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为实现玉米虫害精准、快速识别,提出基于实例分割的卷积神经网络结合迁移学习的虫害检测方法。以草地贪夜蛾的卵、幼虫、成虫为检测对象,使用数据增强对图像数据进行扩充,将Yolact++模型在COCO数据集上的预训练权重迁移至草地贪夜蛾的检测。使用focal loss中解决难易样本不均衡的思想,优化模型中的损失函数。以Detnet模型改进Yolact++模型中Resnet主干模型部分,提高对小目标检测的效果。训练过程中使用卷积层先冻结再解冻、局部与全局相结合的训练方法,获得最优权重模型,并对模型进行测试。结果表明:该方法与YoloV3+迁移学习、SSD+迁移学习、Yolact+迁移学习、Yolact++等检测算法相比,对复杂背景图像检测有更好的准确率与漏检率,测试的准确率达到96.32%,漏检率为5.51%,误检率为5.33%。 相似文献
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由新疆农业科学院核技术生物技术研究所、新疆农业科学院温宿水稻试验站、新疆金丰源种业股份有限公司联合选育的新稻44号,是以A稻6号为母本,以辽19-1为父本进行人工有性杂交后经系谱法选育而成。2年区域试验和1年生产试验平均产量分别为12 502.5kg/hm2和12 349.5kg/hm2,分别比对照秋田小町增产16.2%和12.73%。该品种2014年12月通过新疆维吾尔自治区农作物品种审定委员会(稻麦组)审定,其主要特点是超高产、抗病、抗倒伏。该品种适宜新疆中晚熟稻作区种植,特别是新疆阿克苏、喀什、和田三大稻区种植。 相似文献
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基于高光谱植被指数的棉花干物质积累估算模型研究 总被引:7,自引:6,他引:7
利用北疆8个棉花主栽品种(其中2个棉花品种设4水平种植密度)的各生育期冠层高光谱数据,经多元统计分析与光谱微分处理,建立了基于比值植被指数(RVI)和归一化植被指数(NDVI)的5种函数形式的棉花干物质积累估测模型,相关系数均达到了极显著水平(α=1%,n=96)。基于RVI和NDVI构建的估测模型,前者比后者具有更高的估测精度,指数函数、对数函数和双曲线函数形式的模型可以产生较高的预测精度;一阶微分光谱数据与棉花干物质积累量的逐步回归相关分析表明,相关系数的最高值发生在748 nm波段处(r=0.6920**),由748 nm波段处的微分数值建立的回归模型,估测精度较高,具有实际应用的潜力。 相似文献
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