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  • 作者: 杨霖1 刘双印2 徐龙琴3 赫敏2 绳庆峰2通讯作者 韩佳伟4
  • 学科: 农业科学 > 农业基础科学
  • 创建时间:2024-10-21
  • 出处:《智慧农业(中英文)》 2024年第04期
  • 机构:1.仲恺农业工程学院 信息科学与技术学院,广东广州 510225,中国;北京市农林科学院信息技术研究中心,北京 100097,中国2.仲恺农业工程学院 信息科学与技术学院,广东广州 510225,中国;仲恺农业工程学院智慧农业创新研究院,广东广州 510225,中国3.仲恺农业工程学院 信息科学与技术学院,广东广州 510225,中国;仲恺农业工程学院广州市农产品质量安全溯源信息技术重点实验室,广东广州 510225,中国4.北京市农林科学院信息技术研究中心,北京 100097,中国
  • 简介:[目的/意义]链配送碳排放动态预测是企业碳排放精准评估及其绿色信用等级评定的重要依据.本研究面向车辆碳排放受路况信息、行驶特征、制冷参数等多因素影响,提出一种融合多源信息的冷藏车辆碳排放动态预测模型.[方法]基于道路车辆数量与像素面积占比表征路况信息,构建基于改进YOLOv8s的路况信息识别模型,并以路况信息、行驶特征(速度、加速度)、货物重量、制冷参数(温度、功率)等为输入,构建基于改进iTransformer的冷藏车辆碳排放动态预测模型.最后与其他模型展开对比分析,分别验证路况信息识别与车辆碳排放动态预测的精度.[结果]改进的YOLOv8s路况信息识别模型在精确率、召回率和平均识别精度上分别达到98.1%、95.5%和 98.4%,比YOLOv8s分别提高了 1.2%、3.7%和 0.2%,参数量和运算量分别减少了 12.5%和31.4%,检测速度提高了5.4%.改进的iTransformer...

  • 标签: 冷链配送碳排放路况识别时序预测YOLOv8siTransformer多源信息融合渐进特征金字塔网络