韩俊英

作品数：59被引量：294H指数：11
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供职机构：甘肃农业大学信息科学技术学院更多>>
发文主题：苹果高等农业院校自适应混合蛙跳算法卷积神经网络更多>>
发文领域：自动化与计算机技术文化科学农业科学轻工技术与工程更多>>
发文期刊：《中国集体经济》《计算机科学与探索》《西南农业大学学报（社会科学版）》《甘肃科技》更多>>
所获基金：甘肃省自然科学基金国家自然科学基金甘肃省科技支撑计划甘肃省教育厅科研基金更多>>
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基于高光谱成像技术的亚麻籽粒品种快速分类
《软件工程与应用》2024年第5期685-703,共19页李怡 韩俊英 
亚麻是世界上一种重要的经济作物和油料作物,快速筛选不同品种的亚麻籽对于亚麻育种以及农业种植具有重要意义。市场上亚麻籽品种繁多,如何快速、准确、高效地鉴别亚麻籽的品种,从而实现亚麻品种优育以及高产高收亟待解决。本文提出基...
关键词：高光谱成像技术 亚麻 品种分类 K近邻算法 组合筛选 
基于EAMnet的小麦开花期品种识别研究
《软件导刊》2024年第5期1-8,共8页冯永强 刘成忠 韩俊英 邢雪 杨红强 
国家自然科学基金项目(32360437);甘肃省高等学校创新基金项目(2021A-056);甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2021CYZC-57)。
为解决传统识别方法效率低、准确率不佳、相关研究不足等问题,提出一种基于改进Resnet34的小麦开花期品种识别模型。首先,针对现有农业识别模型参数量较多,不利于在移动端部署的问题,使用改进Inceptionv1模块替代Resnet34网络基本残差...
关键词：Resnet34 小麦开花期 品种识别 ECA simAM 
基于机器视觉的胡麻种子自动化考种方法
《智慧农业（中英文）》2024年第1期135-146,共12页毛永文 韩俊英 刘成忠 
中国甘肃省高校创新基金项目(2021A-056);中国甘肃省高校产业扶持与引导项目(2021CYZC-57)。
[目的/意义]胡麻种子的周长、面积、长短轴和千粒重是胡麻考种过程中常用的参数,对于胡麻的育种、栽培,以及种子品质和性状的评估都具有重要的意义。[方法]针对胡麻种子自动化考种时出现的数据统计错误率高、效率低等问题,基于机器视觉...
关键词：胡麻种子 机器视觉 自动化考种 图像分割 软件系统 
基于IRMAnet的全生育期小麦品种识别研究
《麦类作物学报》2024年第2期242-252,共11页冯永强 刘成忠 韩俊英 鲁清林 刘立群 邢雪 
甘肃省高等学校创新基金项目(2021A-056);甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2021CYZC-57);国家自然科学基金项目(32160421)。
为了解决小麦种植中品系混乱、劣种降效、假种坑农以及模型参数过多不利于部署到移动端等问题,提出了IRMAnet模型。通过拍摄29种不同小麦的种子期、幼苗期、开花期图片,构建了一个拥有87个类别46 420张照片的小麦多生育时期数据集。基...
关键词：小麦 品种识别 图像分类 ResNet34 生育期 
多特征融合的轻量级马铃薯分类研究
《智能计算机与应用》2023年第12期133-137,143,共6页郭亚齐 刘成忠 韩俊英 冯全 张峰 罗嘉珂 
甘肃省高等学校创新基金项目(2021A-056);甘肃省高等学校产业支撑计划项目(2021CYZC-57);国家自然科学基金(32160421)。
针对复杂环境下田间马铃薯品种识别精度不高,模型体积较大等问题,提出了一种基于多特征融合的轻量级卷积神经网络LRnet。LRnet网络将ShuffleNetV2和MobileNetV2裁剪后作为双分支网络结构的主干,分别提取马铃薯叶片和马铃薯块茎的图像特...
关键词：马铃薯分类 神经网络 品种鉴定 多特征融合 
YOLOv5口罩检测算法的轻量化改进
《软件导刊》2023年第11期174-179,共6页程泽华 韩俊英 
当前YOLOv5算法在口罩识别检测任务中,当光线昏暗时会出现个别目标无法正确识别,同时也存在网络参数量大、在移动设备上运行速度慢的问题。对比通过将空间可分离卷积和深度可分离卷积进行自适应特征融合,设计一种融合注意力的SDC模块,...
关键词：口罩检测 检测帧率 SIoU Loss YOLOv5 光线昏暗 
基于灰度关联法的武威市农业信息化水平对农业效益的影响分析
《热带农业工程》2023年第4期87-92,共6页刘文森 韩俊英 刘成忠 
甘肃省高等学校创新基金项目(No.2021A-056);甘肃省高等学校产业支撑计划项目(No.2021CYZC-57);甘肃农业大学研究生重点课程建设项目(No.GSAU-ZDKC-2006)。
现代信息技术的变革对于农业发展具有深远影响,评估农业信息化水平对科学推进农业现代化具有重要意义。本文综合国内农业信息化水平评价体系,就武威市农业信息化具体指标发展状况与武威市农业增加值之间关联度进行研究,对数据进行无量...
关键词：农业信息化 灰度关联分析 水平评价 
利用数字图像处理技术绘制苹果染色图谱及判定苹果成熟期
《软件》2023年第3期111-118,共8页王野枫 韩俊英 
根据果实的不同采摘用途,做到适期采收,方能获得加高的经济收益,用淀粉-碘染色法确定苹果成熟度是一种实用的方式。但是直接用肉眼去判断分类苹果的采收期会受到人主观选择意向的影响,可能会错误的判断采收期。本文以甘肃省静宁县果树...
关键词：数字图像处理 苹果 淀粉染色图谱 图像相似度 
多平台融合的混合式教学模式实践——以“MS Office高级应用”课程为例
《工业和信息化教育》2023年第2期40-44,共5页周慧 魏霖静 赵霞 韩俊英 孙勤 
2020年甘肃农业大学混合课程建设项目“MS OFFICE高级应用”(项目编号:GSAUBC2020D47);2021年甘肃农业大学思政示范课程建设项目“MATLAB程序设计”(项目编号:甘农大教发[2021]71号);2020年甘肃省虚拟仿真实验教学一流课程“大学计算机基础”(项目编号:暂无)。
互联网的快速发展,促使高等教育进行以MOOC、SPOC和网络教学平台等线上教学平台为中心的教学模式改革。通过分析“MS Office高级应用”课程自身特点,提出利用网络教学平台发布课前、课中、课后任务及课程资源,结合万维考试系统进行定量...
关键词：网络教学平台 万维考试系统 混合式教学 MS Office高级应用 
基于深度学习的苹果果实品种鉴定与识别研究被引量：1
《软件》2022年第6期17-21,共5页马斌 韩俊英 
甘肃省自然科学基金资助项目(20JR5RA023);甘肃农业大学青年导师基金资助项目(GAU-QDFC-2019-04)。
基于深度学习在图像分类领域的优异性能,提供一个包含多个苹果品种原始数据集,通过使用ResNet50、InceptionV3以及DenseNet121预训练模型进行苹果品种识别分类,对比3种模型的准确性、泛化能力和稳定性,以期为推进苹果产业标准化、规模...
关键词：图像分类 苹果品种 卷积神经网络 预训练 深度学习 
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