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1.
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
2.
《动物营养学报》2021,33(9)
本试验旨在探究玉米秸秆黄贮为主型粗饲料的饲粮能量水平对西门塔尔杂交牛生长性能、养分代谢、屠宰性能和肉品质的影响。选择体况良好、体重相近的西门塔尔杂交牛45头,采用单因素试验设计,随机分成3组,每组15个重复,每个重复1头牛。试验分为前、中、后3个阶段,饲喂3种不同饲粮。前期:各组饲粮粗蛋白质水平均为12.0%,综合净能分别为6.27(Ⅰ组)、6.38(Ⅱ组)和6.48 MJ/kg(Ⅲ组);中期:各组饲粮粗蛋白质水平均为11.6%,综合净能分别为6.43(Ⅰ组)、6.53(Ⅱ组)和6.63 MJ/kg(Ⅲ组);后期:各组饲粮粗蛋白质水平均为11.0%,综合净能分别为6.70(Ⅰ组)、6.80(Ⅱ组)和6.90 MJ/kg(Ⅲ组)。试验期137 d,其中预试期15 d,正试期122 d,栓系饲养。结果表明:1)Ⅱ组平均日增重最高,分别较Ⅰ组和Ⅲ组提高了7.91%(P0.05)和11.11%(P0.05)。2)Ⅱ组粗蛋白质、粗脂肪、中性洗涤纤维和酸性洗涤纤维表观消化率高于Ⅰ组和Ⅲ组,但未达到显著水平(P0.05)。3)Ⅱ组干物质采食量最高,较Ⅰ组和Ⅲ组分别提高2.06%(P0.05)和6.75%(P0.05);Ⅱ组料重比最低,增重收入和养殖效益最高。4)与Ⅰ组相比,Ⅲ组血清胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇和低密度脂蛋白胆固醇含量显著增加(P0.05)。5)饲粮能量水平对各组屠宰率、净肉率、肉骨比和眼肌面积无显著影响(P0.05),背膘厚度随饲粮能量水平增加显著提高(P0.05)。6)Ⅲ组背最长肌的剪切力、系水能力和肉色最低,但各组间无显著差异(P0.05)。7)随着饲粮能量水平的提高,背最长肌中的粗脂肪含量逐渐上升,但未达到显著差异水平(P0.05)。综述所述,以玉米秸秆黄贮为主型粗饲料对西门塔尔杂交牛育肥,中能量水平组的平均日增重最高,料重比最低,经济效益最高。在本试验条件下,适宜的能量和粗蛋白质水平为:前期,肉牛综合净能6.38 MJ/kg,粗蛋白质12.0%;中期,肉牛综合净能6.53 MJ/kg,粗蛋白质11.6%;后期,肉牛综合净能6.80 MJ/kg,粗蛋白质11.0%。 相似文献
3.
秸秆如何高效利用仍然是当前农业种植所面临的主要问题,如何采取有效措施促进水稻秸秆进行综合利用还是一个全新的课题。本文就目前山区丘陵地区的水稻秸秆综合利用提出几点想法。 相似文献
4.
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48h体外干物质消化率(48h in vitro dry matter digestibility, 48h IVDMD)是衡量青贮玉米品质的重要指标。为了初步探究玉米秸秆消化率的分子遗传机理,以341份玉米自交系为材料,于2018年在沈阳和通辽种植,收获后测定秸秆48h IVDMD。利用全基因组重测序获得的6 276 612个高质量SNPs进行全基因组关联分析,共检测到153个与玉米秸秆消化率显著相关的SNPs位点(P<1.0×10-6),4个SNPs显著水平在P<1.0×10-8以上;共找到38个秸秆消化率的候选基因,主要涉及细胞生长发育、防御反应和信号转导等生物学功能。 相似文献
6.
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8.
本文概述了秸秆还田的主要方式方法,以及还田后对土壤肥力与农作物的影响。秸秆还田是一项农机农艺相结合的技术性措施,科学合理的秸秆还田,不仅可以改善土壤通气性和孔隙度、降低土壤容重、加速生土熟化、增加土壤有机质含量、提高土壤肥力、促进土壤的生物活性,而且还能促进农业增产、农业增效和保护生态环境。但是若秸秆还田技术工艺不成熟、不规范,后期处理方式方法不当,极有可能滋生病菌,诱发虫害,造成农作物缺苗断垄,甚至苗黄枯死,导致大幅减产现象发生。因此,采取合理的秸秆还田措施,才能起到良好的还田效果。 相似文献
9.
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
10.