城市园林绿化景观工程施工阶段质量安全及资金管控要点分析

城市园林绿化景观代表的是城市面貌,施工建设严格按照设计方案操作,确保施工质量达到相关标准,树立安全施工的意识,做好资金的管控工作,才能实现城市园林绿化景观施工的经济效益和社会效益的双赢,促进城市更快更好地发展。文章主要分析了城市园林绿化景观工程施工建设阶段的质量及安全和资金管控要点,仅供参考。     

城市园林绿化景观工程施工建设阶段的质量安全及资金管控要点分析

城市园林绿化景观代表的是城市面貌,对施工建设要严格地按照设计方案操作,确保施工的质量可以达到相关的标准,同时还要树立安全施工的意识,做好资金的管控工作,只有这样,才能够实现城市园林绿化景观施工的经济效益和社会效益的双赢,进而促进城市更快更好地发展。主要对城市园林绿化景观工程施工建设阶段的质量及安全和资金管控要点进行分析和探讨。     

基于高光谱技术的褐土土壤总氮含量的预测

[目的]对土壤营养元素进行准确测量是实施精细农业的基础。[方法]本文以169份山西典型褐土土壤为研究对象,采用高光谱成像技术获取近红外高光谱图像,并提取平均光谱曲线(A)、标准差曲线(S)和方差曲线(V)等统计参数。分别采用以平均光谱曲线(A)、平均光谱曲线的一阶导数(F)、A与F的乘积(A*F)、A与F的商(A/F)为基础的20种光谱预处理方法,结合偏最小二乘(PLS)方法建模,并对验证集进行验证。[结果]结果表明:平均光谱曲线随总氮含量先增加后减小,一阶导数曲线随总氮含量的增加而单调增加。使用一阶导数进行建模,可能能够获得更好的预测效果。建模效果最好的预处理方法为F与S的乘积(F*S),其次为A与F与S的乘积(A*F*S)。这两种预处理方法建立的PLS模型的RPDp在2.0以上,Rp2在0.8以上,可以对褐土土壤的总氮含量进行有效预测。[结论]本文研究结果可为近红外高光谱成像技术应用于褐土土壤其它营养成份的快速预测提供参考。     

对计算机电子信息技术及工程管理模式分析

当前计算机电子信息技术已经被应用到各个行业中,发挥着重要的价值,可以将其理解为是一种具有现代化特征的管理工具,可对各个领域的信息做优化处理。除工作之外,生活上电子信息技术工程也发挥着重大的价值,包括智能家居应用、远程控制的实现等,结合不同工程管理的差异性,实现合理的工作调整,促使计算机电子信息技术发挥出最大化价值。     

人工智能技术在电气自动化控制中的应用探析

近年来,伴随社会的进步及经济的发展,电气自动化控制技术日趋成熟,社会对电气自动化控制的要求也更为严格。与西方发达国家相比,我国电气自动化控制技术发展速度相对缓慢,且远远落后于经济增长形势。引进人工智能技术能搭建科学合理的电气自动化控制运行管理体系,满足大幅度提升电气自动化控制水平的要求。文章以电气自动化控制为切入点,分析其应用人工智能技术的必要性,并提出具体的应用要点,旨在为相关从业人员积累更多的实践经验。     

饲料企业供应链金融服务模式与运行机制研究

金融资金短缺问题成为限制企业乃至行业进一步发展的瓶颈。我国是农业生产大国,饲料行业正处于转型升级的关键时期,但我国饲料行业中小微企业数量众多,在进行信贷资金申请时资金筹措难度大、成本高、信用等级过低,金融资金短缺影响了我国饲料行业的转型步伐。发展供应链金融成为解决资金短缺问题的重要方向之一,供应链金融与饲料企业相结合,通过建立包含信息、物流、资金及供应商、生产企业、销售商、用户的供应链网络,并为其提供融资、信贷相关金融服务,切实提升饲料企业供应链金融的信用能力,为其提供流动资金。本文以饲料企业为研究对象,充分概述当前饲料企业开展供应链金融的积极意义,并对饲料企业供应链金融服务的模式及运行机制进行总结,找出当前存在的问题和不足,再结合行业特点,提出饲料企业进一步完善供应链金融服务的建议,为我国饲料行业提质增效、转型升级提供理论参考。 [关键词]饲料企业|供应链金融|模式|运行机制     

基于SRM的电动拖拉机驱动系统设计与仿真

[目的]针对传统拖拉机排放高、传动系统结构复杂、受能源影响大等问题,设计了一种新型电动拖拉机驱动系统。[方法]通过对传动系各部件定性分析以及横向对比各常用电机,选取了基于开关磁阻电机的电动拖拉机驱动系统,在充分发挥电机特性的基础上精简了传动系,增加了布置灵活性;通过最优选择电池型号及组数,提高了续航能力;最后在MATLAB/Simulink8.7环境下对驱动系统进行仿真验证。[结果]分析表明,该电动拖拉机驱动系统具备较高的带载启动能力与一定的连续作业时间,通过对调节器与控制器的控制可实现车辆的无级变速,结合辅助电机及调压电路可实现动力输出装置的独立升降功能。[结论]该研究结果可为电动拖拉机与特种工程车辆驱动系统的优化与设计提供一定的参考。     

利用融合高度与单目图像特征的支持向量机模型识别杂草

除草是保证农作物高产的必要工作。针对机械化除草和智能喷药中存在的杂草识别问题,以2~5叶苗期玉米及杂草为研究对象,进行了融合高度特征与单目图像特征的杂草识别方法研究。首先从单目图像中提取16个形态特征和2个纹理特征;然后基于双目图像,提出了针对植株的高度特征提取方法,所得高度特征与实际测量值间误差在±12 mm以内;利用max-min ant system算法对形态特征进行优化选择,将形态特征减少到6个,有效减少数据量62.5%,并与纹理和高度特征进行融合;将2~5叶玉米幼苗的可除草期划分为3个阶段,分别构建融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型,并与相应不含高度特征模型进行对比。经测试,3个阶段模型的识别准确率分别为96.67%,100%,98.33%;平均识别准确率达98.33%。不含高度特征模型的识别准确率分别为93.33%,91.67%,95%;平均识别准确率为93.33%。结果表明,融合高度特征与单目图像特征的SVM识别模型优于不含高度特征模型,平均识别准确率提高了5百分点。该方法实现了高准确率的杂草识别,研究结果为农业精确除草的发展提供参考。     

浅析园林绿化施工中植物的移种与养护

园林绿化在城市发展过程中发挥着尤为重要的作用。在园林绿化施工中,植物的成活率决定了园林绿化工程的效率。为了有效提高植物成活率,让园林绿化效果更加持久,有效提高园林绿化施工质量,进而提高城市绿化率,本文从植物移种和养护2个层面做了深入研究和探讨。     

基于双注意力语义分割网络的田间苗期玉米识别与分割

为实现复杂田间场景中幼苗期玉米和杂草的准确识别与区域划分,该研究提出改进的双注意力语义分割方法,通过获取形态边界实现玉米幼苗的识别与精细分割,在此基础上采用形态学处理方法识别图像中除玉米外的全部杂草区域。首先对6种当前最高性能的语义分割网络进行对比,确定模型原始架构;建立幼苗期玉米语义分割模型,包括改进深层主干网络增强特征,引入双注意力机制构建特征的场景语义依赖关系,以编码器-解码器结构组建模型并增加辅助网络优化底层特征,改进损失函数协调模型整体表现,制定改进的迁移学习策略;提出图像形态学处理方法,基于玉米像素分割结果,生成杂草分割图。测试结果表明,模型的平均交并比、平均像素识别准确率分别为94.16%和95.68%,相比于原网络分别提高1.47%和1.08%,识别分割速度可达15.9帧/s。该研究方法能够对复杂田间场景中的玉米和杂草进行准确识别与精细分割,在仅识别玉米的前提下识别杂草,有效减少图像标注量,避免田间杂草种类的多样性对识别精度的影响,解决玉米与杂草目标交叠在形态边界上难以分割的问题,研究结果可为智能除草装备提供参考。