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1.
基于声振信号对称极坐标图像的苹果霉心病早期检测 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现苹果早期霉心病较高精度的检测,该研究采用对称极坐标法(Symmetrized Dot Pattern,SDP)将苹果声振信号变换为雪花图,然后采用AlexNet、VGG16和ResNet50卷积神经网络以迁移学习方式深度挖掘SDP雪花图像的特征信息,将其输入到支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器,对霉心程度≤7%的苹果进行检测。研究结果表明,当时间间隔系数为25和角度放大因子为50°时,健康果与早期霉心果声振信号的SDP图形状特征差异最大,在此条件下获取的SDP图经卷积神经网络AlexNet、VGG16和ResNet50提取特征并构建了不同核函数的SVM霉心果检测模型,在各类SVM模型中,ResNet50-SVM-gaus(高斯基)模型用相对较少的训练时间和参数量可取得训练集霉心果较高分类准确率,经超参数优化训练该模型对健康果和早期霉心果测试集不平衡样本(10∶1)的总体分类准确率达到96.97%,平均查准率、平均查全率、平均加权调和均值、Kappa系数和马修斯相关系数值分别为80.19%、90.36%、86.21%,82.54%和82.68%,该模型不仅对多数类的健康果保持较高分类准确率,而且对少数类的早期霉心果也具有较高判别能力。这些研究结果为声振法应用于果蔬内部病害的早期在线检测系统研发提供了技术支撑。 相似文献
2.
不同因素影响下层状土壤水分入渗特征及水力学参数估计 总被引:8,自引:1,他引:7
层状土壤是自然界常见的土体结构,其水分运移规律不同于均质土;大气降水、灌溉水等水分的入渗是土壤水文过程的一个重要环节,同时它也与地下水补给、污染物运移等过程紧密相关。土壤初始含水量、土体构型及供水强度等因素均会影响水分的入渗过程。为探究积水深度、土体构型、初始含水量三种因素对层状土壤水分运移的影响,通过室内积水入渗试验对湿润锋、累积入渗量、土壤剖面压力水头进行观测,并利用Hydrus-1D模型反演水力参数并对相应条件下的水分运移规律进行模拟和分析。结果表明,层状土壤中湿润锋随时间的推进方式由非线性过渡至线性,入渗率逐渐减小。三种因素作用下,层状土壤水分运移特征有明显差异:积水深度、土壤初始含水量增加时,湿润锋运移速率和入渗率均增大,且各观测点压力水头升高加快,土壤不饱和程度降低;上砂壤下粉砂壤构型较上粉砂壤下砂壤构型而言,整体湿润锋推进速率和入渗率较大,出流快,且入渗后期界面处的压力水头高于其他观测点。且结果表明,反演的水力学参数较拟合实测的参数更适用于层状土壤入渗的模拟和预测。该研究旨在揭示和掌握层状土壤水分运移规律和影响因素的作用机制,并进一步为农田灌溉措施的合理制定提供科学依据。 相似文献
3.
发动机冷却系统热平衡整机试验作为拖拉机的基本性能,在试验中,如何发现特点、提高发动机冷却系统热平衡整机性能,已成为产品研发中的重要环节。 相似文献
4.
5.
6.
秸秆或粉煤灰添加对砂姜黑土持水性及小麦抗干旱胁迫的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
针对黄淮海平原典型中低产土壤砂姜黑土黏粒含量较高,土壤有效水分库容较低,严重限制作物生产的现状,该文采用盆栽试验,研究了不同外源改性物料的添加对土壤持水性能及小麦生理的影响,以期获得农田水分管理过程中的关键参数。盆栽试验设置常规氮磷钾(control,CK),常规氮磷钾配施下的添加秸秆(straw returning,SR)、秸秆碳(straw carbon,SC)和粉煤灰(fly ash,FA)处理,维持土壤相对含水率在80%,培育小麦至抽穗期,开展为期10 d的干旱胁迫试验。结果显示SR和SC处理提高了土壤持水能力,且处理间的差异较小;FA处理因其表面富含大量疏水性结晶矿物,土壤相对含水率下降较快,迟效水含量显著低于其余处理,但土壤速效水含量显著提高。不同改性措施均有提高小麦叶片相对含水率,减轻干旱胁迫的趋势,但在极端干旱胁迫下,FA处理叶片相对含水率不仅明显低于其余处理,且作物体内积累大量丙二醛、过氧化氢等有害物质。田间管理中砂姜黑土相对含水率应维持在38%(SR)、36.5%(SC)和24.5%(FA)以上,当土壤相对含水率低于30.78%(SC)、28.43%(SR)和22.5%(FA)时将会对作物生理产生不可逆的伤害。鉴于秸秆优良的保水性能,粉煤灰“富水,不保水”的特性,秸秆与粉煤灰的配合施用将利于砂姜黑土的改良。相关机制值得进一步研究。 相似文献
7.
玉米行间导航线实时提取 总被引:10,自引:7,他引:3
针对高地隙植保机底盘玉米田间植保作业压苗严重的现象,该研究提出了基于车轮正前方可行走动态感兴趣区域(Region of Interest,ROI)的玉米行导航线实时提取算法。首先将获取的玉米苗带图像进行像素归一化,采用过绿算法和最大类间方差法分割玉米与背景,并通过形态学处理对图像进行增强和去噪;然后对视频第1帧图像应用垂直投影法确定静态ROI区域,并在静态ROI区域内利用特征点聚类算法拟合作物行识别线,基于已识别的玉米行识别线更新和优化动态ROI区域,实现动态ROI区域的动态迁移;最后在动态ROI区域内采用最小二乘法获取高地隙植保机底盘玉米行间导航线。试验表明,该算法具有较好的抗干扰性能,能够很好地适应较为复杂的田间环境,导航线提取准确率为96%,处理一帧分辨率为1 920像素×1 080像素图像平均耗时97.56 ms,该研究提出的算法能够为高地隙植保机车轮沿玉米垄间行走提供可靠、实时的导航路径。 相似文献
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