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为了提高农机作业补贴的客观性和监管效率,开发了一种基于Android手机的农机作业信息采集系统。采用摄像头Intent、Service组件和Alarm Manager服务设计图像采集模块,基于Android平台的GPS技术设计作业量统计模块,采用Http通信协议设计数据传输模块,并集成为信息采集APP。应用试验表明,输入农机编号、拍照间隔、定位间隔和农机宽度参数,即可自动、实时地获取作业时间、地理位置、田间图像和作业亩数等信息,并通过无线传输或人工读取SD卡2种方式将作业信息移交到相关管理部门。该系统操作简便,信息准确,实时性强,为政府部门进行农机作业补贴提供了便捷、可靠的核算和监管依据。 相似文献
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针对大多数现有关系抽取模型存在对语义特征提取不充分、速度慢且数据集匮乏的缺点,提出一种PCNN(piecewise convolutional neural network)模型和多层注意力机制相结合的远程监督关系抽取方法进行农业病虫害领域的关系抽取。模型由两个实体把句子分成三段,对卷积后的每一段进行最大池化获得特征,同时在实例和池化特征层面上分别引入注意力机制有效降低信息噪声。在F1评价指标上比传统方法提高了5.75%,在耗时上是传统方法的10.93%,且减少了手工标注数据集的成本。 相似文献
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