农村留守老人社区服务优化研究     

王汪诚  虞凌琳  吴嘉琦  吴昌鹏 《现代农业科技》2021,23(23)

农村留守老人社区服务是养老体系的重要组成部分。对浙江省X村的留守老人社区服务进行实证研究,并结合X村的美丽乡村建设现状,采取多种调研形式及定量与定性研究相结合的方法,了解留守老人帮扶现状及当下需求,拓展乡村文化传承与留守老人社区服务相结合的可行方法,实现文化综合价值及文化治理功能,探索多元化社会服务发展路径,推进留守老人社区服务的优化,更好地提高留守老人生活质量并实现老有所乐,以提升基层治理能力,实现社会和谐发展。  相似文献   

基于ViT-改进YOLOv7的稻田杂草识别          下载免费PDF全文

陈学深  吴昌鹏  党佩娜  张恩造  陈彦学  汤存耀  齐龙 《农业工程学报》2024,40(10):185-193

为解决光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似等复杂环境导致稻田杂草识别效果不理想问题,该研究提出一种基于组合深度学习的杂草识别方法。引入MSRCP（Multi-Scale Retinex with Color Preservation）对图像进行增强,以提高图像亮度及对比度;加入ViT分类网络去除干扰背景,以提高模型在复杂环境下对小目标杂草的识别性能。在YOLOv7模型中主干特征提取网络替换为GhostNet网络,并引入CA注意力机制,以增强主干特征提取网络对杂草特征提取能力及简化模型参数计算量。消融试验表明：改进后的YOLOv7模型平均精度均值为88.2 %,较原YOLOv7模型提高了3.3个百分点,参数量减少10.43 M,计算量减少66.54×10⁹次/s,有效提高模型速度与精度。识别前先经过MSRCP图像增强后,改进YOLOv7模型的平均精度均值提高了2.6个百分点,模型对光线遮蔽、藻萍干扰以及稻叶尖形状相似的复杂环境下平均精度均值分别提高5.3、3.6、3.1个百分点;再加入ViT分类网络后,模型平均精度均值进一步提高,较原模型平均精度均值整体提升了4.4个百分点,在复杂环境下的平均精度均值较原模型整体提升了6.2、6.1、5.7个百分点。ViT-改进YOLOv7模型的平均精度均值为92.6 %,相比于YOLOv5s、YOLOXs、MobilenetV3-YOLOv7、YOLOv8和改进YOLOv7分别提高了11.6、10.1、5.0、4.2、4.4个百分点。研究结果可为稻田复杂环境的杂草精准识别提供支撑。  相似文献   

基于改进轻量化YOLOv4模型的虾只肉壳辨识方法     

陈学深  吴昌鹏  党佩娜  梁俊  刘善健  武涛 《农业工程学报》2023,39(9):278-286

为实现虾只机械剥壳环节裸肉虾与带壳虾自动分选,该研究提出一种基于改进YOLOv4模型的虾只肉壳辨识方法。将YOLOv4模型中CSP-Darknet53网络替换为GhostNet网络,增强模型自适应特征提取能力及简化模型参数计算量。在YOLOv4主干特征提取网络Resblock模块中引入轻量级注意力机制,增强主干特征提取网络的特征提取能力。将YOLOv4模型中GIoU损失函数替换为CIoU损失函数,提高模型预测框的回归效果。为检测改进效果进行了不同模型对比验证,轻量化结果表明改进YOLOv4模型参数量最少、计算量最小;消融试验表明改进YOLOv4模型的平均精度均值为92.8%,比YOLOv4模型提升了6.1个百分点。不同场景下应用改进YOLOv4模型进行虾只肉壳辨识性能试验。结果表明：同品种不同环境的虾只肉壳辨识总体平均准确率为95.9 %,同品种不同剥壳方式的虾只肉壳辨识准确率平均值为90.4 %,不同品种虾只肉壳辨识准确率平均值为87.2 %。研究结果可为裸肉虾与带壳虾自动分选提供技术支撑。  相似文献