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基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献
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(目的)本研究以行政村为评估单元,分析新郑市村域土地生态状况及其变化情况,为合理科学的利用土地提供依据。(方法)通过GIS和RS平台,综合运用遥感影像、统计报表与野外调查数据,采用多因素综合评价法对两期新郑市村域土地生态状况进行综合评估。(结果)结果表明: 2011年、2014年新郑市农村地区土地生态状况分别以二等级、一等级为主,该部分村庄占评价区域面积的58.29%、43.45%。位置分布上,南部山区的农村土地生态状况最好,中部平原其次,北部与郑州市接壤的地区最差,整体呈现三级阶梯型分布。动态分析表明,2011—2014年四年内,农村土地生态状况发展呈现变好趋势的村庄面积占评价区域面积的32.61%,这部分村庄主要分布在新郑市的南部、东部地区,呈现变差趋势的村庄面积占评价区域面积的21.14%,这部分村庄主要分布在新郑市的中北部地区。(结论)该研究获得了新郑市农村地区土地生态状况的优劣分布及其变化情况,为保护土地生态以及合理利用土地奠定了基础。 相似文献
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以番茄品种"福美十号"为材料,采用随机区组试验设计,研究不同基质配比对番茄幼苗生长与叶片叶绿素荧光参数的影响。结果表明:采用A3[V(草炭)∶V(玉米秸秆)∶V(牛粪)∶V(食用菌下脚料)∶V(蛭石)=1∶2∶0.5∶0.5∶1]的基质配比,幼苗在出苗率、株高、茎粗、叶片数和根冠比等性状上表现最优,分别为98.25%、44.60 cm、0.50 cm、9.12片与7.95;叶片光系统Ⅱ(PSIⅡ)原初光能转化效率(Fv/Fm)与PSⅡ潜在活性(Fv/Fo)的值在幼苗生长前期、中期和末期也均为最高,Fv/Fm值分别为0.82、0.74和0.79,Fv/Fo值分别为3.92、2.97和3.23;其叶片内丙二醛(MDA)含量最低为6.02μmol/g,其根系活力最强、超氧化物歧化酶(SOD)、过氧化物酶(POD)与可溶性蛋白含量等指标最高,分别为158.26μg/(g·h)、386.23 U/g、6.26 U/(g·min)和0.203 mg/g,显著高于其他处理。说明采用处理A3的基质配比更适宜于番茄幼苗的生长。 相似文献
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