摘要：生成式对抗网络是基于对抗过程生成数据模型的新框架,它能够生成高质量的图像数据,为解决小样本数据、非均衡数据分析等提供了行之有效的方法。菌菇作为重要的真菌之一,其种类繁多,数据长尾分布、非均衡性等为其表型智能化识别与分类带来了困难。针对蘑菇表型数据,设计了一个高效的蘑菇表型生成式对抗网络MPGAN。研究了菌菇表型数据生成技术,设计了用于菌菇表型数据生成的生成式对抗网络结构,系统分为模型训练和表型图像生成两个模块。为了提升生成质量,使用Wasserstein距离和带有梯度惩罚的损失函数。利用开源数据和私有数据集测试学习率、处理所需的批次数EPOCH与Wasserstein距离。系统生成的菌菇表型数据为后期菌菇数据分类与识别提供了大数据基础。

摘要：动植物表型是动植物特征与性状的定量描述,表型特征的精准计算与分析是推进数字农业发展的重要基础。得益于深度学习技术的迅猛发展,以YOLO系列算法为代表的计算机视觉模型在动植物表型分析任务中展现出了优良性能和巨大潜力。以家畜类、家禽类、作物类、果蔬类等动植物为对象,分别从目标检测、关键点检测、目标分割3方面概述了YOLO系列算法应用研究进展。最后指出YOLO系列算法未来发展趋势,包括轻量化架构设计、小目标精准检测、弱监督学习、复杂场景部署、大模型目标检测等。

摘要：随着物联网应用研究的深入,各类基于嵌入式的智能家居开发也成了研究的热门。文中研究设计了一套可以实时监控家中空气质量,并能对火情和燃气泄漏这些险情做出应急处理的系统;系统通过传感器检测家中空气质量,若检测到险情发生,则步进电机转动关闭燃气阀门,系统通过无线通信发送报警信息给用户,用户也可发送指令给控制中心主动关闭燃气阀门。文中介绍了系统总体设计,子模块硬件设计的同时,重点介绍系统电路的设计与软件的实现。