 17 |
| 17 | 复杂背景与天气条件下的棉花叶片图像分割方法显示文摘为实现自然条件下棉花叶片的精准分割,提出一种粒子群(Particle swarm optimization,PSO)优化算法和K-means聚类算法混合的棉花叶片图像分割方法。本算法将棉花叶片图像在RGB颜色空间模式下采用二维卷积滤波进行去噪预处理,并将预处理后的彩色图像从RGB转换到目标与背景差异性最大的Q分量、超G分量、a*分量;随后在K均值聚类的一维数据空间中,利用PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻得到全局最优解,确定最佳聚类中心点,改善K均值聚类的收敛效果;最后,对像素进行聚类划分,从而得到棉花叶片分割结果。按照不同天气条件和不同背景采集了1 200幅棉花叶片样本图像,对本研究算法进行测试。试验结果表明:该算法对于晴天、阴天和雨天图像中目标(棉花叶片)分割准确率分别达到92.39%、93.55%、88.09%,总体平均分割精度为91.34%,并与传统K均值算法比较,总体平均分割精度提高了5.41%。分割结果表明,本研究算法能够对3种天气条件(晴天、阴天、雨天)与4种复杂背景(白地膜、黑地膜、秸秆、土壤)特征混合的棉花叶片图像实现准确分割,为棉花叶片的特征提取与病虫害识别等后续处理提供支持。 | 李凯 张建华 冯全 孔繁涛 韩书庆 吴建寨 | 2018 | 中国农业大学学报2018，23，2： | 16 |
| 18 | 基于时序图像跟踪的葡萄叶片病害动态监测显示文摘为提高自然成像条件下的酿酒葡萄图像中病害识别的可靠性,对时序叶片图像作连续病害检测并监测病斑变化情况。首先,在每一天利用Faster R-CNN算法对摄像机视场中葡萄叶片进行检测,对检测到的叶片采用改进卡尔曼滤波法进行跟踪,以获得叶片正面图像。为了实现多叶片跟踪和解决由遮挡而造成的跟踪失败问题,该文在卡尔曼滤波和匈牙利算法基础上,结合运动测度和深度外观信息对跟踪目标进行匹配,运动匹配时采用马氏距离,外观匹配方面采用最小余弦距离。其次,将不同日期的叶片正面图像做SIFT(scale-invariant feature transform)匹配,找到同一叶片按日期排列的一组序列图像,并在序列图像中通过深度学习技术进行病害识别。最后,通过监测叶片序列图像上病斑相对面积变化或病斑数量是否增加来确认病害的存在。该文对提出的跟踪算法、叶片匹配算法和序列图像上病害识别的精度进行了测试,试验表明:跟踪算法平均多目标跟踪准确度为73.6%,多目标跟踪精度为74.6%,基于判别模型颜色特征的传统跟踪算法两指标分别为14.3%和61.3%;基于SIFT特征的叶片匹配在识别同一叶片时的精度达到了90.9%;病害监测方面,虚警综合排除率(马修斯相关系数)达到了84.3%。该文的方法可以排除一些虚假病害,病害监测的可靠性有所提高,可适用于自然条件下葡萄病害的连续在线监测。 | 乔虹 冯全 张芮 刘阗宇 | 2018 | 农业工程学报2018，34，17： | 16 |
| 19 | 基于全卷积网络的葡萄病害叶片分割显示文摘[目的]本文旨在解决不同光照和复杂背景下葡萄病害叶片图像的自动分割。[方法]使用了一种全卷积网络(FCN)的葡萄病害叶片图像的自动分割算法。该算法在结构上将传统的卷积神经网络(CNN)后3个全连接层换成3个卷积层。通过多层的卷积,对输入葡萄叶片图像的特征进行提取;通过池化层,对特征信息进行筛选,缩减特征尺寸,以达到减少网络参数的目的。再通过反卷积对特征上采样,从高维、小尺寸特征恢复到图像原始尺寸,对具有原始尺寸的特征进行逐像素分类,确定原图像中每个像素位置的标签是背景还是前景。因只经过上采样处理后的分割图像会较粗糙,故通过跳跃结构将较为粗糙的原图进行局部信息与整体信息的整合,达到对分割结果进行精细化处理的目的。[结果]本算法对葡萄病害叶片有较好的分割效果,单叶片和复杂多叶片图像的马修斯相互系数(MCC)分别为0.821和0.747,MCC平均值较对比算法提高了6.5%。[结论]本算法能够较精确地分割自然条件下成像的葡萄病害叶片图像,为后续在叶片精准分割病害区域和提取病害特征创造了良好的条件。 | 赵兵 冯全 | 2018 | 南京农业大学学报2018，41，4： | 16 |
| 20 | 基于轻量卷积网络的马铃薯外部缺陷无损分级显示文摘目前马铃薯外部缺陷检测方法主要依靠人工提取特征,且检测精度不高,为了更好地对马铃薯外部缺陷进行快速、准确在线分级,本实验提出一种基于轻量卷积网络的在线分级方法。首先,利用ImageNet数据集训练Xception网络模型,建立马铃薯预训练网络模型;然后,重新构建5类缺陷全连接层,并通过迁移学习在预训练网络模型上训练马铃薯缺陷数据集;最后,基于外部缺陷识别模型分别测试5类缺陷的分级性能。结果表明,学习率为0.000 01时,网络模型整体性能最优,训练准确率为98.88%,损失值为0.034 9;在相同样本条件下,与9种不同深度的网络进行对比,本实验构建的轻量级网络模型识别效果最好,平均识别准确率达到96.04%,且运行时间比识别效果较好的ResNet152网络更短,本实验网络模型的识别速率为6.4幅/s,本研究结果可为马铃薯在线分级提供理论支持。 | 杨森 冯全 张建华 王关平 张鹏 闫红强 | 2021 | 食品科学2021，42，10： | 16 |
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