基于YOLO网络的对虾分拣装备设计

为了准确快速地筛选捕捞鲜对虾中破损虾以及贝类等杂质,将基于Pytorch框架的YOLO网络应用于自主研发的海产品智能分拣装备,进行对虾识别速度和精度的研究,自主创建多样性对虾数据集并进行数据增强,使训练模型具有更高的鲁棒性。YOLO v4、YOLO v5s的查准率、召回率、F1评分、多类别平均精度分别为94.02%、95.22%、0.95、95.67%和90.26%、90.47%、0.91、90.67%。YOLO v4、YOLO v5s平均个体的检测速度分别为47.22、30.32 ms。

跨越式发展背景下西藏农牧区经济结构分析——以米林县为例

西藏自"民主改革"以来,通过全国的支援和自身的不断努力,跨越式发展已卓有成效,农牧区经济发展成果显著,农牧民收入增长可观,生活水平有了较大提高。但在农牧区经济快速发展的过程中,以家庭为单位的落后的传统农牧业生产方式,落后的基础设施等因素依然严重制约着农牧区经济的发展。如何促进当前西藏农牧民收入增长,实现农牧区经济跨越式发展,是一个值得深思和亟待解决的问题。本文将从西藏米林县农牧业结构、农牧区经济结构进行分析,分析西藏农牧区经济结构现状,确保农牧区经济在跨越式背景下的协调可持续发展。