基于个性化度的个性化产品评价体系研究

通过个性化产品的特征信息结构,基于个性化产品整个生命周期,构建产品的个性化度的评价模型和评价指标体系。着重讨论了开放度、约束度、关联度、复杂度及依赖度等指标的量化方法,从而确定个性化产品的个性化度的综合评价的量化指标,为个性化产品的设计提供参考依据。最后通过应用举例来介绍产品个性化度的评价方法。     

利用胃磨鉴定三疣梭子蟹年龄初探

为了实现梭子蟹的智能化分拣,高精度的智能识别分类成为亟待开发的关键技术。首先对采集到的梭子蟹图像进行预处理和数据增强,构建出梭子蟹性别分类数据集 (Portunus gender classification dataset, PGCD);提出一种基于多组卷积神经网络的梭子蟹性别识别方法,该方法主要使用ResNet50从图像块中提取特征,降低特征提取过程的信息损失。为了更专注地找出输入数据的有用信息,开发出一种注意力机制来强调全局特征图中的细节重要性;最后进行了一系列的参数调整,提高了网络的训练效率和分类精度。实验结果显示,该方法在PGCD上的分类准确率、召回率和查准率分别达到95.59%、94.41%和96.68%,识别错误率仅为4.41%。表明该方法具有优越的分类性能,可用于梭子蟹性别的自动分类及识别系统。

     

国际渔业出口的特点及对我国海洋渔业发展的启示

根据世界粮农组织公布的国际渔业出口数据,分析了特征年份国际渔业出口的特点。海洋鱼类在出口中占绝对优势,其比重呈缓慢下降趋势。甲壳类、洄游鱼类和贝类等中国海洋鱼类发展面临巨大的环境压力,今后提升远洋捕捞能力,加强近海海洋渔业生态环境保护区建设,建立和发展甲壳类、贝类和洄游鱼产品基地,走保护与开发并重的道路,对我国海洋渔业可持续发展具有重要意义。     

基于FCN网格定位和特征融合的水培生菜幼苗状态检测方法

为了及时发现问题幼苗状态和提高幼苗分拣效率，本文以水培生菜幼苗培育过程中出现的死亡和双株状态为研究对象，提出一种基于FCN网格定位和特征融合的水培生菜幼苗状态检测方法。本方法在原有研究的基础上，针对双株状态幼苗检测精度低的问题，引入FCN架构改变原有边框回归方式，利用其对位置信息敏感的特性，获取精确的网格点空间信息。同时，利用特征融合策略，充分获取不同网格点间的相关性，实现对水培生菜幼苗问题状态的精准定位。实验结果表明，该方法的平均检测精度达到了88.1%，检测精度优于原有方法、FSAF、YOLO V3、FoveaBox、ATSS和CornerNet，尤其对双株状态的幼苗检测精度得到明显提升。因此，本文提出的方法能够实现水培生菜幼苗问题状态的自动检测，为水培蔬菜育苗分拣智能化及种植自动化提供技术支持。