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远程视频监控系统被利用到动物疫情监测的领域来,能够对所有的疫情监控点进行监测预警。但是长时间的人工监控也会使工作人员产生疲劳感,降低工作效率。针对这样的情况,本文从图像的预处理、病变区域的提取和病变区域的识别三个方面阐述了如何利用计算机图像学理论来提升动物疫情监测预警的能力。 相似文献
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远程视频监控系统被利用到动物疫情监测的领域来,能够对所有的疫情监控点进行监测预警。但是,长时间的人工监控也会使工作人员产生疲劳感,降低工作效率。针对这样的情况,文章将从图像的预处理、病变区域的提取和病变区域的识别3 个方面阐述如何利用计算机图像学理论来提升动物疫情监测预警的能力。 相似文献
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依据家蚕限性卵色差异的遗传特征,结合基于线阵型电荷耦合元件(CCD)的色选技术,研制了彩色CCD雌雄蚕卵卵色分选机。该机利用平移式电磁振动器,使蚕卵在双层供卵装置中有序排列成64路直线移行,沿V形槽向下高速滑至分选室,经彩色CCD图像传感和计算机图像识别处理,指令64路高速电磁气阀将各靶卵吹入收集箱,同时使非靶卵自落至振动装置输出,由此完成对卵色不同的雌雄蚕卵分选。该机在生产应用中表现出性能可靠的靶卵颜色选择功能,在雌雄蚕卵分离过程中不损伤蚕卵,分选效率(超过1×10~6粒/h)是人工分选的230倍,单选准确率超过96%,复选准确率超过99.5%,且操作简便,故障率低。该机作为雄蚕品种的杂交种生产自动化技术设备,有效解决了人工分选雌雄蚕卵效率低的难题。 相似文献
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针对自然环境下马铃薯叶片病害识别率低和晚疫病斑定位难的问题,基于大田环境中采集的马铃薯叶片图像,首先对马铃薯叶片病害进行识别,对比AlexNet、VGG16、InceptionV3、ResNet50、MobileNet五种神经网络模型,结果表明InceptionV3模型的识别效果准确率最高,可达98.00%。其次对马铃薯叶片的晚疫病斑进行检测,提出一种改进型的CenterNet-SPP模型,该模型通过特征提取网络获取对象的中心点,再通过中心点回归获得中心点偏移量、目标大小等图像信息,训练后的模型在验证集下的mAP可达90.03%,以F1为评价值分析对比其它目标检测模型,CenterNet-SPP模型的效果最好,准确率为94.93%,召回率为90.34%,F1值为92.58%,平均检测一张图像耗时0.10 s。为自然环境下马铃薯叶片病害识别和检测提供较为全面的深度学习算法和模型研究基础。 相似文献
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针对现有茶叶病害识别方法病害信息挖掘不足导致识别准确率低的问题,该研究提出了一种基于二维离散小波变换(discrete wavelet transform, DWT)和MobileNetV3融合的茶叶病害识别模型CBAM-TealeafNet。为增强网络对病害频域特征的检测能力,将2D DWT获取的频域特征与bneck结构提取的深度特征融合,形成频域与深度特征融合的识别网络。为提高特征提取能力,在bneck结构中,嵌入卷积块注意模块 (convolutional block attention module, CBAM),为特征通道分配相应权重。为解决样本类别不平衡对识别模型性能的影响,利用焦点损失函数取代交叉熵损失函数以提高识别精度。经验证,CBAM-TealeafNet在5种不同茶叶病害上整体识别准确率达到98.70%,参数量为3.16×106,相对MobileNetV3,准确率提升2.15个百分点,参数量降低25.12%。该方法可为茶树叶部等作物病害轻量级识别研究提供模型参考。 相似文献
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