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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
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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
6.
山蜡梅(Chimonanthus nitens)为腊梅科腊梅属常绿灌木,其叶片中含有多种活性成分.该研究首次采用高效液相色谱、高分辨质谱和二苯基苦基苯肼自由基(DPPH)联合试验法,对山蜡梅叶片提取物的清除自由基活性及成分进行了研究.结果表明,山蜡梅叶甲醇提取物具有一定的清除DPPH自由基活性,其中安徽黄山、六安和市售的山蜡梅叶对0.4mg/mL DPPH自由基的半数清除浓度分别为2.23、2.31和2.82mg/mL.利用液质联用和清除自由基进行联合分析,山蜡梅叶甲醇提取物的主要成分为C7H12O6、C15H18O9、C15H14O5、C22H26O19和C27H30O16.其中,C15H18O9、C15H14O5和C27H30O16有着较强的清除自由基活性.3种活性化合物可能分别为咖啡酸葡萄糖苷、三羟基黄烷醇和芦丁,其中咖啡酸葡萄糖苷和三羟基黄烷醇为首次从山蜡梅中发现的. 相似文献
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8.
面向养殖水体,传统光谱法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)检测模型构建的基础:源域(现有样本库)与目标域(检测地水体)间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时,由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题,提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络(DAUVwpNet),将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中,使其在该空间的分布距离尽可能接近,从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上,以降低模型在目标域的误差。试验表明:面向同一批测试数据,DAUVwpNet的预测误差为0.78,要低于传统模型的预测误差(0.85);DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95,要高于传统模型的相关系数(0.89)。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布,降低因分布差异带来的COD检测误差。 相似文献
9.
旨在建立鸡血液样品中多种喹诺酮类药物残留的超高效液相色谱—串联质谱方法。样品经乙腈提取,经Waters Acquity UPLC BEH C18色谱柱分离,以甲醇和0.1%甲酸水溶液为流动相进行梯度洗脱,电喷雾正离子(ESI+)模式电离,MRM扫描模式检测。经方法学验证,该方法的线性关系、回收率、精密度均符合要求。应用超高效液相色谱—串联质谱法建立了鸡血液样品中多种喹诺酮类药物同时检测的方法,实现了动物血液样品中12种喹诺酮类药物同时定性、定量分析。 相似文献
10.
本文用AGP对国内七个品种210只一日龄雏鸡进行血清和卵黄液中腺病毒母源沉淀抗体检出率和符合率的比较试验。结果从两种样品中检出腺病毒沉淀抗体阳性率,分别为14.76%(31/210)和13.33%(28/210)。卵黄阳性与血清阳性符合率为80.6%(25/31),并可从血清阴性雏的卵黄液中检出1.67%的阳性。两种试样阳性率相关显著。试验表明可用卵黄液代替血清试样检测禽腺病毒母源沉淀抗体。适用于口岸检疫和国内养鸡场引种和生产中监测祖代,父母代鸡群卵源性疫病污染情况,有一定的实用价值。 相似文献