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1.
2.
基于特征融合和SVM的稻谷品种识别 总被引:1,自引:0,他引:1
为快速有效地识别稻谷品种,提出一种基于特征融合和SVM的稻谷品种识别方法。采集华南双季稻区4种不同的籼稻品种(象牙香占、江航丝苗、小农占和五优234),采用图像处理的方法对稻谷图像进行灰度化、二值化和形态学处理等预处理操作,提取稻谷图像的形状特征和颜色特征,建立单特征模型和融合特征模型,构建SVM分类器,进行稻谷品种识别试验,并进行模型选择和讨论。结果表明,两两品种差异性显著的6个形状特征参数为:面积、长轴长、短轴长、离心率、周长和形状因子;形状特征模型对于不规则形状和大小的谷粒品种具备较好的识别能力;与BP神经网络识别模型相比,SVM模型的识别率更高、时间更短。基于特征融合和SVM的稻谷品种识别获得较高的准确率99.50%和较短的识别时间0.165 s,可满足稻谷在线识别与质量检测的精度和实时性要求。 相似文献
3.
针对柑橘黄龙病现有热处理方法存在加热时间长、温度不均匀等缺点,提出以微波加热方式处理柑橘树。搭建柑橘黄龙病微波加热平台,采用不同微波功率和加热时间组合对活体柑橘叶片进行加热,探究不同微波功率下叶片温度达到48~60℃所需要的时间,以确定最佳微波加热功率和加热时间组合。结果表明,柑橘叶片经微波处理后,升温速度与微波功率和加热时间成正相关;不同微波功率处理下,使叶片表面温度达到48~60℃的处理时间存在明显差异;为使柑橘叶片表面温度升至48~60℃范围内,可以在80 W功率下加热36~46 s,在160 W微波功率下加热16~37 s,在240 W微波功率下加热15~29 s,在320 W微波功率下加热13~15 s,在400 W微波功率下加热10~14 s,在480 W微波功率下加热8~10 s,在640 W微波功率下加热7~8 s,在800 W微波功率下加热6 s;根据微波热处理后叶片灼伤程度以及植物的生长情况,确定较优的加热功率和时间组合为(80 W,40 s),进一步优化后的组合为(80 W,37 s)和(80 W,38 s)。 相似文献
4.
中国素来享有"教育大国"的美称,教育作为人类社会的基础活动之一,成千上万学生在接受中国教育的同时,也意味着他们必须经历从小学生活到初中生活,再从高中生活到大学生活的过渡。笔者从学习方式、交友方式和管理方式等方面的变化作为出发点,比较大学生活与高中生活之间的差异,以期能为即将步入大学的高中莘莘学子适应全新的大学生活提供思想指导。 相似文献
6.
为提高诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,针对背景区域容易导致误检的问题基于显著图分析技术构建了一种注意力深度网络害虫智能视觉检测方法。首先通过显著图筛选出粗候选区域;然后在粗候选区域内用全卷积神经网络精选出细候选区域;接着用神经网络分类器识别细候选区域害虫种类,得到含有冗余的若干检测框;最后用改进的非极大值抑制消除冗余检测框,实现诱虫板图像中目标害虫的检测。针对小菜蛾和瓜实蝇展开试验,获得86.4%的平均精度均值和0.111只的平均绝对计数误差均值,所提方法平均精度均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别高2.74和1.56个百分点,平均绝对计数误差均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别低0.006和0.003只;同时,消融试验中移除显著图注意力模块后平均精度均值下降了4个百分点、平均绝对计数误差均值增加了0.207只。试验结果表明,所提方法有效提高了诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,其中,引入显著图注意力模块对提升检测精度有重要作用。 相似文献
7.
林火预警是保障超高压输电网安全的重要工作,是森林防火部门和电网公司深度关注的领域。
研究以 2007—2017 年广东省超高压输电网线路途经地区的气象数据和林火监测的数据为基础,通过加权
Logistic 回归分析方法构建了广东省超高压输电线路区域森林火险预警模型,并用 2017 年实际林火发生
数据对该模型进行检验。模型预测准确率达到 92.6%,证明该模型具有良好的预测效果,反映了广东省区
域森林火险等级与相关气象因子的密切关系。 相似文献
8.
融合2D-3D卷积特征识别哺乳母猪姿态转换 总被引:2,自引:2,他引:0
母猪姿态转换影响仔猪存活率,且动作幅度与持续时间存在差异,准确识别难度大。该研究提出一种融合2D-3D卷积特征的卷积网络(2D+3D-CNet,2D+3D Convolutional Network)识别深度图像母猪姿态转换。以视频段为输入,引入注意力机制SE模块和3D空洞卷积,以提升3D卷积网络姿态转换的时空特征提取能力,用2D卷积提取母猪的空间特征;经特征融合后,动作识别分支输出母猪转换概率,姿态分类分支输出4类姿态概率,结合这两个输出结果识别8类姿态转换,减少了人工标注数据集的工作量;最后设计动作分数,优化母猪姿态转换的时间定位。在测试集上,2D+3D-CNet姿态转换识别精度为97.95%、召回率为91.67%、测试速度为14.39帧/s,精度、召回率和时间定位精度均高于YOWO、FRCNN-HMM和MOC-D方法。该研究结果实现了母猪姿态转换高精度识别。 相似文献
9.
三江源地表反照率时空变化及其与气候因子的关系 总被引:1,自引:0,他引:1
基于2001-2010年的MODIS地表反照率产品(MCD43A3),分析三江源地区地表反照率的空间格局和变化规律,并结合该地区14个气象站点的气温和降水数据,探讨地表反照率与气候因子的相关关系。结果表明:三江源地区地表反照率在空间上呈西高东低的分布特征,与该地区高程变化的趋势基本一致;10 a 间平均地表反照率为0.209,集中分布在0.15~0.25。从年际变化来看,研究区地表反照率整体呈增加趋势,但变化不显著;地表反照率的季节变化较为明显,从冬季到夏季逐渐减小,从夏季到冬季逐渐增加,低值时段为6-9月,变化近似于“U”字形。温度和降水能够通过影响植物的生长和土壤表层含水量进而影响地表反照率;在季节尺度上,地表反照率受春季和秋季气候条件的影响最为显著,二者存在显著的负相关关系,而在冬夏两季地表反照率与气候因子在空间上具有正相关和负相关共存的现象。 相似文献
10.