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小麦是重要的粮食作物之一,针对人工田间麦穗计数及产量预测效率低的问题,基于深度学习提出了一种高分辨率的小密集麦穗实时检测方法。对麦穗图像数据集进行图像分割、标注、增强预处理,基于Tensorflow搭建YOLOv4网络模型,调整改进后对其进行迁移学习;与YOLOv3、YOLOv4-tiny、Faster R-CNN训练模型进行对比,对改进模型的实用性与局限性进行分析;重点分析影响麦穗检测模型性能的关键因素。通过图像分割的方式,证明了通过改变图像分辨率确定麦穗所占图像最优像素比,可以提高前景与背景差异,对小密集麦穗有显著效果。通过对改进模型的测试,表明该模型检测精度高,鲁棒性强。不同分辨率、不同品种、不同时期的麦穗图像均类平均精度（mAP）为93.7%,单张图片的检测速度为52帧·s-1,满足了麦穗的高精度实时检测。该研究结果为田间麦穗计数以及产量预测提供技术支持。 相似文献
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利用micaps资料和雷达资料对2016年4月12日15:30—19:30安顺市出现的一次冰雹天气过程的形成和演变进行分析。结果表明,高原槽东移、高空急流、低层切变、低空急流和地面静止锋是这次冰雹过程的主要影响系统,地面弱冷空气与西南暖湿气流的共同作用,与地面辐合线提供的抬升机制,导致了这次强对流天气过程;此次冰雹天气过程中有非常好的层结条件,包括明显不稳定能量的累积,垂直风切变强度中等(16 m/s),暖平流,"上干下湿";对流单体生成后向东和东南移动,移向与地面辐合线走向有较好对应。 相似文献
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育苗环境对当归苗抗寒性的影响 总被引：1，自引：1，他引：0
为研究温室当归苗的抗寒性,以生荒地和熟地育当归苗为对照,对当归苗进行室内5℃低温处理。结果表明,在当归根茎膨大期,生荒地及温室所育苗的叶绿素含量高于熟地所育当归苗;温室育当归苗丙二醛含量最高,其细胞膜系统损伤最为严重。生荒地所育当归苗体内可溶性糖含量最高,为160.7 g/kg;脯氨酸含量也最高,为38.14μg/g·FW。生荒地及熟地所育当归苗过氧化氢酶活性分别是温室苗的1.28倍、1.19倍,生荒地所育当归苗过氧化氢酶活性是熟地苗的1.08倍;熟地及生荒地所育当归苗超氧化物歧化酶活性分别是温室苗的1.20倍、1.19倍;熟地及生荒地所育当归苗过氧化物酶活性分别是温室的1.11倍、1.10倍。综合试验结果可知,在低温胁迫下,生荒地及熟地所育当归苗的抗寒性较温室育当归苗强。 相似文献
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