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题名荔枝柔性疏花器设计与试验研究
被引量:8
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作者
李君
陆华忠
杨洲
郑顺源
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机构
华南农业大学工程学院
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出处
《华南农业大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2013年第3期431-435,共5页
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基金
国家荔枝龙眼产业技术体系(CARS-33)
广东省现代农业产业技术体系(粤财教[2009]356号)
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文摘
为实现荔枝机械疏花的高效作业,设计了1种机械柔性疏花器.通过开展不同处理方式的试验研究,发现胶条转速和胶条间距对疏花时间、疏花率有显著影响,而对坐果数、单果质量以及果实大小没有影响.胶条转速越大、胶条间距越小,疏花时间越短,疏花率越高.不同机械疏花处理后的单果质量、果实大小均比对照显著增加,果实大小、果形指数比较一致,而对照的果实大小差异较大.平均果质量与单穗坐果数之间呈负相关.
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关键词
荔枝
柔性疏花器
疏花率
疏花时间
单果质量
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Keywords
Litchi
flexible thinning mechanism
flower thinning rate
thinning time
fruit mass
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分类号
S237
[农业科学—农业机械化工程]
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题名基于边缘引导的自校正皮肤检测
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作者
郑顺源
胡良校
吕晓倩
孙鑫
张盛平
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机构
哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2022年第11期141-147,共7页
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基金
国家自然科学基金(61872112)
山东省泰山学者人才计划(tsqn201812106)。
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文摘
皮肤检测作为计算机视觉领域中的研究热点多年来被广泛研究,且仍然是一项具有挑战性的任务。尽管目前的方法在许多常规场景下取得了成功,但仍然存在预测不完整和泛化能力差等问题。针对该问题,提出了一种基于边缘引导的神经网络,并且由大量经过自校正的皮肤检测数据驱动网络训练,实现鲁棒的皮肤检测。首先,提出一种基于多任务学习的网络,对皮肤检测和边缘检测两个任务进行联合优化。进一步,提出边缘注意力模块,将预测所得的边缘检测结果通过该模块重新融合到皮肤检测支路中。最后,提出一种自校正算法,通过借助人体解析任务中的大量低质量数据以增强皮肤检测模型的泛化能力。通过自校正算法对带噪声标签的优化,逐步消除使用带噪声标签进行监督训练的副作用。实验结果表明,所提皮肤检测方法优于现有的其他方法。
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关键词
皮肤检测
边缘检测
多任务学习
自校正算法
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Keywords
Skin detection
Edge detection
Multi-task learning
Self-correction algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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