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基于Web的农业机械化发展决策支持系统 总被引:1,自引:0,他引:1
设计了一个网络化农业机械化发展决策支持系统软件。以Intranet为核心技术,采用先进的Client/Server/Server(CSS)多层体系结构,以Visual InterDev,Dhtml,MSDN,IESDK,VB Script,SQL Server7.0,Active Server Pages动态服务器网页,以及Photoshop 6.0图像处理等软件为开发工具,以Windows NT4.0/Windows 2000为服务器应用软件平台,对农业机械化水平评价、关键因素分析、发展阶段评判、水平区域分类等4个基本模块进行了系统集成。 相似文献
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人工智能在水产养殖中研究应用分析与未来展望 总被引:1,自引:0,他引:1
中国水产养殖的生产模式已由粗放型向集约型转变,生产结构不断调整升级,生产水平不断提高。但较低的劳动生产率、生产效率和资源利用率,低质量的水产品以及缺乏安全保障等问题都严重制约中国水产养殖业的快速发展。利用现代信息技术,研究智能设备来实现精确、自动化和智能化的水产养殖,提高渔业生产力和资源利用率是解决上述矛盾的主要途径。水产养殖中的人工智能是研究利用计算机实现水产养殖的过程,也就是利用机器和计算机监视水下生物的生长,进行问题判断、讨论和分析,提出养殖相关决策,完成自动化养殖。为深入了解人工智能技术在水产养殖中的研究发展现状,本文从水产养殖的生命信息获取、水产生物生长调控与决策、鱼类疾病预测与诊断、水产养殖环境感知与调控,以及水产养殖水下机器人5个具体方面入手,结合生产中面临的实际问题,分析了人工智能在水产养殖中的研究应用现状和技术特点;阐述了人工智能应用的主要技术手段和原理,总结了近年来人工智能技术在水产养殖中的最新应用研究进展,分析了当前人工智能技术在水产养殖发展中面临的主要问题和挑战,并提出了推动水产养殖转型的主要建议,以期为加速推进中国渔业数字化、精准化和智慧化提供参考。 相似文献
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及时准确地识别出养殖区域内的粘连鱼体是实现水产养殖中鱼群计数、养殖密度估算等多种基本养殖操作自动化的关键技术。针对目前粘连鱼体识别方法存在准确率低、普适性差等问题,该研究提出了一种基于深度可分离卷积网络的粘连鱼体识别方法。首先采集鱼群图像数据,采用图像处理技术分割出鱼体连通区域图像,构建粘连鱼体识别数据集;其次构建基于深度可分离卷积网络的粘连鱼体识别模型,采用迁移学习方法训练模型;最后基于训练好的模型实现粘连鱼体的识别。在真实的鱼体图像数据集上进行测试,识别准确率达到99.32%。与基于支持向量机(Support Vector Machine, SVM)和基于反向传递神经网络(Back Propagation Neural Network, BPNN)的机器学习方法相比,准确率分别提高了5.46个百分点和32.29个百分点,具有更好的识别性能,可为实现水产养殖自动化、智能化提供支持。 相似文献
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