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2023
09-09基于深度卷積生成對抗網(wǎng)絡和近紅外高光譜成像技術的不健康小麥籽粒識別
背景：實際生產(chǎn)過程中，經(jīng)常發(fā)現(xiàn)健康小麥籽粒中混雜著損壞的、發(fā)芽的、霉變的和感染萎蔫病的籽粒。受損的麥粒失去了生存能力，發(fā)芽和霉變的麥粒沒有育種價值。因此，區(qū)分健康與不健康麥粒對于育種具有重要意義。近年來，將高光譜成像技術與機器學習、深度學習相結合的方法在種子識別領域得到了廣泛的應用。但在實際應用中，處于不健康狀態(tài)的麥粒數(shù)量有限，導致數(shù)據(jù)量少或數(shù)據(jù)分布不平衡。此外，數(shù)據(jù)量較小的類別很容易被數(shù)據(jù)量較大的類別所忽略。因此，基于數(shù)據(jù)驅動的機器學習或深度學習算法的準確率較低。這些問題應該從根本上通過增加訓2023
09-072023
09-042023
09-04基于高光譜影像的植被指數(shù)：一種新的城市生態(tài)研究植被指數(shù)
背景城市綠地（Urbangreenspace,UGS）是城市環(huán)境重要的組成部分之一，可以顯著緩解許多城市問題，如調節(jié)城市氣候，緩解城市熱島效應，吸收顆?？諝馕廴疚?。植被數(shù)量和質量是UGS的兩個重要屬性。植被數(shù)量的提取可以采用多種方法，如深度學習、特征提取、波段選擇、指數(shù)法等。植被數(shù)量和質量的準確估計至關重要。植被指數(shù)（Vegetationindices，VIs）可以為植被密度、葉面積指數(shù)和植被健康狀況的研究提供基礎支持。植被指數(shù)通過波段運算增強植被信息，抑制背景信息。多年來，研究人員提出了幾種植2023
08-282023
08-23基于高光譜成像技術結合數(shù)據(jù)融合策略的雞肉多品質快速定性評價
基于高光譜成像技術結合數(shù)據(jù)融合策略的雞肉多品質快速定性評價引言：雞肉因其富含較高的蛋白質含量、易于人體消化、雞肉口感好，它已經(jīng)成為非常受消費者歡迎的肉制品之一。在生產(chǎn)、運輸、銷售和儲藏過程中雞肉容易變質，吃變質的雞肉可能會引起不良的健康反應和疾病。因此，雞肉品質和安全受到了越來越多的關注。雞肉的變質是由于酶和細菌的作用，在腐敗過程中使蛋白質分解而產(chǎn)生氨以及胺類等堿性含氮等物質，這些物質可以統(tǒng)稱為揮發(fā)性鹽基氮（TVB-N）。因此，可用TVB-N含量判斷肉類的新鮮程度，其被認為是監(jiān)測肉類質量的最重要2023
08-192023
08-172023
08-152023
08-14基于局域-全局特征增強網(wǎng)絡和無人機高光譜遙感的荒漠草地物種分類
題目基于局域-全局特征增強網(wǎng)絡和無人機高光譜遙感的荒漠草地物種分類應用關鍵詞荒漠草地、高光譜圖像、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡、無人機、物種分類背景草地退化導致水土流失、沙塵暴、草地生產(chǎn)力下降、生物多樣性減少等生態(tài)問題，并影響當?shù)匦竽翗I(yè)的發(fā)展。因此，對植被進行有效監(jiān)測可以緩解退化持續(xù)加劇的問題。低空無人機遙感平臺結合了空間分辨率和監(jiān)測距離的優(yōu)勢，適合草地退化監(jiān)測。將傳統(tǒng)機器學習應用于草地退化的研究需要人工提取大量的特征信息，耗時且費力。隨后，學者們將深度學習引入到草地退化指標物種的分類任務中，將特征提取到分類的2023
08-112023
08-102023
08-042023
08-03基于高光譜影像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的玉米種子品種分類
題目基于高光譜影像和深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的玉米種子品種分類應用關鍵詞高光譜成像技術、深度學習、種子純度、可見近紅外背景在種子品質檢測中，品種純度是一個重要的指標，影響著種子的生長和產(chǎn)量。然而，不同品種的玉米種子在種植、收獲、運輸和儲存等生長發(fā)育過程中可能是混合的。如果雜交玉米種子與其他品種的玉米種子混合，就會造成產(chǎn)量損失。傳統(tǒng)玉米種子分類方法存在檢測時間長、復雜度高、對種子有破壞作用等局限性。因此，亟需使用相關技術為育種者、種植者和消費者準確識別玉米品種。本文探究了高光譜成像技術與深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（2023
08-032023
07-302023
07-24利用高光譜成像技術預測茶葉在萎凋和發(fā)酵過程中的茶多酚、游離氨基酸和CAF含量
萎凋和發(fā)酵過程是紅茶加工過程中的關鍵環(huán)節(jié)，萎凋程度和發(fā)酵程度是衡量加工工藝的關鍵參數(shù)。目前，萎凋和發(fā)酵程度的判斷主要通過生化分析和感官評價進行，存在耗時費力、效率低下、主觀性強等問題。而高光譜成像作為一種高效、快捷、無損監(jiān)測方法，對于提高生化成分監(jiān)測效率，判斷萎凋和發(fā)酵程度具有重要意義。山東農業(yè)大學丁兆堂教授團隊利用我司高光譜成像設備（GaiafieldPro-V10），采集了茶鮮葉萎凋和發(fā)酵過程中的高光譜數(shù)據(jù)，同時測定了各茶葉樣本中的TPs（茶多酚）、FAA（游離氨基酸）和CAF含量；采用卷積2023
07-142023
07-062023
06-29掃一掃訪問手機商鋪
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