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基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献
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(目的)本研究以行政村为评估单元,分析新郑市村域土地生态状况及其变化情况,为合理科学的利用土地提供依据。(方法)通过GIS和RS平台,综合运用遥感影像、统计报表与野外调查数据,采用多因素综合评价法对两期新郑市村域土地生态状况进行综合评估。(结果)结果表明: 2011年、2014年新郑市农村地区土地生态状况分别以二等级、一等级为主,该部分村庄占评价区域面积的58.29%、43.45%。位置分布上,南部山区的农村土地生态状况最好,中部平原其次,北部与郑州市接壤的地区最差,整体呈现三级阶梯型分布。动态分析表明,2011—2014年四年内,农村土地生态状况发展呈现变好趋势的村庄面积占评价区域面积的32.61%,这部分村庄主要分布在新郑市的南部、东部地区,呈现变差趋势的村庄面积占评价区域面积的21.14%,这部分村庄主要分布在新郑市的中北部地区。(结论)该研究获得了新郑市农村地区土地生态状况的优劣分布及其变化情况,为保护土地生态以及合理利用土地奠定了基础。 相似文献
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纤维强度是衡量棉花纤维品质的重要指标之一。了解棉纤维强度形成的遗传基础对棉花纤维品质的遗传改良具有重要的指导意义。本研究利用83份纤维强度差异显著的陆地棉材料,采用广义线性模型(General linear model, GLM),对5个环境的纤维强度及最佳线性无偏估计值(Best linear unbiased prediction,BLUP)进行全基因组关联分析(Genome-wide association study,GWAS)。结果表明,各环境纤维强度基本符合正态分布,且存在丰富的变异,变异系数为5.55%~8.44%,广义遗传力达到88.67%。GWAS共检测到19个稳定的显著关联SNP位点,分布在A01、A06、D05、D08、D10、D11和D13等7条染色体上,合并为9个数量性状位点(Quantitative trait locus, QTL)区间,其中4个QTL区间与前人定位的QTL区间重叠,其它5个QTL区间是本研究新发现的控制纤维强度性状的稳定位点。根据区间内基因的表达模式及功能注释,共筛选出4个可能与纤维强度相关的候选基因。本研究通过对棉花纤维强度进行全基因组关联分析,为棉花纤维品质性状的分子遗传改良奠定了基础。 相似文献
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