基于改进Yolov5植物病害检测算法研究

苹果和番茄是日常生活非常常见的果蔬,准确地识别病害能够提升作物产量,减少经济损失。针对现有的植物病害检测方法不能准确且快速地检测植物叶片中病害区域的问题,设计一种基于改进Yolov5的深度学习方法,用于检测苹果、番茄叶片常见病害。通过数据增强和图像标注技术构建苹果、番茄叶片病害数据集,利用K-means算法对初始锚框进行调整,在此基础上使用复合主干网增强Yolov5主干网对病害特征的提取能力,使用Varifocal Loss函数提高对密集感染区域的识别精度。试验结果表明：改进后的Yolov5病害检测算法mAP达到95.7%,在原来Yolov5模型基础上mAP提升1.7%,平均检测一张图像耗时0.033 s,为苹果、番茄叶片病害检测提供一种高性能的解决方案,能够以较高的准确率对植物叶片病害进行分类与定位。     

基于主干网的温室无线环境监测系统

针对传统温室布线困难、组网复杂以及系统不易维护等缺点,设计基于无线传感器网络的温湿度参数远程监测系统.通过无线传感器网络,由主干网将监测数据汇集到嵌入式服务器,实现数据现场采集、处理和远程访问.结果表明系统性能稳定,实用性强.     

校园网主干技术及应用

高速主干网是校园网建设中的重点,其成败好坏关系到整个校园网络性能的优劣和投资效益的高低,通过对１００ＢＡＳＥ－Ｘ,１００ＶＧ－ＡｎｇＬＡＮ,ＦＤＤＩ,ＡＴＭ４种网络主干技术特点的分析,得出中小规模校园网宜采用１００ＢＡＳＥ－Ｘ为主干技术的结论,并给出了１００ＢＡＳＥ－Ｘ为主干的校园网络构成方案。     

校园网主干技术及应用

高速主干网是校园网建设中的重点,其成败好坏关系到整个校园网络性能的优劣和投资效益的高低。通过对100BASE－X、100VG－AnyLAN、FDDI、ATM4种网络主干技术特点的分析,得出中小规模校园网宜采用100BASE－X为主干技术的结论,并给出了100BASE－X为主干的校园网络构成方案。     

2006年中国10大科技进展

1．下一代互联网技术获重大成果。 启动3年的“中国下一代互联网示范工程”获得一系列重大创新成果。建成并稳定运行全球第一个也是规模最大的纯IPv6互联网主干网．其中3项成果属于国际首创，总体上达到世界领先水平。