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1.
2.
基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测应用 总被引:2,自引:0,他引:2
为评估金枪鱼延绳钓系统运行质量、降低人工成本,以及从金枪鱼延绳钓系统电子监控EMS系统中提取浮球、金枪鱼数量等信息,本文提出一种基于深度学习YOLOV5网络模型的金枪鱼延绳钓电子监控系统浮球及金枪鱼目标检测方法,从HNY722远洋渔船EMS系统视频监控数据中截取包含有目标浮球和金枪鱼的15578帧关键帧,将所有关键帧及其标记文件划分为14178个训练数据及1400个验证数据,基于YOLOV5s、YOLOV5l、YOLOV5m、YOLOV5x等4种YOLOV5神经网络模型,设计分组训练试验对比训练效果.结果表明:参与训练的4种神经网络模型均可完成金枪鱼延绳钓电子监控系统的目标检测任务,但网络模型的选择对广义交并比损失(GIoU loss)、目标检测损失(objectness loss)、准确率(precision)、召回率(recall)、多类别平均精度值(mAP)等参数具有显著性影响(P<0.05),对目标分类损失(classifi-cation loss)参数无显著性影响(P>0.05);检测效果表现较好的模型是YOLOV5l和YOLOV5m,二者的mAP@0.5值分别为99.1%和99.2%,召回率分别为98.4%和98.3%,但YOLOV5m网络模型在GIoU损失等表现上劣于YOLOV5l.研究表明,4种网络模型中YOLOV5l模型是最适合应用于金枪鱼延绳钓电子监控系统目标检测的网络模型. 相似文献
3.
作物物候期识别是农情遥感监测的重要内容,及时准确识别作物物候期,对有效评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平有重要意义。提出了基于时间序列全极化合成孔径雷达(polarimetric synthetic aperture radar, PolSAR)数据结合决策树模型的油菜物候期识别方法。首先,采用3种极化分解方法提取PolSAR极化参数,并分析各极化参数对油菜物候期的动态响应规律;其次,基于各极化分解方法提取的参数建立决策树模型,并对油菜物候期进行分类识别;最后,采用基于混淆矩阵的方法对油菜物候期识别结果进行精度评价。采用5期Radarsat-2 PolSAR数据和地面物候观测数据进行实验验证。结果表明:提取的PolSAR参数中对物候期变化较为敏感的参数有H/A/alpha分解中的散射角(Alpha)、特征值(L2、L3)、伪熵(P2)、目标方位角(Beta1)参数,Freeman-Durden分解中的地面散射(Ground)和奇次散射(Odd)参数,Yamaguchi分解中的奇次散射(Odd_Y)和螺旋体散射(Helix)参数;决策树模型对油菜物候期识别结果较为准确,识别结果中组合3种极化分解方法提取参数建立的原始决策树模型分类总体精度最高,达94%。总体上,PolSAR极化分解参数对油菜物候期变化比较敏感,决策树模型能有效识别油菜物候期。 相似文献
4.
吕梁山地区地形垂直差异明显,植被对气候变化反应敏感,研究吕梁山地区植被物候变化,探索植被物候变化与气候的响应关系,旨在为高海拔山区植被物候研究和生态治理提供借鉴。基于2000—2015年MODIS NDVI时间序列数据,通过动态阈值法提取吕梁山地区的植被物候,对气温、降水进行空间插值,并对植被2个关键物候期与气候因素进行偏相关分析。结果表明:(1)植被生长季开始日期(the start of the growing season,SOS)提前的区域约占85.7%,其中16.2%显著提前;植被生长季结束日期(the end of the growing season,EOS)推迟的区域约占90.6%,其中33.3%显著推迟。(2)区内74.8%、87.7%植被SOS分别与气温、降水呈负相关,气温升高或降水增加,植被SOS提前。植被SOS在高海拔山区受4月气温影响显著,而低海拔地区受4月降水影响显著。(3)区内72.6%、65.1%植被EOS分别与气温、降水呈正相关,气温升高或降水增加,植被EOS推迟。植被EOS在北部和西部地区受11月气温影响显著,而高海拔地区受9月降水影响显著。2000—2015年吕梁山地区植被物候发生显著变化,各地区对气温、降水的响应不同,研究结果可为区域物候、气候变化研究和陆地生态治理提供科学依据。 相似文献
5.
6.
7.
为准确预报青岛西海岸大珠山风景区杜鹃花初花期提供方法支持,基于1994~2014年青岛市黄岛区大监站的气象观测数据和杜鹃花初花期资料,对影响杜鹃花初花期的气象因子进行分析。通过回归分析、积温阈值和物候预报3种方法建立青岛大珠山杜鹃花初花期的预报模型,对1994~2014年杜鹃花初花期进行回测,结果表明:回归预报模型拟合准确率61.90%,平均绝对误差2.9 d;积温阈值预报方法准确率85.7%,平均绝对误差1.5 d;引入温度修正后的物候预报方法准确率高达90.48%,平均绝对误差1.3 d。用3种预报模型对2015~2018年杜鹃花初花期进行预报,回归模型预报方法和物候预报方法预报较为准确,误差均在2 d以内,积温预报方法除了在2017年出现较大偏差以外,其余年份预报较为准确。在实际应用过程中将3种预报方法结合起来,可在杜鹃花初花期前10 d左右给出较为准确的预报结论。 相似文献
8.
基于改进最大值法合成NDVI的夏玉米物候期遥感监测 总被引:6,自引:2,他引:4
利用遥感技术监测农作物物候期,能够及时有效地评估作物生长趋势、提高农情信息化管理水平。本研究利用2016年MODIS 8天合成数据,提出改进的最大值合成法,结合S-G滤波和Logistic函数拟合重构夏玉米生长曲线,最后利用曲率法提取夏玉米的拔节期和成熟期,利用动态阈值法提取夏玉米的出苗期和抽雄期。结果表明:采用本文提取的夏玉米物候期与实测物候期相比,平均误差为2.76 d,其中在抽雄期的绝对误差为1.06 d,运用改进的最大值合成提取作物NDVI时序数据可有效去除连续云雾对植被指数的影响,提高监测作物物候期的准确性,为精准农业提供技术支撑。 相似文献
9.
以"瑞雪"苹果为试材,以M26、B9、T337中间砧和M26、B9、T337自根砧为试验砧木,采用方差分析法,研究了各砧穗组合之间的物候期,树体生长势、产量和品质的差异,以期为"瑞雪"苹果在庆阳苹果产区发展提供参考依据.结果表明:在庆阳地区的旱作矮化密植栽培条件下,中间砧优于自根砧,M26和T337优于B9.砧木对"瑞雪"苹果的物候期无明显影响;以B9为中间砧和自根砧嫁接"瑞雪"苹果的树势弱,产量低,与其砧穗组合的差异达到显著水平;"瑞雪"中间砧砧穗组合的产量显著高于自根砧砧穗组合;砧木对"瑞雪"苹果果实的果形无显著影响,但对其它外观品质和内在品质有显著影响. 相似文献