基于Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法研究

为提高自然环境下蔗田杂草检测准确率,提出一种基于改进的Faster R-CNN的蔗田杂草检测算法。在特征提取阶段使用BFP模块均衡各级语义特征来加强对杂草图像深层特征的提取;采用DLA策略动态调整网络的标签预测阈值,解决训练前期正样本稀缺问题;使用Soft-NMS对模型进行优化,通过改进原模型的NMS减少单类目标漏检并提高目标定位精度。试验结果表明,优化后算法的mAP值达81.3%,与原Faster R-CNN算法相比,精度提升6.2%,平均每幅图像测试耗时0.132 s,且在AP 50、AP s、AP l指标上分别有6.5%、4.7%、5.1%的提高。改进后的算法具有较高的检测精度和稳定性,可以满足复杂自然环境下的蔗田杂草检测需求。

DNA信息存储核心技术及其发展

在过去的几十年里,互联网技术的发展和普及推动人类进入了数字信息时代,互联网已成为人类生活的重要组成部分。随着数字化生活方式的到来,人们每时每刻都在产生大规模的数字信息,如何将这些信息进行便捷有效的存储是个必须面对的问题。针对数据存储面临的种种问题,该文从现有的存储方式和存储介质出发,对当前存储领域进行深入研究,分析了DNA作为未来大数据存储介质的优势,以及DNA存储的核心技术和潜在的应用前景。另外,该文通过对DNA信息存储的核心技术进行剖析和讨论,提出了未来DNA信息存储发展的趋势和见解,以期对DNA信息存储发展提供新的思路。