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1.
在设计采摘机器人时,视觉辨识系统设计是关键。机器视觉算法的改进和多光谱相机的使用,有助于机器人更快地找到采摘目标。瓦赫宁根大学荷兰园艺研究所设计的早期机器人最先用于采摘黄胡椒,这是低垂生长的果实,训练机器人上的摄像头来寻找绿叶中黄色或红色的辣椒相对简单。在技术工人短缺、全球人工费增长的情况下,机器人研发人员和园艺从业人员正合作开发机器人,以提高生产率。  相似文献   
2.
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   
3.
姚州  谭焓  田芳  周勇  章程 《中国饲料》2021,1(7):7-12
智慧羊场具有科学化、标准化管理的优点,是羊场转型发展的趋势。计算机视觉技术是人工智能的核心,可以实现非接触性、自动化、实时监测羊的个体信息。本文总结并分析了计算机视觉在羊场的个体识别方法、行为识别方法、体尺与体重估测、疾病监测的研究现状,并指出计算机视觉在智慧羊场的进一步发展趋势。 [关键词] 计算机视觉|智慧羊场|个体识别|行为识别|体尺与体重估测|疾病监测  相似文献   
4.
机器视觉技术在现代农业生产中的研究进展   总被引:2,自引:1,他引:1  
机器视觉技术已经广泛应用于农业生产的各个环节,详细阐述机器视觉的概念、组成部分、工作原理以及发展历程,总结国内外的研究成果,介绍机器视觉技术在作物病虫草害识别与监测、作物生长信息监测与产量估计、果蔬识别定位与采摘、种子产前检测与果蔬分级以及农业机器人视觉导航等领域的研究进展与应用情况,提出农业场景视觉系统在稳定性、可靠性、准确性以及嵌入式视觉系统硬件计算能力与核心算法等方面还有待提高与突破,国内高水平学者集中的研究机构匮乏,行业创新能力不足,本土企业竞争力较弱等劣势;认为3D视觉技术、多传感器融合的视觉系统以及与5G深度融合的视觉系统将会成为未来农业生产领域的主要研究方向。此外,机器视觉技术的应用势必会带动产业升级、推动农业智能化发展,为无人农场建设提供有力的技术保障。  相似文献   
5.
提出一种基于机器视觉的莲子去芯位置定位的方法,并搭建试验平台进行去芯验证。采集4个产地、不同尺寸的莲子,用2个相互垂直的摄像头采集凹槽内莲子图像,对图像进行裁剪和灰度处理后,通过莲子头部和尾部的灰度特征差异识别莲子朝向;对沿长轴尾部向上的莲子图像进行二值化处理,经腐蚀运算以消除边缘杂质,缩放以增大特征点的曲率,利用角点检测确定莲子去芯位置坐标后进行坐标换算,计算机械手移动距离,实现莲子去芯作业。试验表明:莲子理想去芯位置为莲子尾部凸点,莲子朝向判别成功率约97%,尾部凸点识别准确率约97%,整体识别成功率约94%,去芯成功率约93%,单颗莲子图像处理平均时间约78 ms,平均去芯时间约0.5 s。若以尾部凸点识别成功数为基数计算,则莲子去芯成功率可达98.9%。  相似文献   
6.
果实表型数据高通量、自动获取是果树新品种育种研究的基础,实现幼果精准检测是获取生长数据的关键。幼果期果实微小且与叶片颜色相近,检测难度大。为了实现自然环境下苹果幼果的高效检测,采用融合挤压激发块(Squeeze-and-Excitation block, SE block)和非局部块(Non-Local block, NL block)两种视觉注意机制,提出了一种改进的YOLOv4网络模型(YOLOv4-SENL)。YOLOv4模型的骨干网络提取高级视觉特征后,利用SE block在通道维度整合高级特征,实现通道信息的加强。在模型改进路径聚合网络(Path Aggregation Network, PAN)的3个路径中加入NL block,结合非局部信息与局部信息增强特征。SE block和NL block两种视觉注意机制从通道和非局部两个方面重新整合高级特征,强调特征中的通道信息和长程依赖,提高网络对背景与果实的特征捕捉能力。最后由不同尺寸的特征图实现不同大小幼果的坐标和类别计算。经过1 920幅训练集图像训练,网络在600幅测试集上的平均精度为96.9%,分别比SSD、Faster R-CNN和YOLOv4模型的平均精度提高了6.9百分点、1.5百分点和0.2百分点,表明该算法可准确地实现幼果期苹果目标检测。模型在480幅验证集的消融试验结果表明,仅保留YOLOv4-SENL中的SE block比YOLOv4模型精度提高了3.8百分点;仅保留YOLOv4-SENL中3个NL block视觉注意模块比YOLOv4模型的精度提高了2.7百分点;将YOLOv4-SENL中SE block与NL blocks相换,比YOLOv4模型的精度提高了4.1百分点,表明两种视觉注意机制可在增加少量参数的基础上显著提升网络对苹果幼果的感知能力。该研究结果可为果树育种研究获取果实信息提供参考。  相似文献   
7.
项迪燕 《林产工业》2020,57(4):106-108,112
当年轻族群成为终端消费市场上的主流之后,为有效满足这些年轻人个性化的需求,在家具生产与设计的过程中,越来越多的人性化、个性化设计方案被投入实际应用中,这不仅有效增强了这些家具的实用性,同时也扩充了其适用性。概述了视觉传达设计中的人性化设计,阐释了家具人性化设计具体内涵,详细分析了家具人性化设计基本特征,进而对家具人性化设计发展趋势进行研判,以期为人性化设计理念在家具设计中广泛应用提供参考。  相似文献   
8.
《现代园艺》2020,(1):145-147
国内外绿道的发展动态已有多年,绿道衍生出来的乡村绿道目前在国内难以受到重视,空间破碎严重,均质化景观现象普遍,基础设施较差,建设力度不够,难以使游客产生视觉吸引力,导致观赏性和体验舒适性不高。因此,需要广大行业从业人员重视乡村绿道的发展,营建乡村特色的线性景观空间,为广大村民及游客提供良好的乡村游憩环境。以义杭线和佛低线部分路段为例,深入分析现状资源优势,选取沿线重要节点、线性道路、周边水体、植物等典型景观类型,提出相关营建策略,为后期建设提供理论依据。  相似文献   
9.
研究和制作一款基于自由变化高低分离及高清视觉定位捕捉的悬挂果高效采摘装置,适用于果树密集、全地形便携高效的采摘工作。主要包括悬挂果采摘机械特性研究、新型百变自由伸缩分离的悬挂果采摘臂的数学分析和机构制作、视觉定位机构、悬挂果定位影像识别技术、剪切机构的研究能通过自由百变伸缩机械臂实现高空和低空的悬挂果的采摘,结合高清影像识别和无线控制技术,能根据果实的大小、颜色、成熟度等属性,选择性采摘并对其进行分类、分级,实现果实的高效采摘,同时不损伤果树,实验表明能大大降低人工劳动强度。  相似文献   
10.
除草机器人是自主作业水平较高的一种新型农机设备,由于作业环境复杂,其作业质量和效率受视觉导航系统的影响较大。为了提高除草机器人视觉导航系统的精度及实时处理图像的效率,将DSP图像处理技术引入到了视觉导航系统的设计上。为了验证方案的可行性,结合MatLa软件对系统的图像处理能力进行了仿真实验,首先将采集图像利用MatLab处理为CCS的数据文件,然后传送给DSP处理器进行处理,最后将处理数据利用CSS传给MatLab软件进行图像显示,验证其是否能够成功的提取导航线位置。  相似文献   
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