滴灌:促进茶叶增产

淳安县横沿乡前门村、毛家村在淳安县农机管理站的支持和帮助下,投资10余万元,对3.37hm2茶园进行滴灌工程建设,获得成功,经济效益明显,特别是夏秋茶增产明显。滴灌是通过安装在毛管上的滴头,把水一滴滴均匀而又缓慢地滴入植物根区附近土壤的局部灌溉技术,它能借助土壤毛细管力的作用,使水分在土壤中渗入和扩散,供植物根系吸收和利用,土壤水分始终处于非饱和状态,使土壤疏松,透气性强,利于植物生长。1.滴灌系统的组成由水源、控制枢纽、输水管道和滴头组成。(1)水源。各种符合农业灌溉要求的无污染水源。(2)控制枢纽。控制枢纽一般包括水泵、…     

目标考核与经济挂钩促进拖拉机年度检审验

淳安县1994年乡镇农机员实行岗位责任制,进行目标考核,并与经济挂钩。拖拉机检审验率达95％得15分,超1％加1分,95％以下每减1％扣1分,一次性检验合格达95％以上,每增加1％奖5元,同时每检一台加1元,这样大大增强了乡镇农机员的     

基于通道非降维注意力机制与改进YOLOv5的养殖鱼群检测

养殖环境中模糊、气泡遮挡等现象影响养殖鱼特征提取，使养殖鱼群检测精度不佳，为解决上述问题，提出融合通道非降维双重注意力机制ECBAM与改进YOLOv5的养殖鱼群检测模型ESB-YOLO(ECBAM-SPPF-BiFPN-YOLO)。使用ECBAM注意力机制获取更多细节特征；为缓解加入ECBAM导致的检测时间增加、速度变慢，使用SPPF替换SPP,减少模型计算量，降低模型检测时间，提高检测速度；为提高YOLOv5特征融合效果，使用BiFPN进行特征权重融合，提高有效特征在特征融合的比重，减少特征丢失。为了验证改进模块对YOLOv5的影响，设计了消融试验。试验结果显示：ESB-YOLO相比YOLOv5在保持检测速度的条件下平均精度提升了2.40%;设计模型对比试验，验证了ESB-YOLO的优越性，相比FERNet、SWIPENet及SK-YOLOv5等先进水下目标检测模型，ESB-YOLO在平均精度上分别具有3.10%、3.90%与0.70%的优势。研究表明，本研究所提的模型对养殖鱼群目标检测效果更佳，可以满足养殖鱼群检测要求。