基于Spring Boot框架的井冈蜜柚管理系统设计与实现

井冈蜜柚产业是吉安市六大富民产业之首和扶贫攻坚的首选产业.目前,该产业在生产阶段仍采用粗放型管理模式,为向精细化管理模式转型,急需建立信息化管理平台作为技术支撑.开发了一个基于Web的井冈蜜柚管理系统,实现了对果树的样区和样地管理、基础信息管理、健康信息管理和统计分析等核心功能.该系统采用了前后端分离的开发模式,前端和...     

基于SSM框架的创业资讯发布系统的设计与实现

近年来,国家各级政府为支持大学生创业,陆续发布了较多政策信息,涉及融资、开业、创业培训和创业指导等方面,而如何高效管理这些信息并为大学生提供快速访问通道是急需解决的问题。本文设计和实现了一套创业资讯发布系统,该系统采用了主流的SSM整合框架、B/S结构模式、MVC设计模式和SpringSecurity安全框架。该系统具有较好的安全性、可操作性、可维护性和可扩展性,并已在高校投入使用。     

基于颜色特征的油茶叶片病斑分割研究

油茶叶片病斑分割是提高油茶病害图像识别准确率的前提。根据油茶炭疽病、软腐病和煤污病等主要病害的症状特征,提出了基于超绿特征的油茶叶片病斑检测方法。对比分析了HSI、YCbCr和Lab颜色模型的各个颜色分量以及超绿特征对油茶叶片病斑分割性能的影响。对于炭疽病和软腐病,超绿特征的单阈值分割性能最好,色度a的分割性能较好,色差Cb和色差Cr的分割性能稍差,色调H的分割性能最差,其Ⅰ型错误率很高。对于煤污病,亮度L的分割效果最好,亮度Y的分割效果次之。试验结果表明,超绿特征对于三种典型油茶病害图像的综合分割性能较高,具有较低的Ⅰ型错误率和Ⅱ型错误率,其平均检测精度达到81.69%以上,可以降低因叶柄和叶脉影响而产生的分割错误。     

基于深度学习的蜜柚果树航拍图像检测

精细化、智慧化是果园管理的必然发展趋势,其中果树位置信息是果园管理的重要数据。为了快速获取井冈蜜柚果树的位置,利用无人机航拍获取蜜柚果园的正射影像,提出了一种用于检测蜜柚果树目标的SSD改进算法。该算法将原SSD算法的主干网络VGG替换为VoVNet,提高了特征提取能力。对样本数据进行了裁剪处理,有效提高了算法检测小目标的能力。实验结果表明,蜜柚果树目标的平均检测精度达到92.6%。     

基于颜色信息的水稻稻曲病图像分割算法研究

提出一种从颜色空间进行稻曲病图像的稻曲球分割算法,通过研究稻曲病图像颜色空间的各颜色分量对应坐标值的比值,分析颜色分量的色差模型,找到稻曲球、稻穗和叶片之间颜色信息的不同分布区域,采用动态阈值法有效分割稻曲球。图像分割实验结果表明所提算法的有效性,为后续进一步研究稻曲病的图像特征提取与图像识别等提供研究基础。     

坡面水蚀与细沟发育过程模拟研究

为了分析次降雨过程中的细沟发育规律,提出从二维浅水方程和泥沙输移方程出发建立坡面水蚀模型,利用有限体积法模拟坡面径流与侵蚀产沙的时空分布及微地貌发育过程的方法。模型由二维浅水方程、Green-Ampt入渗模型、Gash林冠截留模型以及经验侵蚀与沉积公式组成,具有易于实现的优点。通过对摩阻源项进行点隐式处理,提高了数值稳定性,可处理干床面和微小水深。结果表明,模型能够模拟复杂坡面在次降雨过程中的径流侵蚀及细沟发育规律。