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基于多尺度感知的高密度猪只计数网络研究 总被引：3，自引：0，他引：3
猪只盘点是生猪规模化养殖和管理中的重要环节,人工计数方法费时、费力,在大数据量的猪只盘点中容易出错。本文使用多尺度感知网络对高密度猪群图像中的猪只进行计数。通过对人群计数网络CSRNet的改进,得到猪只计数网络（Pig counting net, PCN）,PCN采用VGG16作为前端网络提取特征,中间层采用空间金字塔（Spatial pyramid）结构对图像中的多尺度信息进行提取与融合,后端网络采用改进的膨胀卷积网络。PCN增加了多尺度感知结构、扩大了后端网络感受野,通过感知多尺度特征得到预测密度图,预测密度图反映了猪只空间分布,通过对密度图积分实现了猪只数量的估计。结果表明,在平均猪只数为 40.71的测试集图像上,PCN的计数准确率优于人群计数网络 MCNN、CSRNet和改进Counting CNN 的猪只计数网络,MAE和RMSE 分别为1.74和 2.28,表现出较高的准确性和鲁棒性;单幅图像平均识别时间为0.108s,满足实时处理要求。 相似文献
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1987～1994年在山东省泰安、临沂、莒南等地设点研究。夏直播覆膜花生生育期108d，大于10℃有效积温1513℃·d。叶龄与器官发育进程有一定对应关系。主茎高呈“S”型生长曲线。结荚中期LAI峰值达4．5，产量形成期平均LAI3.42。7月中始花，7月31日前为有效花期。8月10日前为有效针期。7月底开始形成幼果，9月初开始形成饱果。与春花生相比，夏直插花生的生育特点是，苗期短，有效花期短；饱果成熟期短，前期生长发育速度快，产量形成期分配系数高。 相似文献
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