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基于YOLO v3与图结构模型的群养猪只头尾辨别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
在利用视频监控技术对群养猪只进行自动行为监测时,对猪只准确定位并辨别其头尾位置对提高监测水平至关重要,基于此提出一种基于YOLO v3(You only look once v3)模型与图结构模型(Pictorial structure models)的猪只头尾辨别方法。首先,利用基于深度卷积神经网络的YOLO v3目标检测模型,训练猪只整体及其头部和尾部3类目标的检测器,从而在输入图像中获得猪只整体及头尾部所有的检测结果;然后,引入图结构模型,描述猪只的头尾结构特征,对每个猪只整体检测矩形框内的头尾部位组合计算匹配得分,选择最优的部位组合方式;对部分部位漏检的情况,采取阈值分割与前景椭圆拟合的方法,根据椭圆长轴推理出缺失部位。在实际猪场环境下,通过俯拍获得猪舍监控视频,建立了图像数据集,并进行了检测实验。实验结果表明,与直接利用YOLO v3模型相比,本文方法对头尾定位的精确率和召回率均有一定提高。本文方法对猪只头尾辨别精确率达到96.22%,与其他方法相比具有明显优势。 相似文献
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为了使FY-2C/D 卫星资料反演云系微物理特征参数更好地应用于人工影响天气作业中,利用2010 年8 月17—19 日山西夏季积层混合云降水过程的雷达、卫星、机载云物理探测平台的综合探测资料,对云系演变特征、人工增雨的可播性以及催化效果进行分析。结果表明:云系维持时间达35 h,17日白天到夜间云层不断增厚,云粒子有效半径(Re)稳定变化较小,降水少,云系的自然降水过程较弱,具有较好的增雨作业潜力。8 月17 日白天云顶温度-10℃,云滴有效半径小于12 μm,云系密实,云中过冷水含量丰沛,大粒子与冰晶含量较少;夜晚在高云的播种效应之下,产生较大降水;持续稳定的中低层状云系存在较好的增雨作业机会。综合分析可知,适宜于这次夏季积层混合云降水人工催化条件的卫星判据为:云系厚度大于2 km,云顶温度-10~-20℃,云顶云粒子有效半径小于15 μm。 相似文献
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基于深度信念网络的猪咳嗽声识别 总被引:4,自引:0,他引:4
为了在生猪养殖产生呼吸道疾病的初期,通过监测猪咳嗽声进行疾病预警,提出了基于深度信念网络(DBN)对猪咳嗽声进行识别的方法。以长白猪咳嗽、打喷嚏、吃食、尖叫、哼哼、甩耳朵等声音为研究对象,利用基于多窗谱的心理声学语音增强算法和单参数双门限端点检测对猪声音进行预处理,实现猪声音信号的去噪和有效信号检测。基于时间规整算法提取300维短时能量和720维梅尔频率倒谱系数(MFCC)组合成1020维特征参数,将该组合特征参数作为DBN学习和识别数据集,选定3隐层神经元个数分别为42、17和7,构建网络结构为1020-42-17-7-2的5层深度信念网络猪咳嗽声识别模型。通过5折交叉实验验证,基于DBN的猪咳嗽声识别率和总识别率均达到90%以上,误识别率不超过8.07%,最优组猪咳嗽声识别率达到94.12%,误识别率为7.45%,总识别率达到93.21%。进一步基于主成分分析法(PCA)提取1020维特征参数98.01%主成分得到479维特征参数,通过5折交叉实验验证,猪咳嗽声识别率和总识别率相对降维前均有所提高,误识别率有所降低,最优组猪咳嗽声识别率达到95.80%,误识别率为6.83%,总识别率达到94.29%,实验结果表明所建模型是有效可行的。 相似文献
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活性污泥生物除磷机制及其影响因素 总被引:4,自引:0,他引:4
高效生物除磷的活性污泥系统主要有Phoredox、UCT、MUCT、A/O、间歇式活性污泥法等工艺。其特点是先有一厌氧区,后有一好氧区,厌氧区内发生磷的大量释放、好氧区内则造成磷的大量吸收;主要除磷生物是不动细菌属Acinetobacter.sp,污水性质、毒物、操作参数、溶解氧浓度、厌氧区中投加基质对污泥除磷性能均有一定的影响。 相似文献
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番茄中反义ACC合成酶基因的导入与乙烯生物合成的控制 总被引:20,自引:0,他引:20
利用农杆菌LBA4404携带反义ACC合成酶基因和卡那霉素抗性基因,采用叶盘法转化番茄栽培品种“丽春”子叶,通过组织培养获得了能在卡那霉素培养基上生长的再生植株并进一步培养获得了延缓成熟和衰老的番茄果实。经过DNA杂交和RNA杂交检测,证明反义ACC合成酶基因已插入番茄基因组中,并顺利地表达。 相似文献
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盐地碱蓬人工栽培与品系选育初报 总被引:12,自引:0,他引:12
人工栽培盐地碱蓬及高产品系选育试验研究表明 ,人工栽培盐地碱蓬可提高产量 1~ 2倍 ,且碱蓬产量随土壤盐度的提高而逐渐下降。无灌水条件下采用一定矿化度的盐水过量灌溉 ,可有效提高碱蓬产量。黄河三角洲地区人工栽培碱蓬适宜采收时间为 10月 2 5日左右。选育高产变异碱蓬个体比普通单株产量提高 2~ 3倍。 相似文献