【摘 要】
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猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)的生猪异常状态声音识别方法.该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音(生病、打架、饥饿等)数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM(Convolutional Block Attention Modul
【机 构】
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河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津 300130;智能康复装置与检测技术教育部工程研究中心,天津 300130;河北工业大学人工智能与数据科学学院,天津 300130;天津魔界客智能科技有限公司
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猪只声音能够体现出其生长状态,该研究针对人工监测猪只声音造成的猪只疾病误判以及耗时耗力等问题,研究基于卷积神经网络CNN(Convolutional Neural Network)的生猪异常状态声音识别方法.该研究首先设计猪只声音实时采集系统,并利用4G通讯技术将声音信息上传至云服务器,基于专业人员指导制作猪只异常声音(生病、打架、饥饿等)数据集,提取猪只异常声音的梅尔谱图特征信息;其次引入多种注意力机制对CNN进行改进,并对CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制进行优化,提出_CBAM-CNN网络模型;最后将_CBAM-CNN网络模型分别与引入SE_NET(Squeeze and Excitation Network)、ECA_NET(Efficient Channel Attention Networks)和CBAM注意力机制的CNN神经网络进行对比,试验结果表明该文提出的_CBAM-CNN网络模型在最优参数为128维梅尔频率、2048点FFT(Fast Fourier Transform)点数、512点窗移下的梅尔谱图特征下相较于其他模型对猪只异常声音识别效果最佳,识别率达到94.46％,验证了算法的有效性.该研究有助于生猪养殖过程中对猪只异常行为的监测,并对智能化、现代化猪场的建设具有重要意义.
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红黏土对环境湿度变化非常敏感,在干燥环境中极易开裂,纵横交错的裂缝网络损害了土壤结构的完整性,很容易诱发红黏土边坡失稳和崩塌,导致农田水利设施的破坏,甚至加剧整个生态环境的水旱灾害.为探究红黏土裂隙的演化规律,该研究采用自制试验装置和三维应变测量系统开展了自然湿热条件下的红黏土泥浆样干燥试验,通过采集土体水分和土表位移、应变和裂隙的变化,定量分析脱湿过程中土体表面裂隙形态和应变场的演变特征,并进一步探讨水分变化对裂隙形态和应变场的影响.结果表明:1)土样表面干缩裂隙的演化一共经历了6个阶段,后阶段裂隙分割
食品工业一直在积极地发现新的甜味分子,传统发掘方法费时费力,效率较低.该研究基于分子的甜味和分子结构相关的假设,利用文献、专利及数据库中的数据,建立甜味、非甜味分子数据集和甜度分子数据集,采用随机森林和支持向量机算法建立定性构效关系模型定性预测甜味分子;采用主成分回归、k最邻近回归、随机森林回归和偏最小二乘回归四种算法建立定量构效关系模型定量预测甜味分子的甜度.研究发现,随机森林算法模型的分类效果最好,接受者操作特性曲线下的面积为0.987,准确度为0.966;随机森林回归模型的甜度预测效果最好,决定系数
科学的潜在土地利用冲突识别能够判别和协调冲突用地类型,也是有效解决当前日益严峻的土地利用冲突的基础.该研究以鞍山主城区为研究对象,基于耕作和建设适宜性评价系统开展耕地适宜性评价,通过ArcGIS软件以及耦合协调度模型进行冲突分区识别,进而根据冲突类型提出耕地差别化利用建议.研究结果表明:鞍山主城区周边耕地可划分为9类区域,包括3类潜在土地利用冲突区,占总面积的22.20％;3类耕作优势无冲突区,占总面积的67.33％;3类建设优势无冲突区,占总面积的10.47％,综合考虑城市周边耕地自然、区位和社会经济条
为研究茶叶热风烘干过程中内部水分的变化规律,该试验以绿茶为例,通过对揉捻后的茶叶进行动态热风烘干,监测不同喂入量(800～1200 g)、烘干温度(90～120℃)、滚筒转速(20～30 r/min)下的茶叶含水率变化.试验采用烘干法测定含水率,将烘干温度、滚筒转速、烘干初始水分、预测时间作为输入,含水率作为输出,分别利用多元线性回归、BP(Back Propagation)神经网络、Elman神经网络以及粒子群优化的Elman神经网络(PSO-Elman)算法建立烘干过程茶叶含水率预测模型.结果表明,温
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针对目前农作物垄间导航路径识别目前存在准确性、实时性差、通用性弱及深度学习模型解释困难等问题,该研究在Unet模型的基础上进行剪枝与优化,提出了保留Unet模型特征跳跃连接优势的Fast-Unet模型,并以模型所识别的导航路径为基础,通过最小二乘法回归生成垄间导航线与偏航角.该研究首先在棉花垄间导航路径数据集上进行模型训练,随后将训练的模型迁移至玉米、甘蔗等小样本数据集进行导航路径识别,通过使用梯度加权类激活映射法对模型识别过程与迁移学习过程进行解释,对各模型识别结果进行可视化对比.Fast-Unet模型
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