陈锋军

作品数：47被引量：276H指数：9
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供职机构：北京林业大学工学院更多>>
发文主题：成熟度无人机云杉计数苗木更多>>
发文领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学电子电信更多>>
发文期刊：《林产工业》《北京林业大学学报（社会科学版）》《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》《计算机应用与软件》更多>>
所获基金：中央高校基本科研业务费专项资金国家自然科学基金北京市共建项目国家科技重大专项更多>>
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基于无人机航拍与改进YOLOv5s的油茶果实检测
《中国农机化学报》2024年第12期238-244,共7页沈德宇 陈锋军 朱学岩 张新伟 陈闯 
国家重点研发计划(2019YFD1002401)。
针对无人机航拍图像中油茶果实小且互相遮挡的问题,提出改进YOLOv5s模型。首先,使用SPD-Conv代替YOLOv5s模型中池化操作,使模型在执行下采样操作时能够保留更多细粒度信息。然后,在YOLOv5s模型的颈部网络末端引入坐标注意力机制CA,提高...
关键词：油茶果实 无人机航拍 YOLOv5s 坐标注意力机制 边界框损失函数 
基于无人机图像和改进LSC-CNN模型的密集苗木检测和计数方法
《智慧农业（中英文）》2024年第5期88-97,共10页彭小丹 陈锋军 朱学岩 才嘉伟 顾梦梦 
国家重点研发计划项目(2019YFD1002401);北京林业大学科技创新计划项目(2021ZY74);北京市共建项目专项。
[目的/意义]快速、准确地统计密集种植的苗木数量对苗木经营管理具有重要意义。为解决无人机航拍的密集种植苗木图像中苗木粘连、尺度差异大的问题,提出以点标签数据为监督信号的改进密集检测计数模型(Locate,Size and Count,LSC-CNN),...
关键词：无人机 密集种植 计数 多尺度 LSC-CNN 
基于改进YOLOv7的油茶果实成熟度检测被引量：11
《农业工程学报》2024年第5期177-186,共10页陈锋军 陈闯 朱学岩 沈德宇 张新伟 
国家重点研发计划项目(2019YFD1002401);北京林业大学科技创新计划项目(2021ZY74);北京市共建项目。
为确保油茶果实处于最佳成熟度进行采摘,提高油茶果实的出油率及茶油品质,该研究针对自然环境下油茶果实多被遮挡的问题,以原始YOLOv7模型为基础进行改进,提出一种油茶果实成熟度检测方法。首先,在主干网络中引入十字交叉注意力机制(cri...
关键词：图像识别 模型 油茶果实 成熟度检测 YOLOv7 注意力机制 DIoU-NMS 
基于无人机航拍图像与改进IntegrateNet的稠密云杉计数
《农业工程学报》2023年第18期74-81,共8页才嘉伟 陈锋军 朱学岩 彭小丹 林剑辉 顾梦梦 
国家重点研发计划项目(2019YFD1002401);北京林业大学科技创新计划项目(2021ZY74);北京市共建项目专项。
苗木数量统计和库存管理对于大型苗圃经营和管理十分重要。该研究针对种植稠密的云杉地块,以无人机航拍云杉图像为对象,提出一种改进IntegrateNet模型,实现稠密云杉的准确计数。选择对稠密目标识别性能好的IntegrateNet为基础模型,根据...
关键词：无人机 图像处理 目标计数 稠密云杉 改进IntegrateNet 
采用改进的EfficientNet识别苹果叶片病害被引量：7
《农业工程学报》2023年第18期201-210,共10页王瑞鹏 陈锋军 朱学岩 张新伟 
国家重点研发计划(2019YFD1002401);北京林业大学科技创新计划项目(2021ZY74);北京市共建项目专项。
该研究针对当前自然环境下的苹果叶片病害识别中病害病斑小、空间分布特征不同以及特征相近病害识别困难的问题,设计DEFL (DenseNet121+EfficientNet with focal loss and label smoothing)模型。首先,该模型以并行的EfficientNet-B0网...
关键词：病害 图像识别 苹果叶片 EfficientNet DenseNet121 
融合双线性网络和注意力机制的油橄榄品种识别被引量：5
《农业工程学报》2023年第10期183-192,共10页朱学岩 陈锋军 郑一力 李志强 张新伟 
国家重点研发计划(2019YFD1002401);中央高校基本科研业务费专项资金(2021ZY74);北京市共建项目联合资助。
为解决自然条件下的油橄榄品种识别问题,该研究以油橄榄品种佛奥、莱星、皮削利和鄂植8号为研究对象,融合双线性网络与注意力机制,提出双线性注意力EfficientNet模型。针对不同品种油橄榄表型差异很小的特点,搭建双线性网络以充分提取...
关键词：图像处理 模型 品种识别 油橄榄 EfficientNet-B0 CBAM注意力 Grad-CAM 
思想政治教育元素融入“最优化方法”课程教学的探讨被引量：2
《中国林业教育》2022年第5期10-13,共4页韩巧玲 赵玥 赵燕东 陈锋军 颜小飞 
北京林业大学2019年“科教融合”项目“智能控制”,项目编号BJFU2019KJRHJY014;北京林业大学科研反哺人才培养研究生“智能控制”课程教改项目,项目编号JXGG19015;北京林业大学课程思政教研教改专项课题“最优化方法”,项目编号2019KCSZ045;北京林业大学教育改革项目:面向工程教育认证的“计算机图像处理”课程教学改革,项目编号BJFU2019TY056;北京林业大学课程思政教研教改专项课题“计算机图像处理”,项目编号2020KCSZ117。
“最优化方法”是自动化专业的重要专业基础课,旨在培养学生将抽象问题具体化为数学模型的能力,以及借助计算机技术确定解决实际问题最优方案的能力。首先从课程教学特点、课程思政教学现状、课程意义和重要性等多方面分析了将思想政治...
关键词：最优化方法 思政元素 教学改革 立德树人 
基于无人机图像和贝叶斯CSRNet模型的粘连云杉计数被引量：6
《农业工程学报》2022年第14期43-50,F0003,共9页朱学岩 张新伟 才嘉伟 郑一力 顾梦梦 陈锋军 
国家重点研发计划项目(2019YFD1002401);中央高校基本科研业务费专项资金(2021ZY74);北京市共建项目联合资助。
自动、准确且快速地统计苗木数量是实现苗圃高效管理的重要基础。针对现有苗木计数方法准确率较低且无法准确统计粘连苗木等问题,该研究提出了一种基于贝叶斯CSRNet模型的云杉计数模型。该模型以对粘连苗木具有良好稳定性的CSRNet模型...
关键词：无人机 模型 苗木计数 贝叶斯CSRNet CSRNet 粘连苗木 云杉 
基于改进EfficientDet的油橄榄果实成熟度检测被引量：17
《农业工程学报》2022年第13期158-166,共9页陈锋军 张新伟 朱学岩 李志强 林剑辉 
国家重点研发计划(2019YFD1002401);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2021ZY74);北京市共建项目。
自然环境下自动准确地检测油橄榄果实的成熟度是实现油橄榄果实自动化采摘的基础。该研究根据成熟期油橄榄果实表型特征的变化以及参考国际油橄榄理事会和中国林业行业标准的建议制定了油橄榄果实成熟度标准,并针对油橄榄果实相邻成熟...
关键词：油橄榄果实 成熟度检测 EfficientDet 注意力机制 深度学习 
基于改进ResNet的植物叶片病虫害识别被引量：29
《中国农机化学报》2021年第12期175-181,共7页曹跃腾 朱学岩 赵燕东 陈锋军 
国家重点研发计划(2019YFD1002401);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2015ZCQ—GX—04)。
轻量化植物叶片病虫害识别算法设计是实现移动端植物叶片病虫害识别的关键。研究提出一种基于改进ResNet模型的轻量化植物叶片病虫害识别算法Simplify-ResNet。以人工采集图像和PlantVillage数据集图像为实验数据,根据移动端植物病虫害...
关键词：图像处理 病虫害 图像识别 卷积神经网络 模型剪枝 
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