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无人机低空数字图像诊断棉花苗情技术 总被引:2,自引:1,他引:1
为了提高棉花苗情监测的时效性和精确性,本研究利用无人机低空获取棉田数字图像,通过图像分析快速识别诊断棉花苗情。研究结果表明,利用HIS(Hue- intensity- saturation)阈值法将图像二值化,之后通过腐蚀膨胀对二值化图像进行处理,能够较好地排除地膜干扰,快速识别大范围棉苗数量和壮苗数量,棉苗识别精度超过90%。基于图像识别结果绘制的田间苗情分布图清晰显示了棉田出苗情况,并为精准化管理提供依据。本研究结果可为无人机在农业中的应用提供参考。 相似文献
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针对猪只人工计数方法消耗时间和劳动力,育肥猪较为活跃且喜好聚集,图像中存在大量的高密度区域,导致猪只之间互相粘连、遮挡等问题,基于SOLO v2实例分割算法,提出了一种自然养殖场景下融合多尺度特征金字塔与二代可变形卷积的高密度群养猪计数模型。通过优化模型结构来减少计算资源的消耗与占用。将科大讯飞给出的猪只计数的公开数据集划分为猪只分割数据集和猪只盘点测试集,利用猪只分割数据集获得较好的分割模型,然后在猪只盘点测试集中测试盘点准确率,实现猪群分割和猪只计数。实验结果表明,本文提出的高密度猪只计数模型的分割准确率达到96.7%,且模型内存占用量为256 MB,为改进前的2/3,实现了遮挡、粘连和重叠情况下的猪只个体高准确率分割。在含有500幅猪只图像计数测试集中,模型计算猪只数量误差为0时的图像数量为207幅,较改进前提高26%。模型计算猪只数量误差小于2头猪的图像数量占测试图像总数量的97.2%。模型计算猪只数量误差大于3头猪的图像数量占总体图像数量比例仅为1%。最后,对比基于YOLO v5的群养猪计数方法,本文模型具有更优的分割效果和计数准确率,验证了本文方法对群养猪只计数的有效性。因... 相似文献
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回顾了入世10年中国原棉及其棉制品的生产、消费和贸易情况。分析指出,中国原棉加工量占全球市场的40%,原棉进口量占全球贸易的26.9%,原棉对外依存度为24.7%;棉制品及棉制服装出口额占纺织品服装出口总额比例的28.9%~41%。入世10年国产原棉总量6 793.3万t,不仅成功地解决了大国居民的穿衣问题,而且还有约10%的国产棉通过加工成棉纺织品服装予以出口,温暖了全世界。入世10年进口原棉2 232万t,通过加工成棉纺织品服装全部出口,在实现增值230亿美元或141.3亿美元的同时还新增就业岗位,这是棉花产业对人口大国作出的重要社会贡献。植棉业是支撑现代棉纺织业的基础条件。未来发展要努力协调产量、质量和效益的关系,在资源节约和环境友好方面有更大的作为。如何处理好国产棉和进口棉、棉纺织品服装的居民消费与出口关系,仍将是当前和今后需要面对的问题。 相似文献
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针对闭集猪脸识别模型无法识别训练集中未曾出现的生猪个体的问题,本文设计了一种融合注意力机制的开集猪脸识别方法,可实现开集猪脸图像识别,识别模型从未处理过的生猪个体。首先基于全局注意力机制、倒置残差结构和深度可分离卷积构建了轻量级的特征提取模块(GCDSC);然后基于高效注意力机制、Ghost卷积和残差网络设计C3ECAGhost模块,提取猪脸图像高层语义特征;最后基于MobileFaceNet网络,融合GCDSC模块、C3ECAGhost模块、SphereFace损失函数和欧氏距离度量方法,构建PigFaceNet模型,实现开集猪脸识别。实验结果表明,GCDSC模块可使模型猪脸识别的准确率提高1.05个百分点,C3ECAGhost模块可将模型准确率进一步提高0.56个百分点。PigFaceNet模型在开集猪脸识别验证中的准确率可达94.28%,比改进前提高1.61个百分点,模型占用存储空间仅为5.44 MB,在提高准确率的同时实现了模型轻量化,可为猪场智慧化养殖提供参考方案。 相似文献
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在过去的10年里,东南亚许多国家都经历了重大的经济改革、政府机构重组以及政策方面的变化。然而,在农业研究领域,研究人员和科学家仍多集中在考虑短期前景和以供应为导向的生产问题,对于可持续发展农业此类新兴问题更是没有先例,缺乏借鉴。尤其东南亚地区多为发展中国家,是典型的单位面积土地高潜力生产区和劳动力密集型地区;又由于人口密度大,也是能源节约型投入地区。鉴于此种情况,西方发达国家可持续发展的自由化体制和规模化经济就不适用于东南亚地区。下面我们从社会系统、经济系统、生产系统、技术系统方面来分析东南亚地区可持续发展农业的现状。 相似文献
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