检索结果-内蒙古大学图书馆

农业技术与装备 2023年第3期 118-120页

作者：燕红文山西农业大学信息科学与工程学院山西太谷038001

文章紧跟时代发展要求,在地方农科院校的计算机通识课教育中引入新工科理念,为培养学生具备大数据、云计算、人工智能以及移动互联的相关理论素养,掌握相关的数据分析工具,具备创新性解决问题的能力,研究构建基于Python计算机通识课程... 详细信息

文章紧跟时代发展要求,在地方农科院校的计算机通识课教育中引入新工科理念,为培养学生具备大数据、云计算、人工智能以及移动互联的相关理论素养,掌握相关的数据分析工具,具备创新性解决问题的能力,研究构建基于Python计算机通识课程教学体系,不但使其具有计算思维能力,而且掌握了实现计算思维能力的工具,锻炼其动手能力,增强其创新能力,为地方农林院校计算机通识课教学改革提供了参考。

关键词： Python 计算机通识课新工科教学体系重构

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江西省崇义上堡梯:完善的梯田灌溉系统工程

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地图 2023年第2期 68-85页

作者：朱燕红(文/图) 不详

赣州市崇义县地处江西省西南端,章水上游,赣湘边界罗霄山南麓。县内山脉纵横交错,群峰起伏连绵,崇山峻岭中隐藏着一颗闪耀的明珠--上堡梯田。层层叠叠的上堡梯田垂直落差近千米,面积约34平方千米,是一个完善的梯田灌溉系统工程,被誉为... 详细信息

赣州市崇义县地处江西省西南端,章水上游,赣湘边界罗霄山南麓。县内山脉纵横交错,群峰起伏连绵,崇山峻岭中隐藏着一颗闪耀的明珠--上堡梯田。层层叠叠的上堡梯田垂直落差近千米,面积约34平方千米,是一个完善的梯田灌溉系统工程,被誉为“世界最大客家梯田”。

关键词：崇义罗霄山梯田江西省赣州市纵横交错

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多措并举推动党史学习教育见行动出实效

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雷锋 2021年第11期 48-49页

作者：曹燕红(文/图) 不详

中国农业发展银行北京分行坚持"严"标准,把握"深"层次,探索"活"形式,务求"实"效果,掀起"新"热潮,推动党史学习教育与政策性银行履职发展相结合。通过党史学习教育,农发行北京分行有... 详细信息

中国农业发展银行北京分行坚持"严"标准,把握"深"层次,探索"活"形式,务求"实"效果,掀起"新"热潮,推动党史学习教育与政策性银行履职发展相结合。通过党史学习教育,农发行北京分行有效破解了党建与业务发展"两张皮"的问题,业务高质量发展取得了显著成效。

关键词：政策性银行中国农业发展银行显著成效多措并举高质量发展农发行两张皮业务

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古火山的自述

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闽南风 2021年第4期 47-48页

作者：黄燕红(文/图) 不详

一我是1700万岁的牛头山火山。或许你曾听说:中国古火山,“北有五大连池,南有牛头山”。每天两次,当潮水严格按照农历时间节点,渐涌渐退时,我从烟波浩渺中,逐渐出露到水面上。我迎曙光,赏晚霞,看鸥鹭翱翔,翩翩如仙。还看不同肤色不同年... 详细信息

一我是1700万岁的牛头山火山。或许你曾听说:中国古火山,“北有五大连池,南有牛头山”。每天两次,当潮水严格按照农历时间节点,渐涌渐退时,我从烟波浩渺中,逐渐出露到水面上。我迎曙光,赏晚霞,看鸥鹭翱翔,翩翩如仙。还看不同肤色不同年纪的孩子们,慕滨海火山而来,或访古探奇,或嬉戏度假,或避寒越冬。

关键词：牛头山五大连池古火山时间节点

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基于机器视觉的番茄损伤区域自动检测

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无线互联科技 2020年第11期17卷 126-127页

作者：燕红文山西农业大学信息科学与工程学院山西晋中030801

番茄损伤区域检测是判断番茄表面缺陷、准确分类番茄等级的重要手段。通过分析机器视觉对番茄损伤的具体检测流程,文章依次采集了番茄图像、分析其损伤部位特征、对其损伤检测和提取损伤部位特征值,使其损伤部位在图像上有了具体的表达... 详细信息

番茄损伤区域检测是判断番茄表面缺陷、准确分类番茄等级的重要手段。通过分析机器视觉对番茄损伤的具体检测流程,文章依次采集了番茄图像、分析其损伤部位特征、对其损伤检测和提取损伤部位特征值,使其损伤部位在图像上有了具体的表达,达到番茄缺陷快速、准确识别的目的,并基于机器视觉技术设计、开发番茄损伤区域自动检测系统,引入实际应用案例检验系统的准确率,可为农产品损伤检测提供帮助。

关键词：机器视觉番茄损伤区域自动检测

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基于计算机视觉核桃质量预测方法的探讨

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无线互联科技 2020年第9期17卷 156-157页

作者：燕红文山西农业大学信息科学与工程学院山西晋中030801

在农产品检测与分级领域中,计算机视觉技术得到普遍应用,已经成为农产品智能化、自动化检测与分级的一项关键技术。文章分析计算机视觉技术的发展与应用现状,提出基于计算机视觉的核桃质量预测方法,通过实例应用对核桃质量预测方法的有... 详细信息

在农产品检测与分级领域中,计算机视觉技术得到普遍应用,已经成为农产品智能化、自动化检测与分级的一项关键技术。文章分析计算机视觉技术的发展与应用现状,提出基于计算机视觉的核桃质量预测方法,通过实例应用对核桃质量预测方法的有效性进行检验,期望为提高核桃检测与分级效率提供参考。

关键词：计算机视觉技术核桃质量预测

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农业机械领域对计算机视觉技术的应用

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无线互联科技 2020年第10期17卷 144-145页

作者：燕红文山西农业大学信息科学与工程学院山西晋中030801

计算机技术的飞速发展给很多领域都带来了巨大的改变,当前,基于计算机技术衍生出来的各项技术在农业机械中也得到了广泛的应用。随着农业信息化技术的不断发展,计算机视觉在农业机械中的应用也越来越普遍,诸多研究成果极大地推动了农业... 详细信息

计算机技术的飞速发展给很多领域都带来了巨大的改变,当前,基于计算机技术衍生出来的各项技术在农业机械中也得到了广泛的应用。随着农业信息化技术的不断发展,计算机视觉在农业机械中的应用也越来越普遍,诸多研究成果极大地推动了农业机械信息化的发展。文章研究计算机视觉技术的发展变化过程以及其在农业机械中的具体应用,针对多方面的使用现状进行了论述,同时,还根据该技术当前发展形势,对其发展和应用前景进行了一定的分析。

关键词：计算机视觉技术农业机械图像处理应用研究

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基于特征金字塔注意力与深度卷积网络的多目标生猪检测

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农业工程学报 2020年第11期36卷 193-202页

作者：燕红文刘振宇崔清亮胡志伟山西农业大学信息科学与工程学院太谷030801 山西农业大学工学院太谷030801

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(Feature Pyramid Attention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型... 详细信息

在生猪饲养环境中,猪只黏连、杂物遮挡等给生猪个体多目标检测带来很大困难。该研究以猪圈群养生猪为研究对象,以视频帧为数据源,提出一种适用于生猪形体检测的特征金字塔注意力(Feature Pyramid Attention,FPA)与Tiny-YOLO相结合的模型FPA-Tiny-YOLO。该模型将注意力信息融入到特征提取过程,在不大幅增加计算量的前提下即可提升特征提取能力、提高检测精度。对8栏日龄20~105 d的45头生猪视频截取图像进行图像处理,获得标注图片4102张,构建了4种深度FPA模块分别加入YOLOV3与Tiny-YOLO模型中。试验表明,深度为3的FPA模块(即FPA-3)的Tiny-YOLO模型在测试集上对群养生猪多目标检测的召回率Recall、F1与平均检测精度mAP指标值最佳,分别达到86.09%、91.47%和85.85%,比未引入FPA模块的Tiny-YOLO模型均有不同程度的提高。选用不同的IOU(Intersection Over Union)和score阈值超参数值对模型预测结果均有不同程度影响;将测试集图像按照是否黏连与遮挡划分4种场景来探究该模型的鲁棒性。试验表明,加入FPA-3模块后Tiny-YOLO的Recall、F1与mAP比Tiny-YOLO分别提升6.73、4.34和7.33个百分点,说明特征金字塔注意力信息有利于精确、有效地对不同场景群养生猪进行多目标检测。研究结果可为后续开展生猪身份识别和行为分析移动端应用提供参考。

关键词：图像处理算法目标检测 Tiny-YOLO 特征金字塔注意力(FPA)

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高光谱技术结合GLCM的油桃品种判别研究

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农业技术与装备 2021年第12期 5-7,10页

作者：黄锋华燕红文苗荣慧山西农业大学信息科学与工程学院山西太谷030801

为实现对同产地4个油桃品种分类,本研究采用420~1000 nm波段和900~1700 nm波段高光谱技术对其进行处理,通过GLCM提取得到可见/近红外波段的图像纹理特征值差异较显著,并建立PLS、LS-SVM、ELM模型对4类油桃品种进行分类判别研究。研究结... 详细信息

为实现对同产地4个油桃品种分类,本研究采用420~1000 nm波段和900~1700 nm波段高光谱技术对其进行处理,通过GLCM提取得到可见/近红外波段的图像纹理特征值差异较显著,并建立PLS、LS-SVM、ELM模型对4类油桃品种进行分类判别研究。研究结果表明:对于可见/近红外波段下的图像纹理特征值采用PLS模型建立的判别精度最高,其整体模型的判别正确率达到81.49%,可为检测设备研究提供理论支撑。

关键词：高光谱 GLCM 纹理特征值 PLS

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基于分水岭分割算法对燕麦籽粒识别中粘连区域的分割

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计算机时代 2020年第1期 23-25页

作者：燕红文崔清亮山西农业大学信息科学与工程学院

为了适应智能农业需要,从图像处理角度研究燕麦清选时的籽粒识别与统计时遇到的粘连区域的问题。样品采集于左权县,基于大津法预处理燕麦,且通过分水岭分割算法来分割图像中粘结区域,分别采用内部标记与外部标记对燕麦与背景进行标记,... 详细信息

为了适应智能农业需要,从图像处理角度研究燕麦清选时的籽粒识别与统计时遇到的粘连区域的问题。样品采集于左权县,基于大津法预处理燕麦,且通过分水岭分割算法来分割图像中粘结区域,分别采用内部标记与外部标记对燕麦与背景进行标记,可消除过度分割,识别率最高达到98.55%,研究表明,该算法对于清选后粘连较少的图像处理效果好,可对燕麦清选损失率的在线监测提供理论和方法支持。

关键词：燕麦分水岭分割损失率粘连

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