基于VGGNet网络的雾霾无人车防碰撞研究     

邓彦波  刘钊希 《农机使用与维修》2023,(9):24-26+30

针对雾霾天气下无人车行驶容易出现视野受限，导致防碰撞能力下降的问题，提出了一种基于VGGNet网络的深度卷积神经网络模型，通过反向传播算法不断调整模型的权重和偏置，对收集雾霾天气下的图像和相关数据进行处理，实现模型的训练和优化。实验结果表明，所提出的方法可以有效地提高无人车在雾霾天气下的防碰撞能力，达到了良好的效果。研究结果可以为无人车行业在特殊气候条件下的防碰撞提供了一种新思路和实现方法，具有一定的参考价值和应用前景。  相似文献   

水钾耦合对苜蓿根颈抗氧化特性及越冬率的影响     

孙明雪  张玉霞  丛百明  夏全超  田永雷  张庆昕  张冬梅 《草地学报》2021,29(12):2845-2852

为探究不同水钾耦合处理对科尔沁沙地生境下种植苜蓿（Medicago sativa）抗寒生理特性的影响，以‘骑士T’和‘公农1号’苜蓿品种为试验材料，采用两因素裂区随机区组设计，水分处理为主区：灌水时间间隔分别为4 d，8 d和12 d（用W₁，W₂，W₃表示）；钾肥施用量水平为副区，具体施用量分别为50 kg·hm^-2 K₂O，100 kg·hm^-2 K₂O和150 kg·hm^-2K₂O（用K₁，K₂，K₃表示），并设置不施钾肥为对照（CK），于越冬前期挖取苜蓿根颈材料测定丙二醛（Malondialdehyde，MDA）、可溶性蛋白含量和抗氧化酶活性，翌年测定越冬率。结果表明：在W₃灌水时间间隔处理下，‘骑士T’和‘公农1号’品种苜蓿根颈的过氧化氢酶、过氧化物酶和超氧化物歧化酶活性、越冬率以及可溶性蛋白含量均明显高于W₁和W₂处理，其中以K₂施用量处理下的数值与CK差异最显著（P<0.05），且此施肥量下的MDA含量也显著低于CK（P<0.05）。因此在科尔沁沙地生境下生产苜蓿，灌水时间间隔为12 d、钾肥施用量在100 kg·hm^-2K₂O有利于提高苜蓿抗寒性。  相似文献   

基于快速卷积神经网络的果园果实检测试验研究     

张磊  姜军生  李昕昱  宋健  解福祥 《中国农机化学报》2020,41(10):183

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   

氮肥与甲哌耦合对主干形核桃品质及土壤氮素的影响     

秦江南  郭永翠  王博  孙浩洋  武鹏宇  张锐 《江苏农业科学》2019,47(24)

为探讨主干形核桃高产优质栽培的理论基础,选择8年生主干形新温185核桃为试材,设置不同梯度氮肥与甲哌■耦合模式,研究其对核桃品质和土壤氮素利用的影响。整个生育期内核桃结果枝节间增长长度在同等氮肥条件下呈"下降—上升"的变化趋势,在成熟期A2B3处理下核桃节间增长长度出现最低,为0.43 cm。在核桃的4个生育期内均出现随土层的深度增加而土壤含氮量降低的变化趋势,在油脂转化期20～40 cm土层土壤含氮量均低于同期对照,在16.31～34.03 mg/kg范围内变化。A2B3耦合处理下核桃果实三径、单果质量、总糖含量、蛋白质含量、总酚含量均高于对照,而单宁含量却最低,为1.19%。甲哌■的喷施浓度为800 mg/L、氮肥施入水平为3 271.73 kg/hm~2时,可显著提高核桃对土壤氮素的吸收和利用以及核桃产量。  相似文献   

基于PCA-Attention-LSTM网络的土壤氮含量监测     

刘慧敏  甄佳奇  刘勇  解洪富  许文超 《中国农机化学报》2020,41(9):190

土壤作为农作物生长的主要营养来源,氮是植物生长的重要元素,有效评价土壤氮素含量可以促进配方施肥的发展。提出主成分分析、注意力机制和长短时记忆神经网络相结合的模型(PCA-Attention-LSTM)来监测土壤的氮素含量。采用PCA(主成分分析)对数据进行处理,提取影响土壤氮含量的关键影响因子,降低模型向量输入的维数,利用注意机制突出预测中的关键输入特征。在Keras深度学习框架的基础上搭建PCA-Attention-LSTM的网络模型,实现对未来2 h土壤氮含量的精监测。最后,以黑龙江省依安甜菜养植基地的数据对土壤氮含量进行训练和验证。结果表明,与RNN等其它网络模型相比,该模型的效果更好,基于PCA-Attenlion-LSTM网络模型的平均绝对误差,均方根误差和平均绝对百分误差分别为0.119、0.020、0.156。该模型预测精度高,泛化能力强,可以应用于土壤氮含量的监测。  相似文献   

基于卷积神经网络的拖拉机工况识别     

孔庆好  吐尔逊·买买提  赵梦佳 《中国农机化学报》2021,42(11):144

农机工况识别在细化农机作业状态和帮助掌握区域污染物排放趋势方面有着重要的研究价值。基于拖拉机不同运行状态下的行驶速度、发动机转速以及实时油耗等时间序列,首次提出将图像识别方法引入到拖拉机工况识别中的思路,并分别应用参数优化的支持向量机与卷积神经网络对实际作业拖拉机工况进行研究。结果表明:(1)基于参数优化的支持向量机可以较好地实现样本点的工况识别且识别准确度达到99.851 9%,但无法实现农机工况的连续性识别,同时无法对农机工况转换阶段进行有效识别。(2)以拖拉机运行速度与发动机转速等信息构建样本图像来描述农机工况变化的数据表达,并在此基础上应用卷积神经网络可以有效实现农机工况的连续性识别,且识别准确率可以达到93.3%。本研究在农机工况识别方面具有一定参考价值,并为后续农机不同工况下区域污染物排放研究提供技术支持。  相似文献   

浅谈电能表脉冲信号的分配     

钱惠萍 《农村电气化》2001,(7):40-41

1　前言随着科技的发展 ,现代化设备必定取代原始的、古老的 ,采用更科学更先进的设备。例如 :电费远程采集器、用户负荷控制器、峰谷表 ,但都需要电能表中的脉冲源。合理使用信号分配器是当前最为重要的研究课题。2　信号分配器的由来随着电力事业的发展 ,用电、电费也在改革 ,电费收费实行了三部电价即 :峰、谷、平计费方法。为了满足电费的需求 ,我局开始安装峰谷表 ,并为峰谷表配套运行的有功电能表加装脉冲信号 ,并现场安装。同时开始了利用音频控制用户及变电所的电量 ,使用了声频终端控制器。音频控制器需要由电能表的脉冲源所发出的…  相似文献   

人工神经网络在电力系统短期负荷预测中的应用     

胡晖  杨华  胡斌 《湖南农业大学学报(自然科学版)》2004,31(5)

根据电力系统短期负荷变化的特性，提出BP模型在实际负荷预测应用中的方法和步骤．对BP网络结构、样本空间、收敛性等作了有针对性的研究．结果表明：多层神经网络应用于电力系统短期负荷预测是可行和有效的．其预报结果比传统的负荷预测方法更准确、经济、效果更好．  相似文献   

缓效肥料     

孟春香  孙彦铭 《河北农业科技》2006,(11):19-19

缓效肥料能改变传统的施肥方式,在多种作物上可实现一次性施肥,不用追肥,简化施肥程序,使播种与施肥同步进行,从而大大降低了劳动强度,提高了劳动生产率.  相似文献   

对于通风除尘设计与应用中有关问题的探讨     

程文祥  李雯等 《林业月报》1996,(4):22-22

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