小麦旗叶表型特征提取算法分析与实现

来源 :现代计算机 | 被引量 : 0次 | 上传用户:dongxiaohu123
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
小麦生长过程中的各项外观指标是小麦育种专家关注的问题,为解决传统人工测量中的人力多、周期长等问题,在研究图像处理技术基础上,设计并实现了小麦生物特征提取与分析系统,该系统可分析并估测小麦不同生长时期的旗叶、植株、麦穗等外观形态参数。本文详细介绍小麦旗叶表型特征提取与分析估测算法。经过测试,达到预期效果,估测的数据可为小麦育种专家提供参考。
其他文献
研究分析如何在农村公路投入使用之中,科学化与合理化地进行公路养护与管理工作,并通过多元化举措,提高农村公路养护管理水平和质量,为农村经济发展贡献一份力量.
稀浆封层技术属于预防性养护技术,稀浆封层技术的应用可以改善沥青路面现状,对提升路面工程的使用寿命具有促进作用.为了全面了解稀浆封层技术的应用效果,以江西某公路项目实例为研究背景,从稀浆封层技术应用特点、技术应用过程等方面对该技术的应用情况进行综合分析,以期探讨后,可为类似工程的工作人员提供借鉴.
针对传统路径规划算法在多AGV路径规划时容易出现拥堵的情况,影响运行效率,提出了改进的A*算法。首先,在A*算法启发函数中加入拥堵系数,以避免AGV出现大规模拥堵;其次,约束路径的节点数与转角,减少转向时间的浪费;最后,分析常见的AGV冲突类型,通过建立时间窗模型,预测和规避可能发生的冲突。通过对比试验,验证了算法的有效性。
为了提高当前车载和野外环境安装的低配置设备车型识别系统的精确度,本文提出了一种轻量型CNN分类网络DGNet用于车型识别,该方法在模型结构上保留了DarkNet53网络的滤波器尺寸,采用了Ghost-Conv模块,能够在提高分类精度的同时,大幅降低计算成本,经过实验表明,该方法在分类精度上优于目前轻量型的分类网络,在模型参数和速度方面比原模型减少了一半的计算成本和计算时间。因此,在分类精确度、计算
字符识别具有广泛的应用范围,传统的字符识别方法具有局限性,且识别准确率不高。通过对原有算法进行研究,给出了基于骨架提取和HOG特征的字符识别算法,并从初始值、动量项、学习率和网络结构4个方面对BP网络进行优化,以减小局部最小值的可能性。实现了高准确率的低像素图片识别算法。
为了提高国省干线公路的使用效率,相关部门要加强对干线公路的养护管理.通过讲述国省干线公路养护管理的重要性,提出干线公路养护管理存在的一些问题,从四个方面分析提高国省干线公路养护管理工作水平的策略和方法,以供相关人士交流与参考.
为了解决轴承故障诊断问题,提出了一种基于深度残差BiLSTM网络的轴承故障诊断模型,该故障诊断模型以轴承一维时序振动信号作为输入,在BiLSTM网络基础上构建残差连接完成特征提取,最后在输出端利用Softmax分类器输出故障分类结果。对轴承内圈、外圈、滚珠故障进行诊断实验,故障识别准确率均达到99%以上。通过与深度卷积网络(CNN)、深度LSTM和支持向量机(SVM)等方法的诊断结果进行对比,本文所提方法的故障诊断准确率更高。
多任务需求预测模型(MT-LR)通过商品组合效应解决短期需求预测数据不足的问题。商品组合效应指的是在订单中高频出现且具有代表性的商品组合有着相似的需求趋势。MT-LR首先通过隐狄利克雷模型(latent dirichlet allocation,LDA)学习商品的特征表达,然后通过多任务学习(multi-task learning,MTL)框架共享商品之间的销售数据。与目前主流的需求预测模型相比,MT-LR在两个真实销售数据的短期预测中有更好的表现。
随着无人驾驶技术的发展,交通标志检测技术要求也越来越高。虽然目前主流的目标检测技术能够保证高精确度以及实时性,但是由于模型复杂度高、权重文件大导致模型的实际应用能力不强。基于以上需求,提出一种基于YOLOv5的交通标志检测算法。采用K-means++算法对实验数据集进行聚类分析,重新选择符合交通标志特征的先验框。实验结果表明:在TT100K数据集上,改进后的模型检测效果优异,准确度和召回率较原YO
针对复杂地形机场人工设计RF航段难度大、效率低等问题,提出了一种基于改进A*算法的RF航段自动路径规划方法。首先运用余弦相似度法与点云图像处理算法对机场附近60海里范围内的地形障碍物特征进行提取。其次,依据规章规定利用改进A*算法建立RF航段自动路径规划模型。最后将搜寻的RF航段与现有的RF航段路径及路径长度进行了比对,结果表明,改进的A*算法所规划的RF航段是最优化的,能够满足相关约束条件。