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针对玉米种子在外观品质检测中需要快速识别与定位的需求,提出了一种基于改进YOLO v4的目标检测模型,同时结合四通道(RGB+NIR)多光谱图像,对玉米种子外观品质进行了识别与分类。为了减少改进后模型的参数量,本文将主干特征提取网络替换为轻量级网络MobileNet V1。为了进一步提升模型的性能,通过试验研究了空间金字塔池化(Spatial pyramid pooling, SPP)结构在不同位置上对模型性能的影响,最终选取改进YOLO v4-MobileNet V1模型对玉米种子外观品质进行检测。试验结果表明,模型的综合评价指标平均F1值和mAP达到93.09%和98.02%,平均每检测1幅图像耗时1.85 s,平均每检测1粒玉米种子耗时0.088 s,模型参数量压缩为原始模型的20%。四通道多光谱图像的光谱波段可扩展到可见光范围之外,并能够提取出更具有代表性的特征信息,并且改进后的模型具有鲁棒性强、实时性好、轻量化的优点,为实现种子的高通量质量检测和优选分级提供了参考。 相似文献
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主要针对在学分制条件下专业基础课实验室开放后所面临的问题,希望通过对开放型实验室管理规则的重新制定,智能型实验室管理设备的开发研制,多样性实验方式和实验内容的重新整合和高素质实验室人力资源的培训,以完成对传统试验室硬件及软件环境的彻底改造,使实验室建设适应学分制管理模式的要求,使实验项目、实验内容满足学分制教学计划的要求,使实验教学进入一个新的发展阶段。 相似文献
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