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凉山地处川滇结合部,幅员面积6.04万km2,辖17个县(市),总人口531.03万,其中彝族人口占53.81%,是全国最大的彝族聚居区和四川省民族类别最多、少数民族人口最多的地区,也是全国集中连片的特殊类型贫困区域“三区三州”深度贫困地区之一. 相似文献
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家庭农场是实现农业产业化的重要力量。但在家庭农场发展过程中,金融机构对其存在“惜贷”“惧贷”的普遍现象,制约着家庭农场信贷资金的获得。鉴于此,利用对河南省193个家庭农场的调研数据,以资源禀赋理论为基础,通过构建二元Logistic模型,实证检验影响家庭农场信贷可得性的因素。结果表明:亲朋任村干部、是否在工商部门登记注册、年均纯收入、是否有政府资金扶持、是否有资金缺口等因素对家庭农场的信贷可得性呈正向影响,农场主年龄、受教育水平对家庭农场的信贷可得性呈负向影响。基于这一结果,为提高家庭农场的信贷可得性,助力家庭农场进一步发展壮大,建议采取如下措施:提升工商注册登记率,提高家庭农场经营纯收入,积极争取政府资金扶持等。 相似文献
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为精确预测蝴蝶兰产量和对蝴蝶兰的生产进行科学管理,对大苗时期的蝴蝶兰植株花朵和花苞进行识别与检测,统计其花量。由于蝴蝶兰花苞目标体积较小,提出一种基于改进YOLOv5的蝴蝶兰花朵与花苞识别方法。首先,修改颈部网络的结构,在特征金字塔FPN(Feature Pyramid Network)和路径聚合网络PANet(Path Aggregation Network)中引入有利于小目标检测的160×160尺度特征层,以提升对小目标的检测效果;其次,使用K-means++聚类算法针对训练集生成更合适的先验框,并采用载入预训练权重和冻结主干网络的训练方式,以使模型更加容易学习,提高网络模型收敛速度和泛化能力;最后,在颈部网络加入轻量级注意力机制,加强对目标的关注,减少背景干扰,以提升模型的特征提取能力。试验结果显示,该算法对花苞的检测精确率达到89.54%,比改进前提升9.83%;对花苞和花朵的平均精确率达到91.81%,比改进前提升5.56%。该算法有优异的检测精度并有效提高对小目标的检测能力。 相似文献
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随着我国非洲猪瘟疫情得到进一步控制,后非洲猪瘟时期如何养好猪,本文从生猪养殖业规划和布局,遗传资源梳理和保护,引导养殖场户尽早形成养殖、屠宰、加工一体化规模生产,推广生猪养殖福利事业4方面进行探讨,为生猪养殖振兴和发展提供借鉴和参考. 相似文献
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陈绍辉 《水土保持应用技术》2023,(2):51-52
蒿子沟河小流域属北方土石山区辽西山地丘陵保土蓄水区,侵蚀强度为中度,水土流失主要发生在坡耕地、沟道及荒山荒沟。依据流域地形及水土流失特点,采取了修筑石坎水平梯田、水平槽整地栽植山杏及封禁补植油松、沟头防护、谷坊、沟道植物防护等治理措施,取得了较好的生态、经济效益。 相似文献
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松材线虫病是我国近几十年来最严重的一种森林病害,加强疫情的监测迫在眉睫。本研究在自建数据集的基础上采用3种不同的注意力模块(CBAM、SE和CA)改进YOLOv5算法并结合数字正射影像图自动识别松材线虫病受害木,分别对比了改进模型CBAM-YOLOv5、SE-YOLOv5、CA-YOLOv5与YOLOv5模型的识别效果,实现了对变色松树和枯死疫木检测效果的提升。结果表明:3种注意力改进策略的变色松树查全率、平均精度和F1分数显著提高,查准率不逊色于YOLOv5模型;综合考量查全率和F1分数指标,SE-YOLOv5模型的变色松树和枯死疫木检测效果最好,其F1分数分别达到89.7%和76.9%,比原模型分别提高了5.5%和5.4%,其检测精度分别为91.7%和80.3%,较YOLOv5模型分别提升了4.7%和5.1%;在理想置信度阈值情况下3种注意力改进策略的变色松树和枯死疫木查全率均值分别为85.4%和76.6%,基本满足实际检测需求。对各注意力改进模型检测层的特征图和热力图进行剖析可以看出,嵌入注意力机制有利于提取高贡献度的特征成分,可以提升变色松树特征提取的准确性。因此,改进的YOL... 相似文献
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针对经济林中树木的生长状况进行调查,有助于农户制定针对性的经营策略,提高经营效率。然而,由于山核桃树通常生长在山地环境下,使用传统的林业调查方法获取树木参数需要的人力资源和时间成本较高,而且在陡峭的山地环境中容易受到地形、植被和气象等因素的干扰。为了解决这一问题,提出了一种新的自动化方法——检测框投影法。该方法基于深度学习的目标检测算法对遥感图像中的树冠进行检测并生成检测框,再依据所得到的检测框获取树木位置和数量,并进一步提取单木的冠幅与树高等参数。在不同环境的山核桃种植林场进行的树冠检测实验结果表明,该方法使用的目标检测算法对山核桃树冠检测的总体平均精度和F1-score分别达到了85.5%与0.84;参数提取方面,在两处不同的山核桃种植林场选取了3处研究样地,并在每处样地选取并实地测量了50棵样本树木的冠幅和树高以验证参数提取精度,结果表明,使用检测框投影法预测冠幅与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.469 m、0.313 m和5.7%,预测树高与实测值的均方根误差、平均绝对误差和平均相对误差分别为0.427 m、0.331 m和6.0%。提出的检测框投影法在... 相似文献