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注意力与多尺度特征融合的水培芥蓝花蕾检测 总被引：1，自引：3，他引：1
准确辨识水培芥蓝花蕾特征是区分其成熟度,实现及时采收的关键。该研究针对自然环境下不同品种与成熟度的水培芥蓝花蕾外形与尺度差异大、花蕾颜色与茎叶相近等问题,提出一种注意力与多尺度特征融合的Faster R-CNN水培芥蓝花蕾分类检测模型。采用InceptionV3的前37层作为基础特征提取网络,在其ReductionA、InceptionA和InceptionB模块后分别嵌入SENet模块,将基础特征提取网络的第2组至第4组卷积特征图通过FPN特征金字塔网络层分别进行叠加后作为特征图输出,依据花蕾目标框尺寸统计结果在各FPN特征图上设计不同锚点尺寸。对绿宝芥蓝、香港白花芥蓝及两个品种的混合数据集测试的平均精度均值mAP最高为96.5%,最低为95.9%,表明模型能实现不同品种水培芥蓝高准确率检测。消融试验结果表明,基础特征提取网络引入SENet或FPN模块对不同成熟度花蕾的检测准确率均有提升作用,同时融合SENet模块和FPN模块对未成熟花蕾检测的平均准确率AP为92.3%,对成熟花蕾检测的AP为98.2%,对过成熟花蕾检测的AP为97.9%,不同成熟度花蕾检测的mAP为96.1%,表明模型设计合理,能充分发挥各模块的优势。相比VGG16、ResNet50、ResNet101和InceptionV3网络,模型对不同成熟度花蕾检测的mAP分别提高了10.8%、8.3%、 6.9%和12.7%,检测性能具有较大提升。在召回率为80%时,模型对不同成熟度水培芥蓝花蕾检测的准确率均能保持在90%以上,具有较高的鲁棒性。该研究结果可为确定水培芥蓝采收期提供依据。 相似文献
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营养液浓度对水培生菜生长和硝酸盐积累的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
该文研究了4种营养液浓度处理(山崎生菜配方的1/4(1/4s)、1/2(1/2s)、1(1s)和2(2s)单位)对水培生菜(品种为“弘农”和“绿领”)生长、硝酸盐积累和品质的影响。结果表明,1/2单位营养液浓度处理下生菜地上部和根的鲜重、叶长和叶宽最大,而2个单位营养液浓度处理下上述指标最小。不同营养液浓度处理下叶片硝酸盐积累的高低顺序为2s>1s>1/2s>1/4s,2个单位营养液浓度处理下生菜生长发育后期叶片中的SOD活性和M DA含量最高。对采收时生菜品质的分析表明,生菜体内的硝酸盐含量随着营养液浓度的增加而迅速上升,2个单位营养液浓度处理下生菜叶片中硝酸盐、可溶性糖和可溶性蛋白质R含量最高。综合考虑产量和品质,采用1/2单位的山崎生菜配方是适合生菜水培的营养液配方。 相似文献
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本试验以生菜为试验材料,研究水培条件下不同用量氨基化碳纳米管对生菜生长和品质的影响。结果表明,与对照相比,氨基化碳纳米管可以促进生菜生长,提高生菜品质。当氨基化碳纳米管用量为10 mg·L-1时效果最好,其株高、地上部干重、地上部鲜重、叶片数、最大叶长、叶绿素含量、根干重、根鲜重比对照分别增加了19.26%、24.09%、20.33%、6.17%、11.04%、6.04%、16.86%、10.13%;品质指标方面,可溶性蛋白质含量、可溶性糖含量比对照分别增加了34.00%、32.44%,差异显著。 相似文献
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营养液浓度对水培生菜生长和硝酸盐积累的影响 总被引：3，自引：3，他引：3
该文研究了4种营养液浓度处理(山崎生菜配方的1/4(1/4s)、1/2(1/2s)、1(1s)和2(2s)单位)对水培生菜(品种为“弘农”和“绿领”)生长、硝酸盐积累和品质的影响。结果表明，1/2单位营养液浓度处理下生菜地上部和根的鲜重、叶长和叶宽最大，而2个单位营养液浓度处理下上述指标最小。不同营养液浓度处理下叶片硝酸盐积累的高低顺序为2s>1s>1/2s>1/4s，2个单位营养液浓度处理下生菜生长发育后期叶片中的SOD活性和MDA含量最高。对采收时生菜品质的分析表明，生菜体内的硝酸盐含量随着营养液浓度的增加而迅速上升，2个单位营养液浓度处理下生菜叶片中硝酸盐、可溶性糖和可溶性蛋白质R 含量最高。综合考虑产量和品质，采用1/2单位的山崎生菜配方是适合生菜水培的营养液配方。 相似文献
5.
叶绿素是作物进行光合作用合成有机物的主要色素,实时监测烤烟叶片叶绿素含量对跟踪烟株氮素营养状况和判别烟叶成熟度具有重要的指导作用。基于对烤烟叶片光谱特征的分析,以不同供氮水平下实测的烟叶高光谱数据及叶绿素相对含量(SPAD)为数据源,采用一阶导数(1st Der)、多元散射校正(MSC)、标准正态变量(SNV)和SG平滑(SG)对原始光谱数据进行预处理,先采用连续投影法(SPA)挑选出每个预处理条件下的特征波长,后将各特征波段下的光谱反射率作为模型的输入变量,利用反向传播神经网络(BPNN)、随机森林(RF)和支持向量机(SVM)3种机器学习的方法分别构建烤烟叶片叶绿素含量估测模型。使用决定系数(R2)、均方根误差(RMSE)和平均绝对值误差(MAE)对每个机器学习模型的性能进行了评估和比较。结果表明：3种机器学习方法训练出的模型相比较,RF模型的预测准确率最高;烤烟叶片原始光谱经MSC和SNV预处理后的光谱信息作为输入变量,经RF算法建模具有较高的精度和良好的预测能力,模型为MSC-SPA-RF(R2=0.96,RMSE=1.15,MAE=... 相似文献
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基于图像处理和蚁群优化的形状特征选择与杂草识别 总被引：8，自引：7，他引：1
利用叶片形状特征区分杂草和作物是杂草识别的一个重要方法。为了提高杂草识别的精度和效率,通过形态学运算和基于距离变换的阈值分割方法分离交叠叶片,从单个叶片中提取包括几何特征和矩特征的17个形状特征,用蚁群优化（ACO）算法和支持向量机（SVM）分类器进行特征选择和分类识别,选取有利于分类的较优特征并实现特征的优化组合。棉田杂草试验结果表明,该方法能实现分类特征的有效缩减,经优化组合得到的最优特征子集用于杂草识别的准确率达95%以上,识别率高,稳定性好,对识别杂草时如何兼顾准确率和实时性具有参考意义。 相似文献
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基于株心颜色的玉米田间杂草识别方法 总被引：5，自引：1，他引：4
根据3～5叶苗期玉米植株的生长特征及其株心所具有的颜色特征,提出了一种利用玉米植株的株心颜色特征识别玉米田间杂草的方法。玉米植株叶片的颜色是深绿色,而株心区域的颜色是浅绿色,该特征可由反映颜色深浅程度的饱和度指标表达。玉米植株的中心区域具有最大的饱和度值,该特性可用于在利用绿-红指标分割土壤背景后玉米植株的中心区域的提取。对分割后的绿色植株前景而言,与提取的株心区域相连通的区域是玉米植株,反之,非连通区域为杂草。试验结果表明：玉米植株和杂草的正确识别率平均为88%和84%,识别一帧720×576象素的图像的平均时间 120 ms。玉米植株的正确识别率主要受中心区域的完整度影响,而杂草的正确识别率主要受玉米和杂草叶片重叠程度的影响。 相似文献
8.
基于高光谱成像技术的沙金杏成熟度判别 总被引：3，自引：1，他引：3
为了实现对不同成熟度沙金杏进行快速、准确识别的目的,该研究利用高光谱成像技术(400~1 000 nm)对沙金杏的成熟度进行了判别研究,利用高光谱成像系统分别采集了处于4种不同成熟阶段(七成熟、八成熟、九成熟和十成熟)的沙金杏共480个样本的高光谱数据。首先,对不同成熟阶段所有样本的可溶性固形物含量值进行测定和单因素方差分析,结果表明,可溶性固形物与成熟度之间存在相关性,其相关系数为0.9386,可用该指标对沙金杏的成熟度进行划分。然后,对光谱数据利用偏最小二乘回归(partial least squares regression,PLSR)模型提取得到9个特征波长(434、528、559、595、652、678、692、728、954 nm),对图像数据利用灰度共生矩阵(gray level co-occurrence matrix,GLCM)提取到6项图像纹理指标(均值、对比度、相关性、能量、同质性和熵),并对图像数据采用RGB模型提取到6项图像颜色指标(R、G、B分量图像的平均值和标准差)。将这三类指标进行最优组合并分别建立关于沙金杏成熟度判别的极限学习机(extreme learning machine,ELM)模型。结果表明:使用特征波长与颜色特征融合值建立的ELM模型的判别正确率最高,达到93.33%。该研究为沙金杏的成熟度在线无损检测提供了理论参考。 相似文献
9.
为了实现香梨脆度接近触听感官的准确评价,该研究采用质构仪和声音包络检波器(Acoustic Envelop Detector,AED)相结合同步采集香梨穿刺的力声信号,然后用峰值法从力声曲线中分别提取15个力学参数和6个声学参数,在对各参数自相关分析的基础上,选取12个力学参数和4个声学参数应用人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)和支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)两种算法分别基于力学参数、声学参数和力声参数融合构建不同香梨果肉脆度分类模型,并比较各模型分类性能。研究结果表明,无论SVM模型还是ANN模型,力声学参数融合所构建的模型比单独使用任一种参数所构建的模型能更准确进行香梨脆度分类,ANN模型采用三层隐藏层每层14个隐藏节点结构,脆度分类准确率较高,为96.1%;采用二次核函数构建SVM模型的分类准确率较高,为93.8%。两种分类模型对不同脆度香梨具有基本相同的分类能力,均可满足对不同脆度香梨准确分类的要求,可为香梨及其他湿脆性果蔬脆度分类检测提供参考。 相似文献
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基于改进卷积神经网络模型的玉米叶部病害识别(英文稿) 总被引：1，自引：2，他引：1
准确识别玉米病害有助于对病害进行及时有效的防治。针对传统方法对于玉米叶片病害识别精度低和模型泛化能力弱等问题,该研究提出了一种基于改进卷积神经网络模型的玉米叶片病害识别方法。改进后的模型由大小为3×3的卷积层堆栈和Inception模块与ResNet 模块组成的特征融合网络两部分组成,其中3×3卷积层的堆栈用于增加特征映射的区域大小,Inception模块和ResNet 模块的结合用于提取出玉米叶片病害的可区分特征。同时模型通过对批处理大小、学习率和 dropout参数进行优化选择,确定了试验的最佳参数值。试验结果表明,与经典机器学习模型如最近邻节点算法（K- Nearest Neighbor,KNN）、支持向量机（Support Vector Machine,SVM）和反向传播神经网络（Back Propagation Neural Networks,BPNN）以及深度学习模型如AlexNet、VGG16、ResNet 和Inception-v3相比,经典机器学习模型的识别率最高为77%,该研究中改进后的卷积神经网络模型的识别率为98.73%,进一步提高了模型的稳定性,为玉米病害检测与识别的进一步研究提供了参考。 相似文献
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《Communications in Soil Science and Plant Analysis》2012,43(4):265-277
Abstract Analysis of data obtained from samples collected in the Delta area of Mississippi showed that the potassium concentration of young mature and old mature cotton leaf‐blades correlated better with soil test potassium than did that of the apical immature leaf‐blades. Results from field studies indicated that the old mature petiole was the most sensitive indicator of the potassium status of the cotton plants. The potassium concentration in both leaf‐blades and petioles decreased with stage of maturity from early square to early half‐grown boll. Potassium concentration did not fluctuate with sampling at different times of the day. The rate of decline of potassium concentration was greater in petioles of mature cotton leaves than in the leaf‐blades. For mature leaves, the potassium concentration of leaf‐blades was highly correlated with that in petioles, but for immature leaves, the correlation was poor. The rate of decline of potassium concentration in both cotton leaf‐blades and petioles was not affected by potassium fertilization but was a function of maturity stage. 相似文献
12.
针对当前三维点云分割方法难以精确分割玉米植株顶部新叶的问题,该研究提出一种基于点云骨架和最优传输距离的玉米点云茎叶分割方法。首先利用拉普拉斯骨架提取算法获得植株骨架;其次根据玉米形态结构特征将植株骨架分解成器官子骨架,并实现器官粗分割;再以最优传输距离作为点云距离度量,采用从上到下的顺序对未分割点云进行精细分割;最后自动提取株高、冠幅、茎高、茎粗、叶长和叶宽6种表型参数。研究结果表明,茎叶分割的平均精确度、平均召回率、平均微F1分数和平均总体准确率分别为0.967、0.961、0.964和0.967;6个表型参数的提取值与实测值具有较强的相关性,决定系数分别为0.99、0.99、0.96、0.97、0.93和0.96。该研究方法能对茎叶器官进行精确分割,为玉米高通量表型检测、三维几何重建等提供了一种有效技术手段。 相似文献
13.
选取9个不同叶色和叶形的生菜品种,以红蓝光比为7︰1的复合光（RBL）为光源,在植物工厂内对比白光（WL）进行试验,以探究红蓝复合光（RBL）对不同品种生菜（Lactuca sativa L.）的响应差异性及影响效果。结果表明,相比于白光（WL）处理,红蓝光（RBL）促进了绿色散叶生菜品种的株高相对生长速率（P＜0.05）,但是抑制了其长势过旺;降低了紫色生菜品种后期叶绿素含量;提高了半结球和散叶生菜品种的净光合速率、蒸腾速率和气孔导度（P＜0.05）;抑制了所有品种生菜PSⅡ的最大光化学效率;提高了散叶生菜品种的ETR值（P＜0.05）;提高了半结球生菜的可溶性固形物含量和可溶性糖含量（P＜0.05）;提高了绿色散生生菜品种的维生素C含量、产量和干物率（P＜0.05）。总之,红蓝光（RBL）对不同品种生菜生长发育及光合荧光特性的影响差异性主要与叶片离散程度相关,对绿色生菜品种品质和产量的提升效果普遍优于紫色生菜品种。 相似文献
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P. H. C. Luz M. A. Marin F. F. S. Devechio A. M. G. Zuñiga M. W. S. Oliveira 《Communications in Soil Science and Plant Analysis》2018,49(2):159-169
The aim of this study was to evaluate the diagnostic imaging approach to identify the deficiency of boron in leaves of maize. The experiment was conducted in a greenhouse under a hydroponic system. The treatments were four levels of boron (B) in solution nutrition (zero, 0.12, 0.24 and 0.60 mg L?1), combined at V4, V7, and R1 growing stages. Plant parts sampled included index leaf and new leaf to chemical analysis and texture image analysis. Our proposal was to apply these texture analysis and pattern classification schemes to identify the levels of B. Texture methods achieved 98% of accuracy in differentiating between leaves properly fertilized with B, from leaves with deficiency, in V4. In all tests, with index leaf success rate was higher than 80%, and around 90% for the new leaf. The image analysis by texture techniques applied on maize leaves are able to identify boron deficiencies in younger plants. 相似文献
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含氨基酸水溶肥料和EM微生物菌剂对设施莴笋生长和品质的影响 总被引：1，自引：0，他引：1
以莴笋为供试材料,研究在莴笋叶面喷施、根部灌施EM微生物菌剂和含氨基酸水溶肥料对其植株生长、光合特性、产量和果实品质的影响。本试验设4个处理:不施用任何肥料(CK)、常规施肥处理(T1)、喷施+灌施EM微生物菌剂(T2)、喷施+灌施含氨基酸水溶肥料(T3)。试验结果表明:与对照CK相比,喷施+灌施EM微生物菌剂和喷施+灌施含氨基酸水溶肥料能显著提高莴笋的株高和茎粗,有效促进作物的生长;从光合特性看,T3处理的光合速率、气孔导度、胞间CO2浓度和蒸腾速率均显著优于对照CK,和常规施肥T1相比也有明显提高,说明喷施+灌施含氨基酸水溶肥料能提高莴笋的光合作用。产量上,T3T2T1CK,T1、T2和T3的产量相较于CK的增长幅度分别为20.17%、26.05%、31.65%,T2和T3相较于T1的增长幅度分别达到4.90%和9.99%,T3相较于T2的增长幅度为4.44%,表明EM微生物菌剂和含氨基酸水溶肥料均能提高莴笋的产量,而含氨基酸水溶肥料的效果更佳。 相似文献
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芒果双面成熟度在线检测分级系统 总被引：3，自引：2，他引：1
芒果属于后熟水果,芒果成熟度分级可为芒果后熟、加工、包装、运输等工作提供便利条件。针对芒果形状不规则,难以对整个外观进行检测的问题,该文提出了一种基于迁移学习的芒果双面成熟度在线检测分级系统。通过上、下层输送带将芒果运输到图像采集区域,分别获取正、反面图像;2层输送带之间利用柔性翻面机构实现芒果无损翻面,通过压缩试验及ANSYS软件建模分析芒果承受挤压力范围。合并正、反2张图像并进行预处理,将数据以8:1.5:1.5的比例拆分为训练集、验证集、测试集,并用迁移学习方法在卷积神经网络模型进行芒果成熟度分级。使用卷积神经网络模型对芒果成熟度分级平均准确率达到96.72%,系统测定单个样品的平均耗时为0.16s,研究结果为芒果成熟度在线分级提供参考。 相似文献
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紫色土施氮对莴笋营养效应的研究 总被引：10，自引：2，他引：10
3种紫色土施用化学氮肥盆栽莴笋的研究结果表明,石灰性紫色土莴笋生长状况最差,施中、高氮明显降低其株高、根重和茎、叶产量,而中性紫色土施氮的生物效应最佳。酸性紫色土莴笋叶片((NO3--N)/(TN)100)值最低、((AAN)/(TN)100)值最高;植株氮素表观利用率为中性土酸性土石灰性紫色土。中性、酸性和石灰性紫色土施氮分别为133、67、67mg/kg土时,莴笋3个生长期叶片N/P、N/K、K/P值变异系数(C.V％)小,生物量高。施氮显著提高中性和石灰性紫色土莴笋叶片NRA(r值0.9275*～0.9956* *),降低CAT活性和Vc含量,使茎中(△NO3-)/(△FN)值高于酸性紫色土2～5倍,但却提高酸性紫色土莴笋水溶性氨基酸、粗蛋白和可溶性糖含量,改善其食用价值。 相似文献
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基于支持向量机的葡萄病害图像识别方法 总被引：21，自引：8，他引：13
应用计算机图像处理技术和支持向量机识别方法研究了葡萄叶部病害的识别,以提高识别的准确性和效率。首先对采集到的葡萄病害彩色图像采用矢量中值滤波法去除噪声,然后采用统计模式识别方法和数学形态学对病叶图像进行了分割。最后提取了葡萄病叶彩色图像的纹理特征、病斑的形状特征和颜色特征,并用支持向量机的模式识别方法来识别葡萄病害。试验结果表明：支持向量机识别方法能获得比神经网络方法更好的识别性能;综合形状特征和纹理特征的支持向量机识别方法对葡萄病害的正确识别率优于只用形状特征或纹理特征的病种识别,综合颜色特征和纹理特征 相似文献