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小麦是重要的粮食作物之一,针对人工田间麦穗计数及产量预测效率低的问题,基于深度学习提出了一种高分辨率的小密集麦穗实时检测方法。对麦穗图像数据集进行图像分割、标注、增强预处理,基于Tensorflow搭建YOLOv4网络模型,调整改进后对其进行迁移学习;与YOLOv3、YOLOv4-tiny、Faster R-CNN训练模型进行对比,对改进模型的实用性与局限性进行分析;重点分析影响麦穗检测模型性能的关键因素。通过图像分割的方式,证明了通过改变图像分辨率确定麦穗所占图像最优像素比,可以提高前景与背景差异,对小密集麦穗有显著效果。通过对改进模型的测试,表明该模型检测精度高,鲁棒性强。不同分辨率、不同品种、不同时期的麦穗图像均类平均精度(mAP)为93.7%,单张图片的检测速度为52帧·s-1,满足了麦穗的高精度实时检测。该研究结果为田间麦穗计数以及产量预测提供技术支持。 相似文献
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利用原子吸收光谱和常规生长量测定法,研究了木霉菌T23对7种微量元素Mn2+、Ca2+、Mg2+、Cu2+、Zn2+、Fe2+、Mo6+的吸收利用及7种微量元素对木霉菌T23生长的影响。结果表明:木霉菌T23对7种微量元素的吸收率存在明显差异,能够大量吸收Mg2+、Zn2+、Cu2+、Ca2+、Mn2+和Fe2+,基本不吸收Mo6+元素。在微量元素对木霉菌T23生长的影响方面,则表现为Ca2+、Mn2+、Zn2+可不同程度地促进木霉菌T23产孢,Cu2+、Mn2+、Mg2+、Ca2+、Zn2+在组合培养基中促进木霉菌T23菌丝生长,Mo6+抑制木霉菌T23的菌丝生长和产孢。 相似文献
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分析盐碱地油葵在不同脱硫渣处理下其根际与非根际细菌、真菌、放线菌以及氨化细菌、好气性纤维素分解菌、固氮菌、硝化细菌生理类群的区系动态变化,研究盐碱地油葵对不同脱硫渣处理的响应规律。结果表明,随着脱硫渣施用量的增加,土壤中细菌和放线菌及4类生理细菌类群的数量均呈现出先上升后下降的趋势,其中脱硫渣为1.5 t/hm2时,每克干土中细菌数量为1.81×106个,放线菌的数量为3.62×105个,氨化细菌为9.37×105个,好气性纤维素分解菌为95.01×104个,固氮菌为15.71×103个。真菌呈现出先快速下降后缓慢上升的趋势;适宜的脱硫渣施用量有利于油葵根际细菌、放线菌及4类细菌生理类群数量的提高,过高则微生物数量下降;施用脱硫渣前后,各微生物类群都表现出明显的根际效应。 相似文献
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介绍了发明问题解决理论(TRIZ)的一些基本原理及应用方法.对其中40个发明原理、冲突解决矩阵、物质-场分析进行说明,并应用到蓝莓采摘机器人进行的具体设计研究.提出了蓝莓采摘机器人的总体设计方案,着重对末端执行器和机械手自由度、手腕、手臂的运动形式进行分析设计. 相似文献