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基于通道特征金字塔的田间葡萄实时语义分割方法   总被引:1,自引:1,他引:0  
复杂环境下葡萄的快速检测识别是智能采摘的关键步骤,为解决目前葡萄识别精度低和实时性差的问题,该研究提出一种轻量级葡萄实时语义分割模型(Grape Real-time Semantic Segmentation Model,GRSM)。首先,利用通道特征金字塔(Channel-wise Feature Pyramid,CFP)模块进行特征提取,该模块通过1?3和3?1空洞卷积的跳跃连接,在减少模型参数量的同时提取葡萄图像的多尺度特征和上下文信息;然后,采用池化卷积融合结构完成下采样,增加可训练参数以减少信息损失;最后,利用跳跃连接融合多种特征恢复图像细节。试验结果表明:该研究所提出的模型在田间葡萄测试集上达到了78.8%的平均交并比,平均像素准确率为90.3%,处理速度达到68.56帧/s,网络结构大小仅为4.88MB。该模型具有较高分割识别精度和较好实时性,能满足葡萄采摘机器人对视觉识别系统的要求,为葡萄的智能化采摘提供了理论基础。  相似文献   
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作物叶片表面农药残留的便携式检测仪器的设计与试验   总被引:1,自引:1,他引:0  
针对现有的农药残留检测仪器只能检测水溶液体系中的农药残留和检测对象较为单一的问题,该研究以不同植物叶片啶虫脒农药残留为研究对象,探究了利用荧光强度检测叶片表面农药残留的可行性,设计了一款叶片表面农药残留的便携式检测仪器。首先,通过啶虫脒农药叶片表面喷洒试验,采集叶片的荧光光谱并进行特征分析,发现啶虫脒农药的最佳激发波长和最佳发射波长分别为355和500 nm,从而确定光源和光电信号接收源的特征波长分别为350和500 nm。然后,通过获取最佳光源照射角度以及光照距离,优化光路结构减少叶片表面杂散光的干扰。同时,设计相关检测电路(光源电路、信号调理电路、控制电路等)测出表征反射光强度的电压值,构建电压值与农药残留值之间的线性方程,设计便携式检测仪对农药残留进行检测。结果表明:1)荧光强度与农药浓度在1~5 mg/L的范围内成正比;2)确定了检测仪器最佳光照角度为45°,光源和待测叶片之间的最佳垂直距离为3.46 cm;3)方程决定系数达到了0.875,均方根误差为0.405 mg/L。该研究所设计的便携式荧光光谱仪能够快速、准确、无损检测叶片表面农药残留。  相似文献   
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