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针对单一的自然场景图像信息不能满足准确识别果实和精准定位目标的要求,提出一种多尺度分解双寻优策略简化脉冲耦合神经网络（Simplified Pulse Coupled Neural Network, SPCNN）的飞行时间（Time of Flight,ToF）与可见光果园苹果图像融合模型。对SPCNN模型引入带参数优化的双寻优策略,对非下采样轮廓波变换（Nonsubsampled Contourlet Transform, NSCT）融合规则进行改进。模型包括配准模块、编码区、多尺度分解模块、单目标SPCNN融合模型、多目标SPCNN融合模型、解码区。模型改进了SPCNN模型的参数优化方式以及迭代次数,模型自适应点火次数较低,在3～7次左右,具有点火次数低、自适应分割、效率高的优点。中光15:00时段点火识别成功率达到了100.00%,点火分割时间达到最低91.91s。与其他融合模型比较,模型在强光12:00、中光15:00、弱光18:20、19:00时段融合图像识别成功率达到100.00%;融合时间低于SPCNN模型,达到最低92.68s。模型识别精度最优达到了100.00%、融合耗时最低达到了92.68s、模型大小较SPCNN低一个数量级,可补充和完善图像层次融合理论和方法。 相似文献
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临床应用中,抗菌药物不合理使用导致细菌很容易产生耐药性甚至多重耐药性。由于碳青霉烯类药物的耐药性不断上升,黏菌素被视为对抗多重耐药菌的最后一道防线。然而,宠物和人类中已出现质粒介导的新型移动黏菌素抗性基因,产生的获得性耐药菌株将严重影响黏菌素的疗效,增大耐药基因跨物种传播的风险,给公共卫生造成重大威胁。论文从目前黏菌素的使用情况、耐药性形成和传播机制以及黏菌素耐药菌流行现状等几方面进行综述,以期为伴侣动物临床用药和耐药性转移的风险评估提供参考。 相似文献
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秸秆还田搭配土壤耕作对作物生长特性及产量有实质性的影响。本研究通过设置旋耕+秸秆还田(RS)、免耕+秸秆还田(NS)、深松+秸秆还田(SS)、深耕+秸秆还田(DS)以及旋耕+秸秆不还田(CK)5个处理来探究秸秆还田搭配土壤耕作方式对小麦旗叶衰老、产量及产量构成因素的影响。结果表明：与CK相比,秸秆还田与不同的耕作方式缓解了叶绿素与可溶性蛋白的降解,SOD、CAT与POD活性均保持较高的水平,SS处理酶活性持续时间最长,活性最高,其次为NS;旗叶MDA含量表现为CK>RS>DS>NS>SS,秸秆还田与不同的耕作方式显著延缓了小麦花后旗叶衰老。在秸秆还田条件下,不同的耕作方式降低了旱地小麦出苗率与公顷穗数,但提高了分蘖成穗率,SS处理穗粒数、千粒重、产量均最高,显著高于其他处理,分别比CK提高27.62%、10.91%、25.17%。综上所述,在旱地秸秆还田条件下,深松处理有利于缓解小麦旗叶的衰老,提高小麦产量。 相似文献
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针对果园环境下双目采集系统采集的飞行时间（Time of Flight,ToF）与可见光异源图像间匹配精度差的问题,该研究提出一种基于局部峰值的目标显著区域提取策略及最大期望算法的脉冲耦合神经网络分割的ToF与可见光果园苹果图像配准方法。首先,利用高斯差函数计算可见光图像中显著性区域,对可见光图像的红绿分量进行预处理;然后,以图像局部灰度值的二维正态分布作为目标分量,使用Otsu提取具有固定阈值的前景作为局部峰值提取策略,对ToF与可见光图像初步筛选特征区域,利用最大期望算法改进脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network,PCNN）动态阈值,使用局部图像梯度计算链接强度计算链接强度,利用图像区域方差改进终止条件,提出一种基于最大期望的脉冲耦合神经网络（Pulse Coupled Neural Network based on Expectation Maximization,EM-PCNN）算法对预选区域进行精细化分割;接着计算连通区域不变矩,利用不变矩特征原理寻找目标中心同名点,进一步筛选特征区域;最后,同名点进行随机抽样一致算法（Random Sample Consensus,RANSAC）提纯,将提纯后的同名点坐标代入变换模型计算模型参数,完成配准。在不同光照条件下均方根误差达3.05～4.75,配准点达3～5。EM-PCNN算法对两组ToF置信图像分割的准确率分别为96.62%和73.84%。试验结果表明该方法对双目采集系统采集的ToF与可见光异源果园苹果图像可实现较好配准效果,且对图像平移、旋转、缩放均具有可抗性。研究结果对ToF与可见光异源图像在果园环境下自动配准提供了技术参考。 相似文献
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