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田间除草技术在农业生产中具有重要意义。针对复杂背景下农作物与杂草识别率低、算法鲁棒性差等问题,提出一种图像分割网络 Res-Unet。该网络为 unet 网络的改进版本,采用 resnet50 网络代替 unet 主干网络,解决复杂背景下农作物与杂草区域提取困难、小植株检测效果差、分割边缘震荡、变形问题。将图像的平均交并比、准确率、训练时长作为评价指标进行实验。结果表明：使用 Res-Unet 模型的平均交并比为 82.25%,平均像素准确率为 98.67%。改进的 Res-Unet 模型相对于 Unet 平均交并比高出 4.74%,相较于 segnet 平均交并比高出 10.68%,训练时间减少 3 小时。该方法对复杂背景下甜菜杂草检测效果良好,可为机器人精确除草提供参考。 相似文献
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电网侧储能项目是一类刚刚兴起的工程项目,针对其最佳建设管理模式选择问题,结合电网储能产业发展阶段及项目具体特点构建电网侧储能项目管理模式选择的评价指标体系,在此基础上应用TOPSIS法、灰色关联分析法和矢量投影法3种理论建立基于TOPSIS灰色关联投影法的电网侧储能项目管理模式选择模型,并为避免传统专家评分法确定指标权重引起的客观性欠缺问题引入直觉模糊集(IFS)对每个评价指标进行赋权。以国内某电力消费大省进行实例验证,计算结果与工程实践相符,说明该方法具有有效性和实用性。 相似文献
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电网侧储能项目是一类刚刚兴起的工程项目,其最佳建设管理模式的选择对于实现项目预期经济和社会效益具有十分重要的意义。结合电网储能产业发展阶段及项目具体特点构建了电网侧储能项目管理模式选择的评价指标体系,在此基础上应用TOPSIS、灰色关联分析法和矢量投影法三种理论建立了TOPSIS灰色关联投影法的电网侧储能项目管理模式选择模型。为了避免传统专家评分法确定指标权重引起的客观性欠缺问题,引入直觉模糊集( IFS)对每个评价指标进行赋权。以某电力消费大省进行实例验证,计算结果与工程实践相符。说明该方法具有良好的有效性和实用性。 相似文献
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