秋季肉鸡饲养管里的体会

笔者从事商品肉鸡集约化养殖10余年,经历了从地面平养到网上饲养及笼养的过程,见证了这些年中商品鸡养殖的每一点进步,每年的9—12月份为商品鸡养殖最困难期,笔者在从事商品鸡养殖过程中也是在不断摸索这一季节养好鸡的经验,最近我们公司出栏了一批饲养量228000只鸡的养殖场,饲养模式为网养,饲养密度为14．5只／m2,无论是饲养指标还是效益都较好,出栏成绩列表如下。     

基于高效通道注意力机制与多尺度特征融合的烟丝图像识别方法研究

针对现有方法在识别烟丝类型中泛化能力差、准确率低的问题,提出了一种基于高效通道注意力机制与多尺度特征融合的烟丝类型识别方法。对采集的梗丝、膨胀叶丝、叶丝和再造烟丝4类烟丝图像进行降噪处理,处理后的图像经K-means聚类得到图像的前景和后景并完成分割,提高输入图像的抗环境干扰能力和特征提取能力。在Inception-ResNet-V2网络中引入高效通道注意力机制,加强模型提取特征的能力;同时,将改进后的模块输出的特征图进行多尺度融合,增加特征代表性,降低过拟合风险。最后,在比较收敛性和准确性时,用PReLU和AdaBound代替了ReLU激活函数和Adam优化器。结果表明,提出的算法具有较好的泛化能力,能实现4类烟丝高效识别,最终识别精度为97.23%,单幅图像的检测时间为0.107 s。     

基于残差网络与迁移学习的柑橘类型识别

传统的柑橘分类依靠人工进行辨识再手动完成分拣,整个过程耗费时间且成本高昂。对此提出了一种基于迁移学习与残差网络的柑橘图像分类方法。对Kaggle获取的20738张共8类柑橘的图像按7：3比例进行划分得到数据集。在此数据集上不同网络对于柑橘分类性能差异以及迁移学习对经典卷积模型在图像分类任务中的性能提升进行探究,实验以损失值、精准率、召回率等为性能评价指标。实验结果表明,在多种模型中,残差神经网络能获得比其他网络更高的准确率,使用迁移学习初始化网络参数能显著提高柑橘分类的准确度,降低模型过拟合的概率,实现对8类柑橘的准确识别分类,最终分类准确率达到99.9%,对柑橘分类具有指导意义。