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[目的]基于Faster R-CNN模型对不同成熟度蓝莓果实进行精准识别分类,为浆果类果实的自动化采摘、产量预估等提供技术支撑.[方法]选取成熟果、半成熟果、未成熟果剪切图像各4000幅和8000幅背景图像作为训练集,1000幅原始图像用于验证集开展试验,改进Faster R-CNN算法,设计一种对背景干扰、果实遮挡等因素具有良好鲁棒性和准确率的蓝莓果实识别模型,模型通过卷积神经网络(CNN)、区域候选网络(RPN)、感兴趣区域池化(ROI Pool-ing)和分类网络来实现蓝莓图像背景消除及果实识别并与DPM算法进行对比.[结果]以WOA算法优化的训练参数作为参考,在蓝莓数据集上训练网络模型.在分析P-R曲线后计算F发现,Faster R-CNN算法在成熟果、半成熟果和未成熟果上的F值分别为95.48%、95.59%和94.70%,与DPM算法相比平均高10.00%.在对3类蓝莓果实的识别精度方面,Faster R-CNN同样有着优秀的识别效果.对成熟果、半成熟果和未成熟果的识别准确率分别为97.00%、95.00%和92.00%,平均识别准确率为94.67%,比DPM算法高20.00%左右.该网络模型在高精度的识别效果下,对于蓝莓果实的平均识别速度依然达0.25 s/幅,能满足实时在线识别的需求.[建议]获取多角度、复杂环境下的图像用来提高模型识别率;利用迁移学习建立蓝莓识别模型;数据集样本扩充并分类. 相似文献
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乐都县海拔高、气候冷凉、昼夜温差大、日照充足、紫外线照射强,生产的大樱桃具有果实个大,汁多肉厚、香甜可口、营养丰富、含糖量高等独特优良品质,深受消费者青睐。介绍了乐都大樱桃栽培技术,包括园址选择、品种选择和搭配、苗木贮藏、苗木定植、幼园间作套种、整形与修剪、土壤水肥的管理、保花保果、病虫害防治等。 相似文献
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甘肃省永靖县黑果枸杞栽培繁育推广技术初探 总被引:1,自引:0,他引:1
本文通过分析永靖县自然环境条件,探索了黑果枸杞种子园建设技术,包括种源选择、园址选择、种苗栽培、施肥管理、整形修剪、病虫害防治、果实采摘及储藏等技术,也分析了它的经济效益,为我县发展黑果枸杞探索出了一条行之有效的方式。 相似文献
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正果品的质量以及安全对人们的身体健康有着重要的影响,其与果树的栽培技术有着紧密的联系。在果树栽种过程中,要选择环境良好的园址,要确保所选择苗木品种优良,此外,种植人员还要重视对病虫害的防治,要对其进行科学化的管理,这样才能够促使果实的质量得到保证。本文主要围绕果树栽培技术对果品安全的影响进行简要的分析。1果树栽培技术对果品安全的主要影响因素1.1园址的选择在果树栽培过程中,园址的选择极其重要,众所周知,果 相似文献
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[目的]研究喷施蔗糖对蓝莓叶片和果实中可溶性糖含量变化的影响。[方法]以不同类型的2个蓝莓品种为试材,分析了喷施不同浓度(0.1%、0.5%和1.0%)的蔗糖溶液对蓝莓果实发育期叶片和果实中可溶性糖含量、组成的影响,并进行了相关性分析。[结果]在整个果实发育过程中(蓝丰:5月初~7月中旬;粉蓝:5月底~8月中旬),2品种叶片中可溶性糖总含量逐渐增加,但各个可溶性糖含量变化规律有所不同;2个品种果实成熟时期主要是积累葡萄糖和果糖为主,蔗糖含量很少,葡萄糖和果糖含量相当,并且随着果实的发育,各处理都可以不同程度地增加蓝莓果实的可溶性糖含量,其中喷施0.5%的蔗糖溶液增加最多;通过对各个处理叶片和果实可溶性糖含量的相关性分析可以看出,叶片和果实中可溶性糖含量显著相关。[结论]叶片喷施0.5%浓度的蔗糖对增加蓝莓果实中的糖度提高最多。 相似文献
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从西南林业大学大棚蓝莓种植基地内采集样本,并从采后腐烂果实中分离出8株真菌,成功鉴定出2株为青霉菌(Penicillium digitatum)和枝孢菌(Cladosporium tenuiussimum).从健康蓝莓果实、叶片和根际土壤中共分离到17株细菌,根据16S rRNA序列同源性,分别归入9个细菌属.通过检测其对蓝莓果腐病病原真菌的抑制活性,筛选出达到显著差异的拮抗细菌5株,其中3株为芽孢杆菌,2株为短芽孢杆菌;5株拮抗细菌对P.digitatum的抑菌率为67.6%~90.6%,其中3株拮抗细菌对C.tenuiussimum的抑菌率达90.7%~92.6%.菌株BS-3对P.digitatum和C.tenuiussimum的抑菌效果均在90%以上,有潜在生防利用价值. 相似文献
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黔东南州有机蓝莓园病虫害发生情况调查 总被引:2,自引:0,他引:2
[目的]了解黔东南州有机蓝莓园病虫害的发生情况,为促进蓝莓有机化产业健康稳定发展奠定基础。[方法]于2013~2015年对贵州省黔东南州有机蓝莓园病虫害种类和危害特点进行了系统调查。[结果]共发现害虫种类6目26科148种,其中黑腹果蝇、大窠蓑蛾、越橘巢蛾和金龟子幼虫(蛴螬)为主要害虫;病害种类有7种,包括真菌病害4种、病毒病2种和生理性病害1种,其中真菌病害有蓝莓根腐病、蓝莓灰霉病、蓝莓枝条枯萎病和蓝莓叶枯病,病毒病害有蓝莓枯焦病毒病和蓝莓花叶病毒病,生理性病害为蓝莓红叶病。该园主要病虫为害蓝莓的根、茎、叶、花和果实,导致植株萎蔫、枯死或脱落。[结论]研究结果为黔东南州有害生物的生态控制提供了理论依据。 相似文献
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蓝莓果实成熟度的人工分级技术效率低、准确性有限,不能满足市场需求。为了提高蓝莓成熟度检测的准确性,提出了一种基于深度学习的蓝莓成熟度预测方法,从而预测出不同成熟阶段的蓝莓果实。针对7个不同成熟阶段的蓝莓果实,利用VGG 16神经网络,提取果皮颜色特征建立模型。结果表明,该方法对不同成熟阶段蓝莓果实的预测准确率分别达到了97.65%、93.94%、97.02%、100%、80.56%、83.62%、95.21%。该方法建立的模型对蓝莓成熟度的预测较为精细,覆盖了从盛花期50 d开始至完全成熟全过程,充分利用深度学习网络的分类能力,提高了对蓝莓果实成熟度的预测,为实现蓝莓果实无损检测技术提供理论依据。 相似文献
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高鲲 《辽宁农业职业技术学院学报》2018,(4)
蓝莓果渣是蓝莓果汁、果酒生产中的副产品,具有较高的营养和利用价值。阐述了蓝莓果渣中的营养成分和国内综合利用途径,并展望了蓝莓果渣的研究前景,为蓝莓果渣的开发利用提供思路和参考。 相似文献
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在蓝莓收获期,果实成熟度识别的预先识别对果实收获管理及产量评估具有重要意义。基于遥感的高光谱成像技术,以其包含丰富的光谱及空间信息,在复杂背景对象识别中具有极大的开发潜力。通过采集美国佛罗里达州三种典型南部高丛蓝莓的高光谱图像,研究了基于高光谱图像处理技术在复杂背景中进行蓝莓果实成熟度(成熟、近成熟以及未成熟)识别的数据处理算法。通过支持向量数据描述(SVDD)和K-means聚类算法,构建了蓝莓果实成熟度识别模型,从像素层面和外观层面对蓝莓果实进行混合识别。实验结果表明:对蓝莓成熟果实的识别正确率达到96.1%,近成熟果实识别率为94.7%,青果识别率为91.2%。为了评估算法性能,使用另外两种对象识别算法(KNN和SAM)作为比较,试验表明新提出的算法对复杂背景适应性更好,尤其是对小尺寸对象识别准确率更高。 相似文献