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小白菜是中国种植面积较广、深受大众喜爱的蔬菜,但真实菜地环境中虫害往往出现在叶片的特定区域,且受环境因素如光照和背景干扰较大,影响对其的智能检测。为提高小白菜虫害的检测效率和准确率,该研究提出一种基于YOLOv5s网络框架改进的YOLOPC小白菜虫害识别模型。首先,引入CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力机制,将其放在CBS(卷积层Convolution+归一化层Batch normalization+激活函数层SILU)的输入端构成CBAM-CBS的结构,动态调整特征图中各个通道和空间位置的权重;使用上采样和1×1卷积操作来调整特征图的尺寸和通道数,实现不同层次特征的融合,增强模型的特征表示能力。同时,改进损失函数,使其更适合边界框回归的准确性需求;利用空洞卷积的优势提高网络的感受野范围,使模型能够更好地理解图像的上下文信息。试验结果表明,与改进前的YOLOv5s模型相比,YOLOPC模型对小白菜小菜蛾和潜叶蝇虫害检测的平均精度(mean Average Precision, mAP)达到91.40%,提高了12.9个百分点;每秒传输帧数(Frame Per Second, FPS)为58.82帧/s,增加了11.2帧/s,增加幅度达23.53个百分点;参数量仅为14.4 MB,降低了25.78个百分点。与经典的目标检测算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv7和YOLOv8相比,YOLOPC模型的平均精度分别高出20.1、24.6、14、13.4和13.3个百分点,此外,其准确率、召回率、帧速率和参数量均展现出显著优势。该模型可为复杂背景下小白菜虫害的快速准确检测提供技术支持。 相似文献
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利用自动气象站站点实况和ECMWF ERA5的逐时再分析资料,通过环流分析和物理量诊断方法,对比2017年6月4日和2019年8月2日宁夏区域性暴雨强降水区域、环流背景、影响系统和物理量因子的共性和不同.结果表明:后者累积降水量和最大小时雨强均比前者大;2017年6月4日,宁夏处于东高西低的环流形势中,强降水出现在低空急流的左前方,低空切变线的右前方,即宁夏中北部,稳定维持的地面中尺度辐合线触发了局地强降水;2019年8月2日暴雨过程出现在宁夏南北两头,是两槽一脊环流背景下,由500hPa冷涡、冷槽和700hPa低槽、切变、低空急流共同造成的,是一次典型的强对流单体导致的暴雨过程.2019年8月2日短时强降水过程比湿、CAPE、ZH零度高度、-20度层高度数值较大;两次短时强降水过程沙氏指数为正;2017年6月4日LI为正值,2019年8月2日LI为负值;2017年6月4日850-500假相当位温差为负值,2019年8月2日为正值;二者200hpa 、700hPa为辐散,850hPa为辐合,后者200hPa辐散中心强度大于前者,而700hPa辐散中心强度和850hPa辐合中心强度反之。 相似文献
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农业科技成果转化在我国农业现代化发展进程中发挥着至关重要的作用。本文在构建农业科技成果转化综合评价体系的基础上,运用层次分析法、专家征询法对淮安市农业科技成果转化进行实证研究,并在人才团队、企业创新、校企合作等方面提出加快地方农业科技成果转化的对策,以期充分发挥科技对农业经济社会发展的重要支撑作用。 相似文献