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曾庆松

作品数:4 被引量:2H指数:1
供职机构:新疆大学电气工程学院更多>>
相关领域:自动化与计算机技术农业科学电气工程更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电气工程
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇农业科学

主题

  • 1篇叶片
  • 1篇早期病害
  • 1篇葡萄
  • 1篇葡萄叶
  • 1篇葡萄叶片
  • 1篇做功
  • 1篇金属
  • 1篇光伏
  • 1篇光伏发电
  • 1篇发电
  • 1篇V7
  • 1篇ADA
  • 1篇病害
  • 1篇病害识别

机构

  • 1篇昌吉学院
  • 1篇清华大学
  • 1篇新疆大学
  • 1篇国网新疆电力...

作者

  • 2篇曾庆松
  • 1篇宋莉莉
  • 1篇张林鍹

传媒

  • 1篇农业机械学报
  • 1篇世界有色金属

年份

  • 1篇2024
  • 1篇2016
4 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
光伏发电金属电子做功能量可靠性控制方法研究
2016年
本文提出基于鲁棒性模糊约束控制的光伏发电能量可靠性控制算法,通过分析光伏发电金属电子做功能量控制对象模型构建和控制约束参量,建立控制目标函数,采用鲁棒性模糊约束控制方法进行寻优求解,实现可靠性控制。仿真结果表明,该控制算法进行光伏发电子做功能量控制的可靠性较好,误差较低。
曾庆松宋莉莉
关键词:光伏发电金属
基于StyleGAN2-ADA和改进YOLO v7的葡萄叶片早期病害检测方法
2024年
为实现葡萄早期病害的快速准确识别,针对葡萄病害的相似表型症状识别率低及小病斑检测困难的问题,以葡萄黑腐病和黑麻疹病为研究对象,提出了一种基于自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络与改进的YOLO v7相结合的葡萄黑腐病和黑麻疹病的病斑检测方法。通过自适应鉴别器增强的样式生成对抗网络和拉普拉斯滤波器的方差扩充葡萄病害数据。采用MSRCP算法进行图像增强,改善光照环境凸显病斑特征。以YOLO v7网络框架为基础,将BiFormer注意力机制嵌入特征提取网络,强化目标区域的关键特征;采用BiFPN代替PA-FPN,更好地实现低层细节特征与高层语义信息融合,以同时降低计算复杂度;在YOLO v7的检测头部分嵌入SPD模块,以提高模型对低分辨率图像的检测性能;并采用CIoU与NWD损失函数组合对损失函数重新定义,实现对小目标快速、准确识别。实验结果表明,该方法病斑检测精确率达到94.1%,相比原始算法提升5.7个百分点,与Faster R-CNN、YOLO v3-SPP和YOLO v5x等模型相比分别提高3.3、3.8、4.4个百分点,能够实现葡萄早期病害快速准确识别,对于保障葡萄产业发展具有重要意义。
张林鍹张林鍹曾庆松
关键词:葡萄病害识别
共1页<1>
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