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基于机器视觉的柑桔苗品种识别方法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文基于粒子群优化后的支持向量机技术,通过MATLAB R2017b平台提取柑桔叶片的形态、颜色、纹理等8个特征参数,建立了可以对大雅柑、爱媛38号和晚熟血橙进行分类的模型。该模型的识别准确率为93.33%,预测一份样本的时间约为0.514 s。试验结果表明,该模型能够快速准确地对各类柑桔叶片进行分类,为柑桔分类机的研究提供了决策依据。 相似文献
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为了能够提高饲料的加工质量,深入研究了基于混沌粒子群优化的模糊神经PID控制技术在饲料配料工艺控制中的应用。首先,分析了饲料配料控制的基本原理;其次,分析了基于模糊神经PID控制的饲料配料控制系统的基本原理,分别分析了模糊化模块和模糊神经网络的基本原理;然后,研究了混沌粒子群的优化算法;最后,以猪饲料配料工艺为例进行了控制仿真研究,仿真结果表明该方法可以提高饲料配料的控制速度和控制精度。 相似文献
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《国外畜牧学(猪与禽)》2021,41(5)
规模化猪场为了计算猪群规模即群体大小以及评估和计算猪群生长速度与料肉比,需要在每次转群时对猪进行计数和称重。传统人工方法耗时、耗力、易出错,还会对猪造成应激。本试验在猪场安装相关设备进行对比研究,结果显示,用过道称称重系统对猪进行称重所耗的时间比人工称重所耗的缩短80%,自动盘点系统计数耗时比人工计数的耗时缩短84%,而且仪器称重和点数的准确率接近100%。相比之下,该系统比人工称重、计数在时间和准确性方面更有优势。 相似文献
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借助无人机边缘计算技术监测野生动物的运动状态和种群发展变化已成为科研工作者广泛使用的技术手段。传统跟踪算法算力高,机载边缘设备硬件资源算力不足,在户外复杂的自然环境下难以实现实时跟踪。为解决野外环境中无人机跟踪野生动物时遇到树木遮挡和背景干扰导致无法准确实时跟踪的问题,选取东北地区东北虎(Panthera tigris altaica)、狍(Capreolus pygargus mantschuricus)和驯鹿(Rangifer tarandus phylarchus)为研究对象,以YOLOv7-Tiny+Bot-SORT作为检测跟踪的基础框架,提出了一种轻量化的无人机跟踪算法。首先,采用FasterNet网络减少模型冗余计算,增强特征图中目标区域关注度;其次,采用高效通道注意力机制实现局部跨通道交流,降低复杂环境对检测网络的影响,提升网络检测能力;最后,为降低计算成本,替换重识别网络,提高无人机跟踪速度。结果显示:提出的实时跟踪方法准确度(MOTA)和精确度(MOTP)分别达到79.93%和73.48%,跟踪速度从3.4帧/s提升到43.4帧/s。研究表明,提出的算法不仅在提升跟踪... 相似文献
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