基于深度学习的红枣缺陷检测方法研究
这是一篇关于红枣,缺陷检测,轻量化,加权双向特征金字塔的论文, 主要内容为红枣由于含有丰富的维生素和较高的营养价值,深受消费者的青睐。但是,红枣在生长、采摘、运输、储存过程中,会出现虫害、裂口、破头、干条等缺陷,不同品质的红枣会直接影响果农的收入,进而影响红枣产业发展。进行产后检测是确保红枣质价对等,提升其价值的关键。目前,国内对于缺陷红枣的筛选,常使用人工分选和机械筛选,存在主观性较强、分选标准不一、劳动成本高、分拣效率低、易造成红枣多次损伤等缺点。且多数相关研究是针对单个红枣进行检测,并不能很好适用于工业流水线场景下多个红枣同时检测的任务。因此,在前人研究基础上,开发一种高效、无损的红枣缺陷的检测方法是十分必要的。本文的主要研究内容和成果如下:首先,针对不同的红枣缺陷建立了红枣数据集,为基于YOLOv5模型进行红枣缺陷检测提供数据支持。为满足红枣工业化检测需求,提升模型的检测速度,研究了基于轻量化的红枣外观品质检测模型,采用基于Mobile Net V3模块、Shuffle Net V2模块、Ghost模块对YOLOv5模型进行轻量化设计。通过实验比较,基于Ghost模块对YOLOv5模型轻量化得到的Ghost-YOLOv5模型在红枣数据集上的m AP为90.7%,检测速度为12ms,在三种轻量化设计中获得最好的精度和速度平衡,在保证精度的同时实现了网络模型的轻量化。为了提高轻量化后红枣缺陷检测模型精度,使用了基于随机池化方法的空间金字塔池化网络。将YOLOv5中特征融合网络替换为加权双向特征金字塔网络,通过多尺度加权特征融合的方法能够更好识别红枣表面的特征,从而提升红枣检测模型的精度。实验结果表明,改进后的模型相较于原YOLOv5模型,m AP为94.5%,提高了1.4%;模型大小为7.94MB,为原始模型大小的58%;检测时间为13ms,减少32%。改进后的模型在提升检测速度的同时也提升了检测精度,且轻量化后的模型也更便于部署在嵌入式设备中。
基于ASP.NET的红枣生产管理信息平台的设计与研究
这是一篇关于红枣,信息平台,管理,推广的论文, 主要内容为新疆南疆处于沙漠地区,晴天多、雨水少、温差大、光照长、光热资源十分丰富,特别适合种植红枣、香梨等特色林果。处于南疆地区的兵团第一师大力发展红枣业,既充分利用了自然资源,又助推社会发展,在当地红枣产业不断发展的过程中,信息资源是关系到红枣产品能否顺利进入市场的必备之环节,信息服务应该渗透到枣产业的各个环节和相关领域。目前,很多内地的红枣主产地和红枣企业都建立了自己的网站,为红枣产业信息的传播和推广开辟了一条便捷的渠道。本文以兵团第一师红枣产业信息为研究基础,设计了一个红枣生产管理信息平台,既设计了功能齐全的平台,又设计了有一定信息量的数据库。通过实地调研,明确政府、枣农和红枣加工企业信息需求,采集并整理用户需求数据信息,在需求分析基础上进行平台的架构设计、结构设计、数据库设计和界面设计,在平台设计的基础上实现平台的的开发,录入数据信息并进行系统的测试和性能分析。平台采用.NET框架设计,结合ASP.NET技术,以Microsoft Visual Studio2010为开发工具,使用SQL Server2008 R2数据库管理工具进行数据管理,并使用Bootstrap+CSS进行前端界面开发设计,详细介绍了系统的数据库设计、各个模块的功能与实现,实现了后台管理信息,前台查询信息的功能。本平台有利于传播和推广红枣生产管理技术,促进枣农增收致富,助推当地红枣业信息化发展,也为当地政府制定农业政策提供数据参考。
基于ASP.NET的红枣生产管理信息平台的设计与研究
这是一篇关于红枣,信息平台,管理,推广的论文, 主要内容为新疆南疆处于沙漠地区,晴天多、雨水少、温差大、光照长、光热资源十分丰富,特别适合种植红枣、香梨等特色林果。处于南疆地区的兵团第一师大力发展红枣业,既充分利用了自然资源,又助推社会发展,在当地红枣产业不断发展的过程中,信息资源是关系到红枣产品能否顺利进入市场的必备之环节,信息服务应该渗透到枣产业的各个环节和相关领域。目前,很多内地的红枣主产地和红枣企业都建立了自己的网站,为红枣产业信息的传播和推广开辟了一条便捷的渠道。本文以兵团第一师红枣产业信息为研究基础,设计了一个红枣生产管理信息平台,既设计了功能齐全的平台,又设计了有一定信息量的数据库。通过实地调研,明确政府、枣农和红枣加工企业信息需求,采集并整理用户需求数据信息,在需求分析基础上进行平台的架构设计、结构设计、数据库设计和界面设计,在平台设计的基础上实现平台的的开发,录入数据信息并进行系统的测试和性能分析。平台采用.NET框架设计,结合ASP.NET技术,以Microsoft Visual Studio2010为开发工具,使用SQL Server2008 R2数据库管理工具进行数据管理,并使用Bootstrap+CSS进行前端界面开发设计,详细介绍了系统的数据库设计、各个模块的功能与实现,实现了后台管理信息,前台查询信息的功能。本平台有利于传播和推广红枣生产管理技术,促进枣农增收致富,助推当地红枣业信息化发展,也为当地政府制定农业政策提供数据参考。
基于深度学习的红枣缺陷检测方法研究
这是一篇关于红枣,缺陷检测,轻量化,加权双向特征金字塔的论文, 主要内容为红枣由于含有丰富的维生素和较高的营养价值,深受消费者的青睐。但是,红枣在生长、采摘、运输、储存过程中,会出现虫害、裂口、破头、干条等缺陷,不同品质的红枣会直接影响果农的收入,进而影响红枣产业发展。进行产后检测是确保红枣质价对等,提升其价值的关键。目前,国内对于缺陷红枣的筛选,常使用人工分选和机械筛选,存在主观性较强、分选标准不一、劳动成本高、分拣效率低、易造成红枣多次损伤等缺点。且多数相关研究是针对单个红枣进行检测,并不能很好适用于工业流水线场景下多个红枣同时检测的任务。因此,在前人研究基础上,开发一种高效、无损的红枣缺陷的检测方法是十分必要的。本文的主要研究内容和成果如下:首先,针对不同的红枣缺陷建立了红枣数据集,为基于YOLOv5模型进行红枣缺陷检测提供数据支持。为满足红枣工业化检测需求,提升模型的检测速度,研究了基于轻量化的红枣外观品质检测模型,采用基于Mobile Net V3模块、Shuffle Net V2模块、Ghost模块对YOLOv5模型进行轻量化设计。通过实验比较,基于Ghost模块对YOLOv5模型轻量化得到的Ghost-YOLOv5模型在红枣数据集上的m AP为90.7%,检测速度为12ms,在三种轻量化设计中获得最好的精度和速度平衡,在保证精度的同时实现了网络模型的轻量化。为了提高轻量化后红枣缺陷检测模型精度,使用了基于随机池化方法的空间金字塔池化网络。将YOLOv5中特征融合网络替换为加权双向特征金字塔网络,通过多尺度加权特征融合的方法能够更好识别红枣表面的特征,从而提升红枣检测模型的精度。实验结果表明,改进后的模型相较于原YOLOv5模型,m AP为94.5%,提高了1.4%;模型大小为7.94MB,为原始模型大小的58%;检测时间为13ms,减少32%。改进后的模型在提升检测速度的同时也提升了检测精度,且轻量化后的模型也更便于部署在嵌入式设备中。
榆林市红枣产业发展现状与对策研究
这是一篇关于发展对策,产业发展,SWOT分析法,红枣,榆林市的论文, 主要内容为榆林市位于陕西省北部,具备种植红枣的独特自然环境与地理位置优势,被评为“红枣适生区”。经过当地政府、合作社、种植大户以及枣农等主体努力,榆林市红枣种植面积在全国红枣种植面积中的占比逐年提升。因地制宜地引入新品种,积极优化现有红枣品种,不断地丰富红枣品种资源以及提升红枣品质。为提高榆林红枣的市场竞争力,当地政府积极地推动“种植+加工+销售”为一体的红枣产业链模式,争取实现规模化生产、产生规模效益。但随着榆林红枣种植面积与产量扩大,逐步暴露出制约榆林红枣产业可持续发展的现实问题。主要表现在:一是栽植规模小,加工质量差,精深加工产品少、产业链条短;二是产业技术和管理落后;三是营销理念淡薄,营销组织有待提升,“互联网+”模式普及推广效果较差,产品包装差,物流成本较高,产品附加值小;四是品牌影响力小,红枣及其加工知名度不高,产品竞争力不强;五是产业规划布局不平衡,产业规模效应欠佳,产业集群效应偏弱。因此,针对红枣产业发展中存在的上述问题,提升榆林红枣产业竞争力,是地方政府高度关注的重要研究领域。本文基于“发展现状-关键问题-解决对策”的研究思路,从三方面展开研究:一是系统分析榆林红枣产业发展现状与问题;二是采用SWOT分析法、对比分析法,分析确定榆林市红枣产业发展的优势与劣势、机会与威胁,总结和借鉴国内其他红枣种植区域的产业发展经验;三是提出促进榆林市红枣产业发展思路及对策。主要研究结论:一是榆林市红枣栽培发展历史悠久,地理位置与自然条件适宜红枣的规模生产,随着国家政策与地方政府财政支持力度的不断加大,榆林市红枣产业的发展优势更加明显;二是榆林市红枣品牌建设意识淡薄、精深加工技术薄弱及物流成本较高,加之其他省份红枣产区不断涌入市场,成为强力竞争者,榆林市红枣产业遭遇发展困境及风险;三是在借鉴国内红枣其他产区的产业发展经验及SWOT分析建模成果基础上,总结促进榆林市红枣产业总体发展思路,从产业组织、产业结构、产业布局、产业科技、产业市场、产业政策方面,促进红枣产业发展。根据上述结论,本文从促进榆林市红枣产业发展角度提出两方面建议:宏观层面包括:一是构建红枣云计算大数据平台,加大科技投入力度;二是出台更多惠及枣农的支持政策;三是拓宽资金筹措渠道、加大资金投入力度;四是加快产业与金融的无缝对接融合;五是加速电商营销平台建设;六是紧扣脱贫攻坚、实现产业扶贫扶志致富。微观层面包括:一是完善和改进栽植与加工技术;二是创新红枣生产技术,提升生产管理水平,为推出高产量、高品质的红枣保驾护航;三是注重国内市场与国外市场的同步开拓;四是从规模效应与区域发展、产业布局与产业结构以及竞争力与品牌影响力等三个方面着手;五是注重全产业链绿色开发;六是协调好经济效益、生态效益、社会效益关系。
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