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1.
为避免水稻钵体软盘穴播量检测过程中的秧盘背景分割和稻种特征的手工设计及提取,本文提出了一种基于卷积神经网络的水稻钵体软盘穴播量检测方法,该方法可自动学习和提取不同穴播量的水稻种子特征,实现常规稻、杂交稻和超级杂交稻钵体软盘穴播量为0、1、2、3、4、5、6及7粒以上共8种播量的自动检测。本文在每层卷积单元网络结构参数保持固定的前提下,选取2~4层共3种不同卷积单元数量的网络结构对RiceCountCNN模型性能进行试验,试验结果表明随着模型深度加深,模型检测精度逐渐提高。本文在3层RiceCountCNN模型网络框架下,按卷积核的大小递减和数量递增原则选择得出不同的卷积核网络参数组合方式,最终优化得出网络结构为9C16-AP2-7C32-AP2-5C64的模型性能最佳,平均正确率达到98.76%。为测试RiceCountCNN模型的性能,每个水稻品种选取1幅19穴×14穴的图像作为测试集对模型进行测试,试验结果得出模型针对常规稻、杂交稻和超级杂交稻的检测正确率分别达到97.37%、98.12%和90.98%,每幅图像的检测时间小于2.33 s。研究结果满足精密育秧播种实际工况检测要求,该研究为实现水稻精密衡量播种作业提供参考。 相似文献
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基于光声光谱和TCA迁移学习的稻种活力检测 总被引:1,自引:1,他引:0
种子活力是决定水稻产量的最重要因素之一,但目前水稻种子活力的近红外和高光谱等无损检测方法易受种子表皮颜色影响,且所建模型难以适应新品种。该研究提出基于光声光谱技术的稻种活力无损检测方法并结合迁移学习进行新品种稻种活力检测。首先,对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳、新两优等具有区域代表性的典型6种水稻品种,进行高温高湿人工老化处理,得到0~7 d老化时间的水稻种子;再通过调制频率获得8种不同深度的光声光谱信息,用主成分分析、竞争性自适应重加权算法对光谱降维得到特征光谱后,对Y两优、龙粳、南粳、宁粳、武运粳分别建立偏最小二乘回归(Partial Least Squares Regression,PLSR)、反向传播神经网络(Back Propagation Neural Network,BP)、广义回归神经网络(Generalized Regression Neural Network,GRNN)、支持向量回归模型(Support Vector Regression,SVR)、深度卷积神经网络(Convolutional Netural Network,CNN)的稻种活力预测模型,并选择最优调制频率;最后,通过迁移学习将建立的模型迁移到新两优稻种进行活力预测。结果表明,光声光谱最佳扫描频率为300 Hz,CNN预测模型精度较高,相关系数和均方根误差分别优于0.990 9、低于0.967 5;且经过迁移学习,仅需通过对源域数据的训练,即可直接对新品种稻种的活力进行精确预测;通过TCA迁移学习后,新两优稻种活力预测的相关系数从0.718 5提高到0.990 3。研究表明,采用光声光谱深度扫描技术对不同种类稻种的活力进行高精度检测是可行的,且经过迁移学习,仅需80粒新品种稻种信息即可实现稻种活力的精确预测。 相似文献
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湘乡市山枣镇福田农机合作社吸取2011年一部分机插秧面积受寒露风的影响导致减产的教训,2012年在镇农机、农技技术人员指导下,在种子方面找到突破口,把握品种搭配和季节选择,用优质高产的早稻杂交种子做晚稻机插秧种子,经过大胆实践,取 相似文献
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9.
浅谈水稻高产栽培技术 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了水稻高产栽培技术,主要包括:选择好的稻种,适时播种、培育壮秧,大田管理等,为水稻的高产提供参考。 相似文献
10.
秦汉以来,隶属氐羌系民族的哈尼族人在向云南南部迁徙的过程中,与当地土著的百越系民族接触,学会了水稻耕种,进入了水稻农耕社会。但是,哈尼族人来到云南南部时,条件优越的坪坝地区已经由强势的百越系民族占据,哈尼族人只好在水源充足的红河流域山区开辟了层层梯田,开创了独特的梯田稻作农耕文化。 相似文献