不同基因型谷子萌发期抗旱性鉴定及综合评价

对不同品种/系谷子干旱胁迫下的多个指标进行综合分析,为谷子抗旱机制提供理论依据,为谷子抗旱提供种质资源。以12份不同品种/系谷子为试验材料,测定不同处理条件下生理指标,结合隶属函数分析、相关性分析和聚类分析对12份谷子材料进行抗旱性综合评价。结果表明,不同品种/系谷子对单一指标抗旱应答响应水平不同,利用多个指标进行综合抗旱分析比较科学;依据抗旱性量度值,将12个品种/系谷子抗旱性可分为三类,第一类为抗旱性强的品种豫谷18和品系155、312、244;第二类为抗旱性中等的品系134、154、185、230、239、273和291;第三类为抗旱性弱的品系199。研究证明,CAT、发芽率和生物重3个指标与综合抗旱指数相关性较好,是鉴定谷子萌发期抗旱性的重要参考指标。

基于单级特征金字塔的图像旋转目标检测

遥感图像的目标检测任务是遥感应用领域的一个研究热点,一直受到广泛的关注。随着遥感图像分辨率的提高,遥感图像中目标的多方向性、目标大纵横比等特点更加明显,这对于已有的方法是一个挑战。针对以上问题,提出了基于单级特征金字塔的图像旋转目标检测模型。设计了单级特征金字塔结构,并结合膨胀卷积组获得目标的多尺度特征;使用分类方法处理旋转框的角度信息,结合DETR的集合预测思想,构造新的边界框回归损失,实现无锚框旋转目标检测;为了减少模型计算量并加快收敛速度,在解码器的交叉注意力上加入权重约束,将全局注意力计算限制在局部范围内。在DOTA数据集上的实验证明,该方法在提升模型检测性能的同时,有效地解决了DETR模型收敛速度慢的问题。

基于多特征判断下的目标识别跟踪

随着计算机数字图像处理的技术日趋完善,在自主式移动机器人对运动目标进行跟踪时,视觉系统主要完成目标的识别与跟踪,提高目标识别与跟踪的实时性和准确性是保证机器人跟踪顺利的关键。针对此提出了一种基于四旋翼飞行器识别物体控制智能车运动的算法。