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基于深度学习的大豆生长期叶片缺素症状检测方法 总被引:5,自引:0,他引:5
为了检测作物叶片缺素,提出了一种基于神经网络的大豆叶片缺素视觉检测方法。在对大豆缺素叶片进行特征分析后,采用深度学习技术,利用Mask R-CNN模型对固定摄像头采集的叶片图像进行分割,以去除背景特征,并利用VGG16模型进行缺素分类。首先通过摄像头采集水培大豆叶片图像,对大豆叶片图像进行人工标记,建立大豆叶片图像分割任务的训练集和测试集,通过预训练确定模型的初始参数,并使用较低的学习率训练Mask RCNN模型,训练后的模型在测试集上对背景遮挡的大豆单叶片和多叶片分割的马修斯相关系数分别达到了0.847和0.788。通过预训练确定模型的初始参数,使用训练全连接层的方法训练VGG16模型,训练的模型在测试集上的分类准确率为89.42%。通过将特征明显的叶片归类为两类缺氮特征和4类缺磷特征,分析讨论了模型的不足之处。本文算法检测一幅100万像素的图像平均运行时间为0.8 s,且对复杂背景下大豆叶片缺素分类有较好的检测效果,可为农业自动化生产中植株缺素情况估计提供技术支持。 相似文献
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文章针对当前农技推广体系的现状,提出必须加强政府对农技推广的支持,深化农技推广机制改革,创新农技推广体系。 相似文献
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饼粕类饲料是指含油多的籽实脱油后的副产品。主要包括豆饼(粕)、棉籽饼(粕)、菜籽饼(粕)、花生饼(粕)、芝麻饼(粕)、胡麻饼(粕)、葵花饼(粕)、玉米饼(粕)、玉米胚芽饼等。饼粕中的蛋白质含量一般为30%~50%,除蛋氨酸含 相似文献
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<正> 管灌工程的规划设计,制约着工程投资、效益和运行管理等多方面指标。其规划设计理论和方法与传统的灌溉工程基本相同。如灌溉制度、机井工程、田间工程和用水计划等。但是,管灌工程规划设计也有其特殊性。笔者针对管道系统能耗;管道输水型式;管道系统布置;管网优化设计和管道结构设计等问题。探讨了有关结论和数学表达式,供生产和科研工作参考。 相似文献
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