排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 46 毫秒
1
1.
2.
【目的】当前猕猴桃的缺陷识别与分级大多基于传统图像处理技术,无法完全脱离人工操作,且对图像的质量要求高、可靠性差,无法满足猕猴桃现有的分级需求。【方法】课题组提出了一种基于Deeplabv3+网络模型的猕猴桃特征提取和自动分级方案,采用轻量级卷积神经网络MobileNetV2作为图片特征提取工具,将采集的466张猕猴桃图片进行滤波处理、数据增强等步骤后获得2 796张图片,按8∶2的比例分为训练集和预测集进行网络模型训练,并与传统模型识别率进行了对比。【结果】基于Deeplabv3+网络模型的猕猴桃四个等级的识别率分别为100%、96.15%、95.83%和97.05%,高于传统计算机视觉方法的识别率,验证了该方法在猕猴桃分级上的可行性。【结论】该模型有效地降低了系统的参数和计算量,具有训练时间短、空间复杂度低等优点,在猕猴桃图像的特征抽取和分级任务上具有较好的表现。 相似文献
3.
以 NDV 强毒,弱毒分别感染麻鸭,30天后检测其血清 HI 抗体水平、并与自然感染 NDV 动物、对照组动物血清 HI 抗体水平作比较;强毒感染动物血清与其所产蛋卵黄上清 HI 抗体水平作比较.结果表明.麻鸭群为 NDV 野毒感染;鸭群血清 HI 抗体水平检涮,以50%以上检样出现7(log_2)以上的 HI 效价,可作为鸭群已受 NDV 野毒感染的标志;鸭卵黄不宜替代鸭血清作 NDV HI 抗体检测. 相似文献
4.
以其国有林场作为研究对象,指出了该林场场外活立木储蓄量756752 m 3,其中有1440000株杉木,960000株松木,并且以2020年11月5日作为评估基准日,分别采取三种方法包括年金资本化法,收获现值法以及收益净现值法分析了该国有林场场外林地林木收储评估。针对该国有林场场外林地林木收储资产情况进行了评估,最终评估该林场场外的林木资产价值为1亿800万元,通过三种方法探析了国有林场场外林地林木收储情况,进而为我国国有林场场外林地林木种植、规划提供参考。 相似文献
1