姜海燕

作品数：55被引量：424H指数：11
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供职机构：南京农业大学更多>>
发文主题：作物水稻作物生育期物候期可视化更多>>
发文领域：农业科学自动化与计算机技术文化科学化学工程更多>>
发文期刊：《计算机教育》《农业工程学报》《麦类作物学报》《南京农业大学学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金国家高技术研究发展计划江苏省科技支撑计划项目国家科技支撑计划更多>>
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复杂背景下草莓点云语义分割优化方法
《南京农业大学学报》2025年第2期476-487,共12页谢元澄 陈自强 许忠义 严心悦 姜海燕 梁敬东 
国家自然科学基金项目(31872847)。
[目的]针对田间背景噪声干扰、草莓果实体积小且伴随遮挡的难点,本文利用3D视觉技术实现草莓准确识别和定位,为机器人自动采摘提供技术支持。[方法]使用Intel Realsense D435i深度相机采集不同光照、季节和遮挡条件下的草莓点云数据,构...
关键词：草莓 点云 采摘机器人 计算机视觉 语义分割 深度相机 
基于注意力机制的双目立体匹配家畜3D姿态估计
《农业工程学报》2025年第3期163-170,共8页谢元澄 陈自强 李添天 严心悦 姜海燕 潘增祥 
国家自然科学基金面上项目(31872847);科技创新2030重大项目(2023ZD0404701)。
在监控群养家畜的个体行为时,准确估计家畜的空间姿态对行为分析至关重要。3D姿态估计相较于传统的2D方法,在解决遮挡问题和提供精确空间信息方面具有显著优势。目前,3D姿态估计技术主要应用于人体和自动驾驶领域,这些应用通常依赖昂贵...
关键词：家畜 注意力机制 立体匹配 3D姿态估计 卷积门控循环单元 
似然函数形式对水稻物候期模型品种参数校正的影响被引量：2
《农业工程学报》2023年第16期111-120,共10页杨华 姜海燕 赵空暖 钱峥远 
国家自然科学基金面上项目(31872847);江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(16)1038)。
针对传统高斯正态似然函数(Gaussian likelihood function,GLF)在观测数据存在测量误差和模型算法结构复杂时无法描述模型残差异方差特点,造成马尔科夫链蒙特卡洛(Markov chain Monte Carlo,MCMC)算法进行模型参数校正时结果存在偏差的...
关键词：模型 参数校正 似然函数 马尔科夫链蒙特卡洛 水稻物候期 
CROPGRO大豆花期模拟模型品种参数的遗传学解析被引量：1
《南京农业大学学报》2021年第4期778-788,共11页许俊杰 闫文亮 赵团结 姜海燕 
国家自然科学基金项目(31872847);江苏省现代作物生产协同创新中心项目(JCIC-MCP)。
[目的]DSSAT-CROPGRO大豆花期模拟模型(简称CROPGRO-Soybean-Flower模型)是量化开花时间与光周期关系的生理生态过程模型。本文旨在通过单核苷酸多态性(SNP)标记对CROPGRO-Soybean-Flower模型的品种参数(cultivar parameter,CP)进行遗...
关键词：大豆 CROPGRO 品种参数 最佳线性无偏预测值 全基因组关联分析 
家禽诊疗文本多实体关系联合抽取模型研究被引量：6
《农业机械学报》2021年第6期268-276,共9页胡滨 汤保虎 姜海燕 霍傲 韩文笑 
国家重点研发计划项目(2016YFD0300607)。
针对传统实体关系抽取方法中主体特征与句向量难以有效融合、现有BIO标注策略难以有效处理重叠关系的问题,提出一种基于BERT和双重指针标注的家禽疾病诊疗文本实体关系联合抽取模型(Joint extraction of entity relationship of poultry...
关键词：家禽疾病诊疗文本 实体关系抽取 关系重叠 BERT语言模型 双重指针标注 
基于联合分布的多标记迁移学习被引量：1
《计算机工程与应用》2021年第9期154-161,共8页桑江徽 姜海燕 
国家自然科学基金(31872847);江苏省重点研发计划(现代农业)重点项目(BE2019383)。
针对现有的多标记迁移学习忽略条件分布而导致泛化能力不足的问题,设计了一种基于联合分布的多标记迁移学习(Multi-label Transfer Learning via Joint Distribution Alignment,J-MLTL)。分解原始特征生成特征子空间,在子空间中计算条...
关键词：多标记数据 迁移学习 子空间学习 联合分布 
复杂大田场景中麦穗检测级联网络优化方法被引量：13
《农业机械学报》2020年第12期212-219,共8页谢元澄 何超 于增源 沈毅 姜海燕 梁敬东 
国家重点研发计划项目(2016YFD0300607);江苏省重点研发计划(现代农业)重点项目(BE2019383);中央高校基本科研业务费自主创新重点项目(KYZ201550、KYZ201548)。
单位种植面积的麦穗数量是评估小麦产量的关键农艺指标之一。针对农田复杂场景中存在的大量麦芒、卷曲麦叶、杂草等环境噪声、小尺寸目标和光照不均等导致的麦穗检测准确度下降的问题,提出了一种基于深度学习的麦穗检测方法(FCS RCNN)。...
关键词：麦穗计数 目标检测 Cascade RCNN IOU级联 复杂场景 
水稻病虫草害与药剂实体关系联合抽取算法被引量：13
《南京农业大学学报》2020年第6期1151-1161,共11页沈利言 姜海燕 胡滨 谢元澄 
国家重点研发计划项目(2016YFD0300607);江苏省研究生培养创新工程项目(SJCX18_0198)。
[目的]从水稻病虫草害防治文本中,自动抽取病虫草害与药剂之间的实体与关系,为构建作物系统领域知识图谱提供数据。[方法]针对病虫草害防治文本中含有大量实体没有明确边界以及药剂与病虫草害实体之间存在多种类型关系的特点,设计了一...
关键词：病虫草害 实体关系抽取 长短期记忆网络 注意力机制 
基于田间图像的局部遮挡小尺寸稻穗检测和计数方法被引量：9
《农业机械学报》2020年第9期152-162,共11页姜海燕 徐灿 陈尧 成永康 
国家自然科学基金面上项目(31872847);江苏省重点研发计划(现代农业)项目(BE2019383)。
大田水稻生长环境复杂,稻穗尺寸相对较小,且与叶片之间贴合并被遮挡严重,准确识别复杂田间场景中的水稻稻穗并自动统计穗数具有重要意义。为了实现对局部被叶片遮挡的小尺寸稻穗的计数,设计了一种基于生成特征金字塔的稻穗检测(Generati...
关键词：水稻 稻穗数 深度学习 对抗网络 特征金字塔 
小麦麦穗几何表型测量的精准分割方法研究被引量：5
《南京农业大学学报》2019年第5期956-966,共11页谢元澄 于增源 姜海燕 金前 蔡娜娜 梁敬东 
国家重点研发计划项目(2016YFD0300607);中央高校基本科研业务费自主创新重点项目(KYZ201550,KYZ201548)
[目的]小麦麦穗表型获取涉及麦穗到籽粒不同几何尺度的参数精确测量,本文针对麦穗籽粒图像分割粘连现象,研究达到像素级别的精准分割算法,并基于该方法给出籽粒的基本几何参数。[方法]田间随机采集小麦麦穗,对采集的麦穗标本获取表型信...
关键词：麦穗 表型测量 实例分割 深度学习 
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