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针对大棚内除草环境复杂,且杂草种类繁多导致识别困难的特点,设计了一种机械式智能除草机器人。对试验田数据进行采集后,使用Yolov5模型进行150次迭代训练,最终训练出模型平均精度(map50)为82%,为了提高识别准确率,迭代次数增加到300次,最终模型平均精度(map50)为91%,机器人使用了Jetson Orin nano开发板为处理器,Intel D435深度摄像头进行数据采集,图像处理时间为1.2 ms,满足实时处理要求。采用机械式除草,减少了农药使用,该研究可为以后智能除草设备设计提供参考。 相似文献
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基于机器视觉的马铃薯晚疫病快速识别 总被引:7,自引:6,他引:1
晚疫病是马铃薯的一种严重病害,可造成减产甚至绝收。因此马铃薯晚疫病的识别与控制对提高其产量有非常重要的意义。该文基于机器视觉技术对马铃薯叶部晚疫病进行检测,根据马铃薯叶片上晚疫病斑的颜色、纹理和形状特征参数的不同,提取叶片表面的特征参数,并建立数学模型对病害程度做出评价。在RGB、HSV颜色空间中,根据马铃薯叶片在患病早期叶片颜色发生变化且与健康叶片不同,利用颜色特征,建立马铃薯晚疫病的无病和患病模型,该模型对马铃薯患病早期的识别率为67.5%。利用灰度共生矩阵,采用纹理统计参数进行病害等级评价,用熵值和能量值描述晚疫病的严重程度,纹理特征对患病程度的识别率比较稳定,对患病中期与后期的识别率分别为72.5%与80%。利用形状特征的相对特征,根据病斑面积比进行晚疫病诊断,该方法对马铃薯叶片晚疫病患病后期的诊断取得较好效果,识别率为90%,但由于叶片患病早期的病斑面积小且分散,识别难度大,识别率仅为50%。针对颜色、纹理及形状特征在识别马铃薯叶片晚疫病时的优势与局限性,提出颜色纹理形状特征结合的识别方法,对患病中期与后期的识别率分别为90%和92.5%。通常马铃薯晚疫病的理化值检测法耗时数天,但利用机器视觉识别马铃薯晚疫病患病情况非常快速,根据颜色特征进行病害识别的时间约为4 s,纹理特征识别的时间为7 s,形状特征特征识别的时间为3 s,综合颜色纹理形状特征的识别由于计算量较大,识别时间为9 s。该研究可为基于机器视觉的马铃薯晚疫病的快速检测提供理论依据。 相似文献
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随着经济快速发展对于社会的影响,人们对于环境资源重视程度逐渐增加,森林资源已经成为了环境保护的重要方式和手段。天然林是森林资源的重要组成部分,对于天然林实施保护已经成为了各方关注的话题。本文主要对天然林保护工程提出发展建议,希望能够对相关人士有所帮助。 相似文献
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正安塞是陕西设施蔬菜生产的产业大县,秋冬季节是蔬菜播种、育苗、生产管理的重要关口。为了促进蔬菜增产和农民增收,加强技术经验交流,现将安塞近年设施蔬菜生产技术总结如下。1棚室生产过程管理1.1温度管理棚室温度多利用塑料薄膜、草帘或保温被来控制。秋季要注意防止棚内温度过高,以免发生高温烤苗现象。冬季一般采用"晚揭早盖"的办法,时间掌握在上午拉开草帘后,以室内温度不下降为宜,下午在室内温度降 相似文献
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以泾惠渠灌区为例,针对井渠结合灌区地下水超采及地下水位上升而导致的农田灌溉水环境等问题,从水位调控水量的角度出发,提出了基于地下水位合理埋深的水资源调控模式。在确定不同水文地质单元和不同植被类型条件下地下水位合理埋深上下限的基础上,结合PSO-RBF神经网络对地下水位埋深预测的结果,设计了基本、节水两种水资源联合方案,对不同保证率下的灌区水资源进行了联合调控。结果表明:泾惠渠灌区地下水位合理埋深上限介于1.76~3.50m,下限介于8.7~25.0m,不同水文地质单元、植被类型的水位埋深上下限值差异较大;水资源联合调控时,局部地区出现地下水超采,需加强节水灌溉和多水源的联合调控。 相似文献
18.
近些年来,吉林省梨树县委、县政府紧紧围绕"提高畜牧业产业化水平,增加农民收入"这个主题,认真实施"一城三线五区"创业富民发展纲要,依托丰富的粮食资源和区域优势,因地制宜,合理布局,大力兴办农村各类牧业经济合作组织,提高农民组织化程度,培育农村新型市场经营主体,不断探索以市场为导向、以主导产业为重心、以专业合作社为纽带、以畜牧业企业为龙头的新型农民专业合作组织发展新路子.帮助农民规避了养殖风险,缓解了资金紧张、低产难销等一系列困扰养殖业的突出问题,推动了科技进步,降低了养殖成本,提高了养殖业的收入,摸索出了一条畜牧业发展的新模式.截止到目前,梨树县牧业合作社遍布全县20个乡镇,牧业合作社发展到123个,人社养殖户达3.2万户,占全县农户总数的22%.涌现出了百信、夏家、富邦、红嘴等一批省内外知名合作社.全国第一个获得法人资格的农民专业合作社"太平百信农民专业合作社"就诞生在吉林省梨树县. 相似文献
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20.
介绍了冷凉地区繁育的百合种球的采收和冷处理技术,包括采收时间和标准、挖球、冷库消毒及摆放等. 相似文献