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为提高诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,针对背景区域容易导致误检的问题基于显著图分析技术构建了一种注意力深度网络害虫智能视觉检测方法。首先通过显著图筛选出粗候选区域;然后在粗候选区域内用全卷积神经网络精选出细候选区域;接着用神经网络分类器识别细候选区域害虫种类,得到含有冗余的若干检测框;最后用改进的非极大值抑制消除冗余检测框,实现诱虫板图像中目标害虫的检测。针对小菜蛾和瓜实蝇展开试验,获得86.4%的平均精度均值和0.111只的平均绝对计数误差均值,所提方法平均精度均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别高2.74和1.56个百分点,平均绝对计数误差均值比Faster R-CNN和YOLOv4分别低0.006和0.003只;同时,消融试验中移除显著图注意力模块后平均精度均值下降了4个百分点、平均绝对计数误差均值增加了0.207只。试验结果表明,所提方法有效提高了诱虫板图像蔬菜害虫检测精度,其中,引入显著图注意力模块对提升检测精度有重要作用。 相似文献
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从种子推广人员、育种工作者、农户等多种人员需求的角度,对黑龙江省育成大豆品种信息进行了分析,将大豆品种信息归纳为品种来源、产量表现、特征特性、栽培要点、审定情况等内容,按照软件工程学和数据库原理,建立了大豆品种数据库模型,绘制了实体关系图。依据此图可以在Microsoft SQL或其他数据库软件下建立物理的数据库,建立良好的查询,为农业生产等应用提供服务。 相似文献
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清洁棚膜是菜农最头疼的事情之一,山东寿光菜农使用一种纺织厂的下脚料作清洁带,不仅简单实用效果好,而且成本很低。 相似文献
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