全文获取类型
收费全文 | 1320篇 |
免费 | 67篇 |
国内免费 | 229篇 |
专业分类
林业 | 119篇 |
农学 | 14篇 |
基础科学 | 397篇 |
259篇 | |
综合类 | 643篇 |
农作物 | 10篇 |
水产渔业 | 12篇 |
畜牧兽医 | 133篇 |
园艺 | 13篇 |
植物保护 | 16篇 |
出版年
2024年 | 40篇 |
2023年 | 101篇 |
2022年 | 107篇 |
2021年 | 120篇 |
2020年 | 77篇 |
2019年 | 69篇 |
2018年 | 55篇 |
2017年 | 53篇 |
2016年 | 75篇 |
2015年 | 60篇 |
2014年 | 74篇 |
2013年 | 73篇 |
2012年 | 82篇 |
2011年 | 83篇 |
2010年 | 67篇 |
2009年 | 88篇 |
2008年 | 77篇 |
2007年 | 56篇 |
2006年 | 50篇 |
2005年 | 30篇 |
2004年 | 40篇 |
2003年 | 21篇 |
2002年 | 13篇 |
2001年 | 29篇 |
2000年 | 14篇 |
1999年 | 7篇 |
1998年 | 7篇 |
1997年 | 3篇 |
1996年 | 7篇 |
1995年 | 4篇 |
1994年 | 1篇 |
1993年 | 3篇 |
1992年 | 11篇 |
1991年 | 2篇 |
1990年 | 6篇 |
1989年 | 7篇 |
1988年 | 1篇 |
1987年 | 2篇 |
1985年 | 1篇 |
排序方式: 共有1616条查询结果,搜索用时 15 毫秒
61.
基于YUV颜色模型的番茄收获机器人图像分割方法 总被引:2,自引:0,他引:2
在研究番茄收获机器人对目标图像分割识别时,经常由于采集的图像受光照影响以及分割识别算法的计算复杂性而影响到识别的准确性和实时性.通过比较RGB、HSI、YUV等颜色模型的特点,从理论上分析了YUV颜色模型应用于收获机器人视觉系统的可行性,提出了一种基于YUV颜色模型的成熟番茄分割方法.同时综合实验及经验确定了成熟的红色番茄在RGB、HSI、YUV颜色模型中阈值范围,采用直接确定色差阈值的双阈值分割算法识别成熟番茄,并对3种颜色模型在不同的光照条件下的分割识别效果进行实验对比.实验结果证实,将基于YUV颜色模型成熟番茄分割方法应用于番茄收获机器人视觉识别系统,能很好地解决其鲁棒性和实时性问题. 相似文献
62.
63.
64.
65.
为改善草莓采摘机器视觉系统中果实图像的分割效果,对普通均值聚类的分割方法理论进行分析,针对草莓果实图像的特点将模糊-均值聚类算法引入分割算法,大大改善草莓果实图像的分割效果。 相似文献
66.
基于DOM及LiDAR的多尺度分割与面向对象林隙分类 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究分割尺度对航空正射影像(DOM)与LiDAR数据协同面向对象林隙分割与分类的影响,以东北典型的天然次生林帽儿山实验林场东林施业区为试验区,对DOM与LiDAR数据进行多尺度分割与面向对象林隙分类。分割过程中,采用基于DOM分割、基于LiDAR数据分割、DOMLiDAR协同分割3种分割方案。每种分割方案采用10种尺度。在每种尺度应用两种数据提取的光谱和高度两种特征,采用支持向量机分类器(SVM)进行林隙分类。研究结果表明:3种分割与分类方案分类精度随尺度的增大整体呈现下降的趋势,与ED3(Modified)趋势相反。基于LiDAR数据在尺度参数10获得了最优分割结果。在所有尺度上(10~100),基于LiDAR数据分割与分类精度高于其他两种数据源的分类精度,相比单独使用DOM优势更加明显。基于LiDAR数据分割与分类方案在尺度参数10时获得了最高分类精度(Kappa系数为80%)。3种分割与分类方案最优尺度的分类精度显著高于其他尺度分类精度。分割尺度对面向对象林隙分类结果有重要影响。 相似文献
67.
雾滴在靶标上常出现粘连的情况,为准确测量雾滴尺寸、掌握雾滴分布规律,需要判断雾滴是否粘连,并用图像处理技术将粘连雾滴分开。首先提出判断雾滴是否粘连的改进方法,该方法结合雾滴的形状因子和面积阈值对粘连雾滴进行判断和特征提取,并用极限腐蚀法和迭代开运算法对粘连雾滴进行计数处理,其次调用迭代开运算标记的分水岭算法分割,最后对分割后雾滴的连通域进行标记及形状圆整。试验结果表明:该方法可实现粘连雾滴的自动判断和特征提取,弱粘连准确率100%,强粘连可达97.2%以上。该算法获得的雾滴粒径参数与激光粒度仪试验测量结果接近,其尺寸测量准确度较Deposit Scan软件计算平均提高了7.67%。基于相同的样本,与人工计数标定结果对比表明,该方法获得的雾滴个数快速且精准度达97.06%以上。 相似文献
68.
融合多源图像信息的果实识别方法 总被引:7,自引:0,他引:7
光线变化与目标重叠是影响自然环境中果实正确识别的重要原因。为了降低两者的影响,研究了融合多源图像信息的果实识别方法。在图像配准的基础上,优选了H分量图与幅度图像作为待融合的源图像;由模糊推理系统(隶属度函数和模糊规则)决定权重,采用加权平均策略实现图像的像素级融合;根据融合图像中果实区域的分布规律,设计了一种基于直方图的首阈检测法以获得最佳的果实分割效果;利用深度图像的统计特性,设计了一种逐层分割图像的方法以解决重叠果实的分离问题。实验结果表明:多源融合图像用于果实识别与定位比单一图像具有更好的准确性与鲁棒性,对重叠果实的正确识别率在83.67%~94.22%之间。 相似文献
69.
基于双次Otsu算法的野外荔枝多类色彩目标快速识别 总被引:5,自引:0,他引:5
针对目前野外环境下多类目标识别速度偏慢,导致机器人视觉定位精度低和工作效率不高的难题,以野外环境下成熟荔枝的多类色彩目标识别为例,提出了一种双次Otsu分割算法对多类色彩目标进行识别。首先为了提高算法的效率,改进了传统的Otsu算式;然后对目标色彩图像的背景、果梗、果实分别用改进的Otsu算法进行粗分割和细分割。最后通过与K-均值聚类(K-means)算法、模糊C均值聚类(FCM)算法、Otsu和K-means结合算法、Otsu和FCM结合算法这4种算法进行对比,双次Otsu算法从分割质量及其正确分割率、运行时间、稳定性3方面都优于其他4种算法。实验结果表明,双次Otsu算法对色彩目标的成熟荔枝识别的时间少于0.2 s。 相似文献
70.
自然环境下重叠果实图像识别算法与试验 总被引:7,自引:0,他引:7
针对非结构化自然环境中光照变化和对象重叠特征等外界因素给图像处理带来的难题,提出了一种自然环境下重叠果实的图像识别与边界分割的组合优化算法。该组合优化算法首先对原始图像进行噪声滤波处理,然后利用Sobel算子以及改进算子的最大类方差法(OTSU)来辨识重叠果实目标;接着采用K-means算法对重叠目标的像素进行聚类得到单个目标位置,再结合边缘检测结果的连通域分析及区域生长获得单个目标边界的大致区域;最后利用基于限制区域的分水岭算法,得到目标的精确边界。为了验证所提算法的有效性和适应性,进行了试验研究。试验结果表明:所提出的组合优化算法不仅可以在自然环境下从重叠物体图像背景中识别出重叠目标,而且还可以从重叠目标中分割出单个目标的精确边界。 相似文献