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1.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
2.
选取厚叶南五味子应用试验方法,进一步筛选优良扦插技术、壮苗培育技术方案和立体种植关键技术措施,结果表明:厚叶南五味子扦插技术在70%透光率的塑料大棚内扦插50 d,可获得优良的扦插苗,取得最佳的生长效果;壮苗培育技术最优基质配比为碎石:腐烂树皮:碎木屑(1:2:1)+1.5 kg/m3缓释肥+4.0 kg/m3腐熟饼肥;立体附植应以240 d的壮苗在3月份进行. 相似文献
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5.
7.
白蜡,也称为虫白蜡,是我国特有的生物资源。从古自今,虫、蜡分区生产,即四川乐山和湖南芷江产蜡,云南、四川、贵州和陕西产虫。在白蜡虫种虫生产上,受气候、寄主营养和天敌昆虫控制等因素的影响,种虫产量波动剧烈,严重制约白蜡产业的发展。本文以云南省巧家县红山乡为研究区域,通过访谈和实地调查了白蜡虫种虫寄主植物、放养技术和天敌昆虫以及管理现状。结果表明,用于生产种虫的寄主植物单一、零散、树势老化,虫瘿危害严重,缺乏修剪、更新和管理;采用原株留种、玉米叶包虫挂放或不放虫,种虫天敌寄生严重,导致虫卵少或空壳,放种量少、位置不合理;天敌昆虫寄生蜂和蜡象危害严重,成熟期种虫(雌成虫)寄生蜂寄生率达高达100%,蜡象寄生率达60%,由于寄生蜂和蜡象属于内寄生、隐蔽式危害的害虫,养虫户普遍对天敌缺乏认识、无任何相关的防控措施。为此,建议重视寄主植物更新、引种和天敌控制三个关键技术,实现种虫丰产稳产的目的。 相似文献
8.
电驱离心式压缩机组联轴器处的对中会影响机组的运行稳定性,因此需要在现场进行校验,并修正压缩机生产厂家的冷态对中数据,以确保冷态对中的准确性,提升对中质量。根据离心式压缩机组的结构及运行特点,分析机组冷态与正常运行状态时的差异,得出冷态对中的影响因素,并提出了计算和修正冷态对中数据的公式。从热膨胀、轴上升高度、顶升高度、工具挠度4个方面分析其对离心式压缩机组冷态对中的影响。在计算材料热膨胀数值的过程中,发现其具有明显的线性关系,据此简化了热膨胀数值的计算方式。通过状态监测工具得出转子轴中心的上升高度,并对冷态对中过程中的转子顶升高度进行修正,最终得出修正的冷态对中数据,对指导压缩机组开展冷态对中具有一定借鉴意义。 相似文献
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