科研产出
基于点云图的三维生猪模型重建技术
《安徽科技学院学报 》 2024
摘要：目的:运用点云处理技术，重建生猪三维模型，为后期的生猪体尺自动测量和体质量估测研究提供必备条件，减少人工测量带来的疫病传播风险和应激反应，降低猪场经济损失。方法:开发多视角视频数据采集平台，实现2个深度相机分别从不同角度同步采集视频数据，经处理获取2个视角的点云数据，通过研究点云图的精准匹配技术，重建生猪三维模型。结果:通过对生猪点云图的精配准能够生成准确且完整的生猪三维模型，相较于粗配准的三维模型体尺测量结果提升了0.6%。结论:三维生猪模型为生猪后期的体尺测量提供一种高效、非接触式的解决方案，具有广阔的应用前景和潜在的实际价值。
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基于ERNIE-BiLSTM-CRF模型的土壤肥力命名实体识别研究
《园艺与种苗 》 2023
摘要：为充分利用安徽省土壤肥力指标数据,解决现有土壤肥力命名实体识别方法普遍存在的效率低、迁移能力较差以及长文本处理影响效果等问题,文中提出了一种基于ERNIE-BiLSTM-CRF模型的土壤肥力命名实体识别方法,并构建了一套安徽省土壤肥力知识问答系统.首先将土壤肥力数据集中的长文本处理为短文本,对土壤肥力信息使用ERNIE模型编码,得到保留语义关联的词表示形式,再利用BiLSTM模型进行特征提取,对一切可能的标签序列评分并输出给CRF模型,最后使用CRF模型解码获取分数最高的标签序列,生成实体标签序列.结果表明,与HMM模型、CRF模型、BiLSTM模型、BiLSTM-CRF模型相比较,本文使用的基于ERNIE-BiLSTM-CRF模型的土壤肥力命名实体识别方法,准确率P达到92.85%、召回率R达到92.00%、F1值达到92.59%,取得了相对较好的识别效果.
关键词： 命名实体识别 ERNIE-BiLSTM-CRF 土壤肥力 标签序列 长文本处理.
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基于PCNN-Attention的土壤肥力关系抽取研究
《安徽农业科学 》 2022
摘要：关系抽取旨在抽取文本中实体间的语义关系,是知识图谱构建和信息抽取中的一个关键环节.针对中文土壤肥力文本中语法结构复杂、指标类型较多、同一指标描述方式不同等问题,提出一个基于结合注意力机制的分段卷积神经网络(PCNN-Attention)的土壤肥力关系抽取模型,模型利用分段卷积神经网络实现关系抽取,并在此基础上添加了注意力机制,以提高关系分类的准确性.在构建的数据集中,该模型对多种土壤肥力关系进行抽取,准确度、召回率、F1值加权平均值分别达到了89%、89%、88%,验证了该方法的可行性和有效性,能够满足土壤肥力知识图谱系统构建的需求.
关键词： 土壤肥力 PCNN 注意力机制 关系抽取 知识图谱
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