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为对干扰、遮挡等复杂的田野环境中麦穗进行精准定位与计数,该研究提出了一种改进的Oriented R-CNN麦穗旋转框检测与计数方法,首先在主干网络中引入跨阶段局部空间金字塔（spatial pyramid pooling cross stage partial networks,SPPCSPC）模块扩大模型感受野,增强网络感知能力;其次,在颈网络中结合路径聚合网络（PANet,path aggregation network）和混合注意力机制（E2CBAM,efficient two convolutional block attention module）,丰富特征图包含的特征信息;最后采用柔性非极大值抑制算法（Soft-NMS,soft-non maximum suppression）优化预测框筛选过程。试验结果显示,改进的模型对复杂环境中的麦穗检测效果良好。相较原模型,平均精确度均值mAP提高了2.02个百分点,与主流的旋转目标检测模型Gliding vertex、R3det、Rotated Faster R-CNN、S2anet和Rotated Retinanet相比,mAP分... 相似文献
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统计,分析了贵阳市蔬菜气象灾害的成因,种类,特征及其对蔬菜生产影响的程度,结合蔬菜受害机制,再生力,影响程度,对蔬菜气象灾害进行分类,分级。初步认为暴雨,冰雹,连阴雨,,连续高温高湿,春旱,倒春寒６种气象灾害是贵阳市蔬菜生产的主要气象灾害,其中后４种气象灾害应作为防灾减灾的重点,提出蔬菜均衡上市的防灾减灾对策措施。 相似文献
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