杨信廷

作品数：199被引量：2412H指数：29
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精准施肥技术在辽北旱地保护性耕作中的集成应用
《沈阳农业大学学报》2025年第2期121-130,共10页李立伟 颜丙新 武广伟 杨信廷 丛岳 魏学礼 刘瑞 凌琳 董建军 
中国科学院战略性先导科技专项(XDA28090108);国家重点研发计划课题(2023YFD1500604)。
[目的]针对辽北旱地保护性耕作施肥机械施肥量调节标定困难、施肥量控制精度差、智能化水平低等问题,集成研制了一套基于电液驱动的智能精准施肥控制系统,旨在提高施肥作业精度和智能化水平。[方法]系统基于编码器-GNSS组合测速,结合电...
关键词：保护性耕作 精准施肥 自动控制 远程监管 土壤保育和产能提升 智能交互终端 
多源场景下粘虫板小目标害虫轻量化检测识别模型
《智慧农业(中英文)》2025年第1期111-123,共13页杨信廷 胡焕 陈晓 李汶政 周子洁 李文勇 
国家重点研发计划项目(2022YFD2001801,2022YFD2001804);北京市农林科学院协同创新中心建设专项。
[目的/意义]为了解决多源场景下粘虫板图像中粉虱和蓟马两种害虫由于个体小难以精确检测以及设备计算资源受限的问题,本研究基于YOLOv5s提出了一种名为MobileNetV4+VN-YOLOv5s的小目标图像轻量化检测识别模型。[方法]模型框架结合Mobile...
关键词：小目标 害虫检测 轻量化 粘虫板 多源场景 MobileNetV4 YOLOv5s 
基于小样本学习的鳞翅目害虫图像识别方法
《农业机械学报》2025年第2期402-410,共9页杨信廷 周子洁 李文勇 陈晓 王慧 于合龙 
国家重点研发计划项目(2022YFD2001801);北京市农林科学院协同创新中心建设专项。
针对面对害虫数据稀缺的实际场景时,现有害虫图像识别方法容易出现过拟合导致模型表达能力不足的问题,本研究提出了一种结合度量学习和迁移学习的小样本田间害虫图像分类识别方法。首先,使用ECA-Pyramid-ResNet12模型在mini-ImageNet数...
关键词：害虫识别 小样本学习 迁移学习 度量学习 通道注意力机制 金字塔全卷积网络 
基于同步荧光技术的牛肉中掺杂猪肉鉴别方法研究
《光谱学与光谱分析》2024年第10期2968-2972,共5页李月 林义利 周云云 杨信廷 王增利 刘欢 
国家自然科学基金项目(32001775)资助。
牛肉是我国重要的食用肉品类,近年来随着人们对牛肉需求的不断增加,将猪肉冒充或添加在牛肉中出售的现象也日益严重,亟需简单、快速的检测肉品掺假的方法。首先分析了牛肉和猪肉的三维荧光光谱特征差异,确定同步荧光的波长差;采用激发-...
关键词：牛肉 掺假 猪肉 同步荧光 
基于近红外光谱技术的红小豆品质多指标无损检测及品种鉴别方法研究被引量：1
《中国粮油学报》2024年第10期190-197,共8页龚润华 杨信廷 郭晓晖 刘欢 叶冉 
国家重点研发计划项目(2021YFD2100201-01)。
本研究采用近红外光谱技术,构建8种不同品种红小豆的蛋白质、水分、支链淀粉、直链淀粉、百粒重、粒长、粒宽及颜色指标的同时快速无损分析方法。首先,对红小豆的近红外光谱进行标准正态变量变化法(SNV)、多元散射校正法(MSC)及一阶导...
关键词：近红外光谱 无损检测 红小豆 多指标分析 定性判别 
基于区块链技术的农业食品溯源研究进展被引量：4
《食品科学》2024年第20期299-310,共12页杨信廷 李瑞 李金辉 闵涛 孙传恒 
“十四五”国家重点研发计划重点专项(2022YFD2001804)。
随着全球食品安全问题日益严峻,加之供应链改革和食品召回相关工作耗资巨大且充满挑战,这使得建立农业食品溯源体系变得尤为重要,各国也越来越重视食品安全溯源体系建设。在智慧农业背景下,信息通信技术可通过区块链基础设施进一步完善...
关键词：区块链技术 农业食品溯源 溯源系统 食品安全 供应链 
基于可编辑区块链的农产品供应链追溯高效存储查询模型被引量：1
《农业工程学报》2024年第16期143-152,共10页陈枫 赵春江 杨信廷 罗娜 徐大明 孙传恒 
国家重点研发计划项目(2023YFD2001304);江苏省科技计划(重点研发计划现代农业)项目(BE2023315)
基于区块链的农产品追溯系统可有效解决农产品追溯的信任问题。然而,区块链的不可篡改性和全冗余存储导致了区块链节点存储数据量的持续增加,提高了区块链设备的门槛,限制了农产品区块链追溯系统的大规模落地应用。针对农产品区块链追...
关键词：区块链 农产品 追溯 存储 高效查询 
基于TiDE-PatchTST模型的柑橘冷藏效率时序预测模型优化
《农业机械学报》2024年第7期396-404,共9页杨信廷 郭向阳 韩佳伟 刘彤 杨霖 
国家重点研发计划项目(2022YFD2001804、2023YFD2001302);北京市农林科学院科研创新平台建设项目(PT2024-24)。
柑橘低温贮藏过程中果实温度波动是引发果品品质安全风险与增加制冷能耗的关键因素,同时果品品质与制冷能耗也是评判柑橘冷藏效率的重要评价指标,实现两者动态预测可为科学预知与精准优化柑橘冷藏效率提供可靠支持。本文提出一种基于Pat...
关键词：柑橘 冷藏效率 时序预测模型优化 PatchTST TIDE 
基于生成对抗网络和视觉-语义对齐的零样本害虫识别方法被引量：1
《智慧农业（中英文）》2024年第2期72-84,共13页李天俊 杨信廷 陈晓 胡焕 周子洁 李文勇 
国家重点研发计划子课题(2022YFD2001801-2);北京市农林科学院院协同创新中心建设专项课题。
[目的/意义]害虫的精准识别对农作物虫害有效防治具有重大意义。然而,当前的害虫图像识别模型都是针对闭集数据构建的模型,难以对训练集中没有出现过的害虫种类(不可见害虫)进行推理,导致在实际应用过程中遇见不可见类别昆虫时误判现象...
关键词：害虫识别 语义知识 图像特征 生成对抗网络 对比学习 广义零样本学习 
基于Swin Transformer与GRU的低温贮藏番茄成熟度识别与时序预测研究被引量：4
《农业机械学报》2024年第3期213-220,共8页杨信廷 刘彤 韩佳伟 郭向阳 杨霖 
国家重点研发计划项目(2023YFD2001302、2022YFD2001804);北京市农林科学院科研创新平台建设项目(PT2023-24)。
面向绿熟番茄采后持续转熟特征,适时调温是满足不同成熟度番茄适宜贮运温度需求的关键,而果实成熟度自动识别与动态预测则是实现温度适时调控的基础条件。本文基于Swin Transformer与改进GRU提出了一种番茄成熟度识别与时序动态预测模型...
关键词：番茄 低温贮藏 成熟度识别 时序预测模型 Swin Transformer GRU 
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