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【目的】基于计算机视觉技术建立水稻考种中谷粒计数与粒径的检测方法,节省考种人力成本,提升效率,有利于数字化育种体系建立。【方法】通过对比基于 YOLOv5l 骨架结构的水平框目标检测策略与基于 ResNet101 和 DarkNet53 骨架结构的旋转框检测策略,同时比较旋转框检测策略预测的水稻谷粒长宽比值与实际测量值之间的差异,验证该方法的可行性。【结果】旋转框的目标检测模型计算得到的水稻谷粒长宽比与实测值无显著差异,两者的均方根误差为 0.91~2.29;而水平框的目标检测模型计算的长宽比显著小于实测值,且均方根误差值(9.38~9.45)比旋转框的目标检测模型更大。基于水平框的目标检测策略与基于旋转框的检测策略在谷粒计数的精度几乎相当,但水平框检测模型无法实现水稻谷粒长宽比的准确计算,而使用旋转框的目标检测策略能够较为准确计算谷粒长宽比。【结论】基于解耦旋转锚框匹配策略可对水稻谷粒进行准确计数,相比传统水平框的目标检测策略,可降低检测中的背景噪声和密集堆积物体的漏检情况,同时快速准确计算水稻谷粒长宽比。该方法可以进一步应用到水稻品种识别中的谷粒长短和大小的计算,以及种子质量检测及品种鉴定等数字化育种场景中。 相似文献
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变电站作为重要的电能转换装置,在电力系统中发挥着核心的枢纽作用。在10 k V中性点经小电阻接地系统中,如果10 k V系统发生单相接地故障,变电站的接地变保护误动,将直接影响10 k V系统用户的正常供电,针对一起接地变保护误动事件,通过解读报文和现场模拟实操,分析了保护误动的原因和保护装置定值错误原因,并提出了相关的防范对策。 相似文献
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2002年6月,环保志愿者卢彤景携带他近期拍摄的关于内蒙古生态环境日趋恶劣的照片进京。“我看到了,我要让看不到的你也看到”———所有在自然博物馆展出的照片,都是卢彤景对人类生存图景极其悲痛的陈述。透过卢泪水涟涟的双眼,我们看到,无数愁苦无助的人和动物,在绝望和死亡的边界艰难地奔走着,恸哭着。已绝草而亡和正处于掉毛脱皮死亡进行时中的骆驼、穿着衣服的羊、灌满沙子的水井、沙进人退的村庄、向死亡军驼行军礼的政委、骆驼母子死不瞑目、在公路上清理两米高沙暴的铲车、跨过圈养铁丝网吃草的羊群、肆无忌惮的狼、孳生… 相似文献
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