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基于深圳市农产品批发市场主要蔬菜品种质量的监测抽样数据,应用多元统计方法,根据城市蔬菜品种污染动态响应系数和累积影响系数,进一步构建蔬菜品种安全指数,从而建立城市蔬菜品种安全监控系统. 相似文献
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在自然环境下对5个腰果无性系果实的图像进行了识别研究,得出腰果果实图像识别的组合算法设计。该组合算法设计是首选对原始图像进行双边滤波,选用Lab颜色空间模型,采用OTSU算法进行粗分割,对红色系果实图像选择a通道作为分割通道,对于黄色系果实图像将a通道和L通道的分割图像做代数乘法运算,对残留背景较多的粗分割图像采用K-means算法做精细分割,分割完成后进行连通域分析和圆盘均值滤波,将面积最大的连通域作为目标区域,完成识别。结果表明,在粗分割阶段,CP63-36、GA63、HL2-13和HL2-21果实图像中大部分背景被去除,只残留零星噪声部分,而FL30的粗分割图像残留背景较多,需做精细分割,其精细分割图像中残留背景较少。通过连通域分析和滤波,所有腰果无性系的果实图像都被完整地识别出来。研究表明,该组合算法设计能从自然环境图像中准确有效地识别出腰果果实。 相似文献
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为实现果树产量的智能评估,本研究对自然环境下的圣心芒果树图像进行果实识别研究,提出基于深度学习算法的芒果图像在线识别计数方法。首先,采用Faster R-CNN深度学习模型构建芒果图像识别算法;接着基于微信小程序与网页平台开发芒果图像上传模块,实现随时随地上传芒果图像至服务器;然后采用基于TCP协议的服务器客户端通信模式,并结合基于MATLAB平台的Faster R-CNN程序集,构建上传图像的在线分析模块,实现线上芒果图像的实时识别与计数;最终,芒果图像的识别与计数结果通过微信小程序和Web页面程序反馈给用户,内容包括单张图片和1个果园区域内所有图片的识别与计数结果,并实现青色芒果和红色芒果的分类统计。应用本研究构建的在线深度学习识别计数方法,在自然环境下采集125幅芒果图像进行测试试验。结果表明:芒果图像识别算法的计数识别准确率达到82.3%,其中漏检率与误检率分别为11.7%和8.6%,平均计数误差与计数误差率分别为4.2和7.9%;芒果图像在线识别计数方法能有效实现果树图像的采集、上传、识别与计数、分类统计和结果反馈,对整个果园区域内结果数量进行统计与分析,为果园的智慧管理提供科学决策依据。 相似文献
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基于Crosby生长法则的蔗根土天牛幼虫龄期划分 总被引:1,自引:0,他引:1
【目的】探寻蔗根土天牛幼虫最佳分龄结构并判断幼虫的龄数,为研究蔗根土天牛的发生规律及生物学特性,制定防治技术等提供理论依据。【方法】通过田间取样和室内饲养孵化的方法收集蔗根土天牛幼虫,分别测量幼虫的头口宽和前胸背板宽,并采用Crosby生长法则和线性回归方法进行分析。【结果】频次分布图显示蔗根土天牛幼虫头口宽、前胸背板宽均有18个左右的分布区,其中以头口宽分布较为明显,头口宽的峰值分别为0.6、1.2、1.6、2.2、2.5、3.0、3.5、4.0、4.5、5.0、5.5、6.0、6.5、7.0、7.5、8.0、8.5和9.0 mm。【结论】蔗根土天牛幼虫共分18龄,头口宽是判定蔗根土天牛幼虫虫龄的最佳指标。 相似文献
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在定义了害虫种群动态的ARIMA模型后,应用扩展样本自相关函数法(ESACF)和最小信息准则法(MINIC)对ARIMA模型定阶,并按照模型识别、参数估计与检验和模型诊断3个步骤,分别建立了菜心 Brassica parachinensis 和芥兰 Brassica albograbra 上小菜蛾 Plutella xylostella 幼虫种群动态的ARIMA(2,1,3)模型和ARIMA(0,1,5)模型,其预测值误差均方分别为0.213和0.188,拟合后的残差序列为白噪声序列.结果表明在应用ARIMA模型研究害虫种群动态时,采用扩展样本自相关函数法和最小信息准则法定阶能快速寻找到最优的预测模型. 相似文献
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雅脊金小蜂Theocolax elegans(West.)是我国南方重要仓储害虫米象Sitophilus oryzae(L.)的优势天敌。为了更好地保护和利用该蜂,采用单因子方差分析和ISD多重比较,在实验室内研究了雅脊金小蜂和米象的种群数量动态,以及该蜂长翅型雌蜂对米象种群的控制作用。结果显示,在温度25℃、相对湿度65%的条件下,雅脊金小蜂和米象的世代发育历期分别约为25天和40天。按照每盒1、2、4、8、16、32、64和128头接入的寄生蜂均可定殖,并对米象种群起着控制作用。其中,接蜂64头时,即寄生蜂与米象数量比为1:6时,控制效果最好,在放蜂后第10-50天内,控制效果迭89.11%-96.47%,与其它几组试验差异显著。试验结果表明,雅脊金小蜂可以有效地控制米象的发生与危害。 相似文献
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