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近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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森林资源的存在对净化空气、调节气候、水土保持、节能减排等方面有重要的实现意义,森林同时也是林业文化建设的根本、野生動物生存之家,生活产生中的可利用资源。森林资源的作用非常广泛,与社会发展、经济发展、生态发展都有重要的促进作用,加强林业发展,实现生态保护,提高人们生活水平。 相似文献
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笔者分析了贵州省食用菌产业特点与产业优势,认为贵州食用菌产业在自然条件、交通条件以及政策条件等方面均具有较大优势;全省食用菌规模逐渐扩大,品牌效应凸显。进一步总结了贵州省食用菌产业存在的问题,即缺乏行业规范,产品结构较为单一,行业人才匮乏。继而提出了贵州省食用菌产业可持续性发展建议,即加大食用菌产业的开发程度,加强科技支撑及专业人才培养,政府统筹,建立行业标准,重视菌渣的综合开发利用,以实现本省食用菌产业的后发赶超和可持续性发展。 相似文献
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田园综合体发展模式探析 总被引:1,自引:1,他引:0
《现代农业科技》2018,(23)
中共十九大对于农业、农村给予了充分的重视,提出要实施乡村振兴战略,坚持农业、农村优先发展,促进农村一、二、三产业融合发展,构建现代农业产业体系、生产体系和经营体系。实现乡村振兴,必须促进农业改革再深化。本文对田园综合体发展模式进行了经验总结,以期为农村经济发展提供参考。 相似文献
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