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1.
为了提高采摘机器人的作业质量,模仿英语移动教学交互式视音频技术,在采摘采摘机器人控制系统中引入了视音频交互技术,通过远程视频监测机器人的作业状态,然后利用声控技术对采摘机器人的作业姿态进行调整,实现了管理员和采摘机器人的视音频交互,可以有效地提高采摘机器人的作业质量,降低采摘机器人的故障率。为了验证方案的可行性,对采摘机器人自动化控制系统进行了测试,并引入了MIMO通信原理,以提高视音频信号传输的质量。测试结果表明:采摘机器人可以准确地识别远程端的声控信号,且根据指令信号动作的准确率较高,可以满足高精度采摘机器人的设计需求。 相似文献
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刚过完美好的假期,习惯了多日的悠闲,很多孩子一时难以适应新学期紧张的节奏,出现懒散、拖延、晚上不睡早上不起、无精打采、学习积极性不高等情况。如何改变呢?专家建议可通过以下几种方式帮孩子养成生活学习好习惯。改变拖延习惯有些孩子做事喜欢磨蹭拖延,常常让父母很着急。为什么孩子会有"拖延症"呢?奥地利心理学家阿尔弗雷德·阿德勒在《儿童人格教育》里写道:"一个有拖延习惯的儿童背后,总有一个事无巨细为其整理收拾的妈妈"。 相似文献
3.
2020中国国际农业机械展览会期间,中国农业机械工业协会执行副会长兼秘书长宁学贵作了《中国农机工业2020年前三季度运行情况》的专题报告,介绍了农机工业运行概况、各主要产品产量情况,分析了行业发展的挑战与机遇,并指出智能化是产业升级的突破口。农机工业回暖,骨干企业强势增长宁学贵介绍,国家统计局的数据显示,2020年1—9月,1769家规模以上农机企业主营业务收入总额达到1828.61亿元,同比增长3%,而骨干企业收入同比增长则达到20.33%。在中国机械工业各子行业中,农机行业属于表现较好的几个行业之一。 相似文献
4.
近年来,基于数字图像处理和机器学习算法的果实自动识别检测研究已经越来越成熟。针对传统检测方法检测过程中难以满足实时性要求的缺点,采用了基于Faster-RCNN的果实快速检测模型。模型由卷积神经网络(CNN)和区域提议网络(RPN)组成,首先由CNN进行卷积和池化操作提取特征,然后由RPN选取候选区域,通过网络全连接层参数共享,由目标识别分类器和边界框预测回归器得到多个可能包含目标的预测框,最后通过非极大值抑制挑选出精度最高的预测框完成目标检测。分别对桃子、苹果和橙子的三种果实进行检测,采用迁移学习方法,使用已经预训练好的两种深度神经网络模型ZFnet和VGG16,通过数据集的训练对Dropout及候选区域数量进行参数调整完成网络调优。检测并分析果实不同布局形态下模型的检测效果。试验结果表明,当Dropout取值为0.5或0.6,候选区域数量为300时网络模型最佳,ZFnet网络中,苹果平均精确度为92.70%,桃子为90.00%,而橙子为89.72%。VGG16网络中,苹果平均精度为94.17%,桃子为91.46%,橙子为90.22%。且ZFnet和VGG16的图像处理速度分别达到17 fps和7 fps,能够达到果实实时检测的目的。 相似文献
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面向养殖水体,传统光谱法对化学需氧量(Chemical Oxygen Demand,COD)检测模型构建的基础:源域(现有样本库)与目标域(检测地水体)间光谱数据独立同分布。但是当源域与目标域分布间存在差异时,由源域得到的低误差模型常在目标域上表现下滑。针对该问题,提出面向UV Vis光谱的域对抗训练网络(DAUVwpNet),将分布不同的源域和目标域数据映射至相同分布的特征空间中,使其在该空间的分布距离尽可能接近,从而在特征空间中对源域训练的目标函数也可以迁移至目标域上,以降低模型在目标域的误差。试验表明:面向同一批测试数据,DAUVwpNet的预测误差为0.78,要低于传统模型的预测误差(0.85);DAUVwpNet预测值与实测值间相关系数为0.95,要高于传统模型的相关系数(0.89)。表明了该网络能够较好对齐两域特征空间数据分布,降低因分布差异带来的COD检测误差。 相似文献