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针对储粮害虫杀虫效果评估实验,本文提出了一种多目标跟踪算法,通过跟踪评估区域内多头储粮害虫的运动给出每头害虫的活跃程度,对害虫存活状态进行自动评估。算法基于 Faster R-CNN框架的目标检测技术,融合Mean Shift和Deep SORT目标跟踪算法,实现了对储粮害虫运动位置的连续跟踪,且减少了两头害虫相遇再分离后身份错位问题发生的情况。对于20头以内的同种害虫,平均多目标跟踪准确率为95.89%,多目标跟踪精度为83.18%。而且在目标跟踪算法中记录了每头储粮害虫的速度变化,通过分析一定时长的害虫移动速度,提出了一种评估储粮害虫活跃程度为低、中或高的分级方法,可以辅助实验人员对实验效果的分析。 相似文献
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针对羊毛织物在穿着时受外力摩擦作用易起毛起球的现象,采用可产生单分散小尺寸微粒的电雾化技术整理羊毛织物。实验选用常见的环保型整理剂过氧化氢和壳聚糖溶液,探究整理剂类型、溶液浓度和处理时间对羊毛织物抗起毛起球性能的影响,并通过扫描电子显微镜观察电雾化整理前后羊毛织物和纤维表面的形貌变化。结果表明:电雾化处理壳聚糖溶液产生的微粒对羊毛纤维表面起到了包裹作用,羊毛织物抗起毛起球等级最高提升1级以上;电雾化处理过氧化氢溶液对羊毛纤维表面鳞片有一定的破坏作用,羊毛织物抗起毛起球等级可提升0.5级以上;电雾化处理过氧化氢和壳聚糖溶液对羊毛织物协同整理较长时间(如240 min),织物的抗起毛起球提升效果最好。 相似文献
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目的:深入研究和开发利用雪菊资源。方法:采用盐酸水解法处理样品(和田、乌鲁木齐、阿坝、泸定、西宁5个产地雪菊),使用全自动氨基酸分析仪测定其17种氨基酸含量,在此基础上,分析雪菊氨基酸的呈味特征,与联合国粮农组织/世界卫生组织 FAO/WHO颁布氨基酸模式谱相比较,计算雪菊的氨基酸比值(RAA)、氨基酸比值系数(RC)、氨基酸比值系数分(SRC),并对雪菊的17种氨基酸进行相关性分析和聚类分析,综合评价雪菊蛋白质的营养价值。结果:5种产地雪菊均含有17种氨基酸,氨基酸总含量差距不大。泸定、阿坝雪菊呈味特征以苦味为主,其余3种雪菊呈味强度从大到小依次为鲜味、苦味、甜味。与氨基酸模式谱相比较,5个产地雪菊中Met+Cys均低于模式谱标准,泸定、和田与乌鲁木齐的其他必需氨基酸占总氨基酸的比例均接近并高于模式谱标准。根据RC值大小,可确定Met与Cys为雪菊的第一限制氨基酸。各产地雪菊SRC值为75~80,必需氨基酸占氨基酸总量的比值(E/T值)为31%~36%,必需氨基酸与非必需氨基酸的比值(E/N值)为46%~55%。5个产地雪菊E/N值均略低于FAO/WHO理想蛋白质标准。结论:雪菊有丰富的氨基酸,具有一定的药用价值且冲泡口感好,可深入开发。 相似文献
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伴随无铅化高密度电子组装技术的发展,印刷电路板设计工艺变得越来越重要,相应地对基材选择、元器件布局、焊盘设计以及布线等要求也变得越来越高。针对以上问题,给出了详细的设计工艺要求,并对设计不当而造成的缺陷加以归纳与分析。 相似文献
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本文提出了一种基于深度学习的粘虫板储粮害虫图像检测算法,实现了放置在粮仓表面粘虫板诱捕的六大类害虫(米象/玉米象、谷蠹、扁谷盗、锯谷盗、拟谷盗、烟草甲)的定位和识别。考虑粘虫板图像的背景复杂、害虫体积较小、姿态多样的特点,改进了SSD的目标框回归策略、损失函数和特征提取网络结构,测试结果表明本文提出的算法可有效检测粘虫板上的害虫,检测平均正确率(mAP)可以达到81.36%。改进后的SSD算法部署在储粮害虫监测系统中,目前已在全国十一个粮库进行实验测试。 相似文献
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由于传统回转窑筒体端部结构存在缺陷,冷却不好,易造成筒体变形、耐火材料脱落,并引发一系列生产问题。为此,长天公司设计了一种新型端部冷却风道结构,有效地提高了换热效率,改善了回转窑端部的冷却效果,使简体端部寿命由原来的1年延长到5—6年。 相似文献
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