【摘 要】
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为了快速识别和准确定位自然环境下苹果果实目标,提出了一种改进全卷积单阶段无锚框(FullyConvolutional One-Stageobjectdetection,FCOS)网络的苹果目标检测方法。该网络在传统FCOS网络基础上,使用模型体积较小的darknet19作为骨干网络,将center-ness分支引入到回归分支上。同时提出了一种融合联合交并比(GIo U)和焦点损失(Focal lo
【机 构】
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西北农林科技大学机械与电子工程学院,农业农村部农业物联网重点实验室,陕西省农业信息感知与智能服务重点实验室
【基金项目】
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陕西省重点研发计划一般项目—农业领域(2020NY-144)。
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为了快速识别和准确定位自然环境下苹果果实目标,提出了一种改进全卷积单阶段无锚框(FullyConvolutional One-Stageobjectdetection,FCOS)网络的苹果目标检测方法。该网络在传统FCOS网络基础上,使用模型体积较小的darknet19作为骨干网络,将center-ness分支引入到回归分支上。同时提出了一种融合联合交并比(GIo U)和焦点损失(Focal loss)的损失函数,在提高检测性能的同时降低正负样本比例失衡带来的误差。首先,对田间采集的自然环境下的苹果
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太阳能PV/T集热器耦合土壤源热泵复合系统(Photovoltaic/Thermal Collector-Ground-Coupled Heat Pump systems,PV/T-GCHPs)是一种可实现太阳能和浅层地热能互补利用的供能系统。为研究互补利用供能模式,该研究通过建立PV/T-GCHPs数学模型,在模拟研究系统运行特性的基础上,与对应的光伏(Photovoltaic,PV)系统、土壤源热泵系统(Ground-Coupled Heat Pump systems,GCHPs)的性能进行了对比分析
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