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作为茶叶智能化生产的关键难题之一,基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术受到广泛关注。通过综述图像处理技术在茶叶嫩芽识别定位、茶叶病虫害检测、茶叶品种识别与品质检测等方面的研究应用,分析比较各方法的优缺点,总结现有研究存在的主要问题有嫩芽分割受光照影响较大、难以分割含与嫩芽颜色相近背景的图像、枝叶遮挡情况识别效果不理想、缺乏真实背景下茶叶病斑识别算法等。指出基于图像处理的茶叶智能识别与检测技术未来的研究重点:增加不同地域茶叶及品种的样本数据以提高算法普适性;采取多信息融合的方法以求获得更全面的茶叶嫩芽信息;枝叶遮挡严重情况下的识别策略可考虑借助机械装置或风机拨开枝叶,从而避免因枝叶遮挡而导致识别率低的现象发生。 相似文献
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硝铵尿素液肥对玉米生长发育的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
试验研究了不同硝铵尿素液肥施用量对玉米生长的影响规律,以期为玉米栽培中合理施用硝铵尿素液肥提供理论依据。试验在田间条件下,设置N1(N为0 kg/hm~2,CK),N2(N为100 kg/hm~2),N3(N为150 kg/hm~2),N4(N为200 kg/hm~2)4个处理,小区试验设计,3次重复。结果表明,N3处理的株高分别比N1,N2处理提高44.10%,20.84%,且差异显著;N3处理的叶片长度长于N2处理11.03 cm,差异显著,N2处理长于对照9.56 cm,差异也显著;N3处理的根系、茎鲜质量分别比N2处理提高23.09%,30.14%,且差异显著,N2处理与对照之间也存在显著差异;N4处理株高、叶片长度、根系和茎鲜质量均与N3处理之间无显著差异。综合分析认为,N3处理最优。 相似文献
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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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