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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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以云南、四川主栽的4个葡萄品种为试材,在常规用药方式基础上辅以微生态制剂,测定其对葡萄酸腐病和黑曲霉病防控效果及对果实品质的影响,以期为有效防控葡萄酸腐病和黑曲霉病的发生,解决生产实践中的具体问题提供科学参考依据。结果表明:微生态制剂能提高葡萄果粒大小和百粒质量,同时增加糖酸比。在传统用药基础上使用绿康威,对葡萄酸腐病和黑曲霉病的防效最佳,分别达52.3%和42.4%;在传统用药基础上使用绿地康3号,其防效为31.3%和21.9%,均表现出良好的防效;前期使用化学药剂,后期单独使用微生态制剂对酸腐病的防效不太明显。 相似文献
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山西黑茶山国家级自然保护区油松分布广泛,生长状况良好,具有很好的研究价值。介绍了保护区常见的几种植被类型及主要分布区域,为保护区油松资源的保护和研究提供了依据。 相似文献
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针对农用电动运输车直流电源电压降落而导致的动力降低,以及车辆行驶工况复杂多变等问题,设计一种基于双向准Z源逆变器的无刷直流电机驱动系统。以STM32F103C8T6为控制器,完成驱动系统的硬件电路设计。通过直流母线方波升压和SVPWM控制策略,使无刷直流电机驱动系统具有ON-PWM斩波、准Z源方波升压、准Z源SVPWM三种驱动模式。最后搭建驱动系统的试验平台,取直流电源电压U_(dc)=24 V,直通占空比D_0=0.2,准Z源方波升压和准Z源SVPWM都将逆变桥的直流母线电压提升至40 V以上,有效解决直流电源电压降落的问题。驱动系统根据加速、爬坡、重载等具体工况快速、准确地切换工作模式,满足车辆的动力需求,提高车辆行驶的安全性和可靠性。 相似文献