如何识别注水肉

检疫时识别注水肉品,主要通过眼观、手摸、刀切、鼻嗅、加热、解冻等检查,进行详细观察,综合判定。1胴体变化注水的胴体略有增大,重量增加,特别是皮下脂肪明显增厚,主要变化在胸腹部,实为虚膘,有水肿感。以牛为例,一般中、下等牛可注入水15kg,中等牛可注入水30kg,上等牛可注入水45kg。据测每100kg肉,大致可注水30kg左右,同时注水肉不放血,直接出售牟取暴利。未注水的胴体因宰杀放血,体重略减(牛每头可放血7.5～10kg,猪每头可放血4～7kg),皮下脂肪没有致密感,有弹性,触之柔软,不淌水,牛、羊脂肪硬固。2肉色变化注水肉色泽新鲜好看,颜色发淡,…     

如何识别与防治由不同原因引起的番茄烂果病

番茄在中、后期的生长管理过程中常发生烂果现象,严重影响产量和品质。菜农在防治过程中常不能因病施药,达不到预期效果,     

车用汽油机噪声源的声强测量识别

运用声强测试技术的双传声器法原理,对一台车用汽油发动机在半消声室内进行了声强测量。根据声强测量的结果绘制声强云图和各个测量面上的主要频率成分的噪声声强云图。分析这些声强云图的特征和发动机部件在空间上的对应关系,对发动机的主要噪声源进行了识别研究。     

基于纹理和位置特征的麦田杂草识别方法

以化学防除适期麦田杂草为研究对象,对利用条播作物的位置和纹理特征识别田间杂草的方法进行了研究。根据条播作物小麦作物行的间距相对固定等位置特征,利用植物像素直方图法确定作物行的中心线和行宽,并识别行间杂草。然后,以作物行中心为基准来选取纹理块,计算量化级数为8级的H颜色空间的共生矩阵,提取5个纹理特征参数,利用K均值聚类法判别分析各块的类别来识别行内杂草。研究结果表明,杂草的正确识别率约为93％,作物的错误识别率约为7％。     

乡村振兴视角下集体经营性建设用地入市社会风险识别——基于云南大理的实践调查

选用扎根理论质性研究方法,通过深度访谈获取原始资料,以云南省大理市试点时期参与集体经营性建设用地入市的村镇为例,对存在的社会风险进行识别,并分析风险产生的内在逻辑关系。结果表明,存在社会稳定性降低风险,居住环境质量下降风险,利益分配不满意风险等7种风险。其中城乡二元结构是根本原因,集体经济组织自身局限性是内生因素,法律法规体系不完善是外部诱导因素,利益冲突是直接原因。由此提出优化建议：健全收益分配机制;村集体引导消费,优化产业结构;加强乡村及周围的基础设施建设;规范和优化入市流程。     

甘薯长足象的识别与防治

甘薯长足象,又称甘薯大象甲,属鞘翅目象虫科.它有许多俗名,成虫在浙江称猢狲蜩、硬壳蜩、摘头蜩,在福建称薯猴、铁马、藤龟等;幼虫在浙江称空心虫、空藤虫;在福建称蛀节虫、食节虫、大肚虫等[1].从众多的俗名看出,甘薯长足象是一种常见的昆虫,不同地区的种植者,依据其不同的特点或习性,给予了不同的名称.过去国内用的学名多是Al...     

非物质文化遗产景观基因识别及其意象研究——以羌年为例

羌年是羌族文化的突出体现,也是非遗文化系统的重要组成部分。引入景观基因理论,将传承载体特征、表达形式特征、民俗信仰特征、文化意象特征四个特征维度作为羌年的主导性基因特征,进而构建起羌年景观基因识别的指标体系。研究指出,传承羌年须依托祭祀塔、柏枝等关键性空间载体,同时,羌年传承的产品载体具有典型的“六畜”符号特征。此外,羌年集中表达了万物有灵、敬畏自然、新年平安、风调雨顺的复合性文化意象。研究结果有助于提高对羌年文化景观的识别能力、提升民族文化影响力,为羌年的保护、传承与长效发展提供理论依据。     

智慧农业背景下高原夏菜虫害识别与施药算法研究

高原夏菜在种植过程中虫害严重,传统的施药方法无法精准施药,会造成大量的农药浪费。课题组根据高原夏菜的实际生长情况,借助机器人来完成施药作业。机器人在作业过程中可以实现虫害识别和蔬菜作物行分析。在机器人上安装相机,行进过程中对作物进行拍照,根据图片自动解译虫害类别及受害程度,并根据Hough 算法识别作物行。将获取的信息作为智能施药的依据,在不改变施药量与压力的情况下,通过机器臂上的控制器进行变量施药。结果显示,该机器人施药稳定性良好,实现了精准施药。     

基于机器视觉技术对烟叶部位识别方法的研究

为探究机器视觉技术对烟叶部位的识别,通过对专家分级烟叶样本进行图像采集,提取样本烟叶图像中烟叶的颜色、形态等特征,采用不同的分类方法对训练集进行训练建模,再利用分类模型对测试集进行预测分类。结果表明：提取图像中烟叶的颜色、形态等特征能够较好地区分烟叶部位,采用朴素贝叶斯分类器判别其分类效果最好,准确率可达88.89%。该结果为实际工业分级的机器视觉技术运用提供了理论基础和数据来源。     

基于注意力机制的小样本啤酒花病虫害识别

为提高啤酒花产业的品质和产量,针对于传统人工识别鉴定难度大,效率低和客观性不够,以及啤酒花病虫害识别无大型公开数据集等问题.本文提出一种基于软注意力机制的小样本啤酒花病虫害识别方法,对传统深度残差网络ResNet模型进行改进,并使用图像增强技术-直方图均衡化处理图片得到新的数据集.实验结果表明,在小样本情况下,相比于传...