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1.
针对深层神经网络模型部署到番茄串采摘机器人,存在运行速度慢,对目标识别率低,定位不准确等问题,本文提出并验证了一种高效的番茄串检测模型。模型由目标检测与语义分割两部分组成。目标检测负责提取番茄串所在的矩形区域,利用语义分割算法在感兴趣区域内获取番茄茎位置。在番茄检测模块,设计了一种基于深度卷积结构的主干网络,在实现模型参数稀疏性的同时提高目标的识别精度,采用K-means++聚类算法获得先验框,并改进了DIoU距离计算公式,进而获得更为紧凑的轻量级检测模型(DC-YOLO v4)。在番茄茎语义分割模块(ICNet)中以MobileNetv2为主干网络,减少参数计算量,提高模型运算速度。将采摘模型部署在番茄串采摘机器人上进行验证。采用自制番茄数据集进行测试,结果表明,DC-YOLO v4对番茄及番茄串的平均检测精度为99.31%,比YOLO v4提高2.04个百分点。语义分割模块的mIoU为81.63%,mPA为91.87%,比传统ICNet的mIoU提高2.19个百分点,mPA提高1.47个百分点。对番茄串的准确采摘率为84.8%,完成一次采摘作业耗时约6s。  相似文献   
2.
王晓政 《安徽农业科学》2009,37(23):11199-11201
介绍了农业补贴政策对安徽省农业稳产农民增收的积极作用,分析了新经济形势下农业补贴政策面临的主要问题,提出了进一步完善补贴政策的建议。  相似文献   
3.
本文分析了受国际金融危机影响,农民增收难度加大,农业补贴政策面临新的问题。提出应该积极采取有效对策,确保农业补贴政策作用的发挥。实现稳定农业生产,增加农民收入的目标。  相似文献   
4.
采用超声波辅助提取南瓜籽油,在单因素试验的基础上,利用Box-Benhnken的中心组合设计原理及响应面分析法,建立超声时间、固液比、超声功率和提取率之间的数学模式,确定超声波提取南瓜籽油的较佳工艺为超声时间34min、固液比为1:11.5g/mL、超声功率为247W和温度50℃,南瓜籽油提取率达88.97%。  相似文献   
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