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1.
本文主要介绍了蒙城县以优质专用订单小麦生产为抓手的秋种工作总体思路,通过加强示范片建设,以品种结构调整为切入点,以市场需求为导向,进一步优化品种布局,强化农机农艺配套融合,落实测土配方施肥、科学播种和病虫草害绿色防控等手段,实现农药化肥使用量“负增长”、达到产量提高,品质改善,订单回收、提质增效目标,同时提出了具有针对性的冬前田管技术措施,供广大农技人员及种植户参考借鉴,为指导大田生产提供理论和实践依据。 相似文献
2.
针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限,导致防碰撞能力下降的问题,提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型,通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置,对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理,实现模型的训练和优化。实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力,达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法,具有一定的参考价值和应用前景。 相似文献
3.
4.
采取不同浸种方法、GA_3应用和层积催芽对比试验,对紫椴种子解除休眠方法进行研究。结果表明:温水(7d)+GA_3+室内(13~18℃,30d)+室外冷冻(60d)+窖藏(-2~2℃,60d)为最佳处理组合,发芽率和出苗率为84.7%和79.5%,出苗整而齐(25d全苗);苗木质量好,1a生平均苗高和平均地径分别为0.55m和0.56cm,主根长25.5cm,侧根25条。GA_3浸种对紫椴种子解除休眠具有促进作用,层积催芽室内高温+室外冷冻+低温窖藏效果最好,高低变温效果次之,低温窖藏效果再次,而室内高温效果最差。研究表明,紫椴为综合性休眠类型,采用浸种+GA_3+合理层积催芽,能有效解除种子休眠。 相似文献
5.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
6.
针对目前高寒地油菜播种机普遍存在的重播漏播率高、人工劳动强度大、生长期缺水等问题,研究设计了一种气吸式精量播种机,一次性完成膜上播种、施肥、滴水灌溉、覆膜。分析了播种机主要结构、工作原理,对其关键部件进行结构设计,以排种盘转速、气吸室负压、排种盘型孔直径为试验因素,利用软件优化分析获得合理参数组合。结果表明:播种机排种盘转速197 r·min-1、气吸室负压2.5 kPa、排种盘型孔直径1.2 mm时,田间播种合格率为93%、重播率3%、漏播率1%,播种质量较好。田间试验表明上述参数组合下排种器工作性能满足油菜播种机工作性能要求,该研究为油菜精密播种机的研究和设计提供了理论和技术参数。 相似文献
7.
8.
播种机在播种过程中普遍存在漏播、重播及堵塞等情况,因此播种机的质量监测是非常重要的。为此,将播种机智能化监测和反馈调节系统引入到了播种机的设计上,并根据英语关键词句匹配原理提出了基于故障匹配反馈调节的播种机智能化控制系统。为了验证系统的可行性,采用神经网络算法和故障匹配方法对播种机控制系统进行了设计,并对播种性能进行了测试。测试结果表明:相比其他系统,本系统的监测精度较高,与人工监测结果基本吻合;从播种情况来看,具有更低的漏播率和重播率,播种精度较高,可以满足精密播种机的设计需求。 相似文献
9.
10.
一、试验目的根据固始县农业环境条件,结合小麦品种特征特性进行播量优化试验和示范,以期获取优质小麦适期播种的最佳播种量数据,为构建优质小麦协调合理的群体结构,为小麦优质、高效生产奠定基础。二、试验方法(一)试验地点稻茬麦区试验基点安排在郭陆滩镇太平村太平农业种植合作社。试验地较为平坦,排灌方便。土壤为轻壤型水稻土,肥力较高。前茬作物为水稻,每667 m2产量550 kg。 相似文献