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为实现在自然环境下对柑橘果实的识别,提出一种基于YOLOv5改进模型的柑橘识别方法。通过引入CBAM(convolutional block attention module,卷积注意力模块)注意力机制模块来提高网络的特征提取能力,改善遮挡目标与小目标的漏检问题;采用α-IoU损失函数代替GIoU损失函数作为边界框回归损失函数,提高边界框定位精度。结果显示:本研究提出的模型平均精度AP值达到91.3%,在GPU上对单张柑橘果实图像的检测时间为16.7 ms,模型占用内存为14.5 Mb。结果表明,本研究基于YOLOv5的改进算法可实现在自然环境下快速准确地识别柑橘果实,满足实时目标检测的实际应用需求。 相似文献
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554.
采用人工气候箱培养的方法,研究了镉(Cd)、乙草胺(Ac)和苄嘧磺隆(BSM)对水稻种子萌发的影响。结果表明,Cd、AC、BSM单一和复合污染均可降低水稻种子的发芽率、发芽指数和活力指数。BSM对萌发率的影响大于AC,而AC对发芽指数的影响大于BSM;污染物时种子萌发时间的影响不明显,而对芽长和根长的影响显著。Cd、AC和BSM均可降低种子淀粉酶的活性,其中AC对α+β淀粉酶活性的影响大于BSM。随着Cd、AC和BSM处理浓度的升高,水稻种子贮藏物质的消耗率逐渐升高,转运率逐渐降低。 相似文献
555.
针对当前柑橘果实目标检测模型多数需在服务器上运行,难以直接在果园部署且识别实时性较差等问题,设计了基于边缘计算设备的便携式柑橘果实识别系统。该系统由优化的目标检测模型和嵌入式智能平台组成;通过扩展YOLOv4–Tiny目标检测算法,将所有批量归一化层合并到卷积层,加快模型前向推理速度;采用多尺度结构并使用K–means聚类方法获得柑橘数据集的先验框大小,使网络模型对柑橘果实识别具有更强的鲁棒性;使用GIOU距离度量损失函数,使网络模型更加关注柑橘图像中重叠遮挡的区域。将改进算法部署到嵌入式平台Jetson nano,试验结果表明,识别系统对柑橘果实的识别平均准确率达93.01%,单幅图片的推断时间约为150 ms,对视频的识别速率为16帧/s。 相似文献
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558.
花(鱼骨)(Hemibarbus maculates Bleeder)属鲤形目、鲤科、(鱼骨)属,为长江流域江河湖库中一种重要的中小型经济鱼类。我们于2006年进行了花(鱼骨)鱼种培育试验,现将试验情况总结如下:1材料与方法1.1池塘条件 相似文献
559.
560.