全文获取类型
收费全文 | 122篇 |
免费 | 4篇 |
国内免费 | 57篇 |
专业分类
农学 | 1篇 |
基础科学 | 94篇 |
43篇 | |
综合类 | 40篇 |
农作物 | 1篇 |
畜牧兽医 | 3篇 |
植物保护 | 1篇 |
出版年
2024年 | 1篇 |
2023年 | 1篇 |
2022年 | 5篇 |
2021年 | 6篇 |
2020年 | 4篇 |
2019年 | 10篇 |
2018年 | 15篇 |
2017年 | 4篇 |
2016年 | 8篇 |
2015年 | 8篇 |
2014年 | 9篇 |
2013年 | 8篇 |
2012年 | 10篇 |
2011年 | 10篇 |
2010年 | 7篇 |
2009年 | 8篇 |
2008年 | 5篇 |
2007年 | 9篇 |
2006年 | 16篇 |
2005年 | 6篇 |
2004年 | 4篇 |
2003年 | 1篇 |
2002年 | 2篇 |
2001年 | 8篇 |
1998年 | 3篇 |
1997年 | 1篇 |
1996年 | 1篇 |
1995年 | 4篇 |
1994年 | 2篇 |
1993年 | 2篇 |
1992年 | 4篇 |
1986年 | 1篇 |
排序方式: 共有183条查询结果,搜索用时 46 毫秒
1.
2.
肉牛体形参数计算机视觉检测 总被引:1,自引:0,他引:1
利用数字图像处理技术,对肉牛体形参数计算机视觉检测技术进行了研究。用基于色度的阈值分割算法对图像进行分割,对自然条件下获取的肉牛图像进行了分析和检测,对选择的特征参数进行了测量。试验表明,应用计算机视觉技术测量肉牛体形参数是可行的。在测量的6个特征参数中,最大平均相对误差为2.73%。 相似文献
3.
4.
5.
6.
基于热红外成像与骨架树模型的奶牛眼温自动检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对现有方法无法实现奶牛热红外图像中眼温信息自动获取的问题,为实现奶牛眼温无接触、自动、高精确检测,提出了一种基于热红外成像技术与骨架树模型的奶牛眼温自动检测方法。首先,在获得奶牛侧面热红外图像的基础上,利用基于差距度量的阈值分割方法提取奶牛目标,对奶牛骨架进行精确提取,并构建了奶牛骨架树模型,在该模型上对奶牛头部区域进行准确定位;然后,根据头部轮廓的形状特征与眼睛几何位置特征,对奶牛眼睛区域中心点进行准确定位;最后,以眼睛中心点为圆心,以半径为20像素区域内的最高温度作为眼睛温度,对奶牛热红外图像中眼温进行自动检测。为验证本文方法的有效性,随机选取来自50头奶牛的100幅侧视热红外图像进行了试验,结果表明,采用本文方法检测结果的平均绝对误差为0.35℃、平均相对误差为0.38%,具有较高的精度。本研究可为奶牛体温非接触、自动化、高精度检测提供技术支撑。 相似文献
7.
针对传统计算机视觉技术在苹果外部品质分级中准确率较低、鲁棒性较差等问题,提出了基于深度学习的苹果外观分级方法(多卷积神经网络融合DXNet模型)。首先,在延安市超市、果园等场所实地拍摄不同外观等级的苹果图像15000幅,并进行人工标记,建立了外部品质信息覆盖度广、样本量大的苹果图像数据库;然后,在对比分析经典卷积网络模型的基础上,采用模型融合的方式对经典模型进行优化改进,抽取经典模型卷积部分进行融合,作为特征提取器,共享全连接层用作分类器,并采用批归一化和正则化技术防止模型过拟合。试验评估采用15000幅图像进行训练、4500幅图像进行测试,结果表明,DXNet模型的分级准确率高于经典模型,分级准确率达到97.84%,验证了本文方法用于苹果外部品质分级的有效性。 相似文献
8.
9.
大学生学业倦怠程度评价指标体系是学业预警机制建立的基础。以问卷调查为样本,在分析影响大学生学业倦怠因素的基础上,构建了基于纵向和横向两个维度的大学生学业倦怠程度的动态评价指标体系。纵向指标主要包括专业思想、学习目标与动力、学习习惯与方法、心理状态以及学习效果等5个方面,横向指标则主要反映各个纵向指标的表现程度、持续时间长短及有无泛化情况。该评价指标体系能够动态地反映学生学业倦怠行为的变化过程,从而提高学业预警的过程管理水平,为进一步研究大学生学业倦怠预警机制提供决策依据。 相似文献
10.