基于YOLOv5的多传感器可迁移林火检测模型

快速准确地检测森林火灾中的火点对于减轻火灾损失和开展有效的灭火救援工作至关重要。深度学习技术可以自动学习并提取不同传感器获取的林火特征。无人机搭载不同类型的传感器可以快速获取森林实时图像,但不同传感器获取的图像特征不同,导致深度学习模型在不同图像中的迁移性较差。本研究基于YOLOv5预训练模型,使用286张可见光和红外图像进行迁移学习,以增强模型对不同图像类型的适用性。迁移学习后,模型对可见光图像测试集的检测精度提升了6%,对红外图像测试集的检测精度达到0.952,证明模型对两种传感器图像数据均具有较强的检测能力。相比可见光模型,多模态模型在包含可见光和红外图像的测试集上的mAP50达到0.914,表明模型成功地提高了对红外图像的检测能力,并保留了对可见光图像的良好检测性能。综上,本研究采用少量图像进行迁移学习,取得了较好结果。迁移学习可以使YOLOv5火灾检测模型适配红外图像,在保留可见光图像检测能力的同时,增强其对火情的检测准确性与环境适应性。这为实现基于多源数据的森林火灾检测奠定了基础,为提高森林火灾检测系统的智能化与自适应提供了思路。

老年糖尿病患者实施社区护理的效果观察

目的观察老年糖尿病患者实施社区护理后的效果。方法对老年糖尿病患者采取在社区建立个人健康档案、实施健康教育、进行饮食指导、实施运动干预、给予心理疏导、指导血糖监测、定期家庭随访等护理措施;调查患者在实施前和干预1年后的自我管理能力达标率及空腹血糖、餐后2h血糖值。结果社区护理干预后患者在遵医嘱服药、合理饮食、适量运动、自我检测血糖、定时复查等方面的自我管理能力明显高于干预前,具有统计学意义;干预前后空腹血糖和餐后2h血糖差异均具有统计学意义,干预后空腹血糖和餐后2h血糖值基本控制在正常或接近正常水平。结论社区护理能提高患者对糖尿病防治知识的知晓率、改变患者的不良生活方式和服药依从性、能有效控制血糖水平,提高生活质量。

高血压患者应用健康教育的效果分析

目的分析高血压患者应用健康教育的效果。方法采用个别指导、集中宣传、实物宣传、随访等形式,对高血压患者或家属开展认知教育、重视运动指导、强化饮食指导、详尽指导用药、注意心理疏导、注重定期随访等健康教育内容。结果患者或家属对高血压防治知识的知晓率为85.5%;不良生活方式改变情况,能限制高盐和高脂饮食占83.1%、能规律运动占80.9%、能禁烟限酒占51.9%、能控制体重占77.9%;血压控制率为92.1%;服药依从性为88.0%。结论健康教育能提高患者或家属对高血压病防治知识的知晓率、能改变患者的不良生活方式并能提高患者的血压控制率和服药依从性。

茶园蜘蛛的种类、消长、控害作用与保护利用

蜘蛛是茶园害虫的重要天敌类群，具有分布广、数量大、捕食时间长、捕食力与抗逆性强等特点，对害虫的自然控制作用大，在害虫防控中起到了十分重要的作用，实际工作中应注意对茶园蜘蛛加以保护利用，充分发挥蜘蛛对害虫的控制作用。

茶园蜘蛛的控害作用及其保护利用

蜘蛛是茶园害虫的重要天敌类群，具有分布广，数量大，持续时间长，捕食力与抗逆性强等特点。对害虫的自然控制作用大，在害虫防控中起着十分重要的作用。实际工作中应注意对茶园蜘蛛加以保护利用，充分发挥蜘蛛对害虫的控制作用。