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基于轻量级神经网络MobileNetV3-Small的鲈鱼摄食状态分类 总被引:1,自引:1,他引:0
在集约化水产养殖过程中,饲料投喂是控制养殖成本,提高养殖效率的关键。室外环境复杂多变且难以控制,适用于此环境的移动设备计算能力较弱,通过识别鱼类摄食状态实现智能投喂仍存在困难。针对此种现象,该研究选取了轻量级神经网络MobileNetV3-Small对鲈鱼摄食状态进行分类。通过水上摄像机采集水面鲈鱼进食图像,根据鲈鱼进食规律选取每轮投喂后第80~110秒的图片建立数据集,经训练后的MobileNetV3-Small网络模型在测试集的准确率达到99.60%,召回率为99.40%,精准率为99.80%,F1分数为99.60%。通过与ResNet-18, ShuffleNetV2和MobileNetV3-Large深度学习模型相比,MobileNetV3-Small模型的计算量最小为582 M,平均分类速率最大为39.21帧/s。与传统机器学习模型KNN(K-Nearest Neighbors)、SVM(Support Vector Machine)、GBDT(Gradient Boosting Decision Tree)和Stacking相比,MobileNetV3-Small模型的综合准确率高出12.74、23.85、3.60和2.78个百分点。为进一步验证该模型有效性,在室外真实养殖环境进行投喂试验。结果显示,与人工投喂相比,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式的饵料系数为1.42,质量增加率为5.56%。在室外真实养殖环境下,MobileNetV3-Small模型对鲈鱼摄食状态有较好的分类效果,基于该分类模型决策的鲈鱼投喂方式在一定程度上能够代替养殖人员进行决策,为室外集约化养殖环境下的高效智能投喂提供了参考。 相似文献
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With the ever-increasing human population and deteriorating environmental conditions, there is an urgent need to breed environmentally friendly and resource-con... 相似文献
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TCD燃烧系统对柴油机燃烧和排放性能改善效果的试验研究 总被引:1,自引:1,他引:0
为探究道依茨TCD2015柴油机上配备的导流燃烧系统(简称TCD燃烧系统,T表示涡轮增压器,Turbocharger,C表示进气中冷,Charge air cooling,D为柴油颗粒捕集器,Diesel particle filter)对改善柴油机燃烧性能和降低污染物排放的效果,采用单缸机试验对TCD燃烧系统在不同转速、负荷和过量空气系数下的燃烧和排放性能进行研究。试验结果表明不同工况下TCD燃烧系统燃油消耗率和Soot排放量均低于传统ω燃烧系统,燃油消耗率最大降幅为7.01%,Soot排放量最大降幅为86.67%,且低过量空气系数(1.2~1.6)下TCD燃烧系统仍具有较好的性能。为揭示TCD燃烧系统改善油气混合促进燃烧的机理,采用AVL Fire软件建立了柴油机性能仿真模型。计算结果表明,TCD燃烧系统的环状凸起结构将燃油导向内外两室,从而促进了缸内燃油发展过程,燃油当量比大于4的浓混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为9.75%,活塞下移时TCD燃烧系统内油束撞击浅盘侧壁形成撞壁射流扩大了燃油扩散面积,从而改善了缸内油气混合质量,燃油当量比小于1的均匀混合气区域燃油质量比例相比ω燃烧系统降幅最大为7.45%,因此TCD燃烧系统能够有效改善柴油机的燃烧和排放性能,可应用于柴油机高负荷和低过量空气系数工况综合性能提升。研究结果可为柴油机燃烧系统开发和改进提供参考。 相似文献
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Huo Jun-wei Fei Xiao-hui Gang Hui-xin Zhang Yan Gong Xiao-nan Li Song-lin Bian Chun-yang Yu Gary-Gao Qin Dong 《东北农业大学学报(英文版)》2021,28(4):1-11
The secondary bud burst can cause around 10%-20% yield losses in black currants, an economically important crop in parts of Europe, Asia and North America. The ... 相似文献
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把价值链管理理论引入高校人才培养,对高校人才培养活动进行价值链分析,并据此提出一些设想。 相似文献
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准确获取大豆的空间分布对于产量估计、灾害预警和农业政策调整具有重要意义,目前针对种植结构复杂地区所开展的大豆遥感识别研究鲜有报道。该研究以安徽省北部平原的典型大豆产区——龙山、青疃镇为研究区,基于Sentinel-2数据提出一种分层逐级提取策略的大豆识别方法。该方法首先构建决策树筛选规则,剔除研究区内非农田地物,获得田间植被的总体分布;然后生成19个候选特征因子,包括分辨率小于等于20 m的10个波段反射率以及9个植被指数。在典型地物类型样本的支持下,将ReliefF特征权重评估算法与随机森林(RandomForest,RF),BP神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合,分别构建ReliefF-RF、ReliefF-BPNN、ReliefF-SVM三种组合模型筛选出对于大豆识别最有效的特征,并基于布设在研究区内6个样方(大小为1 km×1 km)的无人机影像提取得到的大豆分布来评估3种模型在大豆制图中的表现。结果表明,ReliefF-RF模型表现最佳,基于该模型筛选出7个优选特征因子,大豆制图的总体精度介于85.92%~91.91%,Kappa系数在0.72~0.81之间,各个样方的提取效果均优于其他两种模型。此外,基于优选特征达到的提取精度明显高于原始波段反射率,虽然略低于全部19个特征的结果,但是数据量降低了63.16%。该研究可以为农田景观破碎、种植结构复杂地区的大豆种植区提取相关研究提供有价值的参考和借鉴。 相似文献
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单摆铲栅是基于变幅变向振动技术研发的铲栅一体收获装置。为明确单摆铲栅工作特性及抛掷分离作业机理,该研究在运动学及动力学分析基础上建立了铲栅工作面抛掷系数解析方程,铲栅工作面各点抛掷系数随工作长度逐渐增大且具有明显的渐变抛掷特性和较强的抛掷能力,分离区最大抛掷系数达9.98~19.72;建立了单摆铲栅EDEM-MBD耦合仿真模型,以振幅、振动频率、前进速度为因素开展单因素仿真试验,试验结果表明:受工作面抛掷特性及土壤粘塑性影响,牵引阻力、驱动转矩具有明显的强弱周期,在强周期内:单摆铲栅与土壤互作力较大,分离间距最大值发生在该周期切削行程终点时刻分离区中点处;振幅为7~11 mm时,牵引阻力均值约1 580.93~2 019.9 N、最大驱动转矩约224.04~322.11 、最大分离间距约59.58~98.3 mm;振动频率为6.67~10.67 Hz时,牵引阻力均值约1 416.43~1 866.38 N、最大驱动转矩约315.28~364.19 、最大分离间距约78.43~94.67 mm;前进速度为0.2~0.4 m/s时,牵引阻力均值约1 429.43~2 110.48 N、最大驱动转矩约241.27~387.78 、最大分离间距约62.5~102.5 mm。甘草收获试验结果表明:甘草收获机牵引阻力32.17 kN、驱动转矩802.02 、挖掘深度468 mm时,收净率为96.42%,单摆铲栅作业过程流畅有序,渐变抛掷作用明显,根茎土壤分离效果良好。该研究结果可为根茎作物特别是深根茎作物节能高效收获提供参考。 相似文献
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现代循环农业是实现农业绿色发展、推进乡村全面振兴的重要途径。但以农户经验构建而成的传统循环农业系统多缺乏精确的数据支持与参数匹配,使得系统的高效循环运行面临挑战。因此,本研究在数据采集与跟踪调研的基础上,采用生命周期评价对现代"草-羊-田"农牧循环系统进行实证研究,通过特征化、标准化与加权评估分析不同类别潜在环境影响,并计算系统模拟调控前后污染降级所需环境服务能。结果表明,饲料加工与湖羊养殖亚系统所产生的各类潜在环境影响都超过了其类别总影响的85%,远高于粮食种植和有机堆肥亚系统的;人体毒性和水体生态毒性在各亚系统中所产生的环境影响都较大,而陆地生态毒性的均最小。为实现污染降级每年所需空气、水体和土壤的环境服务能分别为7.42×1010、6.03×1016和1.59×1012J;通过耦合参数协调和关键技术优化对系统进行模拟调控,经测算与原系统相比每年所需各项环境服务能分别降低52%、44%和21%。该研究基于生命周期评价形成的适用于现代"草-羊-田"农牧循环系统并指导其整体调控的方法体系,对现代农牧循环系统的可持续发展与复制推广具有指导意义,同时可为其他现代循环农业系统的优化调整提供方法参考。 相似文献