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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
3.
根据在职学员的特点 加强自学能力的培养 总被引:2,自引:0,他引:2
在当今科学技术飞跃发展的时代,知识的更新加快,知识的需求激增,教师不可能在有限的课堂时间中教给学生所有的知识,因此作为教师,必须培养学生的自学能力,特别是在职学员的自学能力。 相似文献
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我县以贯彻统筹城乡经济社会发展战略为契机,结合加快城市化建设步伐,促进人口集聚和产业集聚,优化城乡资源配置,积极引导和鼓励居住在高山、深山的农民下山脱贫,2003年,制订了《遂昌县下山移民工程8年规划》和《遂昌县“下山移民工程”实施意见》,正式启动了“下山脱贫工程”。特别是2004年省委、省政府决定实施乌溪江库区困难群众异地脱贫工程以来,我县进一步加大了下山脱贫工作力度。通过两年的实施,建立了下山脱贫小区16个,共安置下山脱贫2442户,9555人,总投资达3.6亿元。下山脱贫工作取得了一定的成效。下山迁移后农民的行路、饮水、用电、上学、就医、通讯、娶亲、发展等问题得到逐步改善,生活质量得到提高。使多数农民十分“牵肠挂肚”的“责任田”(原承包土地)和“难以割舍”的“老房子”(原宅基地)问题也逐步得到完善解决。 相似文献
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土壤颗粒大小对水,肥保持和运移的影响 总被引:10,自引:2,他引:10
试验利用电导法在稳态供水条件下,对不同粒级土壤中溶质的移动及其施肥土壤中N的向下迁移过程及迁移数量进行定性和定量研究,讨论了土壤颗粒大小对土壤持肥,持水特片的影响,并揭示了不同粒土壤不溶质N的迁移与水分运动的关系。 相似文献
10.
利用天然富硒葡萄发酵生产富硒葡萄酒,结果表明:富硒葡萄经7个月发酵,葡萄酒中硒含量约为27μg/kg,葡萄中约13%的硒迁移至酒中;3种不同发酵方式对发酵过程中的硒含量有一定影响,但最终葡萄酒的硒含量基本一致。 相似文献