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快速准确识别奶牛粪便形态,对于奶牛肠胃健康监测与精细管理具有重要意义。针对目前奶牛粪便识别人工依赖强、识别难度大等问题,提出了一种基于VGG-ST(VGG-Swin Transformer)模型的奶牛稀便、软便、硬便及正常粪便图像识别与分类方法。首先,以泌乳期荷斯坦奶牛粪便为研究对象,采集上述4种不同形态的粪便图像共879幅,利用翻转、旋转等图像增强操作扩充至5580幅作为本研究数据集;然后,分别选取Swin Transformer、AlexNet、ResNet-34、ShuffleNet和MobileNet 5种典型深度学习图像分类模型进行奶牛粪便形态分类研究,通过对比分析,确定Swin Transformer为最优基础分类模型;最后,融合VGG模型与Swin Transformer模型,构建了VGG-ST模型,其中,VGG模型获取奶牛粪便局部特征,同时Swin Transformer模型提取全局自注意力特征,特征融合后实〖JP3〗现奶牛粪便图像分类。实验结果表明,Swin Transformer模型在测试集中分类准确率达859%,与ShuffleNet、ResNet-34、MobileNet、AlexNet模型相比分别提高1.8、4.0、12.8、23.4个百分点;VGG-ST模型分类准确率达89.5%,与原Swin Transformer模型相比提高3.6个百分点。该研究可为奶牛粪便形态自动筛查机器人研发提供方法参考。 相似文献
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大葱的高效收获对于提高地区经济发展水平有着重要的意义,但葱在机械收获时,对葱的力学特性缺少考虑,收获过程造成葱的损坏。以香葱和分葱为试验材料,在CTM6502精密型微控电子万能试验机上进行拉伸试验。通过分析葱受拉时的力学特性曲线,建立其对应力学模型,获得香葱试样被拉伸时的弹性模量为18.369 12 MPa,分葱试样被拉伸时的弹性模量为50.905 53 Mpa;香葱弹性极限强度为0.253 78 MPa,分葱弹性极限强度为0.164 46 MPa;香葱的屈服极限为0.643 07 MPa,分葱的屈服极限为0.358 16 MPa。上述力学数据结论可为大葱收获机械的夹持机构设计及工作参数确定提供理论依据。 相似文献
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马铃薯为无性繁殖作物,病毒及细菌性、真菌性病害的侵染是马铃薯种性退化的重要原因,由于病原菌长期在体内积累,使马铃薯的优良性状退化,生长势减弱,导致大幅度减产和品质下降,抗逆性降低。据调查,马铃薯因病毒病、环腐病、黑胫病的危害一般减产30%~50%,严重的可减产80%以上。由此可见,应用脱毒马铃薯进行茎尖脱毒、组织培养生产原原种、原种进行推广,是一项有效的避毒增产技术,现简介如下。1品种筛选、引进和推广经过多年的引种观察和品种对比试验,筛选出了以下品种,并在全疆累计推广5666.7hm2,深受种植者… 相似文献