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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
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针对目前修剪机修剪形状单一,适应性差,修剪机械通用性能低的问题,通过理论分析、三维模型设计、性能试验相结合的方法,设计针对新型果园的宽幅联合仿形修剪机。主要对该整机的机架结构、切割装置、传动系统、液压系统进行了设计,并分别对机架结构和切割装置的机构进行运动分析。试验结果表明:该修剪机切割高度范围为500~4 000 mm,向左最大移动幅度为1 530 mm,向右最大移动幅度为740 mm,左右最大摆角幅度为±25°,最大切割直径为60 mm,修剪漏割率为7.3%,修剪合格率为90.9%,切割断面质量和修剪形状符合农艺学的要求。该机适应性强,通用性能高,能满足多种修剪树形的需要。 相似文献
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珠海夏天天气炎热,高温高湿,加上舍饲规模化生产改变了奶山羊的生活习性,对奶山羊的生产性能影响较大。复合微生态制剂能够维持肠道菌群平衡,培育优势菌群,产生大量内生消化酶,提高动物增重和饲料转化效率;调节免疫机能,增强抵抗力,在泌乳期的草食动物中应用有明显效果。笔者从泌乳奶山羊羊群中,选择体型、产奶量、年龄相近的健康奶山羊20只,随机分成2组,每组10只,进行称重并编号,给每只奶山羊每天添加1g复合微生态制剂(上海创博生态工程有限公司富酶利生素)。试验期间,试验组比对照组平均每天产乳量增加0.63 kg/只,体重增加0.45 kg/只。整个饲养过程中无病害发生,采食量改善明显,增产效果明显。 相似文献
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森林资源的存在对净化空气、调节气候、水土保持、节能减排等方面有重要的实现意义,森林同时也是林业文化建设的根本、野生動物生存之家,生活产生中的可利用资源。森林资源的作用非常广泛,与社会发展、经济发展、生态发展都有重要的促进作用,加强林业发展,实现生态保护,提高人们生活水平。 相似文献
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有效预防农田土壤风蚀,防止耕地退化,需要研究农田土壤风蚀机理。集沙仪作为研究农田土壤风蚀的关键仪器,其核心部件风沙分离器的结构设计会影响集沙仪的测试精度。针对分流对冲式与循环摩擦式风沙分离器,利用微型风洞对其等动力性、降速性能和气固分离效率进行对比试验分析,选用性能更好的风沙分离器以实现农田集沙仪的全自动采集风蚀数据功能,进一步提高其测试精度。试验结果表明:在5种风速条件下,分流对冲式与循环摩擦式风沙分离器的等动力性分别为91.99%、92.04%、92.31%、92.06%、92.14%和92.90%、92.78%、93.06%、92.99%、92.84%;在13.8m/s试验风速下,分流对冲式风沙分离器排气口风速降低83.84%,排沙口风速降低88.99%;而循环摩擦式风沙分离器排气口风速降低92.54%,排沙口风速降低90.41%。分流对冲式与循环摩擦式风沙分离器气固分离效率分别为99.8%,98.9%。 相似文献