基于Tensorflow的车型识别系统研究

研究了基于谷歌深度学习框架Tensorflow的深度学习在车型识别领域应用的可能性,使用了卷积神经网络模型,将6种不同类型的车辆图片作为训练集输入神经网络,通过多次训练,选择合适的神经网络超参数,最终得到了可以通过输入图片直接识别汽车类型的卷积神经网络模型,且准确率约为92%。同时,通过学习,以Tensorflow为后端,keras为前端进行建模、编程的完整流程,为进一步使用Tensorflow深度学习框架构建图像识别的应用环境打下了基础。     

基于树莓派平台的道路雾气和积雪检测系统设计

在大雾天或冬季路面积雪的环境,会影响车辆驾驶的安全性,甚至发生安全事故。使用树莓派平台,提出了一种基于卷积神经网络（CNN）的图像检测算法,用于实时检测雾气和道路表面积雪。使用树莓派开发板和一个摄像头实时获取雾气和路面积雪的信息,通过Mobile Net深度学习算法检测道路情况。实验表明,其对雾气和路面积雪的检测准确率为97%以上。并且证实Mobile Net的深度学习算法的在树莓派上的工作速度优于Res Net50等算法。     

基于Faster R-CNN复杂背景的茶芽检测

茶芽检测是判断茶树农艺性状的基础,也是研发基于计算机视觉采茶机器人的基础。针对复杂背景中传统茶芽检测方法准确率低、稳定性差等问题,提出一种基于深度学习的茶芽检测方法。以Faster R-CNN(region-convolutional neural network)算法为框架,比较AlexNet、ResNet50、VGG19 3种网络模型茶芽检测性能,寻找最佳网络模型。结果表明,使用VGG19的茶芽检测准确率为86.3%,召回率为96.1%,F1分数为0.909,综合检测效果最优。该方法可很好地应用于复杂背景茶芽检测。     

阴山北麓农牧交错区保护性耕作农田杂草综合控制技术初探——赴山西考察学习所悟

2006年7月,我随团赴山西尧都、孝义等地考查学习保护性耕作技术,时间虽短,但开阔了视野,创新了思路,对农田杂草防治技术有所感悟。     

基于双模态深度学习模型的渔场渔情预报

为解决传统渔场渔情预测方法在处理高维复杂海洋数据时存在人工干预较多、拟合困难、精度不高的问题,提出了一种基于双模态深度学习的渔场渔情预测方法.首先,该方法将不同海洋环境因子在5° ×5°渔业作业区域范围内按照空间相对位置映射为三维矩阵.然后,分别使用卷积神经网络模型(CNN)和深度神经网络模型(DNN)对海洋环境因子和...     

基于近红外光谱和深度模型转移预测烟丝总糖含量

模型转移主要用来解决一台仪器上开发的模型应用于新场景进行预测的问题。化学计量学领域开发了大量的模型转移方法可以实现多元校正模型转移。然而,随着深度学习技术在光谱数据建模中的广泛应用,传统的多元校正模型转移方法已不适合处理基于神经网络结构的深度学习模型。因此,本文利用深度模型转移策略,将一台仪器上构建的烟粉深度学习模型迁移到新仪器上用于烟丝总糖含量的检测。结果表明,深度模型转移无需标准样品构建传递函数,即可实现对不同仪器、不同样品物理状态之间的准确预测,与重新建立的偏最小二乘(PLS)和卷积神经网络(CNN)模型相比,其预测均方根误差分别降低了33.2%和27.2%。无标样深度模型转移支持在不同应用实践之间广泛共享、扩展深度学习模型,具有较好的应用前景。     

各地掀起学习宣传《山东省农业机械化促进条例》热潮

●青岛胶州市农机局开展了"农机化促进日"活动,并决定将此项活动长期坚持下去,使"农机化促进日"活动成为改进工作方法、提高工作水平、树立部门形象、促进农机工作的有益活动。"农机化促     

供电所所长要做"四种人"

1不断加强业务学习,做农电工作的"明白人"从工作上来说,供电所所长既要身先士卒做出表率,又要管好队伍带好人。因此,供电所所长要把学习作为第一需要,既要思想上重视,勤于学习,又要讲究方式方法,善于学习;既要时刻加强思想政治学习,又要认真加强业务技术知识学习,不断提高自己的道德素质、业务素质和管理水平,做到既能精通业务,熟练掌握农电管理知识,又能善于解决问题,积极负好责任。供电所所     

用活红色资源 汲取奋进力量——国网江苏东台市供电公司茂源公司推动党史学习教育走深走实纪略

<正>党史学习教育开展以来,国网东台市供电公司茂源公司坚持在实践中用活红色资源,创新活动载体,厚植为民情怀,让主旋律更高昂、正能量更强劲,在党史学习中不断增进员工的使命感、责任感、获得感,推动党史学习教育走深走实、入脑入心、全面覆盖。     

沙棘黄酮联合规律运动通过FOXO信号通路改善记忆与学习能力

沙棘是一种药食同源的植物,营养物质丰富,包括维生素类、黄酮类、挥发油类、甾醇类、多糖以及微量元素等,其中沙棘黄酮可以通过抗氧化,清除机体内多余活性氧。为了探讨沙棘黄酮联合规律运动通过FOXO信号通路改善AD模型大鼠学习与记忆能力。本研究选取60只健康雄性SD大鼠,体重在(220±10) g,设置5个组别,除了正常对照组(Con组)外,其他各组大鼠均进行D-半乳糖衰老造模。正常对照组和模型组(M组)大鼠正常饲养,规律运动组(G组)大鼠进行有氧跑台训练,沙棘黄酮组(S组)大鼠灌胃沙棘黄酮组,沙棘黄酮联合规律运动(GS组)大鼠同时进行有氧跑台训练和灌胃沙棘黄酮组治疗。有氧运动跑台训练每天训练15 min,每周5次;沙棘黄酮每天灌胃4.0 g/kg,每天灌服1次,整个训练周期持续12周。研究结果表明,沙棘黄酮联合规律运动能显著改善大鼠学习记忆能力;Real-Time PCR和Western blotting检测发现,沙棘黄酮联合规律运动能显著影响Bcl-2、Bax、Caspase-3以及FOXO-3α mRNA和蛋白水平表达情况,且与模型组相比,差异显著(P<0.05)。本研究结果初步表...