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工矿自动化 2020年第4期46卷 75-80页

作者：党伟超张泽杰白尚旺龚大力吴喆峰太原科技大学计算机科学与技术学院山西太原030024 精英数智科技股份有限公司山西太原030006

井下配电室监控视频持续时间较长且行为类型复杂,传统双流卷积神经网络(CNN)法对此类行为识别效果较差.针对该问题,对双流CNN法进行改进,提出了一种基于改进双流法的井下配电室巡检行为识别方法.通过场景分析,将巡检行为分为站立检测、... 详细信息

井下配电室监控视频持续时间较长且行为类型复杂,传统双流卷积神经网络(CNN)法对此类行为识别效果较差.针对该问题,对双流CNN法进行改进,提出了一种基于改进双流法的井下配电室巡检行为识别方法.通过场景分析,将巡检行为分为站立检测、下蹲检测、走动、站立记录、坐下记录5种类型,并制作了巡检行为数据集IBDS5.将每个巡检行为视频等分为3个部分,分别对应巡检开始、巡检中和巡检结束;对3个部分视频分别随机采样,获取代表空间特征的RGB图像和代表运动特征的连续光流图像,并分别输入空间流网络和时间流网络进行特征提取;对2个网络的预测特征进行加权融合,获取巡检行为识别结果.实验结果表明,以Res Net152网络结构为基础,且权重比例为1∶2的空间流和时间流双流融合网络具有较高的识别准确度,Top-1准确度达到98.92%;本文方法在IBDS5数据集和公共数据集UCF101上的识别准确率均优于3D-CNN、传统双流CNN等现有方法.

关键词：井下配电室巡检行为识别双流卷积神经网络视频分段特征融合

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瓜类蔬菜幼苗对辣椒疫霉菌的抗病性鉴定

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中国蔬菜 2010年第4期 75-77页

作者：曾晶钟学香李智军吴智明胡开林华南农业大学园艺学院广东广州510642 广东省农业科学院良种苗木中心广东广州510640 仲恺农业工程学院农业与园林学院广东广州510225

以10种瓜类蔬菜幼苗为材料,在其2片真叶展平时,分别以孢子浓度为2×103、2×104、2×105个.mL-1的辣椒疫霉菌游动孢子悬浮液进行了人工灌根接种和苗期抗病性鉴定。结果表明,不同瓜类蔬菜品种幼苗对辣椒疫霉菌的抗病性表现完全不同,其中... 详细信息

以10种瓜类蔬菜幼苗为材料,在其2片真叶展平时,分别以孢子浓度为2×103、2×104、2×105个.mL-1的辣椒疫霉菌游动孢子悬浮液进行了人工灌根接种和苗期抗病性鉴定。结果表明,不同瓜类蔬菜品种幼苗对辣椒疫霉菌的抗病性表现完全不同,其中早熟1号肉丝瓜和新秀丝瓜幼苗未感染辣椒疫霉菌;其余9种瓜类蔬菜幼苗随着接种辣椒疫霉菌游动孢子浓度的提高而抗病性降低,在接种辣椒疫霉菌游动孢子浓度为2×104个.mL-1时,蜜本南瓜和新广优节瓜幼苗抗病性较强,早优苦瓜和碧峰黄瓜中度抗病,特大新红宝西瓜、秀美青筋白瓜、银辉薄皮甜瓜、台优蒲瓜和晶莹1号西葫芦高度感病。

关键词：瓜类蔬菜幼苗辣椒疫霉菌抗病性

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