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为实现玉米种子快速、准确地优选,以不同质量的玉米种子为研究对象,提出一种分水岭算法结合卷积神经网络对玉米种子进行质量检测的方法。首先利用分水岭算法分割出单粒玉米种子,然后通过卷积神经网络模型对每粒种子进行质量分类,根据分水岭算法得到的单粒种子的位置,将结果在图像中进行标注,实现种子质量检测。使用改进型的InceptionV3模型进行试验,模型测试结果表明：质量良好和带有缺陷的两类种子的平均准确率为94.18%,平均召回率为94.61%,F1值（调和平均评价）为94.39%。同时为突出卷积神经网络模型的性能,将结果与传统的机器学习方法进行比较,其F1值高出LBP+SVM模型20.39%。 相似文献
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在城乡一体化中发展城市经济,是适应经济发展趋势的必然要求。本文研究了河北省城乡一体化的发展现状,分析其在促进城市经济发展中所起到的重大作用,研究了河北省城乡一体化在促进城市经济发展中存在的问题,在此基础上为我省城乡一体化的建设和发展提出相关建议。 相似文献
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针对玉米种子在外观品质检测中需要快速识别与定位的需求,提出了一种基于改进YOLO v4的目标检测模型,同时结合四通道(RGB+NIR)多光谱图像,对玉米种子外观品质进行了识别与分类。为了减少改进后模型的参数量,本文将主干特征提取网络替换为轻量级网络MobileNet V1。为了进一步提升模型的性能,通过试验研究了空间金字塔池化(Spatial pyramid pooling, SPP)结构在不同位置上对模型性能的影响,最终选取改进YOLO v4-MobileNet V1模型对玉米种子外观品质进行检测。试验结果表明,模型的综合评价指标平均F1值和mAP达到93.09%和98.02%,平均每检测1幅图像耗时1.85 s,平均每检测1粒玉米种子耗时0.088 s,模型参数量压缩为原始模型的20%。四通道多光谱图像的光谱波段可扩展到可见光范围之外,并能够提取出更具有代表性的特征信息,并且改进后的模型具有鲁棒性强、实时性好、轻量化的优点,为实现种子的高通量质量检测和优选分级提供了参考。 相似文献
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针对农业机械设备磨损严重,影响机械设备的使用寿命和物料的加工效果等问题,展开对锤片式粉碎机锤片磨损机理进行了研究。研究发现普通锤片磨损后工作断面形成凸型,而经表面渗碳处理的自磨刃锤片磨损后工作断面形成凹型。为此,在分析这两种锤片磨损机理的基础上,对粉碎机粉碎效果进行了对比试验。结果表明,普通锤片的磨损为显微切削和犁沟,自磨刃锤片的磨损为塑性变形而疲劳脱落。采用自磨刃锤片的粉碎机比普通锤片的粉碎机在生产率上提高2.63%,千瓦时电产量提高4.86%,粒度均匀度也有所改善。 相似文献
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针对发光二极管(light emitting diode,简称LED)植物光照分布不均匀的问题,设计基于并行粒子群算法的温室LED植物最优补光系统,系统提出利用STC89C51单片机与BH1750FVI光照度传感器模块的结合实现光照度数据的检测与采集;根据专家系统及并行粒子群算法推算出最优补光量及补光位置;采用PT4115降压恒流源驱动LED灯组工作的方法实现温室中植物光照度的实时监测及最优补光。结果表明,应用并行粒子群算法寻找LED补光最优位置方法是可行的,同时方便用户合理补光,减少补光不均匀对植物生长造成的不良影响。 相似文献
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