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为解决智能化采收中红花识别性能易受田间复杂环境、设备计算资源等限制的问题,该研究提出一种基于改进YOLOv8n的轻量化红花识别方法,以便将模型部署在移动端上进行目标检测。该研究应用Vanillanet轻量化网络结构代替YOLOv8n的骨干特征提取网络,降低了模型的复杂程度;将大型可分离核注意力模块（large separable kernel attention, LSKA)引入特征融合网络,以降低存储量和计算资源消耗;将YOLOv8n的损失函数从中心点与边界框的重叠联合（center intersection of union, CIoU）替换为动态非单调的聚焦机制（wise intersection of union, WIoU）提升检测器的总体性能;并选用随机梯度下降算法(stochastic gradient descent, SGD)进行模型训练,以提高模型鲁棒性。试验结果表明,改进后的轻量化模型每秒传输帧数（frames per second, FPS）为123.46帧/s,与原YOLOv8n模型相比提高了7.41%,而模型大小为3.00MB,仅为原来的50.17%,并且精确度（precision, P）和平均精度值（mean average precision, mAP）达到了93.10%和96.40%,与YOLOv5s与YOLOv7-tiny检测模型相比,FPS分别提高了25.93%和19.76%,模型大小为原模型的21.90%和25.86%,研究结果为后续红花的智能化采收装备研发提供技术支持。 相似文献
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2种鹅掌楸的开花习性与传粉媒介 总被引：2，自引：0，他引：2
在包含中国鹅掌楸Liriodendron chinense和北美鹅掌楸L.tulipifera17个种源的试验林内,选取6个搭架的个体,连续2 a定点观察了鹅掌楸的开花习性和传粉媒介。结果表明,鹅掌楸不同种源始花期有差异,但同一种源不同个体的始花期大致相同;而盛花期的开花数量在不同种、种源和个体之间均存在差异。鹅掌楸为虫媒传粉,但传粉媒介种类与访花频率在种间大致相同。试验观察到访花动物共14种,分别来自于双翅目Diptera,膜翅目Hymenoptera,鞘翅目Coleoptera,鳞翅目Leoidoptera,蜘蛛目Araneae,其中,食蚜蝇科Syrphidae 1种,西方蜜蜂Apis mellifera,蚁科Formicidae 2种等4种昆虫为鹅掌楸主要访花昆虫。不同种类昆虫其访花行为各有特点。昆虫访花频率与植株日开花量之间存在相关性,大致趋势是随着日开花量的增多昆虫访花频率增大。图1表2参13 相似文献
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48%乙草胺水乳剂对夏玉米田杂草进行田间防效试验,结果表明:1)药剂浓度为300 mL/667 m2时,施用48%乙草胺水乳剂(供试药剂),杂草株数几乎为0,施用50%乙草胺乳油(对照药剂),防治效果不如供试药剂;2)48%乙草胺水乳剂对双子叶杂草的防治效果优于单子叶杂草,对照药剂在此方面的效果不明显。 相似文献
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