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基于DenseNet的西瓜叶片病虫害识别模型 被引量:3
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作者 杨雨昂 闫星辰 +2 位作者 肖潇 王幸欣 陈义明 《电脑与信息技术》 2023年第2期19-23,共5页
叶片病虫害对众多植物的影响巨大,快速、准确地识别植物叶部病害,采取正确的措施进行防治具有十分重要的意义。文章提出了基于Dense Net的西瓜叶片病虫害识别模型,分析了模型的结构和设计思想,在经过数据扩充后的西瓜叶片病虫害图片数... 叶片病虫害对众多植物的影响巨大,快速、准确地识别植物叶部病害,采取正确的措施进行防治具有十分重要的意义。文章提出了基于Dense Net的西瓜叶片病虫害识别模型,分析了模型的结构和设计思想,在经过数据扩充后的西瓜叶片病虫害图片数据集上进行了训练。实验结果显示,该模型在对真实环境下的西瓜叶片病虫害图片的分类准确率在86%左右,超过了AlexNet、Vgg和GoogleNet三种常见的卷积神经网络模型,可以基本满足病虫害识别需求。 展开更多
关键词 西瓜叶片 病虫害 卷积神经网络 DenseNet
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基于Self-Attention-BiLSTM网络的西瓜种苗叶片氮磷钾含量高光谱检测方法
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作者 徐胜勇 刘政义 +3 位作者 黄远 曾雨 别之龙 董万静 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期243-252,共10页
元素含量无损检测技术可以为植物生长发育的环境精准调控提供关键实时数据。以西瓜苗为例,提出了一种基于图谱特征融合的氮磷钾含量深度学习检测方法。首先,使用高光谱仪拍摄西瓜苗叶片的高光谱图像,使用连续流动化学分析仪测定叶片的3... 元素含量无损检测技术可以为植物生长发育的环境精准调控提供关键实时数据。以西瓜苗为例,提出了一种基于图谱特征融合的氮磷钾含量深度学习检测方法。首先,使用高光谱仪拍摄西瓜苗叶片的高光谱图像,使用连续流动化学分析仪测定叶片的3种元素含量。然后,采用基线偏移校正(BOC)叠加高斯平滑滤波(GF)的光谱预处理方法和随机森林算法(RF)建立预测模型,基于竞争性自适应重加权采样(CARS)和连续投影算法(SPA)2种算法初步筛选出特征波长,再综合考虑波长数和建模精度设计了一种最优波长评价方法,将波长数进一步减少到3~4个。最后,提取使用U-Net网络分割的彩色图像颜色和纹理特征,和光谱反射率特征一起作为输入,基于自注意力机制-双向长短时记忆(Self-Attention-BiLSTM)网络构建了3种元素含量的预测模型。实验结果表明,氮磷钾含量预测的R2分别为0.961、0.954、0.958,RMSE分别为0.294%、0.262%、0.196%,实现了很好的建模效果。使用该模型对另2个品种西瓜进行测试,R2超过0.899、RMSE小于0.498%,表明该模型具有很好的泛化性。该高光谱建模方法使用少量波长光谱即实现了高精度检测,在精度和效率上达成了很好的平衡,为后续便携式高光谱检测装备开发奠定了理论基础。 展开更多
关键词 西瓜叶片 元素含量 无损检测 自注意力机制 双向长短时记忆网络 高光谱
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图像阴影去除对Mask R-CNN-识别效果提升的研究
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作者 韦鑫 吴燕斌 +1 位作者 方逵 何潇 《农业工程与装备》 2020年第9期41-44,共4页
首先,针对西瓜叶片阴影,提出了基于YCbCr颜色空间的阴影去除方法;其次,建立三个不同的训练集:未去除阴影的西瓜叶片图像训练集D1、阴影去除的西瓜叶片图像训练集D2,一半未去除阴影一半阴影去除的西瓜叶片图像训练集D3;最后,利用目标分... 首先,针对西瓜叶片阴影,提出了基于YCbCr颜色空间的阴影去除方法;其次,建立三个不同的训练集:未去除阴影的西瓜叶片图像训练集D1、阴影去除的西瓜叶片图像训练集D2,一半未去除阴影一半阴影去除的西瓜叶片图像训练集D3;最后,利用目标分割算法Mask R-CNN训练出三个识别模型M1、M2和M3。实验表明:模型M1的识别效果最低,模型M3适中,模型M2的识别效果最佳。 展开更多
关键词 阴影检测 阴影去除 Mask R-CNN IOU 西瓜叶片
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Substrate Type Affects Growth, Yield and Mineral Composition of Cucumber and Zucchini Squash
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作者 Mariateresa Cardarelli Youssef Rouphae +3 位作者 Salem Darwich Elvira Rea Antonio Fiorillo Giuseppe Colla 《Journal of Life Sciences》 2012年第7期766-770,共5页
The expansion of hydroponics in many countries of the world in the last few decades may be ascribed to the ability of soilless growing systems to avoid various problems arising from the use of the soil. Cucumber (Cuc... The expansion of hydroponics in many countries of the world in the last few decades may be ascribed to the ability of soilless growing systems to avoid various problems arising from the use of the soil. Cucumber (Cucurnis sativus L.) and zucchini (Cucurbita pepo L.) plants were grown in closed-soilless culture under unheated-greenhouse conditions at the experimental farm of University of Tuscia, Central Italy to evaluate the effects of four substrates (rockwool, pumice, perlite, and cocofiber) on growth, yield and plant mineral composition. For both cultures, plants grown in cocofiber, perlite and pumice yielded more than those grown in rockwool. The better temperature regime in cocofiber, perlite and pumice was due to the greater thermal inertia compared to rockwool slabs. Thc concentration of N in zucchini and cucumber leaves was significantly higher in cocofiber, perlite and pumice in comparison to the rockwool treatment. The concentration of K was significantly affected by the substrate only for the zucchini squash with the highest value recorded on the organic substrate (cocofiber), whereas the Ca concentration was significantly influenced by the growing media only for cucumber with the highest value observed on pumice. Finally, the lowest Mg concentration in leaf tissue was observed on plants grown with the rockwool substrate for both zucchini squash and cucumber. We can conclude that cocofiber, perlite and pumice are suitable for zucchini and cucumber production in closed soilless system, whereas the use of rockwool is more suitable for crops grown under heated greenhouse conditions. 展开更多
关键词 Substrate type YIELD mineral composition CUCUMBER zucchini squash.
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