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1.
针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限,导致防碰撞能力下降的问题,提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型,通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置,对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理,实现模型的训练和优化。实验结果表明,所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力,达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法,具有一定的参考价值和应用前景。 相似文献
2.
文章旨在探讨全混合日粮中发酵棕榈叶的水平对山羊养分摄入量、瘤胃发酵指标及氮代谢的影响。试验将平均体重为(35.67±1.23)kg的168头山羊随机分为3组,每组4个重复,每个重复14头。T1组山羊饲喂20%棕榈叶的全混合日粮,T2和T3组山羊饲喂10%和20%发酵棕榈叶的全混合日粮(分别用50%和100%发酵棕榈叶替代棕榈叶),试验为期6周。结果:10%发酵棕榈叶组山羊有机物、粗蛋白质、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维摄入量均显著高于0%和20%发酵棕榈叶组(P<0.05),同时干物质摄入量显著高于0%发酵棕榈叶组(P<0.05)。10%和20%发酵棕榈叶组山羊粗蛋白质、有机物、干物质及纤维(中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维)表观消化率均显著高于对照组(P<0.05)。T1组山羊瘤胃乙酸、丁酸、甲烷浓度及乙酸与丙酸比值均显著高于T2和T3组(P<0.05)。T3组瘤胃氨氮浓度显著高于T1组(P<0.05),同时T2和T3组瘤胃挥发性脂肪酸和丙酸浓度均显著高于T1组(P<0.05)。各组山羊氮摄入量和尿氮排泄量均无显著差异(P>0.05)。T1组粪氮排泄量显著高于T2和T3组(P<0.05),而T2组氮沉积量显著高于T1组(P<0.05)。结论:在本试验条件下,综合考虑山羊采食量、养分消化、氮沉积及瘤胃发酵性能,发酵棕榈叶的适宜添加水平为10%。
[关键词]棕榈叶|山羊|养分摄入量|瘤胃发酵|氮代谢 相似文献
3.
滴灌下生物质改良材料对盐渍土水盐氮运移的调控效应 总被引:2,自引:0,他引:2
为探究生物质改良材料对滴灌盐渍土水、盐、肥运移过程的调控效应,采用土箱模拟试验,研究了水肥一体化滴灌条件下,生物炭和腐殖酸两种改良材料对盐渍土水、盐、氮运移和再分布过程及其时空分布特征的影响规律。结果表明:在滴灌条件下,盐渍土壤水盐的时空动态变化表现出明显的水分入渗驱动的盐分运移过程和蒸发扩散驱动的水盐再分布过程;铵态氮含量在时间上表现出先增大、后减小的变化趋势,在空间上的运移再分布特征较弱;硝态氮含量初始时空分布表现出与水盐相似的运移特征,受铵态氮硝化作用的多重影响,后期空间分布与铵态氮空间分布相似;生物炭通过提高土壤饱和导水率,增大了入渗阶段土壤水、盐、氮的运移速率和分布范围;腐殖酸通过提高土壤田间持水率增大了再分布过程土壤水、盐、氮的分布范围和强度,同时其对尿素的水解和硝化过程表现出更强的抑制效果。应用生物质改良材料在改变土壤物理性状进而调控滴灌土壤水盐运移的同时,还影响土壤氮素转化运移过程及其分布,这为水肥一体化滴灌盐渍农田的节水、控盐、减肥治理提供了理论基础。 相似文献
4.
为了给内蒙古高原紫花苜蓿(Medicago sativa L.)测土施氮奠定科学基础,本研究采用“零散实验数据整合法”和“养分平衡-地力差减法”新应用公式,开展了该自然区域紫花苜蓿土壤氮素丰缺指标和推荐施氮量研究。结果表明:内蒙古高原生长第1年紫花苜蓿土壤碱解氮第1~6级丰缺指标为≥48,20~48,8~20,4~8,2~4和<2 mg·kg-1,土壤全氮第1~5级丰缺指标为≥1.4,0.8~1.4,0.4~0.8,0.2~0.4和<0.2 g·kg-1,土壤有机质第1~6级丰缺指标为≥17,10~17,6~10,3~6,2~3和<2 g·kg-1。当紫花苜蓿目标产量9~18 t·hm-2、氮肥利用率40%时,内蒙古高原紫花苜蓿第1~6级土壤推荐施氮量分别为0,68~135,135~270,203~405,270~540和338~675 kg·hm-2。 相似文献
5.
6.
探究氮钾浓度对烟苗生理生化特性的影响,为烟叶苗期氮钾营养平衡提供参考依据.采用水培法,利用基础Hoagland营养液,设置5个不同氮钾浓度处理,分析处理间烟苗的生理生化指标差异.结果表明,氮浓度对烟苗干物质、叶绿素的积累有显著影响,在相同钾浓度下,随着氮浓度的增加,烟苗干物质、叶绿素含量、根系活力显著增加.不同氮水平下,低钾处理间的根系MDA含量、叶片GS活性差异显著.K+对烟苗叶绿素的合成、根系活力、GS活性有一定的促进作用.高氮水平下,高浓度K+会使根系活力、叶片可溶性蛋白含量下降. 相似文献
7.
不同氮肥处理对春季大棚番茄产量及肥料利用率的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
以"荣威"番茄为试材,采用田间随机区组排列的方法,设置4个施肥处理(不施肥处理,CK;依据目标产量计算全氮处理,T1;减氮30%处理,T2;増施20%有机肥处理,T3),研究不同处理对番茄株高茎粗、土壤酶活性、肥料利用率及产量的影响。结果表明:T2处理番茄株高和茎粗与T1处理差异均不明显,显著高于CK和T3处理;采收盛期T2处理4种土壤酶(脲酶、蔗糖酶、过氧化氢酶、磷酸酶)活性及肥料利用率均最高,春季氮、磷、钾肥利用效率分别为36.66%、60.51%、26.19%,肥料偏生产力为237.17kg·kg~(-1);每667m2产量为9 952kg,显著高于其它处理,较T1处理显著提高79%。因此,T2处理(每667m~2施入N:21.01kg;P_2O_5:2.71kg;K:18.24kg)产量最高,施肥效果最佳,推荐为杨凌区春季番茄施肥标准。 相似文献
10.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献