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基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统 总被引:3,自引:0,他引:3
为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。 相似文献
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为了研究复合益生菌菌液对奶牛产奶量、乳品质量、牛群健康和肠道菌群的影响,选择20头条件相近的健康奶牛随机分为试验组和对照组,采用菌液与饲料混合的方法饲喂牛群,考察其对奶牛产奶量,肠道菌群乳品质量和牛群健康的影响。结果表明,食用复合益生菌液的每头牛比对照组平均每天可以多产2.9kg牛奶,提高产奶量14.8%,差异极显著(P0.01),经济效益显著;复合益生菌菌液可以促进肠道菌群调整,使有益菌-主要是乳酸菌成为优势菌群,并可以抑制霉菌和降解霉菌毒素,降低牛乳中体细胞数,预防隐性乳腺(房)炎。 相似文献
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农业机械的安全作业关乎着农业机械化生产的顺利进行,更关乎着广大农民群众的生活福祉,是社会和谐发展的重要保障。但在实践中,农业机械田间作业的安全生产往往被忽视,生产事故时有发生。本文正是在此基础上,从农业机械田间作业的安全生产技术和农业机械田间作业的安全生产措施两方面展开论述,以期丰富相关理论,进而指导实践,对农业机械化安全生产作业的顺利进行提供有益经验。 相似文献
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通过引进"FA189"、"FA516"、"FA1420"等以色列杂交番茄新品种,开展品比与筛选,密度、施肥、整株、病害观察与防治等高产适应性田间试验研究,集成以色列杂交番茄大棚春秋二季种植的育苗、移栽、施肥、整株、温湿度调控等高产、高效栽培配套技术,供借鉴。 相似文献
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