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针对单一的自然场景图像信息不能满足准确识别果实和精准定位目标的要求,提出一种多尺度分解双寻优策略简化脉冲耦合神经网络(Simplified Pulse Coupled Neural Network, SPCNN)的飞行时间(Time of Flight,ToF)与可见光果园苹果图像融合模型。对SPCNN模型引入带参数优化的双寻优策略,对非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT)融合规则进行改进。模型包括配准模块、编码区、多尺度分解模块、单目标SPCNN融合模型、多目标SPCNN融合模型、解码区。模型改进了SPCNN模型的参数优化方式以及迭代次数,模型自适应点火次数较低,在3~7次左右,具有点火次数低、自适应分割、效率高的优点。中光15:00时段点火识别成功率达到了100.00%,点火分割时间达到最低91.91s。与其他融合模型比较,模型在强光12:00、中光15:00、弱光18:20、19:00时段融合图像识别成功率达到100.00%;融合时间低于SPCNN模型,达到最低92.68s。模型识别精度最优达到了100.00%、融合耗时最低达到了92.68s、模型大小较SPCNN低一个数量级,可补充和完善图像层次融合理论和方法。 相似文献
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以红籽鸢尾为试验材料,采用自然干旱胁迫的方法,对红籽鸢尾的土壤临界含水量、叶片相对含水量、叶绿素含量、相对电导率、游离脯氨酸(PRO)含量、丙二醛(MDA)含量、超氧化物歧化酶(SOD)活性及可溶性蛋白含量8个抗旱指标进行测定,将红籽鸢尾与鸢尾属其他6种植物的土壤临界含水量进行对比,结果发现,红籽鸢尾的抗旱性仅次于德国鸢尾和鸢尾,抗旱能力强于马蔺。对红籽鸢尾的SOD活性、相对电导率、PRO含量、相对含水量、MDA含量、可溶性蛋白含量和叶绿素含量7个与抗旱有关的生理生化指标进行主成分分析,结果表明,各指标间具有较好相关性,并可以通过2个主成分把红籽鸢尾抗旱性98.48%的信息反映出来。采用隶属函数法对红籽鸢尾的抗旱性进行综合评价,结果发现,红籽鸢尾的抗旱性比马蔺弱,与通过土壤临界含水量的结果有差异,说明植物抗旱性是通过多种指标协同(包括植物形态学等特性)综合表现出来的。 相似文献
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