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为了精准判断玉米所处生长阶段,远程实时监测玉米长势,分析生长阶段与田间环境要素间的关系,本文提出深度局部关联神经网络,克服了玉米生长阶段识别中存在的多模态和模糊性问题,在Oxford VGGNet(Visual Geometry Group Net)模型中添加一个新的监督层,即局部关联损失层,提高深层特征的判别能力。基于所提的玉米生长阶段图片识别新算法,拓展环境要素监测功能,设计一套基于深度学习的玉米农田监测系统。系统由玉米农田监测装置和云端服务器组成,监测装置采集玉米图像、气象要素和田间位置数据,通过4G无线发送给云端服务器,云端服务器利用深度局部关联神经网络识别生长阶段,显示结果并存入数据库中。仿真试验表明,深度局部关联神经网络平均识别准确率达到92.53%,较VGGNet的87.21%和LSTM的88.50%,准确率分别提高了5.32%和4.03%。实地测试结果表明,野外环境下系统准确率可达到91.43%,能够稳定地对农田玉米生长情况进行监测,具有重要的应用价值。 相似文献
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煤储层具有大量的裂隙和孔隙,这些孔容为游离气的储集提供了必要条件;而煤中游离气含量对煤层气藏的开发影响较大。通过对不同粒径煤粉的游离气含量模拟试验,实测了不同粒径煤粉在吸附甲烷12 h后排出的气量,并计算出其中吸附气量和游离气量的大小,分析了煤层裂隙和孔隙中游离气的含量。研究认为:煤破碎过程中,煤中裂隙和孔隙的破坏使煤层表面裸露,减少了煤中游离气的储集空间,游离气含量也随之减少;对于不同粒径的煤粉,其游离气含量占总气量的6.3%~17.3%,且煤粉粒径越大,游离气含量越多。 相似文献
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煤层气主要以吸附状态赋存于煤层的割理和基质孔隙中。以沁水盆地寺河煤矿3号煤粉碎后的割理颗粒为实验样品,通过对样品注入蒸馏水、水源水和地层水3种不同矿化度水的解吸实验,探讨了不同矿化度水对煤层甲烷解吸-扩散过程的影响情况。结果表明:3种水的初始解吸压力约为1.4 MPa,且解吸过程主要集中在后期,而前期解吸量不足总解吸量的30%;含有矿化度的水源水和地层水比无矿化度蒸馏水的解吸率、恢复率和初始解吸压力都低,且随着水矿化度的增大,解吸率和恢复率都略有减小。 相似文献
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