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正有人说,廉洁是一棵松,在万木凋零的冬日,为人们送上一丝绿意;有人说,廉洁是一颗星,在黑暗冰冷的夜晚,为人们添上一份光明;而我却要说,廉洁是灵魂深处常吹的徐徐清风,它时刻提醒着我:在如今这个物欲纷繁的时代,面对金钱、美色、利欲等诸多恶习,要抵得住诱惑,经得住考验,守得住灵魂,始终坚定信念,做到一尘不染。 相似文献
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鳗鲡(Anguilla)作为我国优质水产养殖种类,精准掌握其数量对高效养殖有重要意义。为实现对循环水养殖鳗鲡的准确计数,提出了一种基于深度学习的改进Faster RCNN模型。针对检测目标即鳗鲡头部尺寸小的问题,选择在特征提取网络ResNet50中加入FPN结构来作为模型的骨干网络,以提取并融合多尺度的特征;针对原模型锚框都是基于人工经验设置的,并不适用于鳗鲡数据集的问题,使用k-means聚类算法对训练集中标注的鳗鲡头部检测框进行聚类分析,获得了适合鳗鲡数据集的15种不同尺度的锚框;针对图像中存在鳗鲡头部重叠的问题,选择使用Soft-NMS算法替代原NMS算法对RPN部分生成的候选框进行筛选,以减少模型对鳗鲡重叠部分的漏检情况。试验结果表明:改进后的Faster RCNN模型对鳗鲡头部的检测精度(mAP0.5)高达96.5%,较原Faster RCNN模型(Backbone为ResNet50)显著提升了14%,与SSD300和YOLOV3模型相比分别显著提升了24.9%和15%;在鳗鲡计数上,利用改进后的Faster RCNN模型检测结果进行计数,计数准确率达到90%以上,提升了模型对鳗鲡的检测识别能力。 相似文献
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有人说,廉洁是一棵松,在万木凋零的冬日,为人们送上一丝绿意;有人说,廉洁是一颗星,在黑暗冰冷的夜晚,为人们添上一份光明;而我却要说,廉洁是灵魂深处常吹的徐徐清风,它时刻提醒着我：在如今这个物欲纷繁的时代,面对金钱、美色、利欲等诸多恶习,要抵得住诱惑,经得住考验,守得住灵魂,始终坚定信念,做到一尘不染. 相似文献
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加尔路阿甫花岗斑岩体出露于西准噶尔北部萨吾尔地区,侵入于上石炭统巴塔玛依内山组二段地层之中,主要矿物组成为斜长石、石英、钾长石、黑云母等。该岩体SiO2为69.54%~71.25%, Al2O3为13.92%~14.93%, K2O/Na2O为1.04~1.07,富钾贫钠, FeOt/MgO为12.31~22.60,铁高而镁低。在原始地幔标准化的微量元素配分图中,大离子亲石元素(LILE)Rb、Ba、Th等富集,高场强元素(HFSE)Nb、Ta、Sr、P、Ti等相对亏损。稀土元素总量较高(ΣREE=122.75×10-6~172.39×10-6),稀土元素球粒陨石标准化配分型式表现为轻稀土强烈富集、重稀土相对亏损的右倾型,且Eu负异常非常明显(LREE/HREE为6.56~9.28,(La/Yb)N为4.58~10.58, δEu为0.29~0.47),轻重稀土之间分异明显。LA-ICP-MS锆石U-Pb测年表明其形成年龄为305±2 Ma,属于晚石炭世。锆石Lu-Hf同位素分析表明, εHf(t)值变化于12.2~14.9,平均值为13.54,均具有较高的正值, TDM1变化于462~345 Ma之间, TDM2变化于638~393 Ma之间。结合前人研究和本次的工作分析认为,加尔路阿甫花岗斑岩体形成于后碰撞的构造环境,该岩体是新生地壳物质源区在晚石炭世部分熔融的最终产物,加入到大陆地壳中的新生组分可能主要为来自亏损地幔的玄武质岩浆。 相似文献
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为实现对养殖鳗鲡(Anguilla)摄食强度的准确评估,提出了一种基于双流残差卷积神经网络的鳗鲡摄食强度评估方法,该方法针对传统双流网络(Two-stream)中存在的问题做出了相应的改进。首先针对传统双流网络存在网络结构较浅,无法提取到充分的鳗鲡摄食行为特征的问题,选择使用ResNet50网络进行替换,以提取到更具代表性的特征。其次针对传统双流网络最后的分类结果是把空间流和时间流的得分取平均值融合而获得,这种方式较为简单,且其空间流和时间流网络为独立进行训练,容易导致网络出现学习不到鳗鲡摄食行为的时空关联特征的问题,选择使用特征层融合方式对空间流和时间流网络提取获得的特征进行融合,让网络能够并行进行训练,以提取到时空信息间的关联特征。试验结果表明:文内提出的基于双流残差卷积神经网络的鳗鲡摄食强度评估方法准确率达到98.6%,与单通道的空间流和时间流网络相比,准确率分别提升了5.8%和8.5%,与传统的双流网络相比准确率也提升了3.2%。 相似文献
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对鱼类的行为进行智能监测,精准地量化与识别其健康状态,已成为研究热点。为实现养殖鳗鲡行为状态精准识别,提出一种基于DenseNet双流卷积神经网络的鳗鲡行为状态检测方法。利用混合高斯背景模型进行前景提取构建数据集,针对传统卷积神经网络对于时间动态信息提取能力有限的问题,搭建关联空间特征与时间特征的双流网络结构(Two-stream),并使用DenseNet-121网络替换原网络,对比VGGNet、ResNet等网络,通过密集连接实现特征重用,在搭建更深的网络结构基础上加强了运动特征传递并减少了参数量,更好地提取具有代表性的行为特征。传统双流网络在两端的softmax层仅作简单的决策层平均融合,无法更深程度关联时空高级特征,提出在网络卷积层提取空间特征与时间特征后,加上一层卷积层将时空特征进行卷积融合以提升模型识别精度。实验结果表明:文中提出的基于DenseNet双流卷积神经网络对6种鳗鲡行为状态检测方法准确率达到96.8%,相较于单通道的空间流与时间流网络,准确率分别提升了10.1%和9.5%;相较于以VGGNet、ResNet搭建的双流网络,准确率分别提升了12.4%和4.2%;与决... 相似文献
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