周鑫

作品数：17被引量：181H指数：7
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供职机构：江苏大学电气信息工程学院更多>>
发文主题：高光谱图像无损检测生菜农作物叶片更多>>
发文领域：农业科学理学机械工程自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《农业工程》《分子诊断与治疗杂志》《农业工程学报》《农业机械学报》更多>>
所获基金：国家自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目江苏高校优势学科建设工程项目江苏高校优势学科建设工程资助项目更多>>
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基于高光谱深度特征的油菜叶片锌含量检测
《农业工程学报》2024年第19期262-271,共10页周鑫 王坚 赵春江 孙俊 史磊 
国家自然科学基金青年基金项目(32201653);中国博士后科学基金项目(2021M701479);江苏大学农业工程学部项目(NGXB20240202);江苏大学大学生科研课题立项项目(Y23A093)。
为了实现油菜叶片锌含量的快速无损检测,该研究采用一种基于高光谱成像技术结合深度迁移学习算法的高精度检测方法,通过无土栽培的方式,设置10个不同胁迫类别(2种不同硅浓度环境结合5个不同锌胁迫梯度),获取无硅环境和有硅环境中重金属...
关键词：无损检测 重金属 硅环境 深度学习 迁移学习 高光谱图像 
基于改进YOLOv7的棉田虫害检测被引量：2
《农业工程学报》2024年第10期176-184,共9页孙俊 贾忆琳 吴兆祺 周鑫 沈继锋 武小红 
国家自然科学基金面上项目(31971788)。
棉田虫害的快速检测与准确识别是预防棉田虫害、提高棉花品质的重要前提。针对真实棉田环境下昆虫相似度高、背景干扰严重的问题,该研究提出一种ECSF-YOLOv7棉田虫害检测模型。首先,采用EfficientFormerV2作为特征提取网络,以加强网络...
关键词：模型 图像处理 棉田虫害 YOLOv7 注意力机制 Slim-Neck Focal-EIOU 
后疫情时代数字化赋能课程思政教学改革被引量：1
《电气电子教学学报》2023年第6期89-92,共4页周鑫 白雪 
江苏大学校级一般教改项目(2019JGYB046)。
针对后疫情时代背景下的教学需求和特点,以“电工电子学”课程教学实践为例,提出了数字化赋能课程思政的教学新模式。坚持立德树人的核心思想,从教师数字素养的角度出发,树立数字化意识,掌握数字技术知识与技能,坚持专业发展的基础上,...
关键词：教师数字素养 课程思政 电工学 融入点 
基于高光谱技术的三七不同部位粉末的无损鉴别被引量：9
《光谱学与光谱分析》2023年第7期2027-2031,共5页姚坤杉 孙俊 陈晨 徐敏 程介虹 周鑫 
国家自然科学基金项目(31971788);江苏高校优势学科建设工程项目(PAPD-2018-87);中国博士后科学基金项目(2021M701479)资助。
三七是一种传统的中药材,具有较高的药用价值。目前市场上中药售假的现象屡见不鲜,许多不法商贩将三七支根或剪口粉末假冒主根粉末销售,严重损害了消费者的利益。利用高光谱技术结合多元分析方法实现三七不同部位粉末的快速无损鉴别。...
关键词：高光谱 三七 极端梯度提升 特征波长选择 
快速精准识别棚内草莓的改进YOLOv4-Tiny模型被引量：21
《农业工程学报》2022年第18期195-203,共9页孙俊 陈义德 周鑫 沈继锋 武小红 
江苏大学农业装备学部项目(NZXB20210210),江苏高校优势学科建设工程(三期)资助项目(PAPD-2018-87)。
为了实现棚内草莓果实的快速精准识别,该研究提出一种基于改进YOLOv4-Tiny的草莓检测模型。首先,为了大幅度减少模型计算量,采用轻量型网络GhostNet作为特征提取网络,并在GhostBottleneck结构中嵌入卷积注意力模块以加强网络的特征提取...
关键词：机器视觉 图像处理 果实识别 YOLOv4-Tiny 注意力机制 小目标 
基于改进RetinaNet的果园复杂环境下苹果检测被引量：18
《农业工程学报》2022年第15期314-322,共9页孙俊 钱磊 朱伟栋 周鑫 戴春霞 武小红 
江苏大学农业装备学部项目(NZXB20210210);江苏高校优势学科建设工程(三期)资助项目(PAPD-2018-87)。
为了快速准确地检测重叠、遮挡等果园复杂环境下的苹果果实目标,该研究提出一种基于改进RetinaNet的苹果检测网络。首先,该网络在传统RetinaNet的骨干网络ResNet50中嵌入Res2Net模块,提高网络对苹果基础特征的提取能力;其次,采用加权双...
关键词：图像识别 采摘机器人 苹果检测 RetinaNet BiFPN EIoU 遮挡 
便携式蔬菜叶片重金属镉含量无损检测仪设计与试验被引量：4
《农业机械学报》2022年第2期195-202,220,共9页孙俊 胡双齐 周鑫 张林 武小红 戴春霞 
国家自然科学基金面上项目(31971788);江苏省农业科技自主创新资金项目(CX(19)3089);江苏高校优势学科建设工程(三期)项目(PAPD201887);江苏省现代农业装备与技术协同创新中心项目(4091600030)。
针对蔬菜叶片重金属镉检测传统方法存在的检测仪器体积大、检测成本高和具有破坏性等问题,提出一种基于可见光近红外波段光谱蔬菜叶片重金属镉检测方法,并设计了一款无需预处理、检测速度快、体积小且便于携带的重金属镉检测仪,能够适...
关键词：蔬菜叶片 重金属镉 无损检测 可见光近红外光谱 便携式 
基于改进MobileNet-V2的田间农作物叶片病害识别被引量：60
《农业工程学报》2021年第22期161-169,共9页孙俊 朱伟栋 罗元秋 沈继锋 陈义德 周鑫 
江苏高校优势学科建设工程(三期)资助项目(PAPD-2018-87);江苏大学大学生科研立项资助项目(20AB0019)。
农作物病害是造成粮食产量下降的重要因素,利用智能化手段准确地识别农作物病害有利于病害的及时防治,该研究基于改进的MobileNet-V2识别复杂背景下的农作物病害,对未来覆盖各种作物的智能化病害识别工作具有重要意义。首先创建含有11...
关键词：农作物 病害 复杂背景 轻量型 上采样 参数量 
采用高光谱图像深度特征检测水稻种子活力等级被引量：16
《农业工程学报》2021年第14期171-178,共8页孙俊 张林 周鑫 武小红 沈继锋 戴春霞 
江苏高校优势学科建设工程(三期)资助项目(PAPD-2018-87);常州市社会发展科技支撑项目(CE20205031);江苏大学农业装备学部项目(4121680001)。
为实现水稻种子活力的准确检测,该文研究了一种基于高光谱图像技术结合深度学习的高精度检测方法。采用人工加速老化的方式得到老化0,1,2和3 d的1200个水稻种子样本,使用高光谱成像设备获取不同老化天数样本的高光谱图像,并从单个样本...
关键词：无损检测 模型 优化 高光谱图像 水稻种子 活力检测 堆叠自动编码器 
作物叶片表面农药残留的便携式检测仪器的设计与试验被引量：5
《农业工程学报》2021年第7期61-67,共7页孙俊 唐宝文 周鑫 姚坤杉 胡双齐 张林 
江苏高校优势学科建设工程(三期)资助项目(PAPD-2018-87);常州市社会发展科技支撑项目(CE20205031);江苏大学农业装备学部项目(4121680001);江苏省研究生科研与实践创新计划(SJCX19_0557)。
针对现有的农药残留检测仪器只能检测水溶液体系中的农药残留和检测对象较为单一的问题,该研究以不同植物叶片啶虫脒农药残留为研究对象,探究了利用荧光强度检测叶片表面农药残留的可行性,设计了一款叶片表面农药残留的便携式检测仪器...
关键词：农作物 农药 叶片 荧光光谱 光学系统 检测仪器 
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