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991.
柑橘表面缺陷是水果检测分级的重要依据,针对传统柑橘表面缺陷检测方法效率低、精度低等问题,该研究提出一种柑橘表面缺陷的实时检测方法。该方法首先对柑橘图像进行图像增强,然后利用提出的YOLOv7-CACT模型对柑橘表面缺陷进行检测,该模型在YOLOv7模型骨干网络中引入坐标注意力模块(coordinate attention, CA),从而提高模型对缺陷部分的关注度。在网络头部引入CT(contextual transformer,CT)模块,融合静态和动态上下文表征特征,从而增强缺陷部分特征表达能力。通过试验确定CA模块和CT模块的最佳位置。改进后的YOLOv7-CACT模型检测结果平均精度均值(mean average precision,mAP)相较于原始模型增加了4.1个百分点,达到91.1%,满足了实际生产中对柑橘缺陷检测精度的要求。最后将基于YOLOv7-CACT的柑橘检测模型通过TensorRT进行部署,试验结果表明模型的推理时间满足柑橘生产线10个/s的实时分选要求,总体的检测精度达到94.4%,为柑橘表面缺陷在线检测提供了一种精准的实时检测方法。 相似文献
992.
群猪检测是现代化猪场智慧管理的关键环节。针对群猪计数过程中,小目标或被遮挡的猪只个体易漏检的问题,该研究提出了基于多尺度融合注意力机制的群猪检测方法。首先基于YOLOv7模型构建了群猪目标检测网络YOLOpig,该网络设计了融合注意力机制的小目标尺度检测网络结构,并基于残差思想优化了最大池化卷积模块,实现了对被遮挡与小目标猪只个体的准确检测;其次结合GradCAM算法进行猪只检测信息的特征可视化,验证群猪检测试验特征提取的有效性。最后使用目标跟踪算法StrongSORT实现猪只个体的准确跟踪,为猪只的检测任务提供身份信息。研究以育肥阶段的长白猪为测试对象,基于不同视角采集的视频数据集进行测试,验证了YOLOpig网络结合StongSORT算法的准确性和实时性。试验结果表明,该研究提出的YOLOpig模型精确率、召回率及平均精度分别为90.4%、85.5%和92.4%,相较于基础YOLOv7模型平均精度提高了5.1个百分点,检测速度提升7.14%,比YOLOv5、YOLOv7tiny和YOLOv8n 3种模型的平均精度分别提高了12.1、16.8和5.7个百分点,该文模型可以实现群猪的有... 相似文献
993.
994.
995.
996.
997.
牵引附着性能是拖拉机最重要的性能之一,多年的研究表明,要提高牵引附着性能,进行保护性耕作,改善车辆在松软地面的通过性能,新的行走机构或装置就成为目前国内外研究的主要趋向。为此,介绍了国内外行走机构研究的现状,并指出了现存问题和今后发展的趋势。 相似文献
998.
气吸式水稻芽种直播排种器性能的试验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
以气吸式垂直圆盘排种器为对象,采用试验优化设计的方法,研究了在一定真空度下吸孔直径、转速、孔数等对排种性能的影响。试验结果表明:真空度为1.8~4.5kPa排种性能较好;吸孔直径和转速对排种性能影响很大,最佳孔径为2.3mm,排种盘线速度不宜超过0.45m/s,孔数多比少排种效果更好。 相似文献
999.
1000.
除草剂的应用为农业生产带来便利, 但长期、单一使用某一种或相同机制的除草剂也引发了杂草对除草剂的抗性问题。抗性杂草种类逐渐增加, 抗性形成机制复杂, 导致农田杂草的治理难度增加。杂草对除草剂的抗性机制主要分为两种, 一种是除草剂靶标位点基因的突变或过量表达导致的靶标抗性, 另一种是杂草对除草剂吸收、转运、固存和代谢等一个或多个生理过程发生变化导致的非靶标抗性。本文综述了杂草对9类不同作用方式除草剂的非靶标抗性机制的生理、生化和分子基础的研究进展, 以期为抗性杂草综合治理提供参考。 相似文献