简介:摘要:专门用于生产青茎叶当作草食家畜饲料的玉米就叫做青贮玉米,普通玉米本身就是一种具有高能量、单位产量比较高的一种饲料作物,玉米粒和玉米茎叶都可以用于制作饲料,而青贮玉米同普通玉米相比,要更加适合用作饲料制作,由青贮玉米制成的饲料适口性更好,同时产量更高,通常普通玉米在玉米成熟以后茎叶会枯萎发黄,而青储玉米即便是在玉米成熟以后,玉米的茎叶仍然是新鲜翠绿的,所以青贮玉米为原料制成的饲料汁液更多,营养价值也要更高,家畜更喜欢吃,当前很多国家都在对青储玉米进行育种与应用,青储玉米育种方式的优化可以在很大程度上促进我国畜牧养殖业的长远发展。本文将对青储玉米的育种目标和育种方式进行分析。
简介:摘要:对于雷达所反馈出的图像而言,能够以多维空间的函数形式进行表达,但是雷达的实际反馈结果通常将多维图像进行降维呈现,因此只能表现出实物的投影或切面。为了更好的在雷达观测过程中体现出相应的多位特性,需要有关人员进一步从三维散射率分布函数出发,在傅里叶变换对关系的作用下推导出不同维度的雷达图像与三维函数之间的关系,从而将实际图像在雷达检测过程中更好的进行还原。因此,了解多维散射模型与低维雷达观测的原理及算法,并基于三色中心模型的目标特性进行分析,才能更好的掌握雷达目标多维特性,从而使其在实际应用过程中有效还原图像的多维形象,促进雷达观测效果提升。
简介:摘要:近年来,航运繁荣带来水上交通繁忙,船舶碰撞事故频发,船舶种类识别成安全关键。传统方法受复杂背景影响,检测效果有限。本项目采用YOLO V8深度神经网络,针对复杂环境优化船舶检测。我们切割视频为图片,用LabelImg标注船舶,构建精准数据集。通过训练YOLOv8模型,调整参数以增强识别能力,应对云雾遮挡、小目标等挑战。训练后的模型能实时处理航道图片,准确输出船舶位置与种类。此方案有效提升了水上交通监测的精度与效率,为海事管理提供了有力支持,保障了航行安全。