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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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甜菜氮肥的合理施用 总被引:3,自引:0,他引:3
综述文献关于氮肥对甜菜的生长、吸收分配规律、生理生化及产质量的影响可知,甜菜生长需要多种营养元素,其中氮素尤为重要,不合理施用氮肥对甜菜的产质量带来很多负面影响;造成资源浪费、环境污染,影响人类健康。提出合理施氮、用氮的途径与策略:第一,因地、因品种、因时制宜,根据测土资料及不同甜菜基因型差异确定施肥种类、配比;根据作物不同生长时期的需肥规律及不同生态条件需要,按需供肥。第二,肥要在水的作用下才能发挥作用、才能更好发挥作用,区域配肥技术与灌溉技术相结合的水肥一体化精准精细灌水施肥技术是甜菜生产高效用肥的必然发展趋势。第三,作物不同养分间具有协同和相互影响作用,因此根据同等重要原则应有机配比。第四,为了提高肥效及利用率,施用缓控释肥,有机无机肥配施,施用微生物肥、生态肥等发挥微生物的促进、协同作用。第五,常规育种与转基因技术结合培育氮素养分高效利用品种。第六,利用现代监测技术手段及应用甜菜生长模型尤其是CERES-Beet模型监测氮等养分的转化、吸收等动态。 相似文献