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基于改进YOLO v4的自然环境苹果轻量级检测方法 被引量:35
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作者 王卓 王健 +3 位作者 王枭雄 时佳 白晓平 赵泳嘉 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第8期294-302,共9页
针对苹果采摘机器人识别算法包含复杂的网络结构和庞大的参数体量,严重限制检测模型的响应速度问题,本文基于嵌入式平台,以YOLO v4作为基础框架提出一种轻量化苹果实时检测方法(YOLO v4-CA)。该方法使用MobileNet v3作为特征提取网络,... 针对苹果采摘机器人识别算法包含复杂的网络结构和庞大的参数体量,严重限制检测模型的响应速度问题,本文基于嵌入式平台,以YOLO v4作为基础框架提出一种轻量化苹果实时检测方法(YOLO v4-CA)。该方法使用MobileNet v3作为特征提取网络,并在特征融合网络中引入深度可分离卷积,降低网络计算复杂度;同时,为弥补模型简化带来的精度损失,在网络关键位置引入坐标注意力机制,强化目标关注以提高密集目标检测以及抗背景干扰能力。在此基础上,针对苹果数据集样本量小的问题,提出一种跨域迁移与域内迁移相结合的学习策略,提高模型泛化能力。试验结果表明,改进后模型的平均检测精度为92.23%,在嵌入式平台上的检测速度为15.11 f/s,约为改进前模型的3倍。相较于SSD300与Faster R-CNN,平均检测精度分别提高0.91、2.02个百分点,在嵌入式平台上的检测速度分别约为SSD300和Faster R-CNN的1.75倍和12倍;相较于两种轻量级目标检测算法DY3TNet与YOLO v5s,平均检测精度分别提高7.33、7.73个百分点。因此,改进后的模型能够高效实时地对复杂果园环境中的苹果进行检测,适宜在嵌入式系统上部署,可以为苹果采摘机器人的识别系统提供解决思路。 展开更多
关键词 采摘机器人 苹果检测 YOLO v4 轻量化 注意力机制 迁移学习
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高通量测序法对清香大曲真菌群落结构的分析 被引量:33
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作者 乔晓梅 赵景龙 +1 位作者 杜小威 张秀红 《酿酒科技》 2015年第4期28-31,共4页
利用微生物生态学方法客观分析清香大曲真菌群落结构有利于分析大曲功能,同时明确大曲功能菌。利用高通量测序法分析了冷季和热季清香白酒生产用曲真菌群落结构。结果表明,用不同的宏基因组DNA提供试剂盒,以及不同测序区域得到较为一致... 利用微生物生态学方法客观分析清香大曲真菌群落结构有利于分析大曲功能,同时明确大曲功能菌。利用高通量测序法分析了冷季和热季清香白酒生产用曲真菌群落结构。结果表明,用不同的宏基因组DNA提供试剂盒,以及不同测序区域得到较为一致的结果,清香大曲在热季和冷季的主要真菌类群相同,主要的真菌类群有霉菌和酵母,霉菌有Rhizopus oryzae(米根霉)和Lichtheimia corymbifera(伞枝犁头霉),酵母有Pichia kudriavzevii(库德毕赤酵母)和Saccharomycopsis fibuligera(扣囊复膜酵母),2种霉菌含量明显高于酵母,而且冷季酵母比例较热季明显减少。通过本实验可以确认清香大曲主要真菌类群有米根霉、伞枝犁头霉,酵母菌则比较少,主要有扣囊复膜酵母和库氏毕赤酵母。 展开更多
关键词 高通量测序 清香大曲 真菌群落结构 18S v4 ITS
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基于YOLO v4的铁道侵限障碍物检测方法研究 被引量:26
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作者 刘力 苟军年 《铁道科学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第2期528-536,共9页
铁路侵限异物的自动检测是未来实现铁路智能化的重要组成部分。由于随机的侵限行为可能导致严重的行车后果,研究可以实现连续检测列车运行前方区域状况的技术,是保障列车出行安全的现实需求。针对传统侵限异物检测方法检测类别单一和时... 铁路侵限异物的自动检测是未来实现铁路智能化的重要组成部分。由于随机的侵限行为可能导致严重的行车后果,研究可以实现连续检测列车运行前方区域状况的技术,是保障列车出行安全的现实需求。针对传统侵限异物检测方法检测类别单一和时效性差的不足,提出一种基于YOLO v4检测网络的侵限异物检测模型。在锚框(anchor)的选择上,通过对K-means算法聚类中心的选取方法进行改进,用欧式距离度量替换随机选择的方法,从而获得更具代表的anchor尺寸;在YOLO v4网络的基础上,通过在骨干网络和特征融合网络之间加入压缩和激励模块,在不增加检测时间的同时提升了检测效果;在侵限检测模型的训练方面,使用公共数据集和自制异物侵限数据联合训练的方式提高了模型的泛化能力。在侵限异物测试集上对训练好的模型进行测试,结果表明:该方法对常见异物的平均检测精度达到90.2%,检测速度为53 fps,与Faster R-CNN相比检测精度相差较少的情况下,检测精度有大幅提升。改进的检测模型达到了预期设计目标,可以为铁路侵限异物检测智能化的研究提供参考。 展开更多
关键词 侵限异物 目标检测 YOLO v4 聚类 注意力机制
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代表性人口空间分布数据集的精度评价——以2010年广东省为例 被引量:23
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作者 林丹淳 谭敏 +2 位作者 刘凯 柳林 朱远辉 《热带地理》 CSCD 北大核心 2020年第2期346-356,共11页
以人口密度差异显著的广东省为研究区,比较Worldpop、GPW v4和2种中国公里网格人口分布数据集的空间分布一致性,并以第六次全国人口普查数据为真值,按人口密度分为高、中、低3组,从误差的数值分布和空间分布两方面定量评价4种数据集的精... 以人口密度差异显著的广东省为研究区,比较Worldpop、GPW v4和2种中国公里网格人口分布数据集的空间分布一致性,并以第六次全国人口普查数据为真值,按人口密度分为高、中、低3组,从误差的数值分布和空间分布两方面定量评价4种数据集的精度,最后讨论估算误差的可能来源及数据适用性。结果表明,4种网格人口数据集中Worldpop整体精度最高,且在人口密集区的精度也是最高;GPW v4在低人口密度和中人口密度区域精度略高于Worldpop,但对镇街内人口分布细节刻画不够详细;2种中国公里网格人口分布数据集精度较前两者低,主要受空间化方法和模型变量的选择所限制。Worldpop适合用于人口密度中等及人口密度高区域的精细化研究,GPW v4适合用于长时序、最小研究单元大于镇街的研究,第一种中国公里网格人口分布数据集适合用于需要考虑镇街内人口分布和空间异质性的研究,第二种中国公里网格人口分布数据集适用于需要考虑人口分布细节和空间格局变化的长时序研究。 展开更多
关键词 Worldpop GPW v4 中国公里网格人口分布数据集 精度对比 广东省
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基于改进YOLO v4的安全帽佩戴检测算法 被引量:23
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作者 金雨芳 吴祥 +2 位作者 董辉 俞立 张文安 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2021年第11期268-275,共8页
安全生产管理是建筑、重工业等高危企业发展的重要方针,安全帽在施工生产环境中对人员头部防护起着关键作用,因此加强安全帽佩戴监管十分必要。近年来,基于图像视觉的安全帽佩戴监测方法成为了企业实施管理的主要手段,如何提高安全帽佩... 安全生产管理是建筑、重工业等高危企业发展的重要方针,安全帽在施工生产环境中对人员头部防护起着关键作用,因此加强安全帽佩戴监管十分必要。近年来,基于图像视觉的安全帽佩戴监测方法成为了企业实施管理的主要手段,如何提高安全帽佩戴检测精度和检测速度是应用的关键难题。针对上述问题,文中提出了一种基于改进YOLO v4的安全帽佩戴检测算法。首先,在YOLO v4算法的3个特征图输出的基础上增加了128×128特征图输出,从而将特征图输出的8倍下采样改为4倍下采样,为后续特征融合提供了更多小目标特征。其次,基于密集连接的思想对特征融合模块进行改进以实现特征重用,使得负责小目标检测的Yolo Head分类器可以结合不同层次特征层的特征,从而得到更好的目标检测分类结果。最后,对比实验的结果表明,所提方法的平均精度高达91.17%,相比原网络检测精度提高了2.96%,检测速度基本不变,可达52.9 frame/s,从而在满足实时检测需求的同时可以得到更优的检测精度,有效实现了安全帽佩戴的高速高精度检测。 展开更多
关键词 深度学习 小目标检测 安全帽佩戴检测 YOLO v4 K-MEANS聚类
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地震统计区地震活动性参数b值及ν_4不确定性研究 被引量:21
6
作者 潘华 李金臣 《震灾防御技术》 2006年第3期218-224,共7页
本文结合华北地区几个地震统计区的实例,探讨了地震统计区的重要地震活动性参数b值和v4不确定性的主要影响因素及其特征,并研究分析了其不确定性的大小。结果表明,地震活动性参数的不确定性主要影响因素为样本统计时段、样本处理方法、... 本文结合华北地区几个地震统计区的实例,探讨了地震统计区的重要地震活动性参数b值和v4不确定性的主要影响因素及其特征,并研究分析了其不确定性的大小。结果表明,地震活动性参数的不确定性主要影响因素为样本统计时段、样本处理方法、统计下限震级、高震级年平均发生率等。在郯庐地震统计区,b值变化可达0.2以上,v4的变化可达1.4以上,汾渭地震统计区的不确定性也基本相当,河北平原地震统计区因为地震样本相对丰富,不确定性要小许多。 展开更多
关键词 地震统计区 B值 v4
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基于融合坐标信息的改进YOLO V4模型识别奶牛面部 被引量:20
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作者 杨蜀秦 刘杨启航 +3 位作者 王振 韩媛媛 王勇胜 蓝贤勇 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第15期129-135,共7页
为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标... 为实现奶牛个体的准确识别,基于YOLO V4目标检测网络,提出了一种融合坐标信息的奶牛面部识别模型。首先,采集71头奶牛面部图像数据集,并通过数据增强扩充提高模型的泛化性能。其次,在YOLO V4网络的特征提取层和检测头部分分别引入坐标注意力机制和包含坐标通道的坐标卷积模块,以增强模型对目标位置的敏感性,提高识别精度。试验结果表明,改进的YOLO V4模型能够有效提取奶牛个体面部特征,平均精度均值为93.68%,平均帧率为18帧/s,虽然检测速度低于无锚框的CenterNet,但平均精度均值提高了10.92%;与Faster R-CNN和SSD模型相比,在检测速度提高的同时,精度分别提高了1.51和16.32个百分点;与原始YOLO V4相比,mAP提高0.89%,同时检测速度基本不变。该研究为奶牛精准养殖中的牛脸图像识别提供了一种有效的技术支持。 展开更多
关键词 图像识别 动物 奶牛面部 YOLO v4 注意力机制 坐标卷积
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NDV La Sota、V4疫苗免疫鸡及免疫攻毒鸡的主要特异性血清抗体动态变化规律比较 被引量:12
8
作者 孙建宏 曹殿军 +4 位作者 刘培欣 闫丽辉 陈杰 曲鲁江 刘宝全 《中国预防兽医学报》 CAS CSCD 北大核心 2001年第3期199-202,共4页
本研究应用间接ELISA方法对新城疫LaSota和V4疫苗免疫SPF鸡及免疫后攻毒SPF鸡的血清中新城疫病毒(NDV)特异性HI抗体、IgM和IgG抗体水平的动态变化进行了检测。结果表明 ,V4较LaSota疫苗免疫鸡HI抗体提前 3天左右出现 ,但除高峰期 (1周左... 本研究应用间接ELISA方法对新城疫LaSota和V4疫苗免疫SPF鸡及免疫后攻毒SPF鸡的血清中新城疫病毒(NDV)特异性HI抗体、IgM和IgG抗体水平的动态变化进行了检测。结果表明 ,V4较LaSota疫苗免疫鸡HI抗体提前 3天左右出现 ,但除高峰期 (1周左右 )外 ,其HI抗体水平均低于LaSota免疫鸡。LaSota疫苗免疫鸡血清中NDV特异性IgM和IgG抗体水平高于V4免疫鸡 ,IgG抗体高峰较V4免疫鸡提前约 2周出现 ,攻毒后 ,LaSota免疫鸡血清中特异性IgG和IgG回忆应答显著 ,而V4免疫鸡IgM和IgG回忆应答不明显。 展开更多
关键词 新城疫 血清抗体 疫苗 免疫鸡 攻毒鸡
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基于改进YOLO v4的玉米种子外观品质检测方法 被引量:16
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作者 范晓飞 王林柏 +3 位作者 刘景艳 周玉宏 张君 索雪松 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第7期226-233,共8页
针对玉米种子在外观品质检测中需要快速识别与定位的需求,提出了一种基于改进YOLO v4的目标检测模型,同时结合四通道(RGB+NIR)多光谱图像,对玉米种子外观品质进行了识别与分类。为了减少改进后模型的参数量,本文将主干特征提取网络替换... 针对玉米种子在外观品质检测中需要快速识别与定位的需求,提出了一种基于改进YOLO v4的目标检测模型,同时结合四通道(RGB+NIR)多光谱图像,对玉米种子外观品质进行了识别与分类。为了减少改进后模型的参数量,本文将主干特征提取网络替换为轻量级网络MobileNet V1。为了进一步提升模型的性能,通过试验研究了空间金字塔池化(Spatial pyramid pooling,SPP)结构在不同位置上对模型性能的影响,最终选取改进YOLO v4MobileNet V1模型对玉米种子外观品质进行检测。试验结果表明,模型的综合评价指标平均F1值和mAP达到93.09%和98.02%,平均每检测1幅图像耗时1.85 s,平均每检测1粒玉米种子耗时0.088 s,模型参数量压缩为原始模型的20%。四通道多光谱图像的光谱波段可扩展到可见光范围之外,并能够提取出更具有代表性的特征信息,并且改进后的模型具有鲁棒性强、实时性好、轻量化的优点,为实现种子的高通量质量检测和优选分级提供了参考。 展开更多
关键词 玉米种子 外观品质 多光谱图像 YOLO v4 MobileNet v1
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基于改进YOLO v4的荔枝病虫害检测模型 被引量:13
10
作者 王卫星 刘泽乾 +3 位作者 高鹏 廖飞 李强 谢家兴 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期227-235,共9页
为实时准确地检测到自然环境下背景复杂的荔枝病虫害,本研究构建荔枝病虫害图像数据集并提出荔枝病虫害检测模型以提供诊断防治。以YOLO v4为基础,使用更轻、更快的轻量化网络GhostNet作为主干网络提取特征,并结合GhostNet中的核心设计... 为实时准确地检测到自然环境下背景复杂的荔枝病虫害,本研究构建荔枝病虫害图像数据集并提出荔枝病虫害检测模型以提供诊断防治。以YOLO v4为基础,使用更轻、更快的轻量化网络GhostNet作为主干网络提取特征,并结合GhostNet中的核心设计引入更低成本的卷积Ghost Module代替颈部结构中的传统卷积,得到轻量化后的YOLO v4-G模型。在此基础上使用新特征融合方法和注意力机制CBAM对YOLO v4-G进行改进,在不失检测速度和模型轻量化程度的情况下提高检测精度,提出YOLO v4-GCF荔枝病虫害检测模型。构建的数据集包含荔枝病虫害图像3725幅,其中病害种类包括煤烟病、炭疽病和藻斑病3种,虫害种类包括毛毡病和叶瘿蚊2种。试验结果表明,基于YOLO v4-GCF的荔枝病虫害检测模型,对于5种病虫害目标在训练集、验证集和测试集上的平均精度分别为95.31%、90.42%和89.76%,单幅图像检测用时0.1671 s,模型内存占用量为39.574 MB,相比改进前的YOLO v4模型缩小84%,检测速度提升38%,在测试集中检测平均精度提升4.13个百分点,同时平均精度比常用模型YOLO v4-tiny、EfficientDet-d2和Faster R-CNN分别高17.67、12.78、25.94个百分点。所提出的YOLO v4-GCF荔枝病虫害检测模型能够有效抑制复杂背景的干扰,准确且快速检测图像中荔枝病虫害目标,可为自然环境下复杂、非结构背景的农作物病虫害实时检测研究提供参考。 展开更多
关键词 荔枝 病虫害检测 目标检测 YOLO v4 轻量化
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基于观测几何的环境卫星红外相机遥感火点监测算法 被引量:17
11
作者 贺宝华 陈良富 +6 位作者 陶金花 苏林 王子峰 李莘莘 韩冬 张莹 余超 《红外与毫米波学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期104-108,114,共6页
MODIS V4算法在观测天顶角较大或太阳天顶角较大时会出现火点漏判现象,针对这个问题,通过数值模拟的方法分析了由明火与背景地物组成的火点像元的亮温在不同观测几何条件下的变化,并在MODIS V4算法基础上提出了针对环境卫星红外相机的... MODIS V4算法在观测天顶角较大或太阳天顶角较大时会出现火点漏判现象,针对这个问题,通过数值模拟的方法分析了由明火与背景地物组成的火点像元的亮温在不同观测几何条件下的变化,并在MODIS V4算法基础上提出了针对环境卫星红外相机的基于观测几何的遥感火点监测算法.通过高分辨CCD数据建立烟羽掩码对多景环境卫星火点监测结果进行了验证.与MODIS火点产品对比,环境卫星在火点定位以及小面积火点识别方面具有优势. 展开更多
关键词 MODIS v4 观测几何 环境卫星红外相机 火点监测
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基于改进MobileFaceNet的羊脸识别方法 被引量:14
12
作者 张宏鸣 周利香 +3 位作者 李永恒 郝靳晔 孙扬 李书琴 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第5期267-274,共8页
针对羊只个体差异较小,相似度高难以辨别,远距离识别准确率不高等问题,本文基于MobileFaceNet网络提出了一种融合空间信息的高效通道注意力机制的羊脸识别模型,对羊只进行非接触式识别。该研究基于YOLO v4目标检测方法生成羊脸检测器,... 针对羊只个体差异较小,相似度高难以辨别,远距离识别准确率不高等问题,本文基于MobileFaceNet网络提出了一种融合空间信息的高效通道注意力机制的羊脸识别模型,对羊只进行非接触式识别。该研究基于YOLO v4目标检测方法生成羊脸检测器,以构建羊脸识别数据库;在MobileFaceNet的深度卷积层和残差层中引入融合空间信息的高效通道注意力(ECCSA),以增加主干特征的提取范围,提高识别率,并采用余弦退火进行动态学习率调优,最终构建ECCSA-MFC模型,实现羊只个体识别。试验结果表明,在羊脸检测上,基于YOLO v4的羊脸检测模型准确率可达97.91%,可以作为脸部检测器;在羊脸识别上,ECCSA-MFC模型在开集验证中识别率可达88.06%,在闭集验证中识别率可达96.73%。该研究提出的ECCSA-MFC模型在拥有较高识别率的同时更加轻量化,模型所占内存仅为4.8 MB,可为羊场智慧化养殖提供解决方案。 展开更多
关键词 羊脸识别 YOLO v4 MobileFaceNet 注意力机制 ECCSA-MFC
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基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法 被引量:15
13
作者 王相友 李晏兴 +3 位作者 杨振宇 张蒙 王荣铭 崔丽霞 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期241-247,262,共8页
为实现收获后含杂马铃薯中土块石块的快速检测和剔除,提出了一种基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法。YOLO v4模型以CSPDarknet53为主干特征提取网络,在保证检测准确率的前提下,利用通道剪枝算法对模型进行剪枝处理,以简化... 为实现收获后含杂马铃薯中土块石块的快速检测和剔除,提出了一种基于改进YOLO v4模型的马铃薯中土块石块检测方法。YOLO v4模型以CSPDarknet53为主干特征提取网络,在保证检测准确率的前提下,利用通道剪枝算法对模型进行剪枝处理,以简化模型结构、降低运算量。采用Mosaic数据增强方法扩充图像数据集(8621幅图像),对模型进行微调,实现了马铃薯中土块石块的检测。测试表明,剪枝后模型总参数量减少了94.37%,模型存储空间下降了187.35 MB,前向运算时间缩短了0.02 s,平均精度均值(Mean average precision,mAP)下降了2.1个百分点,说明剪枝处理可提升模型性能。为验证模型的有效性,将本文模型与5种深度学习算法进行比较,结果表明,本文算法mAP为96.42%,比Faster R-CNN、Tiny-YOLO v2、YOLO v3、SSD分别提高了11.2、11.5、5.65、10.78个百分点,比YOLO v4算法降低了0.04个百分点,模型存储空间为20.75 MB,检测速度为78.49 f/s,满足实际生产需要。 展开更多
关键词 马铃薯 石块检测 通道剪枝 YOLO v4
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弹簧钢52CrMoV4连续冷却相变的组织变化 被引量:15
14
作者 侯环宇 黄艳新 +3 位作者 田志强 陈红卫 刘艳丽 安治国 《材料热处理学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期129-132,共4页
采用DIL805L型膨胀仪研究了弹簧钢52Cr Mo V4连续冷却相变组织变化规律,分析了合金元素和冷却速度对CCT曲线、相变组织和显微硬度的影响。结果表明:Cr、Mo、V、Mn等元素的加入使得弹簧钢52Cr Mo V4珠光体和贝氏体转变曲线完全分离,可以... 采用DIL805L型膨胀仪研究了弹簧钢52Cr Mo V4连续冷却相变组织变化规律,分析了合金元素和冷却速度对CCT曲线、相变组织和显微硬度的影响。结果表明:Cr、Mo、V、Mn等元素的加入使得弹簧钢52Cr Mo V4珠光体和贝氏体转变曲线完全分离,可以在较宽的冷却速度范围内得到马氏体+贝氏体组织,当冷却速度大于等于5℃/s时,连续冷却转变获得单一的马氏体组织。冷却速度增加,促使了连续冷却转变后的组织细化,显微硬度增大。 展开更多
关键词 弹簧钢 52Cr MO v4 相变 CCT曲线 连续冷却
原文传递
16S rRNA基因高变区V4和V3-V4及测序深度对油藏细菌菌群分析的影响 被引量:12
15
作者 刘明艳 马嘉晗 +3 位作者 李瑜 刘文霞 秦鸿娟 高配科 《微生物学通报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期440-449,共10页
【背景】16S rRNA基因测序是当前研究微生物群落组成及其分布的重要手段。【目的】揭示16S rRNA基因高变区V4(515-806)和V3-V4(338-806)及测序深度(1-2万条和10万条)对油藏微生物细菌群落组成和多样性分析的影响。【方法】所用油水样细... 【背景】16S rRNA基因测序是当前研究微生物群落组成及其分布的重要手段。【目的】揭示16S rRNA基因高变区V4(515-806)和V3-V4(338-806)及测序深度(1-2万条和10万条)对油藏微生物细菌群落组成和多样性分析的影响。【方法】所用油水样细菌16SrRNA基因拷贝数为(6.51±0.56)×108/L,16SrRNA基因V4区测序使用IlluminaMiSeqPE250测序平台,V3-V4区测序使用MiSeqPE300测序平台。【结果】测序深度达到1-2万条时,V4和V3-V4区测序文库覆盖率均达到99.6%以上,且具有较好的可重复性;V4区测序深度为1-2万和10万时,菌群α多样性指数受测序深度影响不显著;与V4区测序相比,同样测序深度(1-2万)下,V3-V4区测序获得的菌群α多样性指数有所降低。V4测序1-2万与10万获得的菌群中几乎未出现显著性差异微生物类群;同样测序深度(1-2万)下,V4与V3-V4测序相比,优势微生物类群Epsilonproteobacteria(51.37%:64.23%)和Deltaproteobacteria(17.96%:11.40%)相对丰度表现出显著差异。【结论】测序深度达到一定水平,增加测序深度会一定程度上影响菌群α多样性指数,对菌群β多样性分析的影响十分有限;同一测序深度下,V4区与V3-V4区测序获得的细菌菌群α多样性指数明显不同,部分优势微生物类群的相对丰度值之间具有显著性差异。鉴于测序读长的提升和测序成本降低,与V4区测序相比,V3-V4区测序在更低的测序深度下文库覆盖率更高,可提供更多用于反映物种亲缘关系的16S rRNA碱基信息,本文认为V3-V4区测序可作为当下菌群分析的首选区域。 展开更多
关键词 油藏 细菌 16S rRNA v4 v3-v4 MiSeq测序
原文传递
基于红外热成像的生猪耳温自动提取算法 被引量:14
16
作者 肖德琴 林思聪 +3 位作者 刘勤 黄一桂 曾瑞麟 陈丽 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第8期255-262,共8页
针对利用红外热成像进行生猪体温自动提取困难的问题,在设施猪场生猪体温红外巡检装置的基础上,提出将生猪耳部区域作为其体温的代表区域,探索一种基于红外热像图的生猪耳温自动提取算法(IT-PETE)。该算法通过高效而准确地识别生猪耳部... 针对利用红外热成像进行生猪体温自动提取困难的问题,在设施猪场生猪体温红外巡检装置的基础上,提出将生猪耳部区域作为其体温的代表区域,探索一种基于红外热像图的生猪耳温自动提取算法(IT-PETE)。该算法通过高效而准确地识别生猪耳部区域并提取耳部区域的温度最大值和平均值,实现生猪体温非接触式自动监测。IT-PETE算法首先用拉普拉斯算子对生猪热红外图像进行预处理,然后基于YOLO v4和形态学对热红外图像中的生猪耳部进行提取,并结合耳部分割图像和温度矩阵自动获取耳部区域温度的最大值和平均值。采用5折交叉验证方法训练生猪耳部区域检测模型,训练集和验证集图像共2000幅,测试集400幅。试验表明,YOLO v4耳部区域检测准确率为97.6%,比Faster R-CNN和SSD分别提高了2.0个百分点和7.8个百分点,单帧图像的平均检测时间为12 ms。同时对20头猪的人工统计耳温数据与算法提取体温进行相关性分析,得到两者在耳部区域温度最大值和平均值的决定系数分别为0.9849和0.9119,表明IT-PETE算法对体温数据的提取具有可靠性和可行性。因此,IT-PETE算法在一定程度上可为生猪体温自动化监测和预警系统提供技术支撑。 展开更多
关键词 生猪 耳温提取 YOLO v4 热红外成像
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基于Compact-YOLO v4的茶叶嫩芽移动端识别方法 被引量:9
17
作者 黄家才 唐安 +3 位作者 陈光明 张铎 高芳征 陈田 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期282-290,共9页
茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础,采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟,但该方法过度依赖于高性能硬件,不利于采茶机器人移动端的部署,针对这一问题,本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别... 茶叶嫩芽精准识别是实现嫩芽智能化采摘的前提与基础,采用视觉和深度学习的嫩芽识别方法逐渐成熟,但该方法过度依赖于高性能硬件,不利于采茶机器人移动端的部署,针对这一问题,本文提出一种基于Compact-YOLO v4算法的茶叶嫩芽移动端识别方法。首先对YOLO v4算法的Backbone网络和Neck网络进行改进,将Backbone网络替换为GhostNet,将Neck网络中传统卷积替换为Ghost卷积,改进后的模型内存占用量仅为原来的1/5。接着运用迁移学习的训练方法提升模型精度,试验表明,Compact-YOLO v4算法模型的精度、召回率、平均精度均值、F1值分别为51.07%、78.67%、72.93%和61.45%。最后将本文算法模型移植到PRO-RK3568-B移动端开发板,通过转换模型、量化处理、改进部署环境3种方式,降低模型推理计算对硬件性能的需求,最终在保证嫩芽识别准确率的前提下,实现了优化模型推理过程、减轻移动端边缘计算压力的目的,为茶叶嫩芽采摘机器人的实际应用提供了技术支撑。 展开更多
关键词 茶叶嫩芽识别 轻量化 Compact-YOLO v4 移动端部署
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大学计算机基础课程教学改革和教材建设的重要指导——推荐《计算机基础课程教学基本要求》 被引量:13
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作者 周苏 《计算机教育》 2009年第21期153-157,共5页
按教育部要求,由教育部理工类计算机基础课程教学指导分委员会编制完成的《计算机基础课程教学基本要求》(V4.0,以下简称《基本要求》)近期正式发布并出版发行。
关键词 计算机基础课程 教学基本要求 课程教学改革 教材 大学 v4.0 教学指导 出版发行
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H9000 V4.0环境下的水电厂培训仿真系统 被引量:11
19
作者 王德宽 杨叶平 《水电站机电技术》 2008年第3期32-35,共4页
OTS2000是建立在H9000系统环境下的培训仿真系统,以SimuLog仿真描述语言为基础,对水电厂的现场设备进行描述,并由SimuEngine仿真器完成仿真。移植到H9000 V4.0后的OTS2000仿真系统功能更丰富,使用方便,跨平台兼容性好。文章首先介绍OTS2... OTS2000是建立在H9000系统环境下的培训仿真系统,以SimuLog仿真描述语言为基础,对水电厂的现场设备进行描述,并由SimuEngine仿真器完成仿真。移植到H9000 V4.0后的OTS2000仿真系统功能更丰富,使用方便,跨平台兼容性好。文章首先介绍OTS2000培训仿真系统的设计原则,然后介绍系统的仿真配置模式及系统硬件结构,最后介绍移植到H9000 V4.0环境下仿真系统的主要功能。 展开更多
关键词 OTS2000 培训仿真系统 Simulog 水电站 监控系统 H9000 v4.0
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基于深度学习的群养鸡只行为监测方法研究 被引量:10
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作者 李娜 任昊宇 任振辉 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第2期117-121,共5页
畜禽的行为能够反映其健康状况、环境舒适度等福利信息,是评价畜禽福利状况的重要指标。为了实时自动监测鸡舍中鸡群的行为状况,提出了1种基于深度学习的鸡群行为监测方法。用摄像头连续4个月每天7:00—17:30记录散养鸡群在鸡舍内的活动... 畜禽的行为能够反映其健康状况、环境舒适度等福利信息,是评价畜禽福利状况的重要指标。为了实时自动监测鸡舍中鸡群的行为状况,提出了1种基于深度学习的鸡群行为监测方法。用摄像头连续4个月每天7:00—17:30记录散养鸡群在鸡舍内的活动,筛选7988幅图片对鸡只的采食、站立、趴卧、梳羽、啄羽和打架行为进行标注,利用YOLO v4目标检测模型识别,各行为平均精确率分别为采食96.67%、站立90.34%、趴卧78.46%、梳羽82.01%、啄羽63.38%、打架67.14%,模型总体平均精确率为79.69%。为进一步提高啄羽行为检测结果,采用了时间序列分析方法提取持续时间大于30 s的啄羽行为。实验结果表明,该方法可以实现群养鸡只行为的实时自动监测,解决人工不能全天实时监测的问题,为精准化养殖提供了可能。 展开更多
关键词 YOLO v4 鸡只行为识别 时间序列 精准畜牧业
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