改进YOLOv5识别复杂环境下棉花顶芽

为提高复杂环境下棉花顶芽识别的精确率,提出了一种基于YOLOv5s的改进顶芽识别模型。建立了田间复杂环境下棉花顶芽数据集,在原有模型结构上增加目标检测层,提高了浅层与深层的特征融合率,避免信息丢失。同时加入CPP-CBAM注意力机制与SIOU边界框回归损失函数,进一步加快模型预测框回归,提升棉花顶芽检测准确率。将改进后的目标检测模型部署在Jetson nano开发板上,并使用TensorRT对检测模型加速,测试结果显示,改进后的模型对棉花顶芽识别平均准确率达到了92.8%。与Fast R-CNN、YOLOv3、YOLOv5s、YOLOv6等算法相比,平均准确率分别提升了2.1、3.3、2、2.4个百分点,该检测模型适用于复杂环境下棉花顶芽的精准识别,为后续棉花机械化精准打顶作业提供技术理论支持。

白鹤滩水电站大洪水沟特大桥挂篮施工测量控制方法

1工程概述大洪水沟特大桥是白鹤滩水电站进场公路宁南县葫芦口至白鹤滩公路的一座特大型桥梁,桥梁全长为438.75 m,桥面纵坡为2.7%、横坡为2%双向坡,位于直线上。主桥为90 m+160 m+90 m预应力混凝土连续钢构箱梁桥,跨径为160 m,引桥大里程方向为3 m×30 m预应力混凝土连续T梁,小里程方向无引桥。桥梁上部结构采用单箱单室箱型断面。