首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
文章检索
  按 检索   检索词:      
出版年份:   被引次数:   他引次数: 提示:输入*表示无穷大
  收费全文   1066篇
  免费   156篇
  国内免费   360篇
林业   85篇
农学   30篇
基础科学   430篇
  461篇
综合类   461篇
农作物   39篇
水产渔业   12篇
畜牧兽医   48篇
园艺   10篇
植物保护   6篇
  2024年   3篇
  2023年   60篇
  2022年   73篇
  2021年   75篇
  2020年   78篇
  2019年   55篇
  2018年   57篇
  2017年   90篇
  2016年   80篇
  2015年   83篇
  2014年   104篇
  2013年   90篇
  2012年   73篇
  2011年   77篇
  2010年   83篇
  2009年   87篇
  2008年   58篇
  2007年   78篇
  2006年   50篇
  2005年   67篇
  2004年   36篇
  2003年   22篇
  2002年   19篇
  2001年   26篇
  2000年   12篇
  1999年   13篇
  1998年   8篇
  1997年   9篇
  1996年   5篇
  1995年   3篇
  1994年   2篇
  1993年   1篇
  1992年   1篇
  1991年   2篇
  1990年   1篇
  1981年   1篇
排序方式: 共有1582条查询结果,搜索用时 15 毫秒
1.
基于GF-1和Sentinel-2时序数据的茶园识别   总被引:1,自引:1,他引:0  
由于茶园大多分布在地形复杂的山区,地块破碎,分布零散,形状差异大、植被混杂且茶园所处环境长期受到云雨的影响,增加了茶园遥感识别的难度与不确定性,针对这一问题,该研究提出了利用高分1号(GF-1)和哨兵2号(Sentinel-2)时序数据提取茶园的方法,以浙江省武义县王宅镇为研究区,采用GF-1号为主要数据源,并利用MODIS地表反射率产品和Sentinel-2反射率数据,基于时空融合算法得到时间分辨率5 d的10 m Sentinel-2完整的时序数据。综合利用GF-1在空间细节方面的优势和重建的Sentinel-2高观测频率时序数据在反映茶树生长过程方面的优势,分别基于GF-1的光谱和纹理特征及GF-1的光谱、纹理特征和Sentinel-2时序特征两种特征组合方式,采用随机森林算法提取茶园。结果表明,GF-1光谱、纹理信息结合Sentinel-2时序信息分类结果的准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为96.91%、3.09%、89.00%、83.09%和0.86,仅基于GF-1光谱和纹理信息的分类准确率、错误率、精确率、召回率和F1分数分别为94.72%、5.28%、73.09%、84.61%和0.78,添加时序信息分类结果总体优于未添加时序信息的分类结果。表明高空间分辨率结合高频率时序遥感数据是提高茶园分类精度的有效手段。  相似文献   
2.
采用改进CenterNet模型检测群养生猪目标   总被引:5,自引:4,他引:1  
为实现对群养环境下生猪个体目标快速精准的检测,该研究提出了一种针对群养生猪的改进型目标检测网络MF-CenterNet(MobileNet-FPN-CenterNet)模型,为确保目标检测的精确度,该模型首先以无锚式的CenterNet为基础结构,通过引入轻量级的MobileNet网络作为模型特征提取网络,以降低模型大小和提高检测速度,同时加入特征金字塔结构FPN(Feature Pyramid Networks)以提高模型特征提取能力,在保证模型轻量化、实时性的同时,提高遮挡目标和小目标的检测精度。该研究以某商业猪场群养生猪录制视频作为数据源,采集视频帧1 683张,经图像增强后共得到6 732张图像。试验结果表明,MF-CenterNet模型大小仅为21 MB,满足边缘计算端的部署,同时对生猪目标检测平均精确度达到94.30%,检测速度达到69 帧/s,相较于Faster-RCNN、SSD、YOLOv3、YOLOv4目标检测网络模型,检测精度分别提高了6.39%、4.46%、6.01%、2.74%,检测速度分别提高了54、47、45、43 帧/s,相关结果表明了该研究所提出的改进型的轻量级MF-CenterNet模型,能够在满足目标检测实时性的同时提高了对群养生猪的检测精度,为生产现场端的群养生猪行为实时检测与分析提供了有效方法。  相似文献   
3.
董戈 《农机化研究》2021,(3):260-264
首先,介绍了水果收获机器人抓取系统的总体架构;然后,利用深度学习对水果目标识别进行了研究,实现了一套基于卷积神经网络的目标检测算法;接着,利用图像处理技术实现了对目标物体定位的功能,可以引导水果收获机器人完成对目标水果的采摘。实验结果表明:水果收获机器人抓取系统对水果坐标的计算误差较小,且具备较强的水果识别和定位能力。  相似文献   
4.
基于机器视觉的温室番茄裂果检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
该文通过对温室番茄果实进行定位及裂果检测,可为番茄裂果率预估及后续裂果自动筛选提供参考。针对自然光照下采集的各类番茄图像,在相关颜色空间中进行阈值预分割,利用前期支持向量机训练得到的纹理特征分类器对预分割区域进行二次判别;之后在前景区域利用显著性角点分割构造边缘轮廓集,利用基于最小二乘法修正的改进霍夫变换拟合单个番茄目标;最后利用二维Gabor小波算子对拟合的单个番茄区域进行纹理特征提取及裂果判别。文中共采集82幅番茄图像,其中50幅图像作为训练集图像,32幅图像作为验证集,所提算法对测试集中总共128个番茄的果实正确检出率为91.41%,对其中35裂果的正确判别率为97.14%,裂果判别部分平均耗时21 ms。试验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性与可靠性,对成熟期番茄裂果率的估计研究及采摘过程中裂果的自动分级筛选具有较好的指导意义,为未来实现温室番茄果实生长状态在线监测提供参考。  相似文献   
5.
介绍了红外热成像技术的基本原理和常用热图像处理方法,总结了红外热成像技术在作物水分胁迫、侵染性病害监测、冻害胁迫以及产量预测等领域中的应用,分析了红外热成像技术在农业领域的开发与应用中所面临的难题和未来的发展趋势,以期为红外热成像技术在农业上的实际开发应用提供参考。   相似文献   
6.
马铃薯薄片干燥过程形态变化三维成像   总被引:2,自引:2,他引:0  
为研究马铃薯薄片在干燥过程中形态变化规律,该文利用Kinect传感器搭建了图像采集平台,研究其在不同干燥温度下(50、60、70、80℃)的形态变化规律。通过图像采集平台获取马铃薯薄片深度图像和彩色图像,利用彩色图像确定感兴趣区域,对对应区域的深度图像进行灰度值拉伸、阈值分割、边缘去噪处理,进而提取特征,计算出正投影面积的收缩率、深度均值及标准差,以表征马铃薯干燥过程中表面卷曲及平整度等形态指标的变化规律。对不同干燥时间点马铃薯片进行三维图形显示可观察其变化规律明显。统计结果表明:低温(50、60℃)与高温(70、80℃)对马铃薯薄片干燥时的收缩率、卷曲程度具有显著影响(P0.05)。50℃时收缩率为54.97%,80℃时收缩率升高为64.55%;干燥温度与马铃薯片卷曲程度呈先升后降的关系,60℃时卷曲度最大,其深度均值为27.81 mm,80℃时降低到18.86 mm。而四组温度下,马铃薯薄片的平整度具有显著性差异(P0.05),50℃时马铃薯片深度值的标准差为7.99 mm,80℃时降低至5.71mm,说明平整度随着干燥温度升高而增加。该研究可为马铃薯薄片干燥过程中形态变化的检测提供参考,同时为干燥工艺的智能化控制提供技术依据。  相似文献   
7.
油菜角果数量及关键表型参数的自动化检测方法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为有效替代人工方式考种油菜、观测角果,研究了一种用于测量批量角果的数量和关键表型参数的自动化检测方法。设计了角果散铺和图像采集装置,利用拨动加振动的方式将堆积角果均匀散开并拍摄视频;使用二维码作为标记块,以有效地提取关键帧并拼接为包含全部角果的整幅图像;提出了基于凹点提取与匹配的图像分割方法,分割各种形态下的重叠角果,准确率达到98%以上。在关键表型参数测量中,利用了最大类间方差法以判断角果的正置或侧置姿态,以此估计角果横切面的近似椭圆长短轴,再计算角果的长度、表面积和体积。实验结果表明该方法具有很好的检测精度,对不同品种的油菜适应性较好,长度、表面积和体积的估计误差分别不大于2.9%、4.8%和5.0%。该方法可以有效替代人工方式的油菜考种,为相关农业科研领域提供基础数据。  相似文献   
8.
缺株玉米行中心线提取算法研究   总被引:1,自引:1,他引:0  
无人驾驶农机自主进行行驶路径检测和识别系统需要具备环境感知能力。作物行的中心线识别是环境感知的一个重要方面,已有的作物行中心线识别算法在缺株作物行中心线提取中存在检测精度低的问题。该研究提出了一种能够在缺株情况下提取玉米作物行中心线的算法。首先采用限定HSV颜色空间中颜色分量范围的方法将作物与背景分割,通过形态学处理对图像进行去噪并填补作物行空洞;然后分别在图像底部和中部的横向位置设置条状感兴趣区(Region of Interest,ROI),提取ROI内的作物行轮廓重心作为定位点。在图像顶端间隔固定步长设置上端点,利用定位点和上端点组成的扫描线扫描图像,通过作物行区域最多的扫描线即为对应目标作物行的最优线;将获取的最优线与作物行区域进行融合填充作物行中的缺株部位;最后设置动态ROI,作物行区域内面积最大轮廓拟合的直线即为目标作物行中心线。试验结果表明,对于不同缺株情况下的玉米图像,该算法的平均准确率达到84.2%,每帧图像的平均检测时间为0.092 s。该研究算法可提高缺株情况下的作物行中心线识别率,具有鲁棒性强、准确度高的特点,可为无人驾驶农机在作物行缺株的农田环境下进行作业提供理论依据。  相似文献   
9.
基于序列信息的土壤CT图像超分辨率重建   总被引:1,自引:1,他引:0  
受部分容积效应影响,土壤计算机断层扫描(Computed Tomography,CT)图像存在孔隙边界模糊现象,影响土壤孔隙结构研究的准确性。针对该问题,该研究提出基于序列信息的生成式对抗网络(Sequence information Generative Adversarial Network,SeqGAN),实现土壤CT图像的超分辨率重建。针对土壤CT序列图像具有较高相似性的特点,SeqGAN法引入序列卷积块挖掘前后图像的序列信息,并将多重特征增强融合于目标图像中;利用多层残差块提取图像特征,构建残差块输入和输出的直接连接,以减少模型退化;利用对抗网络实现损失间接反馈,提高模型的特征学习能力。在序列相似性较高的土壤图像数据集验证了该方法性能。结果表明,SeqGAN法均方误差比次优方法GAN降低25%,峰值信噪比提升1.4 dB,结构相似性提升0.2%。重建的土壤图像具有较高准确率和清晰度,可为后续土壤物理学研究提供准确的数据基础。  相似文献   
10.
奶牛表型特征是评价奶牛成长状况的一项重要参数,为减少奶牛的应激性且能便捷地获取奶牛几何表型尺寸,运用图像处理技术提取奶牛表型特征参数,设计了一款针对深度图像和点云数据的奶牛几何表型特征获取系统。对奶牛深度图像采用背景减去法、阈值分割、滤波和空洞填充等方法获取奶牛目标区域,对目标采用边缘检测、角点检测和凸包运算等检测特征点,最后对应点云数据获得奶牛表型特征尺寸。系统现场试验结果表明,系统获取的体重准确性在98%以上,体尺准确性在96%以上,系统工作稳定、测量精度高,为实现数字化养殖打下了基础,具有很好的应用前景。   相似文献   
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号