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基于能量异构双簇头路由算法的水稻田无线传感器网络 总被引:3,自引:3,他引:0
针对无线传感器网络分簇结构中簇头节点能量消耗过快而容易死亡的问题,提出了一种适合于水稻田监测的混合天线组网通信的能量异构双簇头分簇路由算法。首先估算全网平均剩余能量确定阈值,根据阈值选择主簇头;然后依据节点向主簇头节点发送应答信号强弱的原则,确定簇成员节点;最后,按照簇内成员节点剩余能量大小,选择一个副簇头。副簇头负责收集并融合簇内其他成员节点的数据,从而减轻主簇头的能量消耗,降低主簇头的死亡概率。采用能量异构网络对本算法进行仿真,网络节点初始总能量的平均值与同构网络节点初始能量相等,结果显示,该算法异构网络相对于LEACH (low-energy adaptive clustering hierarchy) 算法同构网络的稳定周期延长了12.1%。采用无线通信模块nRF905射频芯片和TDJ-0825BKM1定向天线,在水稻田进行混合天线通信试验,测试了定向天线水平覆盖范围;在此基础上的网络模拟试验结果表明,基于该算法的通信网络稳定周期比值相比于LEACH、LEACH-E (LEACH-energy adaptive and uneven cluster)、DEEC (design of energy efficient clustering)、EADC (energy aware data-gathering cluster-heads) 4种算法分别提高了46%、47%、58%、11%。该研究可为大面积水稻田无线传感器网络组网进行环境参数实时监测提供理论参考。 相似文献
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【目的】为实现复杂背景下广佛手发病早期的病虫害快速精准识别,提出一种基于YOLOv5-C的广佛手病虫害识别方法。【方法】使用YOLOv5s网络模型作为基础网络,通过引入所提出的多尺度特征融合模块,提高网络模型的特征提取与特征融合能力,均衡提高每一类广佛手病虫害的识别准确率;使用注意力机制模块提高网络模型对病虫害目标特征信息的关注度,弱化复杂背景的干扰信息,提高网络模型的识别准确率;利用改进的C3-SC模块替换PANet结构中的C3模块,在不影响网络模型识别性能的条件下减少网络模型的参数。【结果】基于YOLOv5-C的复杂背景下的广佛手病虫害识别,F1分数为90.95%,平均精度均值为93.06%,网络模型大小为14.1 Mb,在GPU上每张图像平均检测时间为0.01 s。与基础网络YOLOv5s相比,平均精度均值提高了2.45个百分点,7个类别识别的平均准确率的标准差由7.14减少为3.13,变异系数由7.88%减少为3.36%。平均精度均值比Retina Net、SSD、Efficientdet和YOLOv4模型分别高22.30、20.65、4.84和2.36个百分点。【结论】该方法... 相似文献
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水稻田农药喷雾分布与雾滴沉积量的试验分析 总被引:4,自引:2,他引:4
借助于荧光分光光度计测定出雾滴在水稻某一区域的沉积量,由此获得雾滴沉积量在水稻植株不同层间分布的规律。结果表明:在按距离地面40cm以上、20-40cm之间、5~20cm之间对水稻分层时,层间的雾滴沉积量与水稻的高度成正比。采用Matlab,对试验点上拍摄到的照片进行分析,建立了雾滴沉积量与对应的水稻植株面积间的相互关系。 相似文献
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<正> 南方集体林区开放以后,各种各样的木材加工企业迅猛崛起,为商品流通带来了活跃的气氛,但是,一些地方不顾本地资源状况的盲目发展也给森林资源管理带来了一系列问题:加剧了原本就缺材的大部分南方集体林区的木材供需矛盾,使木材流通领域更加混乱,盗伐滥伐屡禁不止,等等,已形成了一个严重的社会问题。本文就分析浦江县三年来木材供需矛盾的情况,说明木材加工行业对森林资源管理的严重影响,以期引起社会各界和有关部门的重视。 相似文献