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1.
2.
光照条件变化会对花椒目标识别率产生影响,关系到机器视觉技术能否有效应用于生产现场的花椒采摘。通过对HSV特性图像识别技术的分析,提出HSV和形状特征融合的花椒识别算法。该算法采用同态滤波方法对光照进行补偿,解决因为光照不均匀而导致的花椒识别率低的问题,最后利用花椒圆度特征,排除树枝及树叶等的干扰,实现花椒的准确识别。利用同态滤波方法对光照进行补偿,对于光照不强或者发生遮挡的花椒图像有较大改善,通过试验得出其平均识别率达到94.0%,比单独采用HSV特性识别时,在顺光,背光和遮阴条件下,识别率分别提高4%,13%和21%,此外在遮阴条件下运行时间缩短14.6%。为遮阴条件下提高花椒识别率提供一种方法。  相似文献   
3.
从危机沟通的渠道、危机沟通的具体策略、危机沟通的后续行动三个方面,为中国农机企业的危机沟通提供可行建议。以形象修护理论为基础,结合移动互联网环境传播特点以及中国农业机械化发展的实际情况,分析新浪新闻手机客户端、今日头条手机客户端上的两条农机质量纠纷视频。推荐农机企业使用的8条具体策略包括:否认事件不实部分;表明事件的意外属性;阐明自身出发点;阐明自己的贡献及所做出的努力;提出物质补偿;提出改进措施;承担有错部分;主动向用户征询意见。提出危机沟通应在线上、线下两种渠道进行,危机沟通应与具体行动相结合。  相似文献   
4.
基于GM(1,1)的天然次生林空间结构预测   总被引:1,自引:0,他引:1  
【目的】系统地分析已有天然次生林林分空间结构数据,通过灰色模型预测天然次生林林分空间结构各指标未来的发展趋势,对天然林经营具有十分重要的意义。【方法】以湖南大围山自然保护区典型次生林为研究对象,依据结构化森林经营理论,选取了混交度、竞争指数、角尺度、空间密度指数、开阔比数、大小比数、林分综合均质性指数作为天然次生林林分空间结构合理性评价与预测的量化指标,构建了基于GM(1,1)的天然次生林林分空间结构灰色预测模型。模型将2008年林分空间结构各指标的平均值作为初始值,并在研究区设置了面积为20 m×20 m的5个研究样地(M1,M2,M3,M4,M5),利用保护区2008-2018年典型样地林分空间信息,预测了研究区调研样地2019年-2021年林分空间结构各指标未来的变化趋势。【结果】利用精度检验机制对该模型的精确度进行了有效性检验,检验结果表明,所有指标预测合格概率P合=71.43%,良好的概率P良好=22.86%,优的概率P优=5.71%,表明该预测模型符合精度检验要求。【结论】样地未来3 a各指标整体变化尺度不大,林分空间结构基本稳定。从各指标在2008-2018年时空上的变化规律来看,各样地林分平均竞争指数、平均大小比数及平均空间密度指数是影响林分均质性指数的关键指标。  相似文献   
5.
【目的】阐明桃树果园短期自然生草条件下土壤水分空间分布特征及其与草地地上生物量的关系。【方法】以信阳沙壤土五月鲜桃园为研究对象,在冬春季短期自然生草条件下,采用1 m×1 m网格采样法,以经典统计学和地统计学半方差函数为工具,研究表层(0~5 cm)土壤水分和草地地上生物量空间分布特征。【结果】表层(0~5 cm)土壤含水量和地上草地生物量符合正态分布,平均体积含水量为10.08%,95%置信区间为9.84%~10.32%,变异系数为16.36%,0.2 m×0.2 m草地地上生物量均值为9.17 g,变异系数为56.71%。区域田块尺度上,自然生草桃园草地地上生物量和表层(0~5 cm)土壤水分空间分布均符合指数函数模型,模型块金值/基台值分别为0.477 3和0.499 8,变程分别为7.20和2.51。即二者均具有中等程度的空间依赖性,草地地上生物量较表层(0~5 cm)土壤含水量具有更强的空间依赖性。克里格插值结果表明,表层(0~5 cm)土壤含水量和草地地上生物量空间上呈斑块状分布,且表现为距离树体越远值越大的分布特征。相关分析结果表明,地上生物量与表层(0~5 cm)土壤含水量之间极显著正相关(P<0.001)。【结论】果园短期自然生草有利于保蓄表层土壤水分,改善土壤水分条件,草地地上生物量是影响果园表层土壤水分空间分布的重要因素。  相似文献   
6.
Eight experiments were carried out in Denmark to determine the yield loss of spring barley due to Cirsium arvense in farmers' fields and to suggest and evaluate a novel approach for quantifying C. arvense infestation in large plots. Literature about the competitive ability of C. arvense is old, scattered and inconclusive, and existing models for estimating crop yield loss are based on data from North America. This study showed that C. arvense coverage could be quantified from unmanned aerial vehicle imagery using a manual image analysis procedure. This gave similar results as scoring the coverage. Yield loss of spring barley due to C. arvense infestation assessed at harvest was given by Y = 100·(1−exp(−0.00170·X)) where Y is the percentage of crop yield loss and X is the percentage of C. arvense coverage. The yield loss was much lower than estimates from models that have been developed in North America. It is speculated that the main reason for this is the later emergence of C. arvense than the crop due to lower soil temperatures in spring. Grain moisture increased linearly with C. arvense coverage: M = 0.0310·X where M is the proportional (%) increase in grain moisture and X is the proportion (%) of C. arvense coverage. Automated image analysis procedures are needed to estimate C. arvense coverage on field scales, and further experiments are needed to reveal whether the low competitive ability of C. arvense found in this study is representative for Northern Europe.  相似文献   
7.
从视觉艺术的角度研究食用菌品牌形象的设计。通过讨论品牌名称、标志物和文字等食用菌品牌视觉要素,提出了食用菌品牌形象的视觉艺术价值设计原则。食用菌品牌形象的视觉艺术价值体现在品牌设计的多个方面,创新的视觉艺术能让食用菌品牌形象真正体现艺术的价值。  相似文献   
8.
基于CNN的小麦籽粒完整性图像检测系统   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了快速、准确识别小麦籽粒的完整粒和破损粒,设计了基于卷积神经网络(CNN)的小麦籽粒完整性图像检测系统,并成功应用于实际检测中。采集完整粒和破损粒两类小麦籽粒图像,对图像进行分割、滤波等处理后,建立单粒小麦的图像数据库和形态特征数据库。采用LeNet-5、AlexNet、VGG-16和ResNet-34等4种典型卷积神经网络建立小麦籽粒完整性识别模型,并与SVM和BP神经网络所建模型进行对比。结果表明,SVM和BP神经网络所建模型的验证集识别准确率最高为92. 25%; 4种卷积神经网络模型明显优于两种传统模型,其中,识别性能最佳的AlexNet的测试集识别准确率为98. 02%,识别速率为0. 827 ms/粒。基于AlexNet模型设计了小麦籽粒完整性图像检测系统,检测结果显示,100粒小麦的检测时间为26. 3 s,其中,图像采集过程平均用时21. 2 s,图像处理与识别过程平均用时为5. 1 s,平均识别准确率为96. 67%。  相似文献   
9.
香蕉新品种‘南天红’由‘南天黄’的自然突变选育而成。假茎平均高度2.59 m,幼树假茎外表面暗红色,抽蕾后转绿。雄花苞片外表面常为深红色,花苞卷曲,常不脱落;从种植到收获11 ~ 13个月,单株产量25 kg,品质好。中高抗香蕉枯萎病4号小种,采用配套的栽培技术可在所有香蕉种植区推广。  相似文献   
10.
薛祺  马罡  李佳乐  张薇  马春森 《中国果树》2020,(1):19-21,26
葡萄是一种重要的经济水果,除鲜食外还可用于酿酒、制干、制汁等。在葡萄挂果到收获期间采用化学药剂来防治园内害虫极有可能造成农药残留,危害人体健康。利用天敌防治葡萄园内害虫是确保葡萄及其制品质量安全的重要途径。总结了国内外葡萄园常见害虫的主要捕食性和寄生性天敌,以及利用天敌防治葡萄园重要虫害的策略,并探讨了该领域目前存在的问题及未来的研究方向。  相似文献   
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