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1.
采用双模态联合表征学习方法识别作物病害 总被引:1,自引:1,他引:0
基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在病害诊断中表现出色,逐渐成为了研究热点。但是,基于深度卷积神经网络建立的视觉识别模型通常只利用了图像模态的数据,导致模型的识别准确率和鲁棒性,都依赖训练数据集的规模和标注的质量。构建开放环境下大规模的病害数据集并完成高质量的标注,通常需要付出巨大的经济和技术代价,限制了基于深度卷积神经网络的视觉识别方法在实际应用中的推广。该研究提出了一种基于图像与文本双模态联合表征学习的开放环境下作物病害识别模型(bimodalNet)。该模型在病害图像模态的基础上,进行了病害文本模态信息的嵌入,利用两种模态病害信息间的相关性和互补性,实现了病害特征的联合表征学习。最终bimodalNet在较小的数据集上取得了优于单纯的图像模态模型和文本模态模型的效果,最优模型组合在测试集的准确率、精确率、灵敏度、特异性和F1值分别为99.47%、98.51%、98.61%、99.68%和98.51%。该研究证明了利用病害图像和病害文本的双模态表征学习是解决开放环境下作物病害识别的有效方法。 相似文献
2.
为优化绿芦笋热风-微波联合干制工艺、缩短干燥时间、提升干品品质,以复水比、色差和感官评分为考核指标,基于Box-Behnken Design响应面优化热风温度、转化点含水率、微波功率与考核指标的回归模型,得到绿芦笋最佳热风-微波联合干制工艺为:前期热风温度55℃、转换点含水率42.00%、后期微波功率300 W.在此条件下,得到复水比为2.54,a值为2.07,感官评分为15.16.通过实验证明模型可靠有效,可用于生产预测和控制,试验为绿芦笋干制品的制备提供新的思路. 相似文献
3.
基层兽医合理用药,才能真正意义上维护动物的健康,防止疫情的发生,甚至是扩散,从而也能减少养殖户的经济损失。随着我国经济的不断发展,人民对于农畜产品的质量要求也在直线上升,这也是我国畜牧养殖业能够高标准高质量高效率的飞速发展非常重要的因素,但是很多基层兽医存在着用药不合理的现象,一旦错误用药,就会造成无法挽回的后果。 相似文献
4.
6.
在家禽养殖过程中,最麻烦的是对家禽生病后的治疗,处理不当可能会加重家禽的病症,还可能引起双重感染。因此,应对家禽尽早诊断和及时治疗,尤其是要特别注意药物的选择和使用。如果家禽养殖场或个体户药物使用不当,剂量不正确,将会影响疾病的预防和治疗效果,甚至引起副作用,导致药物中毒和严重的经济损失。本文针对家禽治疗的相关事项进行了深入研究,主要研究了用药选择和配合用药的外在措施,以确保家禽健康成长,保证家禽养殖的快速发展。 相似文献
7.
我国是马铃薯生产大国,种植面积与总产量均居世界首位,但国际竞争力较弱,机械化生产水平尤其是机收率低严重制约马铃薯产业化的发展。介绍了国内外马铃薯收获机械发展现状,指出我国马铃薯收获机械存在的问题,并对未来发展趋势进行展望。 相似文献
8.
稻麦联合收获机拨禾轮转速对作业质量影响较大,拨禾轮转速过低导致作物喂入不及时,拨禾轮转速过高导致作物过度击打而造成落粒损失。若拨禾轮转速能够随作业速度自适应调节,将很大程度上降低割台损失。针对这一问题设计一种稻麦联合收获机拨禾轮转速自动控制装置,使拨禾轮以适当转速稳定转动。重点对拨禾轮驱动机构、转速测量装置和转速控制器进行设计。转速控制器采用PID控制算法比较实际转速和目标转速的大小并确定合理的电机转速控制信号,使拨禾轮主轴以目标转速旋转。性能测试结果表明,所研制的稻麦联合收获机拨禾轮转速自动控制装置的转速控制误差小于3.5 r/min,最大相对转速误差为8.6%,其控制稳定性和可靠性能够满足稻麦联合收获机田间作业的基本要求。 相似文献
9.
10.
为实现花生联合收获机的轻简化,设计了花生秧蔓夹持输送液压系统。基于花生联合收获机秧蔓夹持输送系统工作特点,分析了不同夹持输送速度工况下液压系统的工作性能。当秧蔓夹持输送系统驱动马达输入流量17 L/min时,随着秧蔓喂入,系统压力急剧升高,夹持链条出现严重的堵塞现象;当驱动马达输入流量20 L/min时,秧蔓喂入量较大时,系统偶尔出现压力升高点,压力升高点容易出现夹持链条堵塞的现象;当驱动马达输入流量23 L/min时,链条夹持秧蔓比较流畅,无堵塞现象。花生联合收获机秧蔓夹持输送液压系统工作特性分析,可为秧蔓夹持速度控制方法的研究提供理论依据。 相似文献