【摘 要】
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中药质量很大程度取决于中药材种植过程中对中药材作物的照料情况,论文基于中药材种子图像进行中药材种子鉴定,通过田间图像进行田间杂草检测,使用气象、土壤和产量数据开展中药材产量预测,设计实现中药材种植服务平台,为中药种植提供辅助决策。论文工作如下:1.针对中药材种子人工鉴定费时费力,抽样鉴定准确率不高等问题,提出基于选择性内核网络的中药种子鉴定。由于选择性内核网络（Selective Kernel N
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中药质量很大程度取决于中药材种植过程中对中药材作物的照料情况,论文基于中药材种子图像进行中药材种子鉴定,通过田间图像进行田间杂草检测,使用气象、土壤和产量数据开展中药材产量预测,设计实现中药材种植服务平台,为中药种植提供辅助决策。论文工作如下:1.针对中药材种子人工鉴定费时费力,抽样鉴定准确率不高等问题,提出基于选择性内核网络的中药种子鉴定。由于选择性内核网络（Selective Kernel Networks,SKNet）在先降维后升维的操作使用全连接网络,造成计算量太大,论文使用高效注意力通道（Efficient Channel Attention,ECA）改进为一维卷积以降低网络计算量,把改进后模型称为ECA-SKNet。所提模型在玉米种子数据集取得93.04%分类准确率,在蓖麻种子数据集取得98.56%分类准确率。2.针对人工除草耗费大量人力物力,而无差别喷洒农药对中药材质量造成斑点、穿孔、灼烧甚至枯萎等不良影响,提出基于一阶段目标检测的中药材田间杂草检算法。对YOLO v3的骨干网络进行改进,把残差块替换为跨阶段部分（Cross Stage Partial,CSP）结构,以降低网络的计算量,改进后的模型称为CSP-YOLO3。实验结果显示,CSP-YOLO3模型的m AP为82.5%,检测帧率达到每秒31.25帧。3.针对现有产量预测方法中有损预测会对中药进行切片等造成损伤的操作,使用高光谱和遥感数据成本过高等问题,提出基于时间卷积网络的中药材产量预测模型。该方法以时间卷积网络为基础,使用卷积操作对与时间相关的产量数据进行卷积,并在其上加以改进以降低计算量,用气象数据和土壤数据结合产量数据作为训练数据,进行产量预测,把改进后的模型称为轻量时间卷积网络（Lite Temporal Convolutional Network,TCN-Lite）。实验结果表明,TCN-Lite对产量数据集的均方根误差分别为4.95和17.03,皮尔逊相关系数分别为74.11%和85.61%。4.设计并实现中药材种植过程服务平台。该平台采用浏览器/服务器结构,编程语言选用Java语言,后端开发框架使用Spring Boot框架,前端UI使用Bootstrap,前端框架使用Vue,数据库选用开源数据库My SQL。该平台包括用户管理、种植管理和数据管理三部分,其中种植管理为用户提供中药材种子鉴定、田间杂草检测和中药材产量预测功能。
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